
# موتور امتیاز اعتماد زمان واقعی مبتنی بر LLMها و فید قوانین زنده

*در دنیایی که هر پرسشنامه فروشنده می‌تواند تصمیم‌گیرنده یک معامله چندمیلیونی‌دلار باشد، سرعت و دقت دیگر گزینه‌ٔ اختیاری نیستند – آن‌ها ضرورت‌های استراتژیک هستند.*  

ماژول نسل بعدی Procurize، **موتور امتیاز اعتماد زمان واقعی**، قدرت تولیدی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را با یک جریان هوش اطلاعات قانونی مداوم ترکیب می‌کند. نتیجه یک **فهرست اعتماد پویا و زمینه‌آگاه** است که به همان لحظه‌ای که قانون، استاندارد یا یافته امنیتی جدیدی منتشر می‌شود، به‌روزرسانی می‌شود. در ادامه به عمق دلایل، ماهیت و نحوه کار این موتور می‌پردازیم و نشان می‌دهیم چگونه می‌توانید آن را در جریان کار انطباق موجود خود ادغام کنید.

---

## فهرست مطالب
1. [چرا امتیازدهی اعتماد زمان واقعی مهم است](#چرا-امتیازدهی-اعتماد-زمان-واقعی-مهم-است)  
2. [ستون‌های اصلی معماری](#ستون‌های-اصلی-معماری)  
   - لایهٔ دریافت داده  
   - خلاصه‌ساز شواهد تقویت‌شده با LLM  
   - مدل امتیازدهی تطبیقی  
   - موتور حسابرسی و توضیح‌پذیری  
3. [ساخت لوله‌کشی داده](#ساخت-لوله‌کشی-داده)  
   - اتصال‌کننده‌های فید قانونی  
   - هوش مصنوعی اسناد برای استخراج شواهد  
4. [الگوریتم امتیازدهی توضیح داده شد](#الگوریتم-امتیازدهی-توضیح-داده-شد)  
5. [یکپارچه‌سازی با هاب پرسشنامه Procurize](#یکپارچه-سازی-با-هاب-پرسشنامه-procurize)  
6. [بهترین شیوه‌های عملیاتی](#بهترین-شیوه-های-عملیاتی)  
7. [ملاحظات امنیتی، حریم خصوصی و انطباق](#ملاحظات-امنیتی-حریم-خصوصی-و-انطباق)  
8. [جهت‌گیری‌های آینده: چندرسانه‌ای، فدرال‌سازی و گسترش Trust‑Chain](#جهت-گیری-های-آینده-چندرسانه-فدرال-و-گسترش-trust-chain)  
9. [نتیجه‌گیری](#نتیجه-گیری)  

---

## چرا امتیازدهی اعتماد زمان واقعی مهم است

| نکتهٔ مشکل | رویکرد سنتی | مزیت امتیازدهی زمان واقعی |
|------------|------------|---------------------------|
| **مشاهدات خطر با تاخیر** | گزارش‌های ماهانه انطباق، به‌روزرسانی‌های دستی ماتریس ریسک | تغییرات خطر به‌صورت آنی به محض انتشار قانون جدید |
| **منابع شواهد پراکنده** | فایل‌های اکسل جداگانه، رشته‌های ایمیل، مخازن اسناد سرپوشیده | گراف دانش یکپارچه که بندهای سیاست، لاگ‌های حسابرسی و پاسخ‌های فروشنده را به هم مرتبط می‌کند |
| **امتیازدهی ذهنی** | امتیازهای ریسک انسانی، مستعد سوگیری | امتیازهای عینی مبتنی بر داده‌ها با هوش مصنوعی قابل توضیح |
| **انحراف قوانین** | تمرینات نقش‌گذاری قانون کم‌فرکانس، اغلب ماه‌ها عقب | کشف مداوم انحراف از طریق فید جریان‌دار، پیشنهادات خودکار رفع نقص |

برای شرکت‌های SaaS با سرعت رشد بالا، این مزایا مستقیماً به **کاهش دوره فروش**، **کاهش هزینه‌های انطباق** و **افزایش اعتماد خریدار** منجر می‌شود.  

---

## ستون‌های اصلی معماری

### 1. لایهٔ دریافت داده
- **اتصال‌کننده‌های فید قانونی** به‌روزرسانی‌های زنده را از نهادهای استاندارد (مثلاً [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)، پورتال‌های GDPR) از طریق RSS، WebHooks یا API دریافت می‌کنند.  
- **خطوط هوش مصنوعی اسناد** شواهد فروشنده (PDF، Word، قطعات کد) را به JSON ساختاریافته تبدیل می‌کنند؛ این کار با OCR، تشخیص طرح‌بندی و برچسب‌گذاری معنایی انجام می‌شود.

### 2. خلاصه‌ساز شواهد تقویت‌شده با LLM
یک الگوی **تولید تقویت‌شده با جستجو (RAG)** فروشگاه برداری شواهد ایندکس‌شده را با یک LLM تنظیم‌شده (مانند GPT‑4o) ترکیب می‌کند. مدل برای هر مورد پرسشنامه خلاصه‌ای مختصر و متنی-پرهیزانه تولید می‌کند که منبع‌پذیری را حفظ می‌کند.

### 3. مدل امتیازدهی تطبیقی
یک **انسمبل ترکیبی** ترکیب می‌کند:
- **امتیازهای قاعده‌ای قطعی** استخراج‌شده از نقشه‌برداری قوانین (مثلاً “ISO‑27001 A.12.1 => +0.15”).  
- **امتیازهای اطمینان احتمالی** از خروجی LLM (استفاده از لگ‌احتمال سطح توکن برای سنجش اطمینان).  
- **عامل‌های زوال زمانی** که شواهد جدیدتر وزن بیشتری می‌گیرند.

امتیاز نهایی اعتماد مقدار نرمال‌شده‌ای بین ۰ تا ۱ است که در هر بار اجرا لوله‌کشی به‌روزرسانی می‌شود.

### 4. موتور حسابرسی و توضیح‌پذیری
تمامی تبدیلات در یک دفتر حساب غیرقابل تغییر (به‌صورت انتخابی بر بستر بلاکچین) ثبت می‌شود. این موتور **نقشه‌های حرارتی XAI** را ارائه می‌دهد که نشان می‌دهد کدام بندها، قطعات شواهد یا تغییرات قانونی بیشترین تأثیر را در امتیاز داده‌اند.

---

## ساخت لوله‌کشی داده

در زیر نمودار **Mermaid** سطح بالا جریان از منابع خام تا فهرست اعتماد نهایی نشان داده شده است.

```mermaid
flowchart TB
    subgraph Source[ "Data Sources" ]
        R["\"Regulatory RSS/API\""]
        V["\"Vendor Evidence Repo\""]
        S["\"Security Incident Feed\""]
    end

    subgraph Ingestion[ "Ingestion Layer" ]
        C1["\"Feed Collector\""]
        C2["\"Document AI Extractor\""]
    end

    subgraph Knowledge[ "Knowledge Graph" ]
        KG["\"Unified KG\""]
    end

    subgraph Summarizer[ "LLM Summarizer" ]
        RAG["\"RAG Engine\""]
    end

    subgraph Scorer[ "Scoring Engine" ]
        Rules["\"Rule Engine\""]
        Prob["\"LLM Confidence Model\""]
        Decay["\"Temporal Decay\""]
        Combine["\"Ensemble Combiner\""]
    end

    subgraph Audit[ "Audit & Explainability" ]
        Ledger["\"Immutable Ledger\""]
        XAI["\"Explainability UI\""]
    end

    R --> C1 --> KG
    V --> C2 --> KG
    S --> C1 --> KG
    KG --> RAG --> Prob
    Rules --> Combine
    Prob --> Combine
    Decay --> Combine
    Combine --> Ledger
    Ledger --> XAI
```

### گام‌به‌گام

1. **Feed Collector** به فیدهای قانونی متصل می‌شود و هر بروزرسانی را به یک ساختار JSON استاندارد (`reg_id`, `section`, `effective_date`, `description`) نرمال می‌کند.  
2. **Document AI Extractor** اسناد PDF/Word را پردازش می‌کند؛ از OCR آگاه به طرح (مثلاً Azure Form Recognizer) برای برچسب‌گذاری بخش‌های *پیاده‌سازی کنترل* یا *شواهد* استفاده می‌کند.  
3. **Unified KG** گره‌های قانونی، گره‌های شواهد فروشنده و گره‌های واقعه را با روابطی مثل `COMPLIES_WITH`, `EVIDENCE_FOR`, `TRIGGERED_BY` ترکیب می‌کند.  
4. **RAG Engine** k‑closest triple‌های KG مرتبط با یک مورد پرسشنامه را بازیابی می‌کند، در پرسشنامه LLM تزریق می‌کند و پاسخ مختصری به‌همراه لگ‌احتمال‌های توکن‑به‑توکن برمی‌گرداند.  
5. **Rule Engine** بر اساس مطابقت دقیق بندها امتیازهای قطعی اختصاص می‌دهد.  
6. **LLM Confidence Model** لگ‌احتمال‌ها را به بازهٔ اطمینان (مثلاً ۰.۷۸‑۰.۹۲) تبدیل می‌کند.  
7. **Temporal Decay** عامل زوال نمایی `e^{-λ·Δt}` را اعمال می‌کند که در آن `Δt` تعداد روزهای سپری‌شده از زمان ایجاد شواهد است.  
8. **Ensemble Combiner** سه مؤلفه را با یک مجموع وزنی (`w₁·deterministic + w₂·probabilistic + w₃·decay`) ترکیب می‌کند.  
9. **Immutable Ledger** هر رویداد امتیازدهی را با `timestamp`, `input_hash`, `output_score`, `explanation_blob` ثبت می‌کند.  
10. **Explainability UI** نقشه‌ حرارتی را روی سند شواهد اصلی می‌کشاند و بخش‌های مؤثر را برجسته می‌کند.

---

## الگوریتم امتیازدهی توضیح داده شد

امتیاز نهایی اعتماد `T` برای یک مورد پرسشنامه *i* به صورت زیر محاسبه می‌شود:

```
T_i = σ( w_d·D_i + w_p·P_i + w_t·τ_i )
```

که در آن:
- `σ` تابع سیگموید لجستیک برای محدود کردن خروجی بین ۰ و ۱ است.  
- `D_i` = امتیاز قاعده‌ای قطعی (۰‑۱) استخراج‌شده از تطابق دقیق قوانین.  
- `P_i` = امتیاز اطمینان احتمالی (۰‑۱) استخراج‌شده از لگ‌احتمال‌های LLM.  
- `τ_i` = عامل مرتبط بودن زمانی، که به صورت `exp(-λ·Δt_i)` محاسبه می‌شود.  
- `w_d, w_p, w_t` وزن‌های تنظیم‌پذیر هستند که مجموعاً برابر ۱ می‌شوند (پیش‌فرض: ۰.۴، ۰.۴، ۰.۲).

**مثال**  
یک فروشنده می‌گوید *«داده‌های استاتیک با AES‑256 رمزنگاری می‌شوند»*.  
- نقشه‌برداری قانونی (`[ISO‑27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.10.1`) منجر به `D = 0.9` می‌شود.  
- اطمینان LLM پس از خلاصه‌سازی RAG `P = 0.82` است.  
- شواهد ۵ روز پیش بارگذاری شده (`Δt = 5`, λ = 0.05) → `τ = exp(-0.25) ≈ 0.78`.  

امتیاز:  
```
T = σ(0.4·0.9 + 0.4·0.82 + 0.2·0.78) = σ(0.36 + 0.328 + 0.156) = σ(0.844) ≈ 0.70
```

امتیاز ۰.۷۰ نشانگر انطباق قوی اما وزن متوسط عامل تازگی است؛ بنابراین مرورگر می‌تواند درخواست شواهد به‌روزتر کند اگر سطح اطمینان بالاتری لازم باشد.

---

## یکپارچه‌سازی با هاب پرسشنامه Procurize

1. **نقطهٔ انتهایی API** – موتور امتیازدهی را به‌عنوان سرویس RESTful (`/api/v1/trust-score`) پیاده‌سازی کنید. payload JSON شامل `questionnaire_id`, `item_id` و در صورت نیاز `override_context` دریافت می‌کند.  
2. **شنوندهٔ Webhook** – Procurize هر پاسخی که تازه ثبت می‌شود، به این نقطهٔ انتهایی POST می‌کند؛ پاسخ شامل امتیاز محاسبه‌شده و URL توضیح است.  
3. **ویجت‌های داشبورد** – UI Procurize را با **کارت امتیاز اعتماد** گسترش دهید که شامل:  
   - گیج‌سنج امتیاز فعلی (رنگ‑کد شده: قرمز <0.4، نارنجی 0.4‑0.7، سبز >0.7)  
   - زمان آخرین بروزرسانی قانونی  
   - دکمهٔ «مشاهده توضیح» که UI XAI را باز می‌کند.  
4. **دسترسی مبتنی بر نقش** – امتیازها در ستون رمزگذاری‌شده ذخیره می‌شوند؛ تنها کاربران با نقش `Compliance Analyst` یا بالاتر می‌توانند مقادیر اطمینان خام را ببینند؛ در حالی که مدیران فقط گیج‌سنج را مشاهده می‌کنند.  
5. **حلقهٔ بازخورد** – دکمهٔ «انسان‑در‑حلقه» اجازه می‌دهد تحلیل‌گران اصلاحات ارائه دهند؛ این بازخوردها به‌صورت یادگیری فعال به مرحلهٔ تنظیم‌پذیری LLM اضافه می‌شوند.

---

## بهترین شیوه‌های عملیاتی

| شیوه | دلیل | نکتهٔ اجرایی |
|------|------|----------------|
| **طرح‌های نسخه‌گذاری‌شدهٔ قوانین** | قابلیت بازتولید هنگام حذف یا تغییر قانون | هر طرح را در Git با برچسب‌های نسخهٔ معنایی (`v2025.11`) نگهداری کنید. |
| **نظارت بر مدل** | کشف انحراف در کیفیت خروجی LLM (مثلاً توهم) | لگ‌احتمال‌های توکن‑به‑توکن را ثبت کنید؛ وقتی میانگین اطمینان برای یک بچ پایین‌تر از ۰.۶ شود، هشدار بدهید. |
| **کاهش تدریجی Graceful Degradation** | تضمین کارکرد سیستم در صورت خرابی سرویس فید | آخرین اسنپ‌اشت ۴۸ ساعت را به‌صورت محلی کش کنید؛ در صورت عدم دسترسی به فید، به امتیازدهی قطعی فقط سوئیچ کنید. |
| **سیاست نگهداری داده** | انطباق با GDPR و اصل حداقل داده | اسناد اصلی فروشنده پس از ۹۰ روز حذف شود؛ فقط شواهد خلاصه‌سازی‌شده و رکوردهای امتیاز نگه‌داری شود. |
| **حسابرسی‌های توضیح‌پذیری** | رضایت ممیزان که ردیابی‌پذیری می‌خواهند | گزارش PDF فصلی تولید کنید که تمام ورودی‌های دفتر حساب را به‌صورت تجمعی برای هر پرسشنامه جمع‌آوری کند. |

---

## ملاحظات امنیتی، حریم خصوصی و انطباق

1. **اثبات‌های صفر‑دانش (ZKP) برای شواهد حساس**  
   - وقتی فروشنده قطعه کد مالکیتی ارسال می‌کند، می‌توان یک ZKP ذخیره کرد که نشان می‌دهد این قطعه با کنترل مورد نظر سازگار است بدون اینکه کد واقعی فاش شود. این کار هم محرمانگی و هم حسابرسی را تضمین می‌کند.  

2. **محیط‌های محاسباتی محرمانه**  
   - استنتاج LLM را داخل Enclaveهای AMD SEV یا Intel SGX اجرا کنید تا دادهٔ پرسش‌پاسخ در مقابل دسترسی سیستم‌عامل میزبان محافظت شود.  

3. **حریم خصوصی تفاضلی برای امتیازهای تجمیعی**  
   - هنگام انتشار آمار تجمعی امتیازهای اعتماد بین چندین فروشنده، نویز لاپلاس (`ε = 0.5`) اضافه کنید تا حملات استنتاجی جلوگیری شود.  

4. **انتقال داده بین‌مرزی**  
   - گره‌های Edge محلی در اتحادیهٔ اروپا، ایالات متحده و منطقه آسیا‑پسیفیک راه‌اندازی کنید؛ هر کدام از فیدهای قانونی محلی استفاده می‌کنند تا قوانین حاکم بر حاکمیت داده‌ها رعایت شوند.  

---

## جهت‌گیری‌های آینده: چندرسانه‌ای، فدرال‌سازی و گسترش Trust‑Chain

| نوآوری | چه چیزی اضافه می‌کند | تأثیر بالقوه |
|--------|----------------------|----------------|
| **شواهد چندرسانه‌ای (ویدئو، جریان لاگ)** | تجزیه و تحلیل رونوشت صوتی و استخراج الگوهای لاگ JSON را به گراف دانش می‌افزاید | زمان‌برداری دستی ترجمه و تحلیل لاگ را بیش از ۸۰٪ کاهش می‌دهد |
| **یادگیری فدرال بین شرکت‌ها** | یک نسخهٔ مشترک LLM را بر روی گرادیان‌های رمزگذاری‌شده از مجموعه داده‌های متعدد آموزش می‌دهد؛ بدون به‌اشتراک‌گذاری دادهٔ خام | بهبود مقاومت مدل در مقابل واژگان تخصصی قوانین خاص صنایع |
| **زنجیره اعتماد مبتنی بر بلاکچین** | هر رویداد امتیازدهی هش می‌شود و روی یک دفترکل عمومی (مثلاً Polygon) ثبت می‌شود | شواهد غیرقابل تغییر برای ممیزان خارجی و ناظران قانونی فراهم می‌کند |
| **الگوهای خود‌درمان برای پرامپت** | AI عملکرد پرامپت‌ها را پایش می‌کند و به‌صورت خودکار قالب‌های پرامپت را برای بهبود ارتباط با زمینه بازنویسی می‌کند | نیاز به مهندسی پرامپت دستی را به حداقل می‌رساند |

نقشهٔ راه برای این گسترش‌ها در برنامهٔ پس‌زمینهٔ Procurize قرار دارد و برای فاز Q2‑Q4 2026 برنامه‌ریزی شده است.

---

## نتیجه‌گیری

**موتور امتیاز اعتماد زمان واقعی** فرآیند انطباق سنتی را از واکنشی به داده‑محور تبدیل می‌کند. با ترکیب فیدهای قانونی زنده، خلاصه‌سازی شواهد توسط LLM و یک مدل امتیازدهی قابل توضیح، سازمان‌ها می‌توانند:

- **پرسشنامه‌ها را در عرض چند دقیقه نه روزها** تکمیل کنند.  
- **همراهی مستمر با استانداردهای در حال تحول** را حفظ کنند.  
- **ارزیابی‌های ریسک شفاف** را به ممیزان، شرکا و مشتریان نشان دهند.  

پذیرش این موتور برنامه شما را در تقاطع **سرعت، دقت و اعتماد** قرار می‌دهد – سه ستون کلیدی که خریداران مدرن تقاضا می‌کنند.  

---

## مطالب مرتبط
- [اثبات‌های صفر‑دانش برای به‌اشتراک‌گذاری داده‌های محرمانه – راهنمای عملی](https://eprint.iacr.org/2023/1234)  
- [ساخت هوش مصنوعی توضیح‌پذیر برای انطباق – O'Reilly Media](https://www.oreilly.com/library/view/explainable-ai-for/978149207...)