
# אימות בתצורת אדם במעגל עבור שאלונים בטחון המופעלים על ידי AI

שאלוני אבטחה, הערכות סיכון ספקים, וביקורות ציות הפכו לצוואר bottleneck עבור חברות SaaS המתפתחות במהירות. בעוד פלטפורמות כמו **Procurize** מפחיתים משמעותית מאמץ ידני על ידי אוטומציה של יצירת תשובות באמצעות מודלים גדולים של שפה (LLMs), הקצוות האחרונים—**הביטחון בתשובה**—עדיין לעיתים דורשים בחינה אנושית.  

מסגרת אימות **אדם‑ב‑מעגל (HITL)** מגשרת פער זה. היא מוסיפה שכבת ביקורת מומחה מובנית על פני טיוטות שנוצרות על ידי AI, ויוצרת מערכת ניתנת לביקורת, הלומדת באופן מתמשך, המספקת **מהירות, דיוק והבטחת ציות**.  

להלן נחקור את מרכיבי הליבה של מנוע אימות HITL, כיצד הוא משולב עם Procurize, זרימת העבודה שהוא מאפשר, והפרקטיקות הטובות ביותר למקסום החזר על ההשקעה (ROI).

---

## 1. למה האימות בתצורת אדם במעגל חשוב

| סיכון | גישה רק AI | גישה משופרת עם HITL |
|------|------------|----------------------|
| **פרט טכני לא מדויק** | LLM עשוי להלוסינט או לפספס דקויות ספציפיות למוצר. | מומחים בתחום מאמתים את התקינות הטכנית לפני השחרור. |
| **אי התאמה רגולטורית** | ניסוח עדין עשוי להתנגש עם דרישות [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) או [GDPR](https://gdpr.eu/). | קציני ציות מאשרים ניסוח מול מאגרי מדיניות. |
| **חוסר מסלול ביקורת** | אין ייחוס ברור לתוכן שנוצר. | כל עריכה מתועדת עם חתימות של הסוקרים וזמן. |
| **סטייה של המודל** | עם הזמן, המודל עשוי לייצר תשובות מיושנות. | מעגלי משוב מאמנים את המודל עם תשובות מאומתות. |

---

## 2. סקירת ארכיטקטורה

הדיאגרמה הבאה ב‑Mermaid מציגה את צינור העבודה end‑to‑end של HITL בתוך Procurize:

```mermaid
graph TD
    A["Incoming Questionnaire"] --> B["AI Draft Generation"]
    B --> C["Contextual Knowledge Graph Retrieval"]
    C --> D["Initial Draft Assembly"]
    D --> E["Human Review Queue"]
    E --> F["Expert Validation Layer"]
    F --> G["Compliance Check Service"]
    G --> H["Audit Log & Versioning"]
    H --> I["Published Answer"]
    I --> J["Continuous Feedback to Model"]
    J --> B
```

*כל הצמתים מוקפים במירכאות כפולות כפי שנדרש. הלולאה (J → B) מבטיחה שהמודל לומד מתשובות מאומתות.*

---

## 3. רכיבי ליבה

### 3.1 יצירת טיוטת AI

1. **הנדסת פרומפט** – פרומפטים מותאמים משולבים עם מטא‑דאטה של השאלון, רמת הסיכון, והקשר רגולטורי.  
2. **יצירה משולבת שליפה (RAG)** – ה‑LLM שולף סעיפים רלוונטיים מ**גרף ידע של מדיניות** (ISO 27001, SOC 2, מדיניות פנימית) כדי לבסס את תשובתו.  
3. **דירוג אמון** – המודל מחזיר דירוג אמון לכל משפט, המשמש כהזנת עדיפות לבחינה אנושית.

### 3.2 שליפת גרף ידע הקשרי

- **מיפוי מבוסס אונטולוגיה**: כל פריט שאלון ממופה לצמתים באונטולוגיה (לדוגמה, “הצפנת נתונים”, “תגובה לאירוע”).  
- **רשתות נוירונים גרפיות (GNNs)** מחשבות את הדמיון בין השאלה לבין הראיות השמורות, ומציגות את המסמכים הרלוונטיים ביותר.

### 3.3 תור סקירה אנושית

- **הקצאה דינמית** – משימות מוקצות אוטומטית על סמך מומחיות הסוקר, עומס העבודה, ודרישות [SLA].  
- **ממשק משתמש שיתופי** – תגובות אינליין, השוואת גרסאות, ותמיכה בעורך בזמן אמת המאפשרת סקירות סימולטניות.

### 3.4 שכבת אימות מומחה

- **חוקי מדיניות‑כזו‑קוד** – כללים מוגדרים מראש (לדוגמה, “כל הצהרות הצפנה חייבות להאזכיר AES‑256”) מסמנים סטיות אוטומטית.  
- **שינויים ידניים** – סוקרים יכולים לקבל, לדחות או לשנות הצעות AI, ולספק נימוקים שנשמרים.

### 3.5 שירות בדיקת ציות

- **בדיקה רגולטורית צולבת** – מנוע כללים מאמת שהתשובה הסופית תואמת למסגרות נבחרות ([SOC 2], [ISO 27001], [GDPR], [CCPA]).  
- **אישור משפטי** – זרימת עבודה של חתימה דיגיטלית אופציונלית לצוותים משפטיים.

### 3.6 יומן ביקורת וגרסאות

- **ספר חשבונות בלתי ניתן לשינוי** – כל פעולה (יצירה, עריכה, אישור) נרשמת עם hash קריפטוגרפי, המאפשר מסלולי ביקורת שמוצגים בלתי ניתנים לזיוף.  
- **מציג שינויי הבדל** – בעלי עניין יכולים לצפות בהבדלים בין טיוטת AI לתשובה הסופית, תומך בבקשות ביקורת חיצוניות.

### 3.7 משוב מתמשך למודל

- **כיוונון מדויק מפוקח** – תשובות מאומתות הופכות לנתוני אימון למחזור המודל הבא.  
- **למידה חיזוקית ממשוב אנושי (RLHF)** – תמריצים נגזרים משיעורי קבלה של סוקרים וציוני ציות.

---

## 4. אינטגרציה של HITL עם Procurize

1. **תליית API** – שירות **Questionnaire** של Procurize משדר webhook כאשר מגיע שאלון חדש.  
2. **שכבת תזמור** – פונקציית ענן מפעילה את המיקרו‑שירות **AI Draft Generation**.  
3. **ניהול משימות** – **תור הסקירה האנושית** מוצג כתוחן קאנבן בממשק המשתמש של Procurize.  
4. **מאגר ראיות** – גרף הידע נמצא ב**מאגר גרפי** (Neo4j) ונגיש דרך **Evidence Retrieval API** של Procurize.  
5. **הרחבת ביקורת** – **Compliance Ledger** של Procurize שומר יומני ביקורת בלתי ניתנים לשינוי, ומחשוף אותם דרך endpoint של GraphQL למבקרים.

---

## 5. פירוט זרימת עבודה

| שלב | משתתף | פעולה | פלט |
|------|--------|--------|------|
| 1 | מערכת | לכידת מטא‑דאטה של השאלון | מטען JSON מובנה |
| 2 | מנוע AI | הפקת טיוטה עם ציוני אמון | טיוטת תשובה + ציונים |
| 3 | מערכת | הצבת טיוטה בתור סקירה | מזהה משימה |
| 4 | סוקר | אימות/הדגשת בעיות, הוספת תגובות | תשובה מעודכנת, נימוקים |
| 5 | בוט ציות | הרצת בדיקות מדיניות‑כזו‑קוד | דגלים של הצלחה/כישלון |
| 6 | legal | אישור (אופציונלי) | חתימה דיגיטלית |
| 7 | מערכת | שמירת תשובה סופית, רישום כל הפעולות | תשובה מפורסמת + רשומת ביקורת |
| 8 | מאמן מודל | שילוב תשובה מאומתת בערכת האימונים | מודל משופר |

---

## 6. פרקטיקות מיטביות לפריסת HITL מוצלחת

### 6.1 קבע עדיפות לפריטים בסיכון גבוה

השתמש בציון האמון של AI כדי **להקצות אוטומטית** תשובות עם אמון נמוך לסקירה אנושית. - סמן חלקי שאלון הקשורים ל**בקרות קריטיות** (למשל, הצפנה, שמירת נתונים) לאימות מומחה חובה.

### 6.2 שמור את גרף הידע עדכני

האוטומציה של הכנסת **גרסאות חדשות של מדיניות** ו**עדכונים רגולטוריים** באמצעות צינורות CI/CD. - קבע רענון רבעוני של **הגרף** כדי למנוע ראיות מיושנות.

### 6.3 הגדר SLA ברורים

קבע זמני תגובה ממוקדים (לדוגמה, **24 ש** לפריטים בעל סיכון נמוך, **4 ש** לפריטים בעל סיכון גבוה). - נטר עמידה ב‑SLA בזמן אמת דרך לוחות מחוונים של Procurize.

### 6.4 תפס נימוקים של הסוקרים

עודד סוקרים **להסביר דחיות**; נימוקים אלו הופכים לאותות אימון יקרים ותיעוד מדיניות עתידי.

### 6.5 ניצול רישום בלתי ניתן לשינוי

שמור יומנים ב**ספר חשבונות בלתי ניתן לזיוף** (למשל מבוסס בלוקצ'יין או אחסון WORM) כדי לעמוד בדרישות ביקורת בתעשיות מוסדרות.

---

## 7. מדידת השפעה

| מדד | בסיס (רק AI) | מאופשר עם HITL | % שיפור |
|------|--------------|----------------|----------|
| זמן ממוצע למענה | 3.2 days | 1.1 days | 66 % |
| דיוק תשובה (שיעור הצלחת ביקורת) | 78 % | 96 % | 18 % |
| מאמץ סוקר (שעות לכל שאלון) | — | 2.5 h | — |
| סטיית מודל (מחזורי אימון מחדש לרבעון) | 4 | 2 | 50 % |

---

## 8. חיזוק עתידי

1. **הפנייה אדפטיבית** – השתמש **בלמידה חיזוקית** כדי להקצות סוקרים באופן דינמי בהתבסס על ביצועים קודמים ומומחיות בתחום.  
2. **AI ניתן להסבר (XAI)** – חשוף את מסלולי ההיגיון של LLM לצד ציוני האמון כדי לסייע לסוקרים.  
3. **אימותים ללא ידיעה (Zero‑Knowledge Proofs)** – ספק הוכחה קריפטוגרפית כי נעשה שימוש בראיות מבלי לחשוף מסמכי מקור רגישים.  
4. **תמיכה רב‑לשונית** – הרחב את הצינור כדי לטפל בשאלונים בשפות שאינן אנגלית באמצעות תרגום מבוסס AI ולאחר מכן סקירה מותאמת לשפה.

---

## 9. סיכום

מסגרת אימות אדם‑ב‑מעגל משנה תשובות שאלוני אבטחה שנוצרו על ידי AI מ*מהירות אך לא ודאיות* ל*מהירות, מדויקות וניתנות לביקורת*. על‑ידי אינטגרציה של יצירת טיוטת AI, שליפת גרף ידע קונטקסטואלי, סקירת מומחים, בדיקות ציות מדיניות‑כזו‑קוד, ורישום ביקורת בלתי שינוי, ארגונים יכולים **לקצץ בזמני תגובה עד שלישיים תוך העלאת אמינות התשובות מעל 95 %**.

## ראה גם

- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – בקרות אבטחה ופרטיות למערכות מידע פדראליות](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [ISO 27001:2022 – מערכות ניהול אבטחת מידע](https://www.iso.org/standard/80002.html)  
- [למידת מכונה אדם‑ב‑מעגל: סקר (2024)](https://arxiv.org/abs/2403.01234)