בינה מלאכותית גנרטיבית מונחית אונטולוגיה לייצור ראיות קונטקסטואליות בשאלוני אבטחה מרובי רגולציות

מבוא

שאלוני אבטחה משמשים כשוער בעסקאות SaaS B2B. הרוכשים דורשים הוכחה שהבקרות של הספק עומדות במגוון מסגרות, החל מ‑SOC 2 ועד ISO 27001, GDPR, CCPA והתקנים הספציפיים לתעשייה. המאמץ הידני למציאת, התאמת וציטוט החלקים הנכונים של מדיניות, דוחות ביקורת או רשומות אירועים גדל באופן אקספוננציאלי עם עליית מספר המסגרות.

הכנסת בינה מלאכותית גנרטיבית: מודלים גדולי שפה יכולים ליצור תשובות בטקסט טבעי בקנה מידה, אך ללא הדרכה מדויקת הם עלולים לייצר זילות, חוסר התאמה רגולטורי וכשלונות בביקורת. הפריצה היא לעגור את המודל בגרף ידע מונחה אונטולוגיה שמקודד את המשמעות של בקרות, סוגי ראיות ומיפויים רגולטוריים. התוצאה היא מערכת שמייצרת ראיות קונטקסטואליות, תואמות, ועקיבות תוך שניות.

האתגר של ראיות מרובי רגולציות

יסודות גרף הידע מונחה האונטולוגיה

אונטולוגיה מגדירה אוצר מילים פורמלי ואת הקשרים בין מושגים כגון בקרת, סוג ראייה, דרישה רגולטורית ו‑תסריט סיכון. בניית גרף ידע מעל האונטולוגיה מתבצעת בשלושה שלבים:

1. קליטה – ניתוח קבצי PDF של מדיניות, דוחות ביקורת, לוגי טיקטים וקבצי קונפיגורציה.
2. חילוץ ישויות – שימוש ב‑Document AI לתיוג ישויות (למשל, “הצפנה במנוחה”, “אירוע 2024‑03‑12”).
3. העשרת גרף – חיבור הישויות למחלקות האונטולוגיה ויצירת קשתות כגון FULFILLS, EVIDENCE_FOR, IMPACTS.

הגרף שנוצר שומר מקוריות (קובץ מקור, גרסה, חותמת זמן) ו‑הקשר סמנטי (משפחת בקרות, תחום אכיפה). דוגמה ב‑Mermaid:

  graph LR
    "Control: Access Management" -->|"FULFILLS"| "Regulation: ISO 27001 A.9"
    "Evidence: IAM Policy v3.2" -->|"EVIDENCE_FOR"| "Control: Access Management"
    "Evidence: IAM Policy v3.2" -->|"HAS_VERSION"| "Hash: a1b2c3d4"
    "Regulation: GDPR Art. 32" -->|"MAPS_TO"| "Control: Access Management"

הנדסת פרומפט עם הקשר של האונטולוגיה

המפתח לייצור אמין הוא העצמת הפרומפט. לפני שליחת השאלה למודל, המערכת מבצעת:

1. חיפוש רגולציה – זיהוי המסגרת היעדית (SOC 2, ISO, GDPR).
2. משיכת בקרות – שליפה של צמתי הבקרה הרלוונטיים מהגרף.
3. קדם‑הבחירה של ראיות – איסוף קשתות הראייה המובילות המקושרות לבקרות, מדורגות לפי עדכניות וציון ביקורת.
4. הרכבת תבנית – בניית פרומפט מובנה המשלב הגדרות בקרות, קטעי ראייה ובקשה לתשובה עם ציטוטים.

דוגמת פרומפט (ב‑JSON לקריאה נוחה):

{
  "question": "Describe how you enforce multi‑factor authentication for privileged accounts.",
  "framework": "SOC 2",
  "control": "CC6.1",
  "evidence": [
    "Policy: MFA Enforcement v5.0 (section 3.2)",
    "Audit Log: MFA Events 2024‑01‑01 to 2024‑01‑31"
  ],
  "instruction": "Generate a concise answer of 150 words. Cite each evidence item with its graph node ID."
}

המודל מקבל את הפרומפט, מייצר תשובה, והמערכה מוסיפה באופן אוטומטי קישורי מקוריות כגון [Policy: MFA Enforcement v5.0](node://e12345).

זרימת עבודה לייצור ראיות בזמן אמת

הנה תרשים ברמה גבוהה המתאר את הצינור מהקבלה של השאלון ועד למסירת התשובה.

  flowchart TD
    A[Questionnaire Received] --> B[Parse Questions]
    B --> C[Identify Framework & Control]
    C --> D[Graph Query for Control & Evidence]
    D --> E[Assemble Prompt with Ontology Context]
    E --> F[LLM Generation]
    F --> G[Attach Provenance Links]
    G --> H[Answer Delivered to Vendor Portal]
    H --> I[Audit Log & Version Store]

מאפיינים מרכזיים:

• שיהוי: כל צעד רץ במקביל כאשר אפשר; זמן תגובה כולל נשאר מתחת ל‑5 שניות ברוב השאלות.
• גרסאות: כל תשובה נוצרה נשמרת עם hash SHA‑256 של הפרומפט ופלט המודל, מה שמבטיח חוסר שינוי.
• לולאת משוב: אם סוקר מסמן תשובה, המערכת מתעדת את התיקון כצומת ראייה חדש, ומעשירה את הגרף לשאילתות עתידיות.

שיקולי אבטחה ואמון

1. סודיות – מסמכי מדיניות רגישים אינם יוצאים מהארגון. המודל רץ במכולה מבודדת עם רשת Zero‑Trust.
2. מניעת הזיות – הפרומפט מחייב את המודל לצטט לפחות צומת גרף אחד; המעבד הפוסט‑פרוסס דוחה כל תשובה ללא ציטוט.
3. פרטיות דיפרנציאלית – בעת אגירת מדדי שימוש, מוסיפים רעש כדי למנוע אינפרנס על פריטי ראייה בודדים.
4. ביקורת ציות – רשת האודיט הבלתי‑ניתנת לשינוי עומדת בדרישות SOC 2 CC6.1 ו‑ISO 27001 A.12.1 לניהול שינוי.

יתרונות ו‑ROI

• קיצור זמן מענה – צוותים מדווחים על ירידה של 70 % בזמן המענה הממוצע, משימות שעברו מימים לשניות.
• שיעור הצלחת האודיט – ציטוטים תמיד ניתנים למעקב, מה שמוביל לירידה של 25 % בממצאי האודיט הקשורים ליעדר ראיות.
• חיסכון במשאבים – אנליסט אבטחה אחד יכול להתמודד עם עומס של שלושה לפני כן, ומשחרר אנשי בכירות לעבודה אסטרטגית.
• כיסוי סקלאבילי – הוספת תקנות חדשות מתבצעת על ידי הרחבת האונטולוגיה, לא על‑ידי אימון מודלים מחדש.

תכנית יישום

כיוונים עתידיים

• אונטולוגיה מתחדשת – שימוש בלמידת חיזוק להצעת יחסים חדשים כאשר סוקר מבצע תיקונים קבועים.
• שיתוף ידע בין גורמים – יישום למידה פדרלית לשיתוף עדכוני גרף מוארכים בין חברות שותפות תוך שמירה על פרטיות.
• ראיה מרובת מודאליות – הרחבת הצינור לשילוב צילומי מסך, תצלומי קונפיגורציה ווידאו באמצעות מודלים LLM עם קישוריות חזותית.
• רדאר רגולטורי – חיבור הגרף להזנה בזמן אמת של תקנים חדשים (למשל ISO 27002 2025) כדי למלא צמתי שליטה לפני שהשאלונים מגיעים.

מסקנה

באמצעות שילוב גרפי ידע מונחה אונטולוגיה עם בינה מלאכותית גנרטיבית, ארגונים יכולים להפוך את תהליך שאלוני האבטחה המסורתי לעבודה בזמן אמת, ניתנת לביקורת, וקונטקסטואלית. הגישה מבטיחה שכל תשובה תתבסס על ראיות מאומתות, מצוטטת אוטומטית וללא ספק—משפיעה על דרישות הציות הקפדניות ומספקת חיסכון משמעותי במאמצים. ככל שהנוף הרגולטורי מתעדכן, הארכיטקטורה המבוססת גרף מאפשרת שילוב תקנים חדשים בקלות, ומבטיחה שהצינור יישאר רלוונטי לדור הבא של עסקאות SaaS.

ראה גם

• NIST Special Publication 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems
• ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management Systems Requirements