  

# התאמת הוכחות בזמן אמת מבוססת AI לשאלונים רגולטוריים מרובים  

## מבוא  

שאלוני אבטחה הפכו לבקבוק הצוואר בכל עסקה B2B SaaS.  
לקוח פוטנציאלי אחד עשוי לדרוש **10‑15 מסגרות ציות מובחנות**, שכל אחת מהן מבקשת הוכחה חופפת אך במקצת שונה. הרפרנס הידני גורם ל‑:

* **מאמץ משולש** – מהנדסי אבטחה כותבים מחדש את אותם קטעי מדיניות עבור כל שאלון.  
* **תשובות בלתי קבועות** – שינוי מינורי בניסוח עלול ליצור פער ציות בלתי מכוון.  
* **סיכון ביקורת** – ללא מקור אמת יחיד, קשה להוכיח את מקור ההוכחות.  

**מנוע התאמת ההוכחות בזמן אמת מבוסס AI של Procurize (ER‑Engine)** מבטל את נקודות הכאב הללו. באמצעות אינגסטרציה של כל המיטמים לתוך גרף ידע מאוחד ויישום **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** עם הנדסת פרומפט דינמית, ה‑ER‑Engine מסוגל:

1. **לזהות הוכחות שקולות** בין מסגרות במילישניות.  
2. **לאמת מקוריות** באמצעות hashing קריפטוגרפי ושרשרת ביקורת בלתי מתחלפת.  
3. **להציע את המיטמה העדכנית ביותר** בהתבסס על זיהוי סטיות במדיניות.  

התוצאה היא תשובה אחת, מונחית AI, המספקת התאמה לכל המסגרות במקביל.  

---  

## האתגרים המרכזיים שהוא פותר  

| אתגר | גישה מסורתית | התאמת הוכחות מבוססת AI |
|------|---------------|------------------------|
| **שכפול הוכחות** | העתק‑הדבק במסמכים, פורמט ידני | קישור ישויות במבוסס גרף מבטל חפיפה |
| **סטיית גרסאות** | יומנים בגיליונות, diff ידני | רדאר שינוי מדיניות בזמן אמת מעדכן הפניות אוטומטית |
| **מיפוי רגולטורי** | מטריצה ידנית, רגיש לשגיאות | מיפוי אונטולוגיה אוטומטי עם היקש LLM |
| **שרשרת ביקורת** | ארכיוני PDF, ללא אימות hash | ספר קלייה בלתי נזיק עם אוכפי Merkle לכל תשובה |
| **קנה מידה** | מאמץ לינארי לכל שאלון | הפחתה ריבועית: *n* שאלונים ↔ *≈ √n* צמתי הוכחה ייחודיים |  

---  

## סקירת הארכיטקטורה  

ה‑ER‑Engine נמצא בלב הפלטפורמה של Procurize וכולל ארבע שכבות חזקות:

1. **שכבת אינגסטרציה** – שולפת מדיניות, בקרות וקבצי הוכחה ממאגרי Git, אחסון בענן, או כספות מדיניות SaaS.  
2. **שכבת גרף ידע** – מאחסנת ישויות (בקרות, מתקנים, תקנות) כצמתים, וקשתות מקודדות יחסי *מקיים*, *נגזר‑מ‑*, ו‑*מתנגדים‑ל‑*.  
3. **שכבת היגיון AI** – משלב **מנוע חיפוש** (דמיון וקטורי על Embeddings) עם **מנוע יצירה** (LLM מותאם להוראות) ליצירת טיופי תשובות.  
4. **שכבת פנקס ציות** – רושמת כל תשובה שנוצרה בפנקס append‑only (דומה ל‑blockchain) עם hash של ההוכחה המקורית, חותמת זמן, וחתימת מחבר.  

להלן תרשים Mermaid ברמה גבוהה המתאר את זרימת הנתונים.  

```mermaid
graph TD
    A["Policy Repo"] -->|Ingest| B["Document Parser"]
    B --> C["Entity Extractor"]
    C --> D["Knowledge Graph"]
    D --> E["Vector Store"]
    E --> F["RAG Retrieval"]
    F --> G["LLM Prompt Engine"]
    G --> H["Draft Answer"]
    H --> I["Proof & Hash Generation"]
    I --> J["Immutable Ledger"]
    J --> K["Questionnaire UI"]
    K --> L["Vendor Review"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style J fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```  

*כל תוויות הצמתים מוקפת במרכאות כפולות כפי שנדרש עבור Mermaid.*  

---  

## זרימת עבודה שלב‑אחר‑שלב  

### 1. אינגסטרציית הוכחות ונורמליזציה  

* **סוגי קבצים:** PDFs, DOCX, Markdown, מפרטי OpenAPI, מודוליי Terraform.  
* **עיבוד:** OCR למסמכי PDF סרוקים, חילוץ ישויות NLP (מספרי בקרות, תאריכים, בעלים).  
* **נורמליזציה:** ממירה כל מתקן למבנה JSON‑LD קנוני, לדוגמה:  

```json
{
  "@type": "Evidence",
  "id": "ev-2025-12-13-001",
  "title": "Data Encryption at Rest Policy",
  "frameworks": ["ISO27001","SOC2"],
  "version": "v3.2",
  "hash": "sha256:9a7b..."
}
```  

### 2. מילוי גרף הידע  

* נוצרים צמתים עבור **רגולציות**, **בקרות**, **מתקנים**, ו‑**תפקידים**.  
* דוגמאות לקשתות:  
  * `Control "A.10.1"` **satisfies** `Regulation "ISO27001"`  
  * `Artifact "ev-2025-12-13-001"` **enforces** `Control "A.10.1"`  

הגרף נשמר במאגר **Neo4j** עם אינדקסי **Apache Lucene** לחיפוש טקסט מלא מהיר.  

### 3. שליפה בזמן אמת  

כאשר שאלון שואל, *“תאר את מנגנון הצפנת הנתונים במאגר.”* הפלטפורמה:

1. ממירה את השאלה לשאילתת סמנטית.  
2. מחפשת **מספרי בקרות** רלוונטיים (לדוגמה ISO 27001 A.10.1, SOC 2 CC6.1).  
3. מחזירה את צמתי ההוכחה העליונים בעזרת דמיון קוסינוס על embeddings של **SBERT**.  

### 4. הנדסת פרומפט והיצירה  

**תבנית דינמית** נבנית בזמן ריצה:  

```
You are a compliance analyst. Using the following evidence items (provide citations with IDs), answer the question concisely and in a tone suitable for enterprise security reviewers.
[Evidence List]
Question: {{user_question}}
```  

LLM **מכוון הוראות** (לדוגמה Claude‑3.5) מחזירה טיוטת תשובה, אשר מייד **מדורגת מחדש** לפי כיסוי הציטוטים ומגבלות האורך.  

### 5. אבות‑טיפוס וכתיבת פנקס  

* התשובה מתווספת ל‑**hashes** של כל פריט הוכחה שהוזכר.  
* נבנית **עץ Merkle**, שורשו נשמר ב‑**sidechain תואם Ethereum** לבלתי‑מתקפף.  
* הממשק מציג **קבלה קריפטוגרפית** שניתן למוודא על ידי מבקרים חיצוניים.  

### 6. ביקורת שיתופית ופרסום  

* צוותים יכולים **להשאיר הערות בתוך השורה**, לבקש הוכחה חלופית, או להפעיל **הפעלה חוזרת** של צינור ה‑RAG אם מתגלים עדכוני מדיניות.  
* לאחר אישור, התשובה **מתפרסמת** למודול שאלוני הספקים ונרשמת בפנקס.  

---  

## שיקולי אבטחה ופרטיות  

| דאגה | הקלה |
|-------|------|
| **חשיפת הוכחות סודיות** | כל ההוכחות מוצפנות במנוחה עם AES‑256‑GCM. שליפה מתבצעת ב‑**Trusted Execution Environment (TEE)**. |
| **הזרקת פרומפט** | סינון קלט והפעלת LLM באיזולציה חוסמת פקודות ברמה מערכתית. |
| **שינוי פנקס** | הוכחות Merkle ו‑עיגון תקופתי ב‑בלוקצ'יין ציבורי הופכים שינוי לפחות מהסתברות. |
| **דליפה בין‑דיירים** | **גרפים של פדרציה** לבידוד תתי‑גרפים של כל דייר; רק אונטולוגיות רגולטוריות משותפות. |
| **מגבלות מגורים של נתונים** | ניתן לפרוס בכל אזור ענן; הגרף והפנקס מצייתים למדיניות מגורים של הדייר. |  

---  

## מדריך יישום לארגונים  

1. **הרץ פיילוט על מסגרת אחת** – התחיל עם **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** כדי לאמת את צינורות האינגסטרציה.  
2. **מפה את המיטמים הקיימים** – השתמש באשף היבוא של Procurize לתייג כל מסמך מדיניות עם מזהי מסגרות (ISO 27001, GDPR וכו').  
3. **הגדר כללי ממשל** – קבע גישה מבוססת תפקיד (למשל, מהנדס אבטחה יכולים לאשר, משפטי יכולים לבצע ביקורת).  
4. **שילוב CI/CD** – קשר את ה‑ER‑Engine לצינור **GitOps** שלך; כל שינוי במדיניות מפעיל רינדקס מחדש.  
5. **אמן את ה‑LLM על מאגר תחום** – טון עד כמה עשרות תשובות היסטוריות לשאלוני ספקים לקבלת דיוק גבוה יותר.  
6. **ניטור סטייה** – הפעל **Policy Change Radar**; כאשר נכתב שינוי בבקר, המערכת מתריעה על תשובות מושפעות.  

---  

## יתרונות עסקיים מדידים  

| מדד | לפני ER‑Engine | אחרי ER‑Engine |
|------|----------------|----------------|
| **זמן ממוצע לתשובה** | 45 דקʼ לכל שאלה | 12 דקʼ לכל שאלה |
| **קצב שכפול הוכחות** | 30 % מהמיטמים | < 5 % |
| **שיעור מציאת ביקורת** | 2.4 % לכל ביקורת | 0.6 % |
| **סקר שביעות רצון (NPS)** | 32 | 74 |
| **זמן סגירת עסקת ספק** | 6 שבועות | 2.5 שבועות |

**מחקר מקרה 2024** בחברת פינטק חד‑קיבל דיווח על **הפחתה של 70 %** בזמני השלמת שאלונים ו‑**30 %** בקיצור עלויות צוותי ציות לאחר אימוץ ה‑ER‑Engine.  

---  

## מפת דרכים עתידית  

* **חילוץ ראיות מרובי‑מודלים** – אינטגרציה של צילומי מסך, סרטוני walkthrough, ו‑snapshots של תשתית‑קוד.  
* **אינטגרציית הוכחות Zero‑Knowledge** – מתן אפשרות לספקים לאמת תשובות ללא חשיפת הראיות הגולמיות, לשימור סודיות תחרותית.  
* **הזנת רגולציה חזויה** – פיד AI שמעריך חקיקות עתידיות ומציע עדכוני מדיניות מראש.  
* **תבניות ריפוי עצמי** – רשתות גרפיות נוירוניות שמעדכנות אוטומטית תבניות שאלונים כאשר בקר מתבטל.  

---  

## מסקנה  

**מנוע התאמת ההוכחות בזמן אמת מבוסס AI** משנה את נוף השאלונים הרגולטוריים המורכב למהלך משולב, נתמך, ומהיר. על‑ידי איחוד הראיות בגרף ידע, ניצול RAG ליצירת תשובות מידיות, והחיבור של כל תגובה לפנקס בלתי‑מתקף, Procurize מאפשר לצוותי אבטחה וציות להתמקד במזעור סיכונים במקום בעבודת ניירת חוזרת. ככל שהרגולציות מתפתחות והיקף ההערכות של ספקים בוער, התאמה מבוססת AI תצא כסטנדרט המונהג לאוטומציה אמינה וניתנת לביקורת של שאלוני ציות.