  

# מנוע נרטיב AI קונטקסטואלי לתשובות אוטומטיות לשאלוני אבטחה  

בעולם SaaS המשתנה במהירות, שאלוני אבטחה הפכו לשער כניסה לכל חוזה חדש. צוותים מבלים שעות רבות בהעתקת קטעי מדיניות, התאמת השפה ובדיקה כפולה של הפניות. התוצאה היא צוואר瓶 שיבול שמאט את מחזורי המכירות וקורע משאבי הנדסה.  

ומה אם מערכת תוכל לקרוא את מאגר המדיניות שלכם, להבין את הכוונה מאחורי כל בקר, ואז לכתוב תשובה מלוטשת, מוכנה לביקורת, שנראית כאילו נכתבה על ידי אדם אך ניתנת למעקב מלא למסמכי המקור? זו ההבטחה של **מנוע נרטיב AI קונטקסטואלי (CANE)** – שכבה היושבת מעל מודל שפה גדול, מעשירה נתונים גולמיים בהקשר סיטואציוני, ופולטת תשובות נרטיביות העונות על ציפיות הסוקרים.  

להלן נחקור את המושגים המרכזיים, הארכיטקטורה, והצעדים המעשיים ליישום CANE בפלטפורמת Procurize. המטרה היא לספק למנהלי מוצר, קציני ציות, ומנהיגי הנדסה מפת דרכים ברורה להפיכת טקסט מדיניות סטטי לתשובות חיות, מודעות לקונטקסט לשאלוני אבטחה.  

---  

## למה נרטיב חשוב יותר מנקודות בוליט  

רוב כלי האוטומציה הקיימים מתייחסים לפריטי שאלון כאל חיפוש ערך‑מפתח פשוט. הם מאתרים סעיף התואם לשאלה ומדבקים אותו במילה‑מילה. בעוד שזה מהיר, גישה זו לרוב אינה מתמודדת עם שלושה חששות קריטיים של הסוקר:  

1. **הוכחת יישום** – הסוקרים רוצים לראות *איך* הבקר מיושם בסביבת המוצר הספציפית, ולא רק הצהרת מדיניות כללית.  
2. **התאמת סיכון** – התשובה צריכה לשקף את מצבה הנוכחי של סיכון, עם הכרה במפחיתים או בסיכונים השאריים.  
3. **בהירות ועקביות** – תערובת של שפה משפטית ארגונית וג'רגון טכני מייצרת בלבול; נרטיב אחיד מפשט את ההבנה.  

CANE ממלא את הפערים הללו על‑ידי חיבור קטעי מדיניות, ממצאי ביקורות אחרונות, ומדדי סיכון בזמן אמת לפרוזה קוהרנטית. הפלט קורא כמו סיכום מנהלים תמציתי, עם ציטוטים שניתן לעקוב אחריהם למקור המקורי.  

---  

## סקירת ארכיטקטורה  

הדיאגרמת Mermaid שלהלן מציגה את תזרימי הנתונים מקצה לקצה של מנוע נרטיב קונטקסטואלי שנבנה מעל מרכז שאלונים של Procurize.

```mermaid
graph LR
    A["User submits questionnaire request"] --> B["Question parsing service"]
    B --> C["Semantic intent extractor"]
    C --> D["Policy knowledge graph"]
    D --> E["Risk telemetry collector"]
    E --> F["Contextual data enricher"]
    F --> G["LLM narrative generator"]
    G --> H["Answer validation layer"]
    H --> I["Auditable response package"]
    I --> J["Deliver to requester"]
```  

*כל ק node מייצג מיקרו‑שירות שניתן להרחיב באופן עצמאי. החצים מצביעים על תלותי נתונים ולא על סדר ביצוע קפדני; רבים מהשלבים פועלים במקביל כדי לשמור על זמן השהייה נמוך.*  

---  

## בניית גרף הידע של המדיניות  

גרף ידע חזק הוא הבסיס לכל מנוע תשובות קונטקסטואלי. הוא מחבר סעיפי מדיניות, מיפויי בקרים, וקטעי הוכחה באופן שמאפשר למודל השפה לתשאל ביעילות.  

1. **יבוא מסמכים** – הטמיעו את [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), וקבצי PDF של מדיניות פנימית למעבדת מסמכים.  
2. **הוצאת ישויות** – השתמשו בזיהוי ישויות שמוּת (NER) כדי ללכוד מזהי בקרים, בעלי תפקיד אחראיים, ונכסים קשורים.  
3. **יצירת קשרים** – קשרו כל בקר לקטעי הוכחה (למשל דוחות סריקה, צילומי קונפיגורציה) ולרכיבי המוצר שהם מגנים.  
4. **תיוג גרסאות** – צרפו גרסה סמנטית לכל צומת כך ששינויים עתידיים ניתנים לביקורת.  

כאשר שאלה כמו “תארו את הצפנת הנתונים במנוחה שלכם” מגיעה, מחלץ כוונת השאלה את הצומת “Encryption‑At‑Rest”, מאחזר את הוכחת ההגדרה העדכנית, ומעביר את שני החלקים למעשר הקונטקסטואלי.  

---  

## טלמטריית סיכון בזמן אמת  

טקסט מדיניות סטטי אינו משקף את נוף הסיכון העכשווי. CANE משלב טלמטריה חיה מ‑:  

- **סורקי פגיעות** (לדוגמה, ספירות CVE לפי נכס)  
- **סוכני ציות קונפיגורציה** (למשל, זיהוי סטיות)  
- **יומני תגובה לאירועים** (לדוגמה, אירועי אבטחה אחרונים)  

אוסף הטלמטריה מאגד אותות אלה למטריצת ניקוד סיכון. המטריצה משמשת את מעשר הקונטקסט להתאמת טון הנרטיב:  

- סיכון נמוך → הדגש “בקרות חזקות ומעקב רציף”.  
- סיכון מוגבר → הכרה “במאמצי שיקום נוכחיים” וציון לוחות זמנים למפחיתים.  

---  

## מעשר הנתונים הקונטקסטואלי  

הקומפוננטה הזו ממזגת שלושה זרמי נתונים:

| זרם | מטרה |
|--------|---------|
| קטע מדיניות | מספק את השפה הפורמלית של הבקר. |
| צילומי הוכחה | מספק ראיות קונקרטיות התומכות בטענה. |
| ניקוד סיכון | מנחה את טון הנרטיב והשפה של הסיכון. |

המעשר מעצב את המידע המשולב כ‑JSON מובנה שה‑LLM יכול לצרוך ישירות, ומצמצם את סיכון ההזייה.

```json
{
  "control_id": "ENCR-AT-REST",
  "policy_text": "All customer data at rest must be protected using AES‑256 encryption.",
  "evidence_refs": [
    "S3‑Encryption‑Report‑2025‑10.pdf",
    "RDS‑Encryption‑Config‑2025‑09.json"
  ],
  "risk_context": {
    "severity": "low",
    "recent_findings": []
  }
}
```

---  

## מחולל נרטיב LLM  

הלב של CANE הוא מודל שפה גדול מותאם שחשוף לכתיבה בסגנון ציות. הנדסת פרומפטים פועלת לפי פילוסופיית **תבנית‑קודמת**:

```
You are a compliance writer. Using the supplied policy excerpt, evidence references, and risk context, craft a concise answer to the following questionnaire item. Cite each reference in parentheses.
```

המודל מקבל את ה‑JSON ואת טקסט השאלון. מכיוון שהפרומפט מבקש במפורש ציטוטים, הפלט כולל אזכורים פנימיים הממפים חזרה לצמתים בגרף הידע.  

**דוגמת פלט**

> All customer data at rest is protected using AES‑256 encryption (see S3‑Encryption‑Report‑2025‑10.pdf and RDS‑Encryption‑Config‑2025‑09.json). Our encryption implementation is continuously validated by automated compliance checks, resulting in a low data‑at‑rest risk rating.

---  

## שכבת אימות תשובה  

גם מודל מאומן היטב יכול לייצר חוסר דיוק עדין. שכבת האימות מבצעת שלוש בדיקות:  

1. **שלמות ציטוטים** – וידוא שכל מסמך מצוטט קיים במאגר והוא בגרסה העדכנית.  
2. **יישור מדיניות** – וידוא שהנרטיב אינו סותר את טקסט המדיניות המקורי.  
3. **עקומת סיכון** – חצייה של רמת הסיכון המוצהרת מול מטריצת הטלמטריה.  

אם אחת הבדיקות נכשלה, המערכת מסמנת את התשובה לביקורת אנושית, וכך נוצר לולאת משוב המשפרת את ביצועי המודל בעתיד.  

---  

## חבילה ברת‑אודיט  

מאמיוני ביקורת רבים דורשים את חבית הראיות המלאה. CANE אוסף את תשובת הנרטיב יחד עם:  

- ה‑JSON הגולמי שבו השתמשו ליצירה.  
- קישורים לכל קבצי הראיה שהוזכרו.  
- יומן שינויים המציג את גרסת המדיניות וחותמות זמן של צילומי הטלמטריה.  

חבילה זו נשמרת בלדוגמה הבלתי‑משנית של Procurize, ומספקת רישום בלתי‑מתקני שניתן להציג בעת ביקורות.  

---  

## מפת דרכים ליישום  

| שלב | אבני דרך |
|-------|------------|
| **0 – יסוד** | פריסת מעבדת מסמכים, בניית גרף ידע ראשוני, הקמת צינורות טלמטריה. |
| **1 – מעשר** | יישום בונה ה‑JSON, אינטגרציית מטריצת סיכון, יצירת מיקרו‑שירות אימות. |
| **2 – כוונון מודל** | איסוף קבוצה ראשונית של 1 000 זוגות שאלון‑תשובה, כוונון מודל LLM בסיסי, הגדרת תבניות פרומפט. |
| **3 – אימות ומשוב** | השקת אימות תשובות, הקמת ממשק משוב אנושי, תיעוד נתוני תיקון. |
| **4 – ייצור** | הפעלת יצירת אוטומטית לשאלונים בעלי סיכון נמוך, מעקב אחרי השהייה, אימון מתמשך עם נתוני תיקון חדשים. |
| **5 – הרחבה** | הוספת תמיכה רבת‑שפות, אינטגרציה עם ביקורות ציות CI/CD, חשיפת API לכלי צד שלישי. |

כל שלב צריך למדוד מול מדדי ביצועים מרכזיים כגון **זמן ממוצע ליצירת תשובה**, **אחוז הפחתת ביקורת אנושית**, ו‑**אחוז הצלחה בביקורת**.  

---  

## יתרונות לבעלי עניין  

| בעל עניין | ערך נמדד |
|-------------|-----------------|
| **מהנדסי אבטחה** | פחות העתקה ידנית, יותר זמן לעבודה האבטחתית האמיתית. |
| **קציני ציות** | סגנון נרטיבי עקבי, מסלולי ביקורת קלים, סיכון מופחת לטעויות בניסוח. |
| **צוותי מכירות** | זמן תגובה מהיר לשאלונים, שיעור הצלחה גבוה יותר. |
| **מנהלי מוצר** | נראות בזמן אמת של מצבן הצייתוני, החלטות מבוססות סיכון. |

על‑ידי הפיכת מדיניות סטטית לנרטיב חי, ארגונים משיגים יעילות מדידה תוך שמירה או שיפור של דיוק הצייתנות.  

---  

## שיפורים עתידיים  

- **התפתחות פרומפט אדפטיבית** – שימוש בלמידה מחוזקת לשינוי ניסוח הפרומפט על‑בסיס משוב הסוקרים.  
- **אינטגרציית הוכחות אפס‑ידע** – הוכחת הצפנה מבלי לחשוף מפתחות, לשביעות רצון ביקורות רגולטוריות רגישות.  
- **סינתזה גנרטיבית של ראיות** – יצירת לוגים או קונפיגורציות מסוננות תואמות לנרטיב באופן אוטומטי.  

הנתיבים הללו שומרים על המנוע בקו הקדמי של צייתנות משודרגת בעזרת בינה מלאכותית.  

---  

## מסקנה  

מנוע נרטיב AI קונטקסטואלי גשר את הפער בין נתוני צייתנות גולמיים לציפיות הנרטיב של בודקים מודרניים. על‑ידי שילוב גרף ידע של מדיניות, טלמטריית סיכון בזמן אמת, ומודל שפה מותאם, Procurize יכול לספק תשובות מדויקות, ניתנות לביקורת, ומובנות מיד. יישום CANE אינו רק מצמצם מאמץ ידני, אלא מעלה את רמת האמון של ארגוני SaaS, והופך שאלוני אבטחה ממכשול מכירות לכלי אסטרטגי.