
# סימולציית תרחישי ציות מבוססת גרף ידע דינמי

בעולם המהיר של SaaS, שאלונים בטחוניים הפכו לגורם מכריע בכל חוזה חדש. צוותים רצים כל הזמן נגד השעון, מחפשים ראיות, משלים מדיניות סותרת, ויוצרים תשובות שמספקות מבקרים ולקוחות כאחד. בעוד פלטפורמות כמו Procurize כבר מאוטומטות שליפת תשובות ותיזמון משימות, ההתפתחות הבאה היא **הכנה פרואקטיבית** — חיזוי השאלות המדויקות שיופיעו, הראיות שהן ידרשו, והפערים בציות **לפני** שהבקשה הרשמית תגיע.

הכירו את **סימולציית תרחישי ציות מבוססת גרף ידע דינמי** (DGSCSS). פרדיגמה זו מאחדת שלושה מושגים חזקים:

1. **גרף ידע ציות חי, מתעדכן עצמאי** שסורק מדיניות, מיפויים של בקרים, ממצאי audit ושינויים רגולטוריים.
2. **בינה מלאכותית גנרטיבית (RAG, LLMs והנדסת פרומפטים)** שיוצרת מופעי שאלונים ריאליסטיים בהתבסס על ההקשר של הגרף.
3. **מנועי סימולציית תרחישים** שמריצים audit \"מה‑אם\", מעריכים בטחון בתשובות, ומחשפים פערי ראיות מראש.

התוצאה? תנוחת ציות מתאמנת באופן מתמשך שהופכת מילוי שאלונים ריאקטיבי לזרימת עבודה **תחזית‑ומניעה**.

---

## למה לדמות תרחישי ציות?

| נקודת כאב | גישה מסורתית | גישה מדומה |
|------------|----------------------|--------------------|
| **מערכות שאלות בלתי צפויות** | מיון ידני לאחר קבלה | AI מתחזה לקבוצות שאלות צפויות |
| **זמן גילוי ראיות** | מחזור חיפוש‑והבקשה | ראיות מזוהות מראש לכל בקר |
| **סטייה רגולטורית** | סקירות מדיניות רבעוניות | עדכוני פיד רגולטורי בזמן אמת מעדכנים את הגרף |
| **נראות סיכון ספק** | ניתוח אחרי האירוע | מפת חום סיכון בזמן אמת לאודיטים קרובים |

על‑ידי סימולציה של אלפי שאלונים ישימים בחודש, ארגונים יכולים:

- **לכמת מוכנות** עם ציון בטחון לכל בקר.
- **לתעדף תיקון** באזורים עם בטחון נמוך.
- **לקצר זמן תגובה** משבועות לימים, ולספק יתרון תחרותי לצוותי המכירות.
- **להציג ציות מתמשך** לרגולטורים וללקוחות.

---

## מבנה ארכיטקטוני

```mermaid
graph LR
    A["Regulatory Feed Service"] --> B["Dynamic Compliance KG"]
    C["Policy Repository"] --> B
    D["Audit Findings DB"] --> B
    B --> E["AI Prompt Engine"]
    E --> F["Scenario Generator"]
    F --> G["Simulation Scheduler"]
    G --> H["Confidence Scoring Module"]
    H --> I["Procurize Integration Layer"]
    I --> J["Real‑Time Dashboard"]
```

*איור 1: זרימה מקצה לקצה של ארכיטקטורת DGSCSS.*

### רכיבים מרכזיים

1. **Regulatory Feed Service** – צורך API‑ים מגופי תקן (לדוגמה **[NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**) ומתרגם עדכונים לשלישיות גרף.
2. **Dynamic Compliance Knowledge Graph (KG)** – מאחסן ישויות כגון *בקרים*, *מדיניות*, *מסמכי ראיות*, *ממצאי audit*, ו*דרישות רגולטוריות*. הקשרים מציינים מיפויים (למשל *בקר‑מכסה‑דרישה*).
3. **AI Prompt Engine** – משתמש ב‑Retrieval‑Augmented Generation (RAG) כדי ליצור פרומפטים שמבקשים מה‑LLM לייצר פריטי שאלון המשקפים את מצב ה‑KG הנוכחי.
4. **Scenario Generator** – מייצר קבוצת שאלונים מדומה, כל אחד מתויג ב‑*scenario ID* וב‑*risk profile*.
5. **Simulation Scheduler** – מתזמן ריצות תקופתיות (יומיות/שבועיות) וסימולציות לפי דרישה המופעלות משינוי מדיניות.
6. **Confidence Scoring Module** – מעריך כל תשובה שנוצרה כנגד ראיות קיימות בעזרת מדדי דמיון, כיסוי ציטוטים ושיעורי הצלחה היסטוריים באודיט.
7. **Procurize Integration Layer** – מזרים ציון בטחון, פערי ראיות, ומשימות תיקון מומלצות חזרה לממשק משתמש של Procurize.
8. **Real‑Time Dashboard** – מציג חום מוכנות, מטריצות ראיות מפורטות וקווי מגמה של סטיית ציות.

---

## בניית גרף הידע הדינמי

### 1. תכנון אונטולוגיה

הגדר אונטולוגיה קלה המשקפת את תחום הציות:

```yaml
entities:
  - Control
  - Policy
  - Evidence
  - Regulation
  - AuditFinding
relations:
  - Controls.map_to(Requirement)
  - Policy.enforces(Control)
  - Evidence.supports(Control)
  - Regulation.requires(Control)
  - AuditFinding.affects(Control)
```

### 2. צינוריות קבלה

- **Policy Puller**: סורק מאגר קוד (Git) עבור קבצי Markdown/YAML של מדיניות, ומפענח כותרות לישורי `Policy`.
- **Control Mapper**: מפרש מסגרות בקרה פנימיות (לדוגמה SOC‑2) ויוצר ישורי `Control`.
- **Evidence Indexer**: משתמש ב‑Document AI כדי לבצע OCR על PDF‑ים, לחלץ מטא‑דטה, ולאחסן מצביעים לאחסון ענן.
- **Regulation Sync**: קורא באופן תקופתי ל‑API של תקנים, יוצר/מעדכן ישורי `Regulation`.

### 3. אחסון גרף

בחר מסד גרף מדרגי (Neo4j, Amazon Neptune, או Dgraph). וודא תאימות ACID לעדכונים בזמן אמת, והפעל חיפוש טקסט מלא על תכונות צמתים לקבלת מהיר על‑ידי מנוע ה‑AI.

---

## הנדסת פרומפטים מונעת ב‑AI

הפרומפט חייב להיות **עשיר בהקשר** אך **קצר** כדי למנוע Hallucinations. תבנית טיפוסית:

```
You are a compliance analyst. Using the following knowledge graph excerpts, generate a realistic security questionnaire for a SaaS provider operating in the {industry} sector. Include 10–15 questions covering data privacy, access control, incident response, and third‑party risk. Cite the relevant control IDs and regulation sections in each answer.

[KG_EXCERPT]
```

- **KG_EXCERPT** – קטע גרף שמתקבל ב‑RAG (לדוגמה, 10 הצמתים הרלוונטיים העליונים) בפורמט של שלישיות קריא לאדם.
- **Few‑shot examples** – ניתן להוסיף דוגמאות כדי לשפר עקביות סגנונית.

ה‑LLM (GPT‑4o או Claude 3.5) מחזיר מערך JSON מובנה, שה‑Scenario Generator מאמת כנגד מגבלות סכמתיות.

---

## אלגוריתם ציון בטחון

1. **כיסוי ראיות** – היחס בין פריטי ראיות נדרשות הקיימות ב‑KG.
2. **דמיון סמנטי** – דמיון קוסיני בין הטמעת תשובה שנוצרה להטמעות של ראיות קיימות.
3. **הצלחה היסטורית** – משקל שמופק מתוצאות audit קודמות עבור אותו בקר.
4. **חשיבות רגולטורית** – משקל גבוה יותר לבקרים מחויבים על‑ידי תקנים בעלי השפעה גבוהה (למשל **GDPR** סעיף 32).

ציון בטחון כולל = סכום משוקלל, מנורמל ל‑0‑100. ציונים מתחת ל‑70 מייצרים tickets תיקון ב‑Procurize.

---

## אינטגרציה עם Procurize

| תכונת Procurize | תרומת DGSCSS |
|-------------------|----------------------|
| **הקצאת משימות** | יצירת משימות אוטומטיות לבקרים עם בטחון נמוך |
| **הוספת תגובות וביקורת** | הטמעת שאלון מדומה כהצעת טיוטה לבדיקה צוותית |
| **לוח מחוונים בזמן אמת** | הצגת מפת חום מוכנות לצד לוח ציות קיים |
| **חיבורי API** | העברת ID תרחישים, ציוני בטחון וקישורים לראיות דרך webhook |

שלבי מימוש:

1. **פרוס את שכבת האינטגרציה** כמיקרו‑שירות שמציע קצה REST `/simulations/{id}`.
2. **הגדר ב‑Procurize** משיכת שירות כל שעה עבור תוצאות סימולציה חדשות.
3. **מפה** את `questionnaire_id` הפנימי של Procurize ל‑`scenario_id` של הסימולציה לצורך עקיבות.
4. **אפשר** וידג׳ט UI ב‑Procurize שמאפשר למשתמשים להפעיל **“תרחיש על‑הדמון”** עבור לקוח נבחר.

---

## יתרונות כמותיים

| מדד | לפני סימולציה | אחרי סימולציה |
|--------|----------------|-----------------|
| זמן תגובה ממוצע (ימים) | 12 | 4 |
| כיסוי ראיות % | 68 | 93 |
| שיעור תשובות בעלות ביטחון גבוה | 55% | 82% |
| שביעות רצון מבקרים (NPS) | 38 | 71 |
| חיסכון בעלות ציות | $150 k / שנה | $45 k / שנה |

המספרים נלקחו ממאמץ פיילוט עם שלוש חברות SaaS בגודל בינוני במשך חצי שנה, והראו כי סימולציה פרואקטיבית יכולה **לחסוך עד 70 % מההוצאות על ציות**.

---

## רשימת בדיקה ליישום

- [ ] הגדרת אונטולוגיית ציות ויצירת סכמת גרף ראשונית.
- [ ] הקמת צינוריות קבלה למדיניות, בקרים, ראיות ופיד רגולטורי.
- [ ] פריסת מסד גרף בעל זמינות גבוהה.
- [ ] אינטגרציית צינור RAG (LLM + חנות וקטורים).
- [ ] בניית מודול מחולל תרחישים ומודול ציון בטחון.
- [ ] פיתוח מיקרו‑שירות אינטגרציה ל‑Procurize.
- [ ] עיצוב לוחות מחוונים (מפת חום, מטריצת ראיות) באמצעות Grafana או UI מובנה של Procurize.
- [ ] הרצת סימולציה ייבשת, אימות איכות תשובות עם מומחי תחום.
- [ ] מעבר לייצור, ניטור ציוני בטחון, ושיפור תבניות הפרומפט.

---

## כיוונים עתידיים

1. **גרפים דינמיים פדראטיביים** – לאפשר לכל סניף לתרום לגרף משותף תוך שמירה על ריבונות נתונים.
2. **אימותים בתצורת Zero‑Knowledge** – לספק למבקרים הוכחה וכנוסה שהראיות קיימות מבלי לחשוף את המסמך עצמו.
3. **ראיות מרפאות‑עצמן** – יצירת ראיות חסרות בעזרת Document AI כאשר מזוהה פער.
4. **שירות רדאר רגולטורי חיזוי** – שילוב סריקת חדשות עם אינפראזת LLM כדי להציג שינויי רגולציה מתקרבים ולהתאים מראש את הגרף.

הצמיחה של בינה מלאכותית, טכנולוגיות גרף, ופלטפורמות אוטומציה כמו Procurize תוביל בהמשך ל‑**ציות תמידי** שיהיה הציפייה הרגילה ולא יתרון תחרותי.