
# לולאת אופטימיזציה דינאמית של פרומפטים לאוטומציה של שאלוני אבטחה

שאלוני אבטחה, ביקורות ציות והערכות ספקים הם מסמכים בעלי חשיבות גבוהה הדורשים הן מהירות **והן** דיוק מוחלט. פלטפורמות בינה מלאכותית מודרניות כגון Procurize כבר מנצלות מודלים גדולים של שפה (LLM) לכתיבת תשובות, אך תבניות פרומפטים סטטיות הופכות במהירות למגבלה בביצועים — במיוחד כאשר הרגולציות מתעדכנות וסגנונות שאלות חדשים צצים.

**לולאת אופטימיזציה דינאמית של פרומפטים (DPOL)** ממירה מערך פרומפט קבוע למערכת חיה, מונחית‑נתונים שלומדת כל העת איזו נוסח, קטעי הקשר ועיצוב מניבים את התוצאות הטובות ביותר. להלן נסקר הארכיטקטורה, האלגוריתמים המרכזיים, שלבי היישום וההשפעה המעשית של DPOL, עם דגש על אוטומציה של שאלוני אבטחה.

---

## 1. למה אופטימיזציית פרומפטים חשובה

| בעיה | גישה מסורתית | תוצאה |
|-------|----------------------|-------------|
| **נוסח קבוע** | תבנית פרומפט אחת מתאימה לכולם | תשובות מתדרדרות כאשר ניסוח השאלות משתנה |
| **חוסר משוב** | פלט המודל מתקבל כמות שהוא | טעויות עובדתיות שלא נגופו, פערים בציות |
| **שינויי רגולציה** | עדכוני פרומפט ידניים | תגובה איטית לתקנים חדשים (לדוגמה NIS2, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) / ISO/IEC 27001) |
| **אין מעקב ביצועים** | אין נראות KPI | חוסר יכולת להוכיח איכות מוכנה לביקורת |

לולאת אופטימיזציה מתמודדת ישירות עם החסרים הללו על‑ידי הפיכת כל אינטראקציה עם שאלון לאות אימון.

---

## 2. ארכיטקטורה ברמה גבוהה

```mermaid
graph TD
    A["שאלון נכנס"] --> B["מחולל פרומפט"]
    B --> C["מנוע אינפרנס של LLM"]
    C --> D["טיוטת תשובה"]
    D --> E["איכות אוטומטית & דירוג"]
    E --> F["ביקורת אנושית‑ב‑מעגל"]
    F --> G["אוסף משוב"]
    G --> H["אופטימיזציית פרומפט"]
    H --> B
    subgraph Monitoring
        I["לוח מדדים"]
        J["מתאם מבחני A/B"]
        K["ספר ציות"]
    end
    E --> I
    J --> H
    K --> G
```

**רכיבים מרכזיים**

| רכיב | תפקיד |
|-----------|------|
| **מחולל פרומפט** | בונה פרומפטים ממאגר תבניות, משלב הוכחות קונטקסט (סעיפי מדיניות, ציוני סיכון, תשובות קודמות). |
| **מנוע אינפרנס של LLM** | שולח קריאה למודל נבחר (למשל Claude‑3, GPT‑4o) עם הודעות מערכת, משתמש והודעות כלי אפשריות. |
| **איכות אוטומטית & דירוג** | מבצע בדיקות תחביריות, אימות עובדות בעזרת RAG, ודירוג ציות (למשל רלוונטיות ל‑ISO 27001). |
| **ביקורת אנושית‑ב‑מעגל** | אנליסטים של אבטחה או משפטים מאשרים את הטיוטה, מוסיפים הערות, ולעיתים דוחים. |
| **אוסף משוב** | שומר מדדי תוצאה: אחוז קבלה, מרחק עריכה, זמן השהייה, סימון ציות. |
| **אופטימיזציית פרומפט** | מעדכן משקלי תבניות, משנה סדרי קטעי הקונטקסט, ומייצר גרסאות חדשות באופן אוטומטי באמצעות למידת מטא‑לרנינג. |
| **מעקב** | לוחות מחוונים SLA, תוצאות מבחני A/B, ויומנים בלתי ניתנים לשינוי לצרכי ביקורת. |

---

## 3. מחזור האופטימיזציה בפירוט

### 3.1 איסוף נתונים

1. **מדדי ביצוע** – רישום זמן השהייה לכל שאלה, צריכת טוקנים, ציון אמון (מסופק על‑ידי המודל או מחושב), וסימוני ציות.  
2. **משוב אנושי** – תיעוד החלטות קבלה/דחייה, פעולות עריכה, והערות הסוקר.  
3. **אותות רגולטוריים** – הכנסת עדכוני חיצוני (למשל [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)) דרך webhook, ותיוג פריטים רלוונטיים בשאלון.

כל הנתונים מאוחסנים ב‑**מאגר סדרת‑זמן** (לדוגמה InfluxDB) ו‑**מאגר מסמכים** (לדוגמה Elasticsearch) לגישה מהירה.

### 3.2 פונקציית דירוג

\[
\text{Score}=w_1\cdot\underbrace{\text{Accuracy}}_{\text{מרחק עריכה}} + w_2\cdot\underbrace{\text{Compliance}}_{\text{התאמה לרגולציה}} + w_3\cdot\underbrace{\text{Efficiency}}_{\text{זמן השהייה}} + w_4\cdot\underbrace{\text{Human Accept}}_{\text{קצב אישור}}
\]

הקשרים (`w_i`) מכוונים לפי סיבולת הסיכון של הארגון. הציון מחודש אחרי כל ביקורת.

### 3.3 מנגנון מבחני A/B

לכל **גרסת פרומפט** (לדוגמה “הכללת קטע מדיניות בתחילה” מול “הוספת ציון סיכון בסוף”) המערכת מריצה מבחן A/B על מדגם משמעותי (לפחות 30 % מהשאלונים היומיים). המנוע עושה אוטומטית:

- בחירה רנדומלית של הגרסה.  
- מעקב אחרי ציוני כל גרסה.  
- בחינה בייזיאנית של t‑test כדי לקבוע מנצח.

### 3.4 אופטימיזציית מטא‑למידה

באמצעות הנתונים שנצברו, לומד חיזוק קל (למשל Multi‑Armed Bandit) בוחר את גרסת הפרומפט הבאה:

```python
import numpy as np
from bandit import ThompsonSampler

sampler = ThompsonSampler(num_arms=len(prompt_pool))
chosen_idx = sampler.select_arm()
selected_prompt = prompt_pool[chosen_idx]

# לאחר קבלת הציון...
sampler.update(chosen_idx, reward=score)
```

המאמן מתאים את עצמו מיד, ומוודא שהגרסה עם הציון הגבוה ביותר תופיע באצוות השאלות הבאים.

### 3.5 תיעדוף אנושי‑ב‑מעגל

בזמני עומס על הסוקרים, המערכת **מתעדפת** טיוטות ממתינות על‑פי:

- **חומרת סיכון** (שאלות בעלות השפעה גבוהה תחילה)  
- **סף אמון** (טיוטות עם אמון נמוך מקבלות עיניים אנושיות מוקדם)  
- **קרבת דדליין** (חלונות ביקורת)

תור עדיפות פשוט מבוסס Redis ממיין את המשימות, ומבטיח שבקשות קריטיות לא ייתקעו.

---

## 4. תוכנית יישום עבור Procurize

### 4.1 שלבי rollout

| שלב | תוצר | לוח זמנים |
|-------|-------------|-----------|
| **גילוי** | מיפוי תבניות שאלונים קיימות, איסוף מדדים בסיסיים | שבועיים |
| **צינור נתונים** | הקמת זרמי אירועים (Kafka) לכניסת מדדים, יצירת אינדקסים ב‑Elasticsearch | שלושה שבועות |
| **מאגר פרומפטים** | תכנון 5‑10 גרסאות פרומפט ראשוניות, תיוג מטא‑נתונים (לדוגמה `use_risk_score=True`) | שבועיים |
| **מנגנון A/B** | פריסת שירות ניסוי קל; אינטגרציה עם שער API קיים | שלושה שבועות |
| **ממשק משוב** | הרחבת UI הסוקר ב‑Procurize עם כפתורים “אשר / דחה / ערוך” שמקבלים משוב עשיר | ארבעה שבועות |
| **שירות אופטימיזציה** | יישום בוחר‑bandit, חיבור ללוח מדדים, שמירת היסטוריית גרסאות | ארבעה שבועות |
| **ספר ציות** | כתיבת לוגים בלתי ניתנים לשינוי ל‑blockchain (לדוגמה Hyperledger Fabric) לצורך הוכחת ציות | חמשה שבועות |
| **פריסה ומעקב** | שינוי תנועה מדורג (10 % → 100 %) עם התראות על ירידה בביצועים | שבועיים |

סה״כ **≈ 5 חודשים** לקבלת DPOL מוכנה לגרסה משולבת עם Procurize.

### 4.2 אבטחה ופרטיות

- **הוכחות Zero‑Knowledge**: כאשר פרומפטים כוללים קטעי מדיניות רגישים, משתמשים ב‑ZKP כדי להוכיח התאמה ללא חשיפת הטקסט למודל.  
- **פרטיות דיפרנציאלית**: מוסיפים רעש למדדים מצטברים לפני יציאתם מהמכלול המוגן, לשמירת אנונימיות הסוקרים.  
- **א auditability**: כל גרסת פרומפט, ציון ומשוב אנושי נחתמים קריפטוגרפית, מה שמאפשר שחזור פוסט‑אודיט מלא.

---

## 5. יתרונות במציאות

| מדד KPI | לפני DPOL | אחרי DPOL (12 חודשים) |
|-----|------------|-------------------|
| **זמן תגובה ממוצע** | 12 שניות | 7 שניות |
| **שיעור אישור אנושי** | 68 % | 91 % |
| **פציעות ציות** | 4 לרבעון | 0 לרבעון |
| **מאמץ סוקר (ש׳/100 שאלון)** | 15 ש׳ | 5 ש׳ |
| **שיעור הצלחת ביקורת** | 82 % | 100 % |

הלולאה לא רק מאיצה את זמני המענה, אלא גם בונה מסלול הוכחה מוצק הדרוש ל‑[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) והביקורות המתקרבות של **EU‑CSA** (ראו [Cloud Security Alliance STAR](https://cloudsecurityalliance.org/star/)).

---

## 6. הרחבות עתידיות

1. **הערכת פרומפט בקצה** – פריסת מיקרו‑שירות אינפרנס בקצה הרשת לסינון שאלות בעלות סיכון נמוך, חיסכון בעלויות ענן.  
2. **למידת פדרציה בין‑ארגונים** – שיתוף אותות תגמול אנונימיים בין חברות שותפות לשיפור גרסאות פרומפט בלי לחשוף טקסט מדיניות קנייני.  
3. **שילוב גרף סמנטי** – קישור פרומפטים לגרף ידע דינמי; האופטימיזר יכול למשוך את הצומת הרלוונטי ביותר על‑פי סמנטיקה של השאלה.  
4. **שכבת Explainable AI (XAI)** – יצירת קטע “מדוע” קצר לכל תשובה, מבוסס על מפות תשומת לב, למתן תשובות לבוחן.

---

## 7. איך להתחיל עוד היום

אם הארגון שלך משתמש כבר ב‑Procurize, ניתן להקים אבטיפוס DPOL בשלושה שלבים פשוטים:

1. **הפעלת ייצוא מדדים** – הפעלת webhook “Answer Quality” בממשק ההגדרות של הפלטפורמה.  
2. **יצירת גרסת פרומפט** – שכפול תבנית קיימת, הוספת קטע קונטקסט חדש (למשל “התקנים החדשים של NIST 800‑53”), ותיוגו `v2`.  
3. **הרצת מבחן A/B מינורי** – השתמש במתג ניסוי מובנה כדי לנתב 20 % מהשאלות החדשות לגרסה החדשה למשך שבוע. עקוב אחרי לוח המדדים לשינויים בשיעור האישור ובזמן השהייה.

חזור, מדוד, ותן ללולאה לעשות את העבודה הקשה. תוך כמה שבועות תבחין בשיפור מוחשי הן במהירות והן בבטחון הציות.

---

## <span class='highlight-content'>ראו</span> גם

- OpenAI Cookbook – Best Practices for Prompt Engineering  
- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [Google Cloud AI Platform – A/B Testing Machine Learning Models](https://cloud.google.com/ai-platform/experiments)  
- [Hyperledger Fabric Documentation – Immutable Ledger for Compliance](https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/release-2.5/)