
# התאמת סיכון מתאימה לשאלונים של ספקים עם מודיעין איומים בזמן אמת

בעולם המהיר של SaaS, כל בקשת ספק לקבלת שאלון אבטחה היא פוטנציאל למעכב סגירת עסקה. צוותי ציות מסורתיים משקיעים **שעות**—לפעמים **ימים**—בחיפוש ידני אחר הקטעים המדויקים במדיניות, בבדיקה של דוחות ביקורת עדכניים ובחיבור בין האצות האבטחה האחרונות. התוצאה היא תהליך איטי, רגיש לטעויות, שמאט את קצב המכירות ומ expose את החברה להסחת ציות.

נכנסת **התאמת סיכון מתאימה** (ARC), מסגרת מונעת בינה מלאכותית גנרטיבית שמ **משלבת מודיעין איומים בזמן אמת (TI) בצינור יצירת התשובות**. ARC לא רק מושך טקסט מדיניות סטטי; היא **מחזקת את נוף הסיכון העדכני**, מתאימה ניסוח תשובה, ומציינת עדויות עדכניות—הכל בלי אדם להקליד שורת קוד אחת.

במאמר זה נסקור:

* הסבר על המושגים המרכזיים של ARC ולמה כלי שאלונים מבוססי AI בלבד אינם מספיקים.  
* הדרכה על הארכיטקטורה מקצה לקצה, עם התמקדות בנקודות האינטגרציה עם זרמי מודיעין, גרף ידע, ו‑LLMs.  
* הצגת תבניות יישום מעשיות, כולל **תרשים Mermaid** של זרימת הנתונים.  
* דיון באבטחה, ביקורת ויישום הציות.  
* מתן צעדים ניתנים לביצוע לצוותים הרוצים לאמץ ARC במרכז הציות הקיים שלהם (למשל Procurize).

---

## 1. למה תשובות AI קונבנציונליות מפספסות את המטרה

רוב הפלטפורמות המופעלות על‑ידי AI לשאלונים מסתמכות על **מאגר ידע סטטי**—אוסף של מדיניות, דוחות ביקורת, ותבניות תשובות מוקדמות. בעוד שמודלים גנרטיביים יכולים לנסח ולשלב את הנכסים הללו, הם חסרים **מודעות למצב**. שני מצבי כישלון נפוצים הם:

| מצב כישלון | דוגמה |
|--------------|-------|
| **עדות מיושנת** | הפלטפורמה מציינת דוח SOC 2 של ספק ענן משנת 2022, למרות שבקרת קריטית הוסרה בתיקון 2023. |
| **חוסר מודעות להקשר** | שאלון של לקוח שואל על הגנה נגד “תוכנה זדונית שמנצלת CVE‑2025‑1234”. התשובה מתייחסת למדיניות אנטי‑וירוס גנרית אך מתעלמת מ‑CVE החדש שהתגלה. |

שני הבעיות פוגעות באמון. אנשי ציות צריכים וודאות שכל תשובה משקפת **את דמות הסיכון העדכנית** ואת **הציפיות הרגולטוריות** הנוכחיות.

---

## 2. היסודות של התאמת סיכון מתאימה

ARC מתבססת על שלוש עמודים:

1. **תזרים מודיעין בזמן אמת** – אגירה מתמשכת של משבצי CVE, בולונטים של פרצות, ומשאבות מודיעין תעשייתיות (למשל ATT&CK, STIX/TAXII).  
2. **גרף ידע דינמי** – גרף הקושר סעיפי מדיניות, artefacts של עדויות ויישויות TI (פרצות, שחקני איום, טכניקות תקיפה) יחד עם קשרים גרסאיים.  
3. **מנוע RAG** – מודל Generation‑Augmented Retrieval (RAG) שמבצע שליפה בזמן שאילתא של הצמתים הרלוונטיים בגרף ומשלבם בתשובה שמציינת נתוני TI בזמן אמת.

המרכיבים פועלים בלולאת משוב **סגורה**: עדכוני TI חדשים מפעילים מחדש הערכה של הגרף, מה שמכתיב את יצירת התשובה הבאה.

---

## 3. ארכיטקטורה מקצה לקצה

להלן תרשים Mermaid שממחיש את זרימת הנתונים מהשאבת מודיעין עד למסירת תשובה.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph "שכבת מודיעין איומים"
        TI["\"תזרים מודיעין בזמן אמת\""] -->|Ingest| Parser["\"מפענח & מנרמל\""]
    end

    subgraph "שכבת גרף ידע"
        Parser -->|Enrich| KG["\"גרף ידע דינמי\""]
        Policies["\"מאגר מדיניות וראיות\""] -->|Link| KG
    end

    subgraph "מנוע RAG"
        Query["\"שאלון שאלון\""] -->|Retrieve| Retriever["\"שאיבת גרף\""]
        Retriever -->|Top‑K Nodes| LLM["\"LLM גנרטיבי\""]
        LLM -->|Compose Answer| Answer["\"תשובה מוצקית\""]
    end

    Answer -->|Publish| Dashboard["\"לוח בקרה ציות\""]
    Answer -->|Audit Log| Audit["\"שרשרת ביקורת בלתי ניתנת לשינוי\""]
```

### 3.1. שאיבת מודיעין בזמן אמת  
* **מקורות** – NVD, MITRE ATT&CK, אזהרות ספקים, ומשאבות מותאמות.  
* **מפענח** – מנרמל סכמות שונות לאונטולוגיה משותפת של TI (`ti:Vulnerability`, `ti:ThreatActor`).  
* **דירוג** – מקצה **ציון סיכון** בהתבסס על CVSS, בגרות ניצול, ומשמעות עסקית.

### 3.2. העשרת גרף הידע  
* צמתים מייצגים **סעיפי מדיניות**, **עדויות**, **מערכות**, **פרצות**, **טכניקות איום**.  
* קשתות מתארות יחסים כגון `covers`, `mitigates`, `impactedBy`.  
* **גרסאות** – כל שינוי (עדכון מדיניות, עדות חדשה, כניסת TI) יוצר גרסת גרף חדשה, מאפשרת שליפות בזמן‑מסע לצורך ביקורת.

### 3.3. מודל Generation‑Augmented Retrieval  
1. **שאילתה** – השדה במילוי השאלון מומר לשאילתא בטקסט חופשי (לדוגמה: “תאר כיצד אנו מגנים מפני מתקפות כופר הממוקדות ב‑Windows Server”).  
2. **שליפה** – ה‑Retriever מריץ שאילתא גרפית שמוצאת:  
   * מדיניות שמ `mitigates` את טכניקת האיום הרלוונטית.  
   * עדויות עדכניות (למשל יומני EDR) הקשורות לבקרות המופיעות.  
3. **LLM** – מקבל את הצמתים שנשלפו כהקשר, יחד עם השאילתה המקורית, ומייצר תשובה ש‑:  
   * **מציינת** את סעיף המדיניות וה‑ID של העדות.  
   * **מתייחסת** ל‑CVE או טכניקת האיום הרלוונטית עם ציון CVSS.  
4. **מעבד סופי** – מעצב את התשובה לפי תבנית השאלון (markdown, PDF וכו’) ומיישם **פילטרי פרטיות** (הסתרת IP פנימיים).

---

## 4. בניית צינור ARC ב‑Procurize

Procurize כבר מציע מאגר מרכזי, ניהול משימות, וקישורי אינטגרציה. כדי לשלב ARC:

| שלב | פעולה | כלים / API |
|------|--------|--------------|
| 1 | **חיבור משאבות TI** | השתמש ב‑`Integration SDK` של Procurize לרישום webhook עבור NVD ו‑ATT&CK. |
| 2 | **הקמת מסד גרף** | פרוס Neo4j (או Amazon Neptune) כשירות מנוהל; חשוף קצה GraphQL עבור Retriever. |
| 3 | **יצירת משימות העשרה** | קבע משימות לילה שמריצות את המפענח, מעדכנות את הגרף, ותייגות צמתים בתאריך `last_updated`. |
| 4 | **הגדרת מודל RAG** | נצל OpenAI `gpt‑4o‑r` עם Retrieval Plugin, או ארח LLaMA‑2 פתוח עם LangChain. |
| 5 | **שילוב בממשק שאלונים** | הוסף כפתור “הפק AI” שמפעיל את זרימת ARC ומציג תצוגה מקדימה. |
| 6 | **רישום ביקורת** | שמור את התשובה, ה‑ID של הצמתים שנשלפו, וגרסת ה‑TI בלוג בלתי ניתן לשינוי של Procurize (למשל AWS QLDB). |

---

## 5. שיקולי אבטחה וציות

### 5.1. פרטיות נתונים  
* **שליפה ללא ידע** – ה‑LLM אינו רואה קבצי עדות גולמיים; רק תקצירי מטה‑נתונים (hash, metadata) עוברים למודל.  
* **סינון פלט** – מנגנון חוקים דטרמיניסטי מסיר PII ומזהים פנימיים לפני שהתשובה מגיעה למבקש.

### 5.2. הסברתיות (Explainability)  
* לכל תשובה מצורף **פאנל עקיבות**:  
  * **סעיף מדיניות** – ID, תאריך גרסה אחרון.  
  * **עדות** – קישור למסמך, hash גרסה.  
  * **קונטקסט TI** – CVE ID, דרגת חומרה, תאריך פרסום.  
  ניתן ללחוץ על כל אלמנט ולצפות במסמך המקורי, מה שמספק מענה לביקורות שמחפשות **AI מוסברת**.

### 5.3. ניהול שינוי  
מאחר שהגרף נשמר בגרסאות, ניתן לבצע **אבחון השפעת שינוי** אוטומטית:  
* כאשר מדיניות מתעדכנת (למשל תוספת של שליטה חדשה לפי **[ISO 27001]**), המערכת מזהה את כל השדות בשאלונים שהפנו לסעיף זה.  
* השדות מסומנים ל‑**חידוש**, מה שמבטיח שהמאגר הצייתי לעולם לא יסטה.

---

## 6. השפעה בעולם האמיתי – תמצית ROI מהירה

| מדד | תהליך ידני | תהליך עם ARC |
|------|------------|----------------|
| זמן ממוצע לכל שדה שאלון | 12 דק' | 1.5 דק' |
| שיעור טעויות אנוש (ציטוט עדות שגוי) | ~8 % | <1 % |
| מצאות ביקורת ציות הקשורות לעדויות מיושנות | 4 לשנה | 0 |
| זמן לשילוב CVE חדש (למשל CVE‑2025‑9876) | 3‑5 ימים | <30 שניות |
| כיסוי מסגרות רגולטוריות | בעיקר SOC 2, ISO 27001 | SOC 2, ISO 27001, GDPR, PCI‑DSS, HIPAA (אופציונלי) |

עבור חברה SaaS בינונית שמטפלת ב‑200 בקשות שאלון לרבעון, ARC חוסך כ‑≈400 שעות עבודה ידנית → ≈ $120 k חיסכון (בהנחת $300/שעה). האמון המוגבר מקצר את מחזורי המכירות, מה שעלול להגדיל את ה‑ARR ב‑5‑10 %.

---

## 7. התחלת העבודה – תכנית אימוץ של 30 יום

| יום | אבן דרך |
|-----|-----------|
| 1‑5 | **סדנת דרישות** – זיהוי קטגוריות שאלון קריטיות, נכסי מדיניות קיימים, והמשאבות מודיעין המועדפות. |
| 6‑10 | **הקמת תשתית** – פריסת מסד גרף מנוהל, יצירת צינור ממסוכנות מודיעין בטוח (השתמש במנהל סודות של Procurize). |
| 11‑15 | **מודל נתונים** – מיפוי סעיפי המדיניות לצמתים `compliance:Control`; מיפוי נכסי ראיה לצמתים `compliance:Evidence`. |
| 16‑20 | **אימות RAG** – בניית שרשרת LangChain פשוטה שמבקשת צמתים מהגרף וקוראת LLM. בדיקה עם 5 שאלות לדוגמה. |
| 21‑25 | **שילוב UI** – הוספת כפתור “הפק AI” בעורך שאלוני Procurize; הטמעת פאנל עקיבות. |
| 26‑30 | **הרצת פיילוט** – הפעלת צינור על בקשות ספקים חיות, איסוף משוב, כיוונון דירוג של שליפה, וסגירת רישום אירועים. |

לאחר הפיילוט, מרחיבים את ARC לכל סוגי השאלונים (SOC 2, ISO 27001, GDPR, PCI‑DSS) ומתחילים למדוד שיפור KPI.

---

## 8. שיפורים עתידיים

* **מודיעין איומים פדרלי** – שילוב התראות SIEM פנימיות עם משאבות חיצוניות ליצירת “קונטקסט סיכון של החברה”.  
* **לולאת למידת חיזוק** – תמרוץ ה‑LLM על תשובות שמקבלות משוב חיובי מביקורת, לשפר ניסוח וציון מקורות.  
* **תמיכה מרובת שפות** – חיבור שכבת תרגום (למשל Azure Cognitive Services) כדי לתרגם תשובות ללקוחות גלובליים תוך שמירת שלמות העדויות.  
* **הוכחות אפס‑ידע** – אספקת הוכחה קריפטוגרפית שה‑answer נגזר מעדויות עדכניות ללא חשיפת הנתונים הגולמיים.

---

## סיכום

התאמת סיכון מתאימה מגשרת את הפער בין **מאגרי ציות סטטיים** לבין **נוף האיום המשתנה ללא הרף**. על‑ידי שילוב מודיעין איומים בזמן אמת עם גרף ידע דינמי ומנוע יצירת תשובות מודע, ארגונים יכולים:

* לספק תשובות **מדויקות ועדכניות** לשאלונים בקנה מידה.  
* לשמור על **שרשרת ראיות מבוקרת** לחלוטין.  
* להאיץ מחזורי מכירות ולהפחית עומס ציות.

הטמעת ARC בפלטפורמות כמו Procurize הפכה היום להשקעה רווחית ומשמעותית לכל חברת SaaS השואפת להישאר בחזית הציות והביטחון.

---

## ראה גם
- [AWS QLDB – Immutable Ledger for Auditing](https://aws.amazon.com/qldb/)