
# מודלים רב‑מודליים של LLM משפרים אוטומציה של הוכחות חזותיות לשאלונים בטחוניים

שאלוני אבטחה הם אבן יסוד בניהול סיכון ספקים, אך הם נשארים אחד השלבים הצרכיים ביותר בזמן בעסקאות SaaS. פתרונות AI מסורתיים מתמחים בניתוח מדיניות טקסטואלית, אך העולם האמיתי של ציות מלא בחפצים **חזותיים**: דיאגרמות ארכיטקטורה, צילומי מסך של קונפיגורציה, יומני ביקורת המוצגים כגרפים, ואפילו סרטוני וידאו של הליכות.  

אם קצין ציות צריך לאתר ידנית דיאגרמת טופולוגיית רשת, לטשטש כתובות IP רגישות, ואז לכתוב נרטיב המקשר זאת לבקר, התהליך רגיש לטעויות ויקר. **מודלים גדולים רב‑מודליים (LLM)**—מודלים המסוגלים להבין טקסט **וגם** נתוני תמונה בתקיפה אחת—מציעים פריצה דרך. על ידי צריכת נכסי חזות ישירות, הם יכולים לייצר אוטומטית את ההוכחה הטקסטואלית הדרושה, לנתח דיאגרמות, ואף לייצר קבצי PDF מוכנים לציות בתור דרישה.

במאמר זה נצלול לעומק:

1. **מדוע הוכחות חזותיות חשובות** והנקודות הכאוב של הטיפול הידני.  
2. **הארכיטקטורה של צינור AI רב‑מודלי** שממיר תמונות גולמיות להוכחה מובנית.  
3. **הנדסת פרומפטים ו‑Retrieval‑Augmented Generation** לתפוקות אמינות.  
4. **שיקולי אבטחה, פרטיות והauditability** בתהליך עיבוד נתונים חזותיים סודיים.  
5. **ROI במציאות** ומחקר מקרה מספק תקשורת SaaS בגודל בינוני שהקצר את זמני הטיפול בשאלון ב‑68 %.

> **טיפ ל‑Generative Engine Optimization (GEO):** השתמשו בכותרות משנה עשירות במילות‑מפתח והטמיעו את הביטוי “multi‑modal LLM for security questionnaires” מספר פעמים ב‑200 המילים הראשונות כדי לשפר גם SEO וגם רלוונטיות חיפוש AI.

---

## 1. עלות חבויה של הוכחות חזותיות

| נקודת כאב | מאמץ ידני טיפוסי | סיכון במידה ומטופל בצורה שגויה |
|-----------|-------------------|--------------------------------|
| איתור הדיאגרמה המתאימה | 15‑30 דק׳ לכל שאלון | הוכחה חסרה או לא עדכנית |
| הטשטוש של נתונים רגישים | 10‑20 דק׳ לכל תמונה | דליפת מידע, הפרת ציות |
| תרגום הקשר חזותי לטקסט | 20‑40 דק׳ לכל תגובה | נרטיבים לא עקביים |
| שליטה בגרסאות של נכסים | בדיקה ידנית של תיקיות | הוכחה מיושנת, כשל בביקורת |

בממוצע של ארגונים, 30 % מפריטי השאלון דורשים **הוכחה חזותית**. אם נכפיל זאת בממוצע של 12 שעות של זמן אנליסט לכל שאלון, נגלה **מאות שעות עבודה לרבעון**.  

**מודלים רב‑מודליים של LLM** מבטלים את רוב הצעדים האלו על‑ידי למידה:

* זיהוי וסיווג רכיבים חזותיים (לדוגמה, חומות אש, מסדי נתונים).  
* שליפת טקסטים משולבים (תוויות, מקרא) בעזרת OCR.  
* יצירת תיאורים תמציתיים ומותאמים למדיניות.  
* ייצור גרסאות מוחלטות באופן אוטומטי.

---

## 2. תכנית פעולה של מנוע הוכחה רב‑מודלי

להלן דיאגרמת mermaid ברמה גבוהה המתארת את זרימת הנתונים מנכסים חזותיים גולמיים לתשובה מושלמת לשאלון. שימו לב שהתוויות של הצמתים מוקפות במרכאות כפולות כנדרש.

```mermaid
graph TD
    A["Raw Visual Asset (PNG, JPG, PDF)"] --> B["Secure Ingestion Service"]
    B --> C["Pre‑Processing Layer"]
    C --> D["OCR & Object Detection"]
    D --> E["Feature Embedding (CLIP‑style)"]
    E --> F["Multi‑Modal Retrieval Store"]
    F --> G["Prompt Builder (RAG + Context)"]
    G --> H["Multi‑Modal LLM Inference"]
    H --> I["Evidence Generation Module"]
    I --> J["Redaction & Compliance Guardrails"]
    J --> K["Formatted Evidence Package (HTML/PDF)"]
    K --> L["Questionnaire Integration API"]
```

### 2.1 שירות קבלה מאובטח  

* נקודת העלאה מוצפנת ב‑TLS.  
* מדיניות גישה Zero‑Trust (מבוסס IAM).  
* חישוב hash של קבצים לאיתור שינוי.

### 2.2 שכבת קדם‑עיבוד  

* שינוי גודל תמונות ל‑1024 px מרבית.  
* המרת קבצי PDF מרובי‑דפים לתמונות פר‑דף.  
* הסרת מטא‑נתוני EXIF המכילים מיקום.

### 2.3 OCR וגילוי אובייקטים  

* מנוע OCR קוד פתוח (למשל, Tesseract 5) מותאם למונחי ציות.  
* מודל Vision Transformer (ViT) מאומן לזיהוי סמלים נפוצים בתמונות אבטחה: חומות אש, Load Balancers, מאגרי מידע.

### 2.4 הטמעת תכונות  

* קידוד משותף של תמונה וטקסט בסגנון CLIP.  
* ההטמעות מאוחסנות במאגר וקטורי (לדוגמה, Pinecone) לחיפושי דמיון מהירים.

### 2.5 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)  

* עבור כל פריט שאלון, המערכת מחזירה את k‑ההטמעות החזותיות הרלוונטיות ביותר.  
* ההקשר המוחזר מוזן למודל ה‑LLM יחד עם הפרומפט הטקסטואלי.

### 2.6 אינפרנס של מודל רב‑מודלי  

* מודל בסיס: **Gemini‑1.5‑Pro‑Multimodal** (או מקביל קוד פתוח כגון LLaVA‑13B).  
* שיפוץ על קורפוס פרטי של ~5 k דיאגרמות מאובטחות מתויגות ו‑20 k תשובות לשאלונים.

### 2.7 מודול יצירת הוכחה  

* מפיק **JSON מובנה** המכיל:  
  * `description` – טקסט נרטיבי.  
  * `image_ref` – קישור לדיאגרמה המעובדת.  
  * `redacted_image` – URL בטוח לשיתוף.  
  * `confidence_score` – דירוג אמינות המשוער על‑ידי המודל.

### 2.8 הטשטוש ו‑Guardrails של ציות  

* זיהוי אוטומטי של PII (regex + NER).  
* מסכות לפי מדיניות (לדוגמה, החלפת כתובות IP ב‑`xxx.xxx.xxx.xxx`).  
* יומן שינוי בלתי ניתן לשינוי לכל שלב בתהליך.

### 2.9 API אינטגרציה  

* נקודת קצה REST המחזירה **בלוק Markdown מוכן להדבקה** לפלטפורמת השאלון.  
* תומך בבקשות גורף עבור RFP גדולים.

---

## 3. הנדסת פרומפטים לתפוקות אמינות

מודלים רב‑מודליים עדיין תלויים באיכות הפרומפט. תבנית חזקה היא:

```
You are a compliance analyst. Given the following visual evidence and its OCR transcript, produce a concise answer for the questionnaire item "[Item Text]".  
- Summarize the visual components relevant to the control.  
- Highlight any compliance gaps.  
- Provide a confidence score between 0 and 1.  
- Return the answer in Markdown, and include a link to the sanitized image.
Visual transcript:
"{OCR_TEXT}"
Image description (auto‑generated):
"{OBJECT_DETECTION_OUTPUT}"
```

**מדוע זה עובד**

* **תפקיד המפרש** (“You are a compliance analyst”) מכתיב סגנון הפלט.  
* **הוראות מפורטות** גורמות למודל לכלול דירוג אמינות וקישורים—חובה למעקב ביקורת.  
* **מקומות אחסון** (`{OCR_TEXT}`, `{OBJECT_DETECTION_OUTPUT}`) משמרים קיצור משקל מבלי לפגוע בהקשר.

במקרים קריטיים (כגון FedRAMP), אפשר להוסיף **שלב אימות**: להחזיר את התשובה למודל משני שבודק התאמה למדיניות, ולחזור על הלולאה עד שה‑confidence עולה מעל סף קונפיגורציוני (לדוגמה, 0.92).

---

## 4. אבטחה, פרטיות ו‑Auditability

עיבוד חפצים חזותיים משמעותו לעיתים טיפול בתכניות רשת רגישות. ההגנה הבאה איננה בשקלול:

1. **הצפנה מקצה‑לקצה** – כל הנתונים במנוחה מוצפנים ב‑AES‑256; בתעבורה נעשה TLS 1.3.  
2. **ארכיטקטורה Zero‑Knowledge** – שרתי אינפרנס ה‑LLM פועלים במכולות מבודדות ללא אחסון קבוע; תמונות נחתכות לאחר האינפרנס.  
3. **פרטיות דיפרנציאלית** – במהלך שיפוץ המודל מוסיפים רעש למקצב‑שינוי כדי למנוע זיכרון של דיאגרמות קנייניות.  
4. **שכבת Explainability** – עבור כל תשובה נוצר חום‑מפה (Grad‑CAM) המציגה איזו אזור בתמונה השפיע על הפלט, מה שמרגיע מבוקרי ביקורת הדורשים עקיבות.  
5. **יומני Immutable** – כל אירוע קבלה, שינוי ואינפרנס מתועד ברשת בלוקצ'יין בלתי פתיקה (למשל, Hyperledger Fabric), ובכך ממלא דרישות של ISO 27001.

---

## 5. השפעה במציאות: מקרה מחקר

**חברה:** SecureCloud (ספק SaaS, ~200 עובדים)  
**אתגר:** ביקורת רבעונית **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** Type II דרשה 43 פריטי הוכחה חזותיים; המאמצים הידניים נמדדו ב‑18 שעות לכל ביקורת.  
**פתרון:** יישום הצינור הרב‑מודלי המתואר לעיל, אינטגרציה דרך API של Procurize.

| מדד | לפני | אחרי |
|------|------|------|
| זמן ממוצע לכל פריט חזותי | 25 דק׳ | 3 דק׳ |
| זמן כולל עיבוד שאלון | 14 ימים | 4.5 ימים |
| שגיאות טשטוש | 5 % | 0 % (אוטומטי) |
| ציון שביעות רצון מבקר* | 3.2 / 5 | 4.7 / 5 |

\*מבוסס על סקר שביעת רצון לאחר הביקורת.

**מסקנות עיקריות**

* **דירוג האמון** סייע לצוות האבטחה להתמקד רק בפריטים עם דירוג נמוך (≈ 12 % מהסכום).  
* **חום‑מפה של Explainability** הקטין שאלות מבקר “איך ידעתם שהרכיב הזה קיים?”.  
* **ייצוא PDF מוכן לציות** ביטל שלב פורמט נוסף שלקח 2 שעות לכל ביקורת.

---

## 6. רשימת בדיקה ליישום צוותים

1. **איסוף ו‑קטלוג** של כל הנכסים החזותיים במאגר מרכזי.  
2. **תיוג** מדגם קטן (≈ 500 תמונות) עם התאמה לבקרות.  
3. **הפעלה** של שירות הקבלה המאובטח ברשת VPC פרטית; אפשרו הצפנה במנוחה.  
4. **שיפוץ** מודל רב‑מודלי בעזרת המדגם המתוייג; הערכה בעזרת סט‑אימות (מטרה > 0.90 BLEU לתאימות נרטיב).  
5. **הגדרת Guardrails:** תבניות PII, מדיניות טשטוש, סף אמינות.  
6. **אינטגרציה** עם כלי שאלוני החברה (Procurize, ServiceNow וכו') דרך נקודת הקצה REST.  
7. **מוניטורינג** של זמן אינפרנס (< 2 שניות לתמונה) ועקיבות ביומן ביקורת לאנומליות.  
8. **שיפור מחזורי:** איסוף משוב משתמשים, שיפוץ רבעוני להתאמת סגנונות דיאגרמות ובקרות חדשות.

---

## 7. כיוונים עתידיים

* **עדויות וידאו** – הרחבת הצינור לצילומי וידאו קצרים, הפקת תובנות ממסגרות בזמן עם תשומת לב לטמפורל.  
* **למידה פדרטיבית רב‑מודלית** – שיתוף שיפורים מודליים בין חברות ללא העברת דיאגרמות, לשמירה על קניין רוחני.  
* **אישורים ללא-ידע (Zero‑Knowledge Proofs)** – הוכחת ציות של דיאגרמה מבלי לחשוף את תוכנה, אידיאלי למגזרים מפוקחים קפדניים.  

ההתמזגות של AI רב‑מודלי עם אוטומציית ציות מציבה את תחום ה‑Compliance בעידן החדש – כבר היום מוקדמי‑מאמץ משיגים **קיצוצים דו־ספרתיים** בזמני הטיפול בשאלונים ו‑**אפס אירועי טשטוש**. עם התקדמות המודלים ביכולת החשיבה החזותית, הפלטפורמות הצייתנות של המחר יתייחסו לדיאגרמות, צילומי מסך ואף למוקדים UI כחלק מהנתונים הראשוניים – בדיוק כמו טקסט.

---

## 8. צעד ראשון מעשי עם Procurize

Procurize מציע כבר **Visual Evidence Hub** המתחבר לצינור הרב‑מודלי המתואר למעלה. כדי להתחיל:

1. העלו את מאגר הדיאגרמות שלכם ל‑Hub.  
2. הפעילו “AI‑Driven Extraction” בהגדרות.  
3. הריצו אשף “Auto‑Tag” למיפוי בקרות.  
4. צרו תבנית שאלון חדשה, הפעלו “Use AI‑Generated Visual Evidence”, ותנו למנוע למלא את השדות.  

בתוך אחר הצהריים תוכלו להפוך תיקיית PNGים מבולגנת לחבילות הוכחה מוכנות לביקורת – מרשימות כל מבקר.

---

## 9. סיכום

טיפול ידני בחפצים חזותיים הוא **גורם משתק** בתהליכי שאלוני ציות. מודלים רב‑מודליים של LLM פותחים את היכולת לקרוא, לפרש ולסנתז תמונות בקנה מידה, ומספקים:

* **מהירות** – תשובות נוצרות בשניות, לא בשעות.  
* **דיוק** – נרטיבים עקביים ומתיישרים למדיניות עם דירוגי אמינות משולבים.  
* **אבטחה** – הצפנה מקצה‑לקצה, טשטוש אוטומטי, יומני ביקורת בלתי ניתנים לשינוי.  

באמצעות אינטגרציה של צינור רב‑מודלי לפלטפורמות כמו Procurize, צוותי הציות יעברו מ״כביית אש“ ל״ניהול סיכון פרואקטיבי“, וישחררו זמן יקר למיקוד בחדשנות מוצר.

> **נקודת מפתח:** אם הארגון שלכם עדיין מסתמך על חיפוש ידני של דיאגרמות, אתם משקיעים זמן, סיכון והזדמנויות חסרות רווח. הטמיעו מנוע AI רב‑מודלי היום והפכו רעש חזותי לזהב צייתנות.