
# امتیازدهی به تازگی شواهد در زمان واقعی با هوش مصنوعی برای پرسش‌نامه‌های امنیتی

## مقدمه

پرسش‌نامه‌های امنیتی خط مقدم اعتماد بین ارائه‌دهندگان SaaS و مشتریانشان هستند. فروشندگان باید بخش‌های سیاست، گزارش‌های حسابرسی، اسکرین‌شات‌های پیکربندی یا لاگ‌های تست را به‌عنوان **شواهد** پیوست کنند تا انطباق خود را ثابت کنند. اگرچه تولید این شواهد در بسیاری از سازمان‌ها خودکار شده است، یک نقطه کور بحرانی باقی می‌ماند: **این شواهد چقدر تازه هستند**؟

یک PDF که شش ماه پیش به‌روزرسانی شده باشد ممکن است هنوز به پرسش‌نامه‌ای که امروز پاسخ داده می‌شود پیوست شود و فروشنده را در معرض یافته‌های حسابرسی قرار داده و اعتماد مشتری را کاهش دهد. بررسی دستی تازگی کار پرزحمت و خطاپذیر است. راه‌حل این است که **هوش مصنوعی مولد** و **تولید تقویت‌شده توسط بازیابی (RAG)** به‌صورت مداوم تازگی شواهد را ارزیابی، امتیازدهی و هشداردهی کنند.

این مقاله یک طرح کامل و آماده‌ برای تولید، **موتور امتیازدهی به تازگی شواهد در زمان واقعی (EFSE)** مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد که:

1. **هر قطعه شواهد** را به محض ورود به مخزن دریافت می‌کند.  
2. **امتیاز تازگی** را با بهره‌گیری از زمان‌سنجی، تشخیص تغییر معنایی و ارزیابی مرتبط‌بودن بر پایه LLM محاسبه می‌کند.  
3. **هشدار** می‌دهد وقتی امتیازها زیر آستانه‌های تعریف‌شده توسط سیاست سقوط می‌کنند.  
4. **روندها** را در داشبوردی که با ابزارهای انطباق موجود (مانند Procurize، ServiceNow، JIRA) یکپارچه می‌شود، نمایش می‌دهد.  

در پایان این راهنما، نقشه‌راه واضحی برای پیاده‌سازی EFSE، بهبود زمان پاسخ به پرسش‌نامه‌ها و نشان‌دادن انطباق مداوم به حسابرسان خواهید داشت.

---

## چرا تازگی شواهد مهم است

| تأثیر | توضیح |
|--------|-------------|
| **ریسک قانونی** | بسیاری از استانداردها ([ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)، [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)، [GDPR](https://gdpr.eu/)) شواهد “به‌روز” را می‌طلبند. اسناد منقضی می‌توانند منجر به یافته‌های عدم انطباق شوند. |
| **اعتماد مشتری** | مشتریان می‌پرسند “این شواهد آخرین بار کی اعتبارسنجی شد؟” امتیاز پایین تازگی می‌تواند مانع مذاکره شود. |
| **کارایی عملیاتی** | تیم‌ها ۱۰‑۳۰ ٪ زمان کاری خود را صرف پیدا کردن و به‌روزرسانی شواهد منقضی می‌کنند. خودکارسازی این ظرفیت را آزاد می‌کند. |
| **آمادگی برای حسابرسی** | قابلیت دیدلحظه‌ای به حسابرسان امکان مشاهده یک تصویر زنده را می‌دهد نه یک بستهٔ ثابت که ممکن است منقضی باشد. |

داشبوردهای سنتی انطباق **چه** شواهدی موجود است را نشان می‌دهند، نه **چندقدری** تازه هستند. EFSE این شکاف را پر می‌کند.

---

## نمای کلی معماری

در زیر یک نمودار مرمید سطح بالا از اکوسیستم EFSE آمده است. این نمودار جریان داده‌ها از مخازن منبع به موتور امتیازدهی، سرویس هشداردهی و لایه UI را نشان می‌دهد.

```mermaid
graph LR
    subgraph Ingestion Layer
        A["Document Store<br/>(S3, Git, SharePoint)"] --> B[Metadata Extractor]
        B --> C[Event Bus<br/>(Kafka)]
    end

    subgraph Scoring Engine
        C --> D[Freshness Scorer]
        D --> E[Score Store<br/>(PostgreSQL)]
    end

    subgraph Alerting Service
        D --> F[Threshold Evaluator]
        F --> G[Notification Hub<br/>(Slack, Email, PagerDuty)]
    end

    subgraph Dashboard
        E --> H[Visualization UI<br/(React, Grafana)]
        G --> H
    end

    style Ingestion Layer fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Scoring Engine fill:#e8f5e9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Alerting Service fill:#fff3e0,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Dashboard fill:#e3f2fd,stroke:#333,stroke-width:1px
```

*تمام برچسب‌های گره در داخل نقل قول‌های دوگانه برای رعایت الزامات سینتکس مرمید قرار گرفته‌اند.*

### اجزای کلیدی

1. **Document Store** – مخزن مرکزی برای تمام فایل‌های شواهد (PDF، DOCX، YAML، اسکرین‌شات).  
2. **Metadata Extractor** – زمان‌بندهای فایل، برچسب‌های نسخه نهفته و تغییرات متنی را از طریق OCR استخراج می‌کند.  
3. **Event Bus** – اتفاقات *EvidenceAdded* و *EvidenceUpdated* را برای مصرف‌کننده‌های بعدی منتشر می‌کند.  
4. **Freshness Scorer** – ترکیبی از مدل‌های تصمیم‌گیری قطعی (سن، اختلاف نسخه) و تشخیص انحراف معنایی مبتنی بر LLM.  
5. **Score Store** – امتیازهای هر شیء را به همراه داده‌های تاریخی ذخیره می‌کند.  
6. **Threshold Evaluator** – حداقل امتیازهای تعریف‌شده توسط سیاست (مثلاً ≥ 0.8) را اعمال کرده و هشدار می‌دهد.  
7. **Notification Hub** – پیام‌های بلادرنگ به کانال‌های Slack، گروه‌های ایمیلی یا ابزارهای واکنش به حادثه می‌فرستد.  
8. **Visualization UI** – نقشه‌های حرارتی تعاملی، نمودارهای سری زمانی و جداول تفکیکی برای حسابرسان و مدیران انطباق.

---

## جزئیات الگوریتم امتیازدهی

امتیاز تازگی *S* ∈ [0, 1] به صورت مجموع وزن‌دار محاسبه می‌شود:

```
S = w1·Tnorm + w2·Vnorm + w3·Snorm
```

| نماد | معنی | محاسبه |
|------|------|---------|
| **Tnorm** | فاکتور سن نرمال‌شده | `Tnorm = 1 - min(age_days / max_age, 1)` |
| **Vnorm** | شباهت نسخه | فاصله لیونشتین بین رشته‌های نسخه فعلی و قبلی، مقیاس‌بندی به بازهٔ [0, 1] |
| **Snorm** | انحراف معنایی | تشابه معنایی تولید‌شده توسط LLM بین آخرین اسکرین‌شات متنی و آخرین اسکرین‌شات *تاییدشده* |

پیکربندی وزن معمول: `w1=0.4, w2=0.2, w3=0.4`.

**تشخیص انحراف معنایی با LLM**  
1. متن را از طریق OCR (برای تصاویر) یا پارسرهای بومی استخراج کنید.  
2. یک LLM (مثلاً Claude‑3.5 یا GPT‑4o) را با این درخواست راه‌اندازی کنید:

   ```
   دو بخش زیر را با هم مقایسه کنید. یک امتیاز تشابه بین 0 و 1 بدهید که 1 به معنای معنای کاملاً یکسان باشد.
   ---
   بخش A: <نسخهٔ تأییدشدهٔ قبلی>
   بخش B: <نسخهٔ فعلی>
   ```

3. LLM عددی برمی‌گرداند که به عنوان *Snorm* استفاده می‌شود.

**آستانه‌ها**  
- **بحران**: S < 0.5 → نیاز فوری به رفع.  
- **هشدار**: 0.5 ≤ S < 0.75 → برنامه‌ریزی به‌روزرسانی در ≤ 30 روز.  
- **سالم**: S ≥ 0.75 → نیازی به اقدام نیست.

---

## یکپارچه‌سازی با پلتفرم‌های انطباق موجود

| پلتفرم | نقطهٔ یکپارچه‌سازی | مزیت |
|--------|-------------------|------|
| **Procurize** | وب‌هوک EFSE برای به‌روزرسانی متادیتای شواهد در رابط کاربری پرسش‌نامه. | نمایش خودکار نشان تازگی در کنار هر پیوست. |
| **ServiceNow** | ایجاد تیکت حادثه وقتی امتیازها زیر آستانه هشدار می‌افتند. | مسیر تیکت‌سازی بی‌دردسر برای تیم‌های رفع. |
| **JIRA** | تولید خودکار داستان «به‌روزرسانی شواهد» مرتبط با پرسش‌نامه تحت‌نظر. | شفاف‌سازی جریان کار برای مالکان محصول. |
| **Confluence** | تعبیه یک ماکرو نقشه حرارتی زنده که از Score Store می‌خواند. | پایگاه دانش مرکزی وضعیت انطباق را به‌صورت لحظه‌ای نشان می‌دهد. |

تمام یکپارچه‌سازی‌ها بر پایه **RESTful endpoint**های ارائه‌شده توسط API EFSE (`/evidence/{id}/score`, `/alerts`, `/metrics`) انجام می‌شود. این API با OpenAPI 3.1 توصیف شده و SDKهای خودکار برای Python، Go و TypeScript تولید می‌کند.

---

## نقشه راه پیاده‌سازی

| فاز | اهداف کلیدی | تخمین زمان |
|-----|------------|------------|
| **1. پایه‌گذاری** | استقرار Document Store، Event Bus و Metadata Extractor. | ۲ هفته |
| **2. نمونه‌سازی امتیازدهی** | ساخت منطق قطعی Tnorm/Vnorm؛ ادغام LLM از طریق Azure OpenAI. | ۳ هفته |
| **3. هشداردهی و داشبورد** | پیاده‌سازی Threshold Evaluator، Notification Hub و گرافانا heat‑map. | ۲ هفته |
| **4. اتصال به ابزارها** | توسعه وب‌هوک‌ها برای Procurize، ServiceNow، JIRA. | ۱ هفته |
| **5. تست و بهینه‌سازی** | تست بار با ۱۰ هزار شواهد، تنظیم وزن‌ها، افزودن CI/CD. | ۲ هفته |
| **6. گسترش** | آزمایشی در یک خط محصول، جمع‌آوری بازخورد، گسترش در تمام سازمان. | ۱ هفته |

**موارد CI/CD**  
- استفاده از **GitOps** (ArgoCD) برای کنترل نسخهٔ مدل‌های امتیازدهی و آستانه‌های سیاست.  
- رازهای کلیدهای API LLM توسط **HashiCorp Vault** مدیریت می‌شوند.  
- تست‌های رگرسیونی خودکار اعتبار می‌دهند که سند شناخته‑شده هرگز زیر آستانه سالم سقوط نکند پس از تغییرات کد.

---

## بهترین شیوه‌ها

1. **برچسب‌گذاری شواهد با متادیتای نسخه** – نویسندگان را تشویق کنید تا هدر `Version: X.Y.Z` را در هر سند بگنجانند.  
2. **تعریف حداکثر سن مخصوص هر سیاست** – ISO 27001 ممکن است ۱۲ ماه، SOC 2 ۶ ماه را بپذیرد؛ این محدودیت‌ها را در جدول تنظیمات ذخیره کنید.  
3. **آموزش دوره‌ای LLM** – LLM را با زبان سیاست‌های داخلی خود سفارشی کنید تا خطر توهم را کاهش دهید.  
4. **ردیاب حسابرسی** – هر رویداد امتیازدهی را لاگ کنید؛ حداقل دو سال برای حسابرسی نگهداری شود.  
5. **انسان در حلقه** – وقتی امتیازها به محدوده بحرانی می‌رسند، از یک مسئول انطباق بخواهید قبل از بسته شدن خودکار هشدار، تأیید کند.

---

## بهبود‌های آتی

- **تشخیص معنایی چند زبانه** – گسترش خطوط OCR و LLM برای پشتیبانی از شواهد غیرانگلیسی (مثلاً ضمیمه‌های GDPR به زبان آلمانی).  
- **شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای زمینه‌سازی** – مدل‌سازی روابط بین شواهد (مثلاً PDF که به لاگ تست ارجاع می‌دهد) برای محاسبه **امتیاز تازگی خوشه‌ای**.  
- **پیش‌بینی تازگی** – به‌کارگیری مدل‌های سری زمانی (Prophet، ARIMA) برای پیش‌بینی زمان منقضی شواهد و برنامه‌ریزی پیشگیرانه به‌روزرسانی.  
- **اثبات با صفر دانش (Zero‑Knowledge Proof)** – برای شواهد بسیار محرمانه، تولید zk‑SNARKهایی که صحت محاسبه امتیاز را بدون افشای محتوای سند ثابت می‌کند.

---

## جمع‌بندی

شواهد منقضی یک عامل مخفی در حوزه انطباق هستند که اعتماد را تضعیف و هزینه‌های حسابرسی را بالا می‌برند. با استقرار **موتور امتیازدهی به تازگی شواهد در زمان واقعی مبتنی بر هوش مصنوعی**، سازمان‌ها به دستاوردهای زیر می‌رسند:

- **دید** – نقشه‌های حرارتی زنده‌ای که نشان می‌دهند کدام پیوست‌ها قدیمی شده‌اند.  
- **خودکارسازی** – هشدارهای خودکار، ایجاد تیکت و برچسب‌های UI که جستجوی دستی را حذف می‌کند.  
- **اطمینان** – حسابرسان می‌توانند یک تصویر زنده و قابل‌تائید از وضعیت انطباق را ببینند نه یک بستهٔ ثابت.  

پیاده‌سازی EFSE از یک نقشه‌راه پیش‌بینانه، مدولار و یکپارچه با ابزارهای موجود مانند Procurize، ServiceNow و JIRA پیروی می‌کند. با ترکیبی از قوانین قطعی و تحلیل معنایی مبتنی بر LLM، این سیستم امتیازهای قابل‌اعتماد ارائه می‌دهد و به تیم‌های امنیتی کمک می‌کند از پیشرفت‌های سیاست جلو بمانند.

امروز تازگی شواهد را اندازه‌گیری کنید و کتابخانه شواهد خود را از یک نقطه ضعف به یک دارایی استراتژیک تبدیل کنید.