
# מאמן AI שיחתי למילוי שאלונים אבטחתיים בזמן אמת

*בעולם SaaS המתעדכן במהירות, שאלוני אבטחה יכולים לעכב עסקאות במשך שבועות. דמיינו חבר צוות ששואל שאלה פשוטה – “האם אנחנו מצפינים נתונים במנוחה?” – ומקבל תשובה מדויקת ותומכת במדיניות באופן מיידי, ישירות בממשק שאלון. זהו המבט של **מאמן AI שיחתי** שנבנה על גבי Procurize.*

---  

## למה מאמן שיחתי חשוב  

| נקודת כאב | גישה מסורתית | השפעת מאמן AI |
|------------|----------------------|-----------------|
| **סילואים של ידע** | התשובות תלויות בזיכרון של כמה מומחי אבטחה. | ידע מדיניות מרכזי נשלף לפי דרישה. |
| **שיהוי בתגובה** | צוותים משקיעים שעות במציאת ראיות ועריכת תשובות. | הצעות כמעט מיידיות מקצרות את זמן המענה מימים לדקות. |
| **שפה לא עקבית** | מחברים שונים כותבים תשובות בטונים שונים. | תבניות שפה מונחות מבטיחות טון תואם למותג. |
| **סטייה בתקינה** | המדיניות מתעדכנת, אך תשובות השאלון נעשות מיושנות. | שחזור מדיניות בזמן אמת מבטיח שהתשובות משקפות תמיד את הסטנדרטים העדכניים. |

המאמן עושה יותר מאשר להציג מסמכים; הוא *מתקשר* עם המשתמש, מבהיר כוונה ומתאים את התשובה למסגרת הרגולטורית הספציפית ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), וכו').

---  

## ארכיטקטורה מרכזית  

להלן תצוגה ברמה גבוהה של ערימת מאמן AI השיחתי. הדיאגרמה משתמשת בתחביר **Mermaid**, שמוצג בצורה נקייה ב‑Hugo.

```mermaid
flowchart TD
    A["User Interface (Questionnaire Form)"] --> B["Conversation Layer (WebSocket / REST)"]
    B --> C["Prompt Orchestrator"]
    C --> D["Retrieval‑Augmented Generation Engine"]
    D --> E["Policy Knowledge Base"]
    D --> F["Evidence Store (Document AI Index)"]
    C --> G["Contextual Validation Module"]
    G --> H["Audit Log & Explainability Dashboard"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style B fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#f99,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#ccc,stroke:#333,stroke-width:2px
```

**רכיבים מרכזיים**

1. **שכבת השיחה** – מקימה ערוץ בעל השהייה נמוכה (WebSocket) כך שהמאמן יכול להגיב מיידית בזמן שהמשתמש מקליד.  
2. **מתזמן הפקודות** – יוצר שרשרת פקודות הממזגת את שאלה המשתמש, את הסעיף הרגולטורי הרלוונטי, וכל הקשר קודקוד של השאלון.  
3. **מנוע RAG** – משתמש ב‑Retrieval‑Augmented Generation כדי לאחזר קטעי מדיניות וראיות רלוונטיים, ואז מכניס אותם להקשר של מודל השפה.  
4. **מאגר ידע מדיניות** – מאגר גרפי של מדיניות‑בקוד, כל צומת מייצגת בקרה, גרסה ומיפוי למסגרות.  
5. **מאגר ראיות** – מונע על ידי Document AI, מסמן קבצי PDF, צילומי מסך וקבצי קונפיגורציה עם אמבדינגים לחיפוש דמיון מהיר.  
6. **מודול אימות הקשר** – מריץ בדיקות מבוססות חוקים (לדוגמה, “האם התשובה מזכירה אלגוריתם הצפנה?”) ומדגיש פערים לפני שהמשתמש מגיש.  
7. **יומן רישום & לוח מחוונים להסבר** – מתעד כל הצעה, את מסמכי המקור וציון הביטחון עבור מבקרי הציות.

---  

## שרשור פקודות בפעולה  

אינטראקציה טיפוסית עוברת שלושה שלבים לוגיים:

1. **חילוץ כוונה** – *“האם אנחנו מצפינים נתונים במנוחה למאגרים PostgreSQL שלנו?”*  
   פקודה:  
   ```
   Identify the security control being asked about and the target technology stack.
   ```

2. **אחזור מדיניות** – המתזמן מושך את סעיף “הצפנה במעבר ובמנוחה” של [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) וכל מדיניות פנימית עדכנית החלה על PostgreSQL.  
   פקודה:  
   ```
   Summarize the latest policy for encryption at rest for PostgreSQL, citing the exact policy ID and version.
   ```

3. **יצירת תשובה** – מודל השפה משלב את סיכום המדיניות עם ראייה (קובץ קונפיגורציית הצפנה במנוחה) ומייצר תשובה תמציתית.  
   פקודה:  
   ```
   Draft a 2‑sentence response that confirms encryption at rest, references policy ID POL‑DB‑001 (v3.2), and attaches evidence #E1234.
   ```

השרשרת מבטיחה **שקיפות** (מזהה מדיניות, מזהה ראייה) ו**עקביות** (כללי ניסוח זהים על פני מספר שאלות).  

---  

## בניית גרף הידע  

דרך פרקטית לארגן מדיניות היא באמצעות **גרף נכסים**. להלן ייצוג Mermaid מפושט של סכימת הגרף.

```mermaid
graph LR
    P[Policy Node] -->|covers| C[Control Node]
    C -->|maps to| F[Framework Node]
    P -->|has version| V[Version Node]
    P -->|requires| E[Evidence Type Node]
    style P fill:#ffcc00,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#66ccff,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#99ff99,stroke:#333,stroke-width:2px
    style V fill:#ff9999,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#ff66cc,stroke:#333,stroke-width:2px
```

* **Policy Node** – מאחסן את הטקסט של המדיניות, המחבר ותאריך הסקירה האחרונה.  
* **Control Node** – מייצג בקרה רגולטורית (למשל, “הצפנת נתונים במנוחה”).  
* **Framework Node** – מקשר בקרות ל‑SOC 2, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) ועוד.  
* **Version Node** – מבטיח שהמאמן תמיד משתמש ברלבוציה החדשה ביותר.  
* **Evidence Type Node** – מגדיר קטגוריות חומרי ראייה נדרשות (קונפיגורציה, תעודה, דוח בדיקה).

טעינת גרף זה היא משימה חד‑פעמית. עדכונים מאוחרים מתבצעים דרך **צינור CI של מדיניות‑בקוד** שבודק את שלמות הגרף לפני המיזוג.

---  

## כללי אימות בזמן אמת  

גם עם מודל שפה מתקדם, צוותי ציות זקוקים להבטחות קשוחות. **מודול האימות ההקשרי** מריץ את סט הכללים הבא על כל תשובה שמופקת:

| כלל | תיאור | דוגמת כשל |
|------|-------------|-----------------|
| **נוכחות ראייה** | כל טענה חייבת להתייחס לפחות למזהה ראייה אחד. | “אנו מצפינים נתונים” → *חסר התייחסות לראייה* |
| **התאמת מסגרת** | יש לציין איזו מסגרת מתייחסת לתשובה. | תשובה ל‑ISO 27001 ללא ציון “ISO 27001” |
| **עקביות גרסאות** | גרסת המדיניות המוזכרת חייבת להתאים לגרסה המאושרת העדכנית ביותר. | הפנייה ל‑POL‑DB‑001 גרסה 3.0 כאשר גרסה 3.2 היא הפעילה |
| **מגבלת אורך** | יש לשמור על תשובה תמציתית (≤ 250 תוים) לשיפור קריאות. | תשובה ארוכה מדי מסומנת לעריכה |

במקרה של כשל, המאמן מציג אזהרה משולבת ומציע פעולה מתקנת, וכך הופכת האינטראקציה ל‑**עריכה משותפת** במקום יצירה חד‑פעמית.

---  

## שלבים ליישום לצוותי רכש  

1. **הקמת גרף הידע**  
   * ייצאו מדיניות קיימת ממאגר המדיניות (לדוגמה, Git‑Ops).  
   * הפעלו את סקריפט `policy-graph-loader` לטעינתן ל‑Neo4j או Amazon Neptune.  

2. **אינדקס ראיות עם Document AI**  
   * פרסו צינור Document AI (Google Cloud, Azure Form Recognizer).  
   * שמרו את האמבדינגים בבסיס וקטורי (Pinecone, Weaviate).  

3. **פריסת מנוע RAG**  
   * השתמשו בשירות אירוח מודלי שפה (OpenAI, Anthropic) עם ספריית פקודות מותאמת.  
   * עטפו זאת במתזמן שפה בסגנון LangChain שמקשר לשכבת האחזור.  

4. **שילוב ממשק השיחה**  
   * הוסיפו וידג׳ט צ׳אט לדף שאלון של Procurize.  
   * התחברו אליו דרך WebSocket מאובטח אל מתזמן הפקודות.  

5. **הגדרת כללי אימות**  
   * כתבו מדיניות בפורמט JSON‑logic ושילבו אותה במודול האימות.  

6. **הפעלת רישום**  
   * הפנו כל הצעה ליומן רישום בלתי־נשלט (דלי S3 עם CloudTrail).  
   * ספקו לוח מחוונים למבקרי ציות לצפייה בציון הביטחון ובמסמכי המקור.  

7. **פיילוט ושיפור**  
   * החל בטיפול בשאלון בעל נפח גבוה אחד (לדוגמה, SOC 2 Type II).  
   * אספו משוב משתמשים, עדכו ניסוח פקודות וכוונו ספילים של כללים.  

---  

## מדדי הצלחה  

| KPI | מצב בסיסי | יעד (6 חודשים) |
|-----|----------|-------------------|
| **זמן מענה ממוצע** | 15 דק′ לשאלה | ≤ 45 שנייה |
| **שיעור שגיאות (תיקונים ידניים)** | 22 % | ≤ 5 % |
| **אירועי סטיית מדיניות** | 8 לרבעון | 0 |
| **שביעות רצון משתמשים (NPS)** | 42 | ≥ 70 |

השגת מספרים אלה מצביעה שהמאמן מוסיף ערך תפעולי אמיתי, ולא רק צ'טבוט ניסיוני.

---  

## שיפורים עתידיים  

1. **מאמן רב‑לשוני** – הרחבת פקודות לתמיכה ביפנית, גרמנית וספרדית, באמצעות מודלים מתורגמים מרובים.  
2. **למידה פדרטיבית** – אפשרות למספר לקוחות SaaS לשפר את המאמן במשותף מבלי לחשוף את הנתונים הגולמיים, לשמירה על פרטיות.  
3. **אינטגרציה עם הוכחות אפשרות (Zero‑Knowledge Proof)** – כאשר ראיות רגישות, המאמן יכול לייצר ZKP המאשר ציות ללא חשיפת המסמך.  
4. **התראות פרואקטיביות** – שילוב רדאר שינוי רגולטורי כדי לדחוף עדכוני מדיניות מניעתיים כאשר חקיקות חדשות מופיעות.  

---  

## סיכום  

מאמן AI שיחתי משנה את המשימה הקשה של מענה לשאלונים אבטחתיים לדיאלוג אינטראקטיבי מבוסס ידע. על‑ידי חיבור גרף מדיניות, יצירה משולבת‑שחזור, ואימות בזמן אמת, Procurize מסוגל לספק:

* **מהירות** – תשובות בשניות, לא בימים.  
* **דיוק** – כל תגובה מגובה במדיניות העדכנית והראיות הקונקרטיות.  
* **שקיפות** – עקבות מלאים לרגולטורים ולמבקרי ציות פנימיים.  

ארגונים המיישמים שכבה שיחתית זו יזרזו את תהליכי הערכת סיכון ספקים ויכנסו לתרבות של ציות מתמשך, שבה כל עובד יכול לענות על שאלות אבטחה בביטחון מלא.  

---  

## ראה גם  

- [בניית צינור Retrieval‑Augmented Generation לצייתנות (Medium)](https://medium.com/@example/building-a-rag-pipeline-for-compliance)