
# מנוע עדיפות ראיות מותאם בזמן אמת

**תקציר** – שאלוני אבטחה וביקורות ציות ידועים בדרישת ראיות מדויקת ומעודכנת בתיקייה רחבה של מדיניות, חוזים ולוגי מערכות. מאגרי ראיות סטטיים מסורתיים כופים על צוותי האבטחה חיפוש ידני, מה שמוביל לעיכובים, חוסרים בראיות וטעויות אנוש. מאמר זה מציג **מנוע עדיפות ראיות מותאם בזמן אמת (RAEPE)** המשולב עם AI גנרטיבי, דירוג סיכון דינמי וגרף‑ידע מתעדכן באופן מתמשך כדי להציג את הראיות הרלוונטיות מייד. על‑ידי למידה מתשובות קודמות, איתותי אינטראקציה בזמן אמת ושינויים רגולטוריים, RAEPE ממיר את אספקת הראיות מציד חיפוש ידני לשירות אינטליגנטי המתאים את עצמו באופן עצמי.

---

## 1. האתגר המרכזי

| תסמין | השפעה על העסק |
|---|---|
| **חיפוש ראיות** – אנליסטים משקיעים 30‑45 % מזמן השאלון במציאת הפריט הנכון. | מחזורי עסקה איטיים, עלות סגירה גבוהה יותר. |
| **תיעוד מיושן** – גרסאות מדיניות מאחרות מאחורי עדכוני רגולציה. | תשובות שאינן תואמות, מצאי ביקורת. |
| **כיסוי בלתי עקבי** – חברי צוות שונים בוחרים ראיות שונות לאותו בקרת. | שחיקה באמון עם לקוחות ובודקים. |
| **לחץ של קנה מידה** – חברות SaaS המטפלות בעשרות הערכות ספקים במקביל. | שחיקה, חוסר עמידה ב‑SLAs, איבוד הכנסות. |

הגורם השורש הוא **מאגר ראיות סטטי** שחסר מודעות להקשר. המאגר אינו יודע *איזו* ראיה היא הסבירה ביותר לספק תשובה לשאלה *ברגע הזה*.

---

## 2. מה משמעות עדיפות ראיות מותאמת

עדיפות ראיות מותאמת היא **זרימת עבודה AI סגורה** ש:

1. **מאחסנת** איתותים בזמן אמת (טקסט השאלה, תשובות היסטוריות, התראות רגולטוריות, נתוני אינטראקציה של משתמש).  
2. **מדורגת** כל ראיה מועמדת באמצעות **ציון סיכון‑קונטקסטואלי מותאם**.  
3. **בוחרת** את ה‑N‑פריטים המובילים ו**מציגה** אותם למחבר השאלון או למבקר.  
4. **לומדת** ממשוב קבלה/דחייה כדי לשפר באופן מתמשך את מודל הדירוג.

התוצאה היא **שכבת ראייה‑כ‑שירות דינמית** היושבת מעל כל מאגר מסמכים קיים או מערכת ניהול מדיניות.

---

## 3. תכנית ארכיטקטורה

Below is the high‑level architecture of RAEPE, expressed as a Mermaid diagram. All node labels are wrapped in double quotes per the specification.

```mermaid
graph LR
    A["Signal Ingestion Service"] --> B["Contextual Embedding Engine"]
    B --> C["Dynamic Scoring Engine"]
    C --> D["Knowledge‑Graph Enrichment Layer"]
    D --> E["Evidence Prioritization API"]
    E --> F["User Interface (Questionnaire Editor)"]
    C --> G["Feedback Collector"]
    G --> B
    D --> H["Regulatory Change Miner"]
    H --> B
```

* **Signal Ingestion Service** – מקבל תוכן שאלות, יומני אינטראקציה, וזרמי מידע רגולטוריים חיצוניים.  
* **Contextual Embedding Engine** – ממיר איתותים טקסטואליים לווקטורים צפופים באמצעות מודל LLM מותאם.  
* **Dynamic Scoring Engine** – מיישם פונקציית דירוג מתואמת סיכון (ראו סעיף 4).  
* **Knowledge‑Graph Enrichment Layer** – מקשר artefacts למשפחות בקרות, תקנים, ונתוני מקור.  
* **Evidence Prioritization API** – מספק רשימות ראיות מדורגות לממשק המשתמש או לצינוריות אוטומציה.  
* **Feedback Collector** – מתעד קבלה, דחייה ותגובות משתמש לשיפור מתמשך של המודל.  
* **Regulatory Change Miner** – עקב אחרי פידויים רשמיים (כגון [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), GDPR) ומזין התרעות שינוי לדירוג.

---

## 4. מודל דירוג בפרטים

ציון *S* עבור artefact *e* לשאלה *q* מחושב כסכום משוקלל:

\[
S(e,q) = \alpha \cdot \text{SemanticSim}(e,q) \;+\; \beta \cdot \text{RiskFit}(e) \;+\; \gamma \cdot \text{Freshness}(e) \;+\; \delta \cdot \text{FeedbackBoost}(e)
\]

| מרכיב | מטרה | חישוב |
|---|---|---|
| **SemanticSim** | עד כמה תוכן ה‑artefact תואם למרכיב השאלה סמנטית. | דמיון קוסינוס בין ההטמעות של LLM של *e* ו‑*q*. |
| **RiskFit** | התאמה לדרגת הסיכון של הבקרת (גבוה, בינוני, נמוך). | מיפוי תגיות artefact למסגרת סיכון; משקל גבוה יותר לבקרות בעלות סיכון גבוה. |
| **Freshness** | עדכניות ה‑artefact יחסית לשינוי רגולטורי האחרון. | פונקציית דעיכה אקספוננציאלית על‑בסיס *age* = `now – last_update`. |
| **FeedbackBoost** | מגביר פריטים שנתקבלו בעבר על‑ידי מבקרים. | ספירת משוב חיובי מנורמלת לפי סך המשובים. |

פרמטרי המשקלה (α,β,γ,δ) מותכנים באופן מתמשך באמצעות **אופטימיזציה בייזיאנית** על סט‑אימות המורכב מתוצאות שאלונים היסטוריים.

---

## 5. תשתית גרף הידע

**גרף‑מאפיינים** (property‑graph) מאחסן יחסים בין:

* **בקרות** (לדוגמה, ISO 27001 A.12.1)  
* **Artefacts** (קבצי מדיניות, צילומי קונפיגורציה, יומני ביקורת)  
* **מקורות רגולטוריים** (NIST 800‑53, GDPR, CMMC)  
* **פרופילי סיכון** (ציון סיכון ספציפי לספק, דרגות תעשייה)

סכימת קודקוד טיפוסית:

```json
{
  "id": "artifact-1234",
  "type": "Artifact",
  "tags": ["encryption", "access‑control"],
  "last_updated": "2025-10-28T14:32:00Z",
  "source_system": "SharePoint"
}
```

קשתות מאפשרות **שאילתות עיבוד** כגון “תן לי את כל artefacts הקשורים לבקרת A.12.1 שהעודכנו אחרי עדכון NIST האחרון”.

הגרף מתעדכן **באופן דינמי** בעזרת צינור ETL סטרימינג, מה שמבטיח **עקביות הדרגתית** ללא זמן השבתה.

---

## 6. לולאת משוב בזמן אמת

בכל בחירה של artefact על‑ידי מחבר השאלון, הממשק שולח **אירוע משוב**:

```json
{
  "question_id": "q-784",
  "artifact_id": "artifact-1234",
  "action": "accept",
  "timestamp": "2025-11-01T09:15:42Z"
}
```

**Feedback Collector** מצבור אירועים אלה למאגר תכונות מחולק בחלונות זמן, ומזין אותם חזרה ל‑**Dynamic Scoring Engine**. בעזרת **Gradient Boosting אונליין**, המודל מתעדכן בעשרות דקות, מה שמאפשר למערכת להסתגל להעדפות המשתמשים במהירות.

---

## 7. אבטחה, ביקורת וציות

RAEPE נבנה על יסודות **Zero‑Trust**:

* **אימות והרשאה** – OAuth 2.0 + RBAC מדוקדק לכל artefact.  
* **הצפנה של נתונים** – במנוחה AES‑256, במעבר TLS 1.3.  
* **מעקב ביקורת** – יומנים בלתי ניתנים לשינוי הנשמרים ב‑**ledger מבוסס blockchain** לקיומה של הוכחה בלתי מתפשרת.  
* **פרטיות דיפרנציאלית** – סטטיסטיקות משוב מצטברות מוספת רעש כדי להגן על דפוסי התנהגות האנליסטים.

אמצעים אלו מספקים עמידה בתקן SOC 2 CC 6.9, ISO 27001 A.12.4, ותקנות פרטיות מתפתחות.

---

## 8. תכנית יישום למתכננים

| שלב | פעולה | הצעת כלי |
|---|---|---|
| **1. איסוף נתונים** | חיבור מאגרי מדיניות קיימים (SharePoint, Confluence) לצינור האיסוף. | Apache NiFi + מחברים מותאמים. |
| **2. שירות הטמעה** | הפעלת מודל LLM מותאם (לדוגמה, Llama‑2‑70B) כ‑endpoint REST. | HuggingFace Transformers עם NVIDIA TensorRT. |
| **3. בניית גרף** | מילוי גרף‑מאפיינים בקשרים בין בקרות ל‑artefacts. | Neo4j Aura או TigerGraph Cloud. |
| **4. מנוע דירוג** | יישום נוסחת הציון המשוקלל במסגרת סטרימינג. | Apache Flink + PyTorch Lightning. |
| **5. שכבת API** | חשיפת נקודת קצה `/evidence/prioritized` עם פג׳ינציה וסינון. | FastAPI + מסמך OpenAPI. |
| **6. אינטגרציית UI** | הטמעת ה‑API בעורך השאלונים (React, Vue). | ספריית רכיבים עם רשימת הצעות אוטומטית. |
| **7. לקיחת משוב** | חיבור פעולות UI ל‑Feedback Collector. | נושא Kafka `feedback-events`. |
| **8. ניטור מתמשך** | הגדרת זיהוי הסטה על פידויים רגולטוריים וביצועי מודל. | Prometheus + לוחות Grafana. |

קיום שלבים אלה מאפשר השקת מנוע ראיות מותאם במוצר SaaS תוך **6‑8 שבועות**.

---

## 9. יתרונות מדידים

| מדד | לפני RAEPE | אחרי RAEPE | שיפור |
|---|---|---|---|
| **זמן בחירת ראיה ממוצע** | 12 דק׳/שאלון | 2 דק׳/שאלון | הקטנת 83 % |
| **זמן תגובה לשאלון** | 10 ימים | 3 ימים | קיצור 70 % |
| **שיעור שימוש חוזר בראיות** | 38 % | 72 % | +34 אחוז נקודות |
| **שיעור ממצאי ביקורת** | 5 % מהתשובות | 1 % מהתשובות | הפחתה 80 % |
| **שביעות רצון משתמשים (NPS)** | 42 | 68 | +26 נקודות |

נתונים אלה נלקחים ממפעלי מוקדיים בתחום FinTech ו‑HealthTech.

---

## 10. מפת דרכים עתידית

1. **ראיות מרובות מודלים** – שילוב צילומי מסך, דיאגרמות ארכיטקטורה וסרטוני וידאו באמצעות דמיון מבוסס CLIP.  
2. **למידה פדרטיבית** – אפשרות למספר ארגונים לאמן משותף את מודל הדירוג ללא שיתוף ראיות גולמיות.  
3. **יצירת תבניות אוטומטיות** – מנגנון לנסח תשובות לשאלון באופן אוטומטי על בסיס artefacts מדורגים, בכפוף לאימות אנושי.  
4. **בינה עסקית מוסברת** – הצגת ויזואליזציה של סיבות לציון artefact (חום תרומה, מפות חום תכונות).

חידושים אלו יעבירו את הפלטפורמה ממצב **סיוע** למצב **אורקסטרציה אוטונומית** של ציות.

---

## 11. סיכום

**מנוע עדיפות ראיות מותאם בזמן אמת** משנה את ניהול הראיות ל‑**שירות מודע לקונטקסט ומתעדכן באופן מתמשך**. על‑ידי איחוד לקיחת איתותים, הטמעת סמנטיקה, דירוג סיכון‑מתואם ו‑גרף‑ידע, ארגונים מקבלים גישה מיידית ל‑artefacts המתאימים ביותר, מקצרים משמעותית את זמני המענה לשאלונים ומשפרים את איכות הציות בביקורות. ככל שהמהירות הרגולטורית והמורכבות של מערכות הספקים עולה, עדיפות ראיות מותאמת תהיה מרכיב קריטי בכל פלטפורמת שאלונים בטחוניים מודרנית.

---

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

- [NIST SP 800‑53 גרסה 5 – הנחיות לבחינה אוטומטית](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [ספר מתכונים של OpenAI: שליפה מבוססת הטמעה עבור מסמכי ארגונים](https://github.com/openai/openai-cookbook#embedding‑based-retrieval)