
# מאמן IA מוסבר לשאלונים בטחוניים בזמן אמת

> **TL;DR** – עוזר שיחה מונע‑בינה מלאכותית שלא רק מנסח תשובות לשאלונים בטחוניים באינטראקציה, אלא גם מציג *מדוע* כל תשובה נכונה, כולל דירוגי בטחון, עקבות ראיות, ותיוק אנושי של האימות. התוצאה היא **הפחתה של 30‑70 % בזמן המענה** ו**קפיצה משמעותית בביטחון הביקורת**.

---

## למה הפתרונות הקיימים עדיין נופלים

רוב פלטפורמות האוטומציה (כולל כמה מהגרסאות הקודמות שלנו) מצטיינות ב**מהירות** – הן משתמשות בתבניות, ממפות מדיניות, או מייצרות טקסטים מוכנים מראש. עם זאת, מבקרים וקציני אבטחה שואלים בתדירות גבוהה:

1. **_“איך הגעת לתשובה הזו?”_**  
2. **_“היכן אפשר לראות את הראייה המדויקת שתומכת בטענה?”_**  
3. **_“מה רמת הבטחון של התשובה שנוצרה על‑ידי ה‑AI?”_**

צינורות LLM “קופסה שחורה” מסורתיים מספקים תשובות ללא מקור, מה שמטיל על צוותי הציות צורך לבדוק כל שורה מחדש. האימות הידני הזה מבטל את החיסכון בזמן ומחזיר סיכון טעויות.

---

## הצגת מאמן IA מוסבר

**מאמן IA מוסבר (E‑Coach)** הוא **שכב תכתובת** הממוקם מעל מרכז השאלונים של Procurize. הוא מאחד שלושה יכולות מרכזיות:

| יכולת | מה היא עושה | למה זה חשוב |
|------|--------------|--------------|
| **LLM לשיחה** | מנחה משתמשים דרך דיאלוגים שאלה‑אחר‑שאלה, מציע תשובות בשפה טבעית. | מקטין עומס קוגניטיבי; משתמשים יכולים לשאול “למה?” בכל רגע. |
| **מנוע שליפת ראיות** | מושך את הפסקאות המדיניות, לוגי ביקורת וקישורים למאגרי מידע רלוונטיים מה‑graph בזמן אמת. | מבטיח הוכחה אמיתית לכל טענה. |
| **לוח בקרה של ניתוח ובטחון** | מציג שרשרת נימוקים שלב‑אחר‑שלב, ציוני בטחון, והצעות חלופיות. | מבקרים רואים לוגיקה שקופה; צוותים יכולים לאשר, לדחות או לערוך. |

התוצאה היא **זרימת עבודה של AI משולב‑ב‑אנוש** שבה ה‑AI משמש כשותף ידע חכם ולא כסופר שקט.

---

## סקירת ארכיטקטורה

```mermaid
graph LR
    A["User (Security Analyst)"] --> B["Conversational UI"]
    B --> C["Intent Parser"]
    C --> D["LLM Answer Generator"]
    D --> E["Evidence Retrieval Engine"]
    E --> F["Knowledge Graph (Policies, Artifacts)"]
    D --> G["Explainability Engine"]
    G --> H["Reasoning Tree + Confidence Score"]
    H --> I["Dashboard (Live View)"]
    I --> A
    F --> D
```

*כל תוויות הצמתים מובאות במירכאות כנדרש עבור Mermaid.*

1. **ממשק שיחה** – אינטגרציה עם ווב או Slack שמאפשרת אנליסטים להקליד או לדבר.  
2. **מפענח כוונות** – מסווג את השאלה הנכנסת (למשל, “הצפנה במנוחה?”).  
3. **מחולל תשובות LLM** – יוצר טיוטת תשובה בעזרת RAG (Retrieval‑Augmented Generation).  
4. **מנוע שליפת ראיות** – שואל את הגרף המרכזי של ידע עבור קטעי מדיניות תואמים, מזהי ראיות, והיסטוריית גרסאות.  
5. **מנוע ניתוח** – בונה **עץ נימוקים**:  
   - *שלב 1*: זיהוי סעיף סטנדרטי (למשל, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.10.1).  
   - *שלב 2*: שליפת מאגר האודיט האחרון (למשל, encryption‑key‑inventory‑v3.pdf).  
   - *שלב 3*: חישוב ציון דמיון בין השאלה לראייה.  
6. **לוח בקרה** – מציג את התשובה, הראיות המקושרות, אחוז הבטחון, וכפתור “למה?” שמרחיב את עץ הנימוקים.  

---

## מסע משתמש שלב‑אחר‑שלב

### 1️⃣ התחלת הדיאלוג

האנליסט פותח את המאמן ושואל:  
> “האם אנו מצפינים נתונים במנוחה עבור הפלטפורמה שלנו ב‑SaaS?”

הממשק מציג מיד **טיפוס תשובה**:

> “כן. כל נתוני הלקוחות המאוחסנים בבסיסי הנתונים הראשיים שלנו מוצפנים באמצעות AES‑256 GCM, בניהול של AWS KMS. מפתחות ההצפנה מתחלפים כל 90 יום.”

### 2️⃣ בדיקת הראיות

מתחת לטיוטה, המאמן מציג **מאגרי ראיות מקושרים**:

- **מדיניות:** “מדיניות הצפנת נתונים במנוחה (גרסה 2.4)”
- **קובץ:** `aws-kms-rotation‑log‑2024-09.pdf` (קישור)
- **שביל אודיט:** “Inventory‑מפתחות‑הצפנה (בדיקה אחרונה 2025‑03‑15)”

כל קישור פותח חלון תצוגה מוקדמת, מאפשר לאנליסט לאמת פרטים בלי לצאת משאלון.

### 3️⃣ ביקורת בטחון ונימוקים

מד מדד **בטחון** מציג **92 %**. לחיצה על “למה?” מרחיבה עץ קפיצי:

```
למה? → 1. התאמה למדיניות ([ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html) A.10.1) – דמיון 0.98
      → 2. יומן סיבוב KMS האחרון – דמיון 0.95
      → 3. סימון ביקורת פנימית – דמיון 0.90
```

אם צומת כלשהו מקבל ציון מתחת לסף קונפיגורציית (למשל, 0.85), הממשק מדגיש זאת, ומזמין את האנליסט להוסיף ראייה חסרה.

### 4️⃣ אימות אנושי‑ב‑לולאה

האנליסט יכול:

- **לקבל** – תשובה וראיות ננעלות בתוך השאלון.  
- **לערוך** – לשנות ניסוח או לצרף מסמכים משלימים.  
- **לדחות** – לפתוח כרטיס לצוות הציות לאסוף ראייה חסרה.  

כל פעולה נשמרת כאירוע ביקורת בלתי ניתן לשינוי (ראו “Ledger ציות” למטה).

### 5️⃣ שמירה וסנכרון

לאחר האישור, התשובה, עץ הנימוקים והראיות נשמרים במאגר הציות של Procurize. הפלטפורמה מעדכנת אוטומטית לוחות מחוונים downstream, מדדי סיכון, ודוחות ציות.

---

## ניתוח שקוף: המעבר מקופסה שחורה לעוזר בטוח

LLM‑ים מסורתיים מחזירים **מחרוזת אחת** כתגובה. המאמן מוסיף שלוש שכבות של שקיפות:

| שכבה | נתונים חשופים | דוגמה |
|------|----------------|-------|
| **מיפוי מדיניות** | מזהי סעיף מדיניות מדויק שהשתמשו בו ליצירת התשובה. | `ISO27001:A.10.1` |
| **מקור ראיות** | קישור ישיר לקבצי ראייה בבקרה גרסאות. | `s3://compliance/evidence/kms-rotation-2024-09.pdf` |
| **דירוג בטחון** | ציוני דמיון משוקללים מהשליפה, בנוסף לביטחון עצמי של המודל. | `0.92 בטחון כולל` |

הנתונים נחשפים דרך **API ניתוח שקוף** מסוג REST, ומאפשרים למייעצים חיצוניים לשלב את הנימוקים בכלי ביקורת חיצוניים או ליצור קבצי PDF ציות באופן אוטומטי.

---

## ספר ציות בלתי ניתן לשינוי

כל אינטראקציה עם המאמן כותבת רשומה ל‑**ledger בלתי ניתן לשינוי** (מבוסס על מבנה דומה ל‑blockchain). הרשומה כוללת:

- חותמת זמן (`2025‑11‑26T08:42:10Z`)  
- מזהה אנליסט  
- מזהה שאלה  
- גיחוך תשובה (hash)  
- מזהי ראיות  
- ציון בטחון  
- פעולה שננקטה (קבלה / עריכה / דחייה)

בגלל שה‑ledger הוא **עמיד בפני זיוף**, מבקרים יכולים לאמת שלא בוצעו שינויי‑אחר‑אישור. זה מקיים דרישות קפדניות של [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) וסטנדרטים מתפתחים של ביקורת AI.

---

## נקודות אינטגרציה והרחבה

| אינטגרציה | מה האפשרות מאפשרת |
|-----------|-------------------|
| **צינורות CI/CD** | מילוי אוטומטי של תשובות לשאלונים ב‑release חדש; חסימת פריסות אם הבטחון נופל מתחת לסף. |
| **מערכות קריאות (Jira, ServiceNow)** | יצירת כרטיסי רימדיאציה אוטומטיים לתשובות בעלות בטחון נמוך. |
| **פלטפורמות סיכון צד שלישי** | שליחת תשובות מאושרות וקישורים לראיות דרך API JSON סטנדרטי. |
| **גרפים ידע מותאמים** | חיבור חנויות מדיניות ספציפיות לתחום (HIPAA, PCI‑DSS) ללא שינוי קוד. |

הארכיטקטורה ניתנת למיקרו‑שירותים, ומאפשרת לארגונים לארח את המאמן במנהרות אפס‑אימון או בענני enclave חישוב סודי.

---

## השפעה במציאות: מדדים מיישומים מוקדמים

| מדד | לפני המאמן | אחרי המאמן | שיפור |
|-----|------------|-----------|-------|
| זמן מענה ממוצע לשאלון | 5.8 ימים | 1.9 ימים | **‑67 %** |
| מאמץ חיפוש ראיות ידני (שעות) | 12 שעה | 3 שעה | **‑75 %** |
| שיעור מציאת‑ביקורת עקב תשובות לא מדוייקות | 8 % | 2 % | **‑75 %** |
| שביעות רצון אנליסטים (NPS) | 32 | 71 | **+39 נקודות** |

הנתונים לקוחים מפיילוט בחברת SaaS בגודל בינוני (≈300 עובדים) שהטמיעה את המאמן במחזורי **SOC 2** ו[**ISO 27001**](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html).

---

## best practices לפריסה של מאמן IA מוסבר

1. **לכד מאגר ראיות באיכות גבוהה** – ככל שהמסמכים שלכם יותר גרסתיים ומבוקרים, כך יעלו ציוני הביטחון.  
2. **הגדר ספי בטחון** – יישרו את הספים עם רמת הסיכון של הארגון (למשל, > 90 % לתשובות המוצגות ללקוחות).  
3. **אפשר בחינה אנושית לתשובות עם בטחון נמוך** – השתמשו ביצירת כרטיסים אוטומטית כדי למנוע צווארי בקבוק.  
4. **בקר את ה‑ledger בתדירות** – ייצאו רשומות ל‑SIEM למעקב ציות רצוף.  
5. **התאמת מודל LLM לשפת המדיניות שלכם** – ערכו Fine‑tuning עם מסמכי מדיניות פנימיים כדי לשפר רלוונטיות ולצמצם הלושנה.

---

## שיפורים עתידיים בתוכנית הפיתוח

- **שליפת ראיות מרובה‑מודל** – ניתוח ישיר של תמונות, דיאגרמות ארכיטקטורה וקבצי Terraform בעזרת מודלים חזותיים.  
- **למידה פדרטיבית בין דיירים** – שיתוף דפוסים נימוקיים מנורמליים מבלי לחשוף מידע קנייני.  
- **אינטגרציה של הוכחות ללא ידע (Zero‑Knowledge Proofs)** – הוכחת נכונות תשובה ללא חשיפת הראיות למבקרים חיצוניים.  
- **רדאר רגולציה דינמי** – התאמת ציוני בטחון אוטומטית כאשר חלים רגולציות חדשות (למשל, [EU AI Act Compliance](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai)).

---

## קריאה לפעולה

אם צוות האבטחה או המשפטים שלכם מבזבז **שעות רבות** בחיפוש הסעיף הנכון, הגיע הזמן לתת להם **שותף AI שקוף, מונע‑בינה מלאכותית**. **הזמינו הדגמה** של מאמן IA מוסבר עוד היום וראו כיצד אפשר לקצר משמעותית את זמן מענה לשאלונים ולשמור על מוכנות לביקורת.