
# پیش‌نمایش زمان واقعی ردیابی داده برای شواهد پرسشنامه امنیتی تولید شده توسط هوش مصنوعی

## مقدمه

پرسشنامه‌های امنیتی به نقطه‌گلوگاهی حیاتی در فروش B2B SaaS، بررسی دقیق و حسابرسی‌های قانونی تبدیل شده‌اند. شرکت‌ها به‌طور فزاینده‌ای برای نوشتن پاسخ‌ها، استخراج شواهد پشتیبان و همگام‌سازی سیاست‌ها با استانداردهای در حال تحول، به هوش مصنوعی مولد روی می‌آورند. در حالی که هوش مصنوعی زمان پاسخ را به‌طرز چشمگیری کوتاه می‌کند، مشکلی به‌نام **ابهام منشاء** ایجاد می‌کند: **چه کسی هر تکه شواهد را ایجاد کرده است؟ این شواهد از کدام سیاست، سند یا سیستم آمده‌اند؟**  

یک پیش‌نمایش ردیابی داده این مشکل را با نمایش زنجیره کامل provenance هر مدرک شواهد تولید شده توسط هوش مصنوعی به‌صورت زمان واقعی حل می‌کند. این ابزار برای افسران انطباق یک پنجرهٔ واحد فراهم می‌کند که می‌توانند یک پاسخ را به بند اصلی آن ردیابی کنند، مراحل تبدیل را ببینند و تضمین کنند که هیچ انحرافی در سیاست رخ نداده است.

در این مقاله ما:

* توضیح می‌دهیم چرا ردیابی داده یک ضرورت انطباق است.
* معماری پیش‌نمایش ردیابی زمان واقعی را شرح می‌دهیم.
* نشان می‌دهیم چگونه گراف دانش، جریان رویدادها و تصویرسازی‌های Mermaid با هم کار می‌کنند.
* راهنمای گام‑به‑گام پیاده‌سازی ارائه می‌دهیم.
* بهترین شیوه‌ها و مسیرهای آینده را برجسته می‌کنیم.

## چرا ردیابی داده برای پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی اهمیت دارد

| ریسک | چگونه ردیابی آن را کاهش می‌دهد |
|------|------------------------------|
| **کمبود انتساب منبع** | هر گره شواهد با شناسه سند منبع و زمان‌مهر آن برچسب‌گذاری می‌شود. |
| **انحراف سیاست** | تشخیص خودکار انحراف هرگونه اختلاف بین سیاست منبع و خروجی هوش مصنوعی را علامت می‌زند. |
| **شکست‌های حسابرسی** | حسابرسان می‌توانند یک مسیر provenance درخواست کنند؛ پیش‌نمایش آن را به‌صورت فایل خروجی آماده می‌دهد. |
| **نشت ناخواسته داده** | داده‌های منبع حساس به‌صورت خودکار در نمای ردیابی علامت‌گذاری و مخفی می‌شوند. |

با نمایش تمام زنجیرهٔ تحول – از اسناد سیاست خام تا پیش‌پردازش، تعبیهٔ برداری، تولید افزایشی با بازیابی (RAG) و ترکیب نهایی پاسخ – تیم‌ها اطمینان می‌یابند که هوش مصنوعی *حاکمیت را تقویت* می‌کند، نه دور می‌زند.

## نمای کلی معماری

سیستم حول چهار لایهٔ اصلی ساخته شده است:

1. **لایهٔ دریافت** – مخازن سیاست (Git، S3، Confluence) را نظارت می‌کند و رویدادهای تغییر را به یک بوس Kafka‑مانند ارسال می‌گردد.
2. **لایهٔ پردازش** – پارسرهای سند را اجرا می‌کند، بندها را استخراج می‌کند، تعبیه‌ها را می‌سازد و **گراف دانش شواهد (EKG)** را به‌روزرسانی می‌نماید.
3. **لایهٔ RAG** – هنگام دریافت درخواست پرسشنامه، موتور Retrieval‑Augmented Generation گره‌های مرتبط گراف را واکشی می‌کند، یک پرامپت می‌سازد و پاسخ به‌همراه فهرست شناسه‌های شواهد تولید می‌کند.
4. **لایهٔ تصویرسازی** – خروجی RAG را مصرف می‌کند، یک گراف ردیابی زمان واقعی می‌سازد و آن را در UI وب با Mermaid رندر می‌کند.

```
graph TD
    A["Policy Repository"] -->|Change Event| B["Ingestion Service"]
    B -->|Parsed Clause| C["Evidence KG"]
    D["Questionnaire Request"] -->|Prompt| E["RAG Engine"]
    E -->|Answer + Evidence IDs| F["Lineage Service"]
    F -->|Mermaid JSON| G["Dashboard UI"]
    C -->|Provides Context| E
```

### مؤلفه‌های کلیدی

| مؤلفه | نقش |
|-----------|------|
| **سرویس دریافت** | افزودن/به‌روزرسانی فایل‌ها را شناسایی می‌کند، متادیتا استخراج می‌کند و رویدادهای `policy.updated` منتشر می‌گردد. |
| **پارسر سند** | PDF، Word، markdown را نرمالیزه می‌کند؛ شناسه‌های بند (مانند `SOC2-CC5.2`) را استخراج می‌کند. |
| **فروشگاه تعبیه‌ها** | تعبیه‌های برداری برای جستجوی معنایی (FAISS یا Milvus) را ذخیره می‌کند. |
| **گراف دانش شواهد** | گراف مبتنی بر Neo4j با گره‌های `Document`، `Clause`، `Evidence`، `Answer`. روابط «derived‑from» را ضبط می‌کند. |
| **موتور RAG** | از LLM (مثلاً GPT‑4o) با بازیابی از KG استفاده می‌کند؛ پاسخ و شناسه‌های provenance را باز می‌گرداند. |
| **سرویس ردیابی** | به رویدادهای `rag.response` گوش می‌دهد، هر شناسه شواهد را جست‌وجو می‌کند و یک JSON نمودار Mermaid می‌سازد. |
| **UI داشبورد** | React + Mermaid؛ امکان جستجو، فیلتر و خروجی PDF/JSON را می‌دهد. |

## خط لوله دریافت زمان واقعی

1. **نظارت بر مخازن** – یک watcher سبک‌وزن (یا webhook گیت) فشارها را تشخیص می‌دهد.
2. **استخراج متادیتا** – نوع فایل، هش نسخه، نویسنده و زمان‌مهر ثبت می‌شود.
3. **پارسر بندها** – عبارات منظم و مدل‌های NLP شماره‌ها و عناوین بندها را شناسایی می‌کنند.
4. **ایجاد گره‌های گراف** – برای هر بند، گره‌ای `Clause` با خصوصیات `id`، `title`، `sourceDocId`، `version` ساخته می‌شود.
5. **انتشار رویداد** – رویدادهای `clause.created` به بوس استریمینگ ارسال می‌گردند.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Watcher
        A[File Change] --> B[Metadata Extract]
    end
    B --> C[Clause Parser]
    C --> D[Neo4j Create Node]
    D --> E[Kafka clause.created]
```

## یکپارچگی گراف دانش

**گراف دانش شواهد** سه نوع گرهٔ اصلی را ذخیره می‌کند:

* **Document** – فایل سیاست خام، نسخه‌بندی‌شده.
* **Clause** – نیازمندی انطباق فردی.
* **Evidence** – موارد اثبات استخراج‌شده (مثلاً لاگ‌ها، اسکرین‌شات‌ها، گواهینامه‌ها).

روابط:

* `Document` **HAS_CLAUSE** `Clause`
* `Clause` **GENERATES** `Evidence`
* `Evidence` **USED_BY** `Answer`

زمانی که RAG پاسخی تولید می‌کند، شناسه‌های تمام گره‌های `Evidence` را پیوست می‌کند. این مسیر قطعی می‌تواند بلافاصله تصویری شود.

## نمودار ردیابی Mermaid

در زیر نمونه‌ای از نمودار ردیابی برای یک پاسخ ساختگی به سؤال SOC 2 «چگونه داده‌ها را در حالت ایستاده رمزنگاری می‌کنید؟» آورده شده است.

```mermaid
graph LR
    A["Answer: Data is encrypted using AES‑256 GCM"] --> B["Evidence: Encryption Policy (SOC2‑CC5.2)"]
    B --> C["Clause: Encryption at Rest"]
    C --> D["Document: SecurityPolicy_v3.pdf"]
    B --> E["Evidence: KMS Key Rotation Log"]
    E --> F["Document: KMS_Audit_2025-12.json"]
    A --> G["Evidence: Cloud Provider Encryption Settings"]
    G --> H["Document: CloudConfig_2026-01.yaml"]
```

داشبورد این نمودار را به‌صورت پویا رندر می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد روی هر گره کلیک کنند تا سند، نسخه و دادهٔ خام زیرین را مشاهده نمایند.

## مزایا برای تیم‌های انطباق

* **مسیر حسابرسی لحظه‌ای** – کل ردیابی را می‌توان به‌عنوان فایل JSON‑LD برای مقامات نظارتی صادر کرد.
* **تحلیل اثر** – هنگام تغییر سیاست، سیستم می‌تواند تمام پاسخ‌های وابسته را بازنگری کرده و موارد پرسشنامهٔ تحت تأثیر را برجسته کند.
* **کاهش کار دستی** – دیگر نیازی به کپی‑پیست مرجع بندها نیست؛ گراف این کار را به‌صورت خودکار انجام می‌دهد.
* **شفافیت ریسک** – تصویرسازی جریان داده به مهندسان امنیتی کمک می‌کند لینک‌های ضعیف (مثلاً لاگ‌های گمشده) را شناسایی کنند.

## مراحل پیاده‌سازی

1. **راه‌اندازی دریافت**  
   * یک webhook گیت یا قانون CloudWatch را مستقر کنید.  
   * میکروسرویس `policy‑parser` (تصویر Docker `procurize/policy‑parser:latest`) را نصب کنید.  

2. **استقرار Neo4j**  
   * از Neo4j Aura یا یک کلاستر خود میزبانی استفاده کنید.  
   * محدودیت‌ها روی `Clause.id` و `Document.id` ایجاد کنید.  

3. **پیکربندی بوس استریمینگ**  
   * Apache Kafka یا Redpanda را مستقر کنید.  
   * موضوعات `policy.updated`، `clause.created`، `rag.response` را تعریف کنید.  

4. **استقرار سرویس RAG**  
   * یک ارائه‌دهنده LLM (OpenAI، Anthropic) انتخاب کنید.  
   * API بازیابی را پیاده‌سازی کنید که با Neo4j از طریق Cypher سؤال می‌پرسد.  

5. **ساخت سرویس ردیابی**  
   * به `rag.response` مشترک شوید.  
   * برای هر شناسه شواهد، مسیر کامل را از Neo4j جست‌وجو کنید.  
   * JSON Mermaid تولید کنید و به `lineage.render` منتشر کنید.  

6. **توسعه UI داشبورد**  
   * از React، `react-mermaid2` و لایهٔ احراز هویت سبک (OAuth2) استفاده کنید.  
   * فیلترها اضافه کنید: بازهٔ زمانی، منبع سند، سطح ریسک.  

7. **آزمایش و اعتبارسنجی**  
   * تست‌های واحد برای هر میکروسرویس بنویسید.  
   * شبیه‌سازی‌های end‑to‑end با داده‌های پرسشنامهٔ مصنوعی اجرا کنید.  

8. **راه‌اندازی**  
   * ابتدا با یک تیم آزمایشی (مثلاً انطباق SOC 2) آغاز کنید.  
   * بازخورد جمع‌آوری کنید، UI/UX را تکمیل کنید و به ماژول‌های [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) و [GDPR](https://gdpr.eu/) گسترش دهید.

## بهترین شیوه‌ها

| شیوه | دلیل |
|------|------|
| **شناسه‌های سند غیرقابل تغییر** | تضمین می‌کند ردیابی هرگز به فایلی که جایگزین شده اشاره نکند. |
| **گره‌های نسخه‌بندی‌شده** | امکان پرس‌وجوهای تاریخی (مثلاً «چه شواهدی شش ماه پیش استفاده شد؟») را فراهم می‌کند. |
| **کنترل دسترسی در سطح گراف** | شواهد حساس می‌توانند برای کاربران غیرمجاز مخفی بمانند. |
| **هشدارهای انحراف خودکار** | هنگام تغییر بند، اگر پاسخ‌های موجود بازتولید نشوند، هشدار داده می‌شود. |
| **پشتیبان‌گیری منظم** | اسنپ‌شت Neo4j را شبانه صادر کنید تا از دست رفتن داده جلوگیری شود. |
| **نظارت بر عملکرد** | تاخیر از درخواست پرسشنامه تا رندر داشبورد را زیر ۲ ثانیه هدف بگیرید. |

## مسیرهای آینده

1. **گراف‌های دانش فدرالی** – ترکیب گراف‌های چند مستأجر در حالی که ایزولاسیون داده با اثبات‌های صفر دانش حفظ می‌شود.
2. **لایه‌های هوش مصنوعی توضیح‌پذیر** – ضریب اطمینان و ردپاهای استدلال LLM را به هر یال الصاق کنید.
3. **پیشنهاد خودکار سیاست** – هنگام تشخیص انحراف، سیستم می‌تواند به‌روزرسانی بندها را بر اساس بنچمارک‌های صنعتی پیشنهاد دهد.
4. **تعامل صوتی** – ادغام با دستیار صوتی که مراحل ردیابی را برای دسترسی‌پذیری بخواند.

## نتیجه‌گیری

پیش‌نمایش ردیابی داده زمان واقعی، شواهد پرسشنامه امنیتی تولید شده توسط هوش مصنوعی را از یک جعبهٔ سیاه به یک دارایی شفاف، قابل حسابرسی و کاربردی تبدیل می‌کند. با ترکیب دریافت مبتنی بر رویداد، گراف دانش معنایی و تصویرسازی‌های هیجان‌انگیز Mermaid، تیم‌های انطباق قابلیت دیداری لازم برای اعتماد به هوش مصنوعی، عبور از حسابرسی‌ها و تسریع سرعت معاملات را به دست می‌آورند. اجرای گام‌های شرح داده‌شده، هر سازمان SaaS را در خط مقدم انطباق مسئولانهٔ مبتنی بر هوش مصنوعی قرار می‌دهد.