
# מנוע דירוג אמון בזמן אמת מונע על ידי מודלים גדולים של שפה וזרם רגולטורי חי

*בעולם שבו כל שאלון ספק יכול לקבוע עסקה של מיליוני דולרים, מהירות ודיוק אינם עוד אפשרויות – הם מצרכים אסטרטגיים.*  

מודול הדור הבא של Procurize, **מנוע דירוג אמון בזמן אמת**, משלב את כוח הייצור של מודלים גדולים של שפה (LLMs) עם זרם אינטליגנציה רגולטורית שמעדכן באופן רציף. התוצאה היא **אינדקס אמון דינמי, מודע להקשר** שמתעדכן ברגע שמופיעה תקנה, סטנדרט או מציאת אבטחה חדשה. להלן נצלול לעומק למה, מה ואיך של מנוע זה, ונראה כיצד לשלבו בתהליך הצייתנות הקיים שלכם.

---

## תכני עניינים
1. [מדוע דירוג אמון בזמן אמת חשוב](#מדוע-דירוג-אמון-בזמן-אמת-חשוב)  
2. [עמודי יסוד של הארכיטקטורה](#עמודי-יסוד-של-הארכיטקטורה)  
   - שכבת קבלת נתונים  
   - מסכם הוכחות מבוסס LLM  
   - מודל דירוג אדפטיבי  
   - מנוע ביקורת והסבריות  
3. [בנית צינור הנתונים](#בנית-צינור-הנתונים)  
   - מחברי זרמי רגולציה  
   - Document AI לחילוץ הוכחות  
4. [הסבר על אלגוריתם הדירוג](#הסבר-על-אלגוריתם-הדירוג)  
5. [אינטגרציה עם מרכז שאלוני Procurize](#אינטגרציה-עם-מרכז-שאלוני-procurize)  
6. [שיטות עבודה מומלצות תפעוליות](#שיטות-עבודה-מומלצות-תפעוליות)  
7. [שיקולי אבטחה, פרטיות וציות](#שיקולי-אבטחה-פרטיות-וציות)  
8. [כיווני עתיד: ריבוי‑מודלי, פדירציה והרחבות Trust‑Chain](#כיווני-עתיד-ריבוי‑מודלי-פדירציה-והרחבות-trust‑chain)  
9. [סיכום]  

---

## מדוע דירוג אמון בזמן אמת חשוב

| נקודת כאב | גישה מסורתית | יתרון דירוג אמון בזמן אמת |
|-----------|---------------|---------------------------|
| **חשיפה מאוחרת לסיכון** | דוחות צייתנות חודשיים, עדכוני מטריצה ידניים | שינוי סיכון מיידי ברגע שמפורסמת תקנה חדשה |
| **מקורות הוכחה מפוצלים** | גליונות נפרדים, שרשרות מיילים, מאגרי מסמכים מבודדים | גרף ידע מאוחד שמקשר בין סעיפי מדיניות, יומני audit ותשובות ספק |
| **דירוג סובייקטיבי** | דירוגי סיכון שנוצרים על ידי בני אדם, חשופים להטייה | דירוגים אובייקטיביים, מבוססי נתונים עם AI מוסבר |
| **הברחת רגולציה** | תרגילי מיפוי תקנות תכופים, שלעתים מתעכבים בחודשים | גילוי בריחה רציף דרך זרם, הצעות תיקון אוטומטיות |

חברות SaaS בתנועה מהירה יהנו מיתרונות אלו ישירות ב**קיצורי מחזור מכירות**, **הפחתת עומס צייתנות**, ו**העלאת אמון הקונים**.  

---

## עמודי יסוד של הארכיטקטורה

### 1. שכבת קבלת נתונים
- **מחברי זרמי רגולציה** שואבות עדכונים בזמן אמת מרשויות תקן (לדוגמה, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), פורטלי GDPR) באמצעות RSS, WebHooks או APIs.  
- **Document AI Pipelines** מכניסים הוכחות ספק (PDF, Word, קטעי קוד) וממירים אותם ל‑JSON מובנה באמצעות OCR, זיהוי פריסות ותיוג סמנטי.

### 2. מסכן הוכחות מבוסס LLM
דפוס **retrieval‑augmented generation (RAG)** משלב מאגר וקטור של הוכחות מאונדקסות עם מודל LLM מותאם (כגון GPT‑4o). המודל מייצר סיכום תמציתי, עשיר בהקשר עבור כל פריט שאלון, תוך שמירת מקוריות.

### 3. מודל דירוג אדפטיבי
**ensemble היברידי** משלב:
- **דירוגים דטרמיניסטיים** שנגזרים ממיפוי רגולטורי (לדוגמה, “ISO‑27001 A.12.1 => +0.15”).  
- **דירוגי בטיחות פרובביליסטיים** ממענה ה‑LLM (מתבססים על logits של הטוקנים להערכת וודאות).  
- **גורמי דעיכה זמניים** שמעניקים משקל גבוה יותר להוכחות עדכניות.

הדירוג הסופי מנורמל בין 0 ל‑1, מתעדכן בכל ריצת צינור.

### 4. מנוע ביקורת והסבריות
כל שינוי מתועד בלדג'ר בלתי ניתן לשינוי (אופציונלי מגובה בלוקצ'יין). המנוע מציג **heatmaps XAI** אשר מדגישים אילו סעיפים, קטעי הוכחה או שינויי רגולציה השפיעו ביותר על דירוג מסוים.

---

## בנית צינור הנתונים

להלן דיאגרמת Mermaid ברמת‑הקלטה המציגה את הזרימה ממקורות גולמיים ועד אינדקס האמון הסופי.

```mermaid
flowchart TB
    subgraph Source[ "מקורות נתונים" ]
        R["\"זרם RSS/API רגולטורי\""]
        V["\"מאגר הוכחות ספק\""]
        S["\"זרם אירועי אבטחה\""]
    end

    subgraph Ingestion[ "שכבת קבלה" ]
        C1["\"אוסף זרמים\""]
        C2["\"מחלץ Document AI\""]
    end

    subgraph Knowledge[ "גרף ידע" ]
        KG["\"גרף ידע מאוחד\""]
    end

    subgraph Summarizer[ "מחכם LLM" ]
        RAG["\"מנוע RAG\""]
    end

    subgraph Scorer[ "מנוע דירוג" ]
        Rules["\"מנוע כללים\""]
        Prob["\"מודל בטיחות LLM\""]
        Decay["\"דגימת דעיכה זמנית\""]
        Combine["\"מחבר Ensemble\""]
    end

    subgraph Audit[ "ביקורת והסבריות" ]
        Ledger["\"לדג'ר בלתי ניתן לשינוי\""]
        XAI["\"ממשק ייצוג XAI\""]
    end

    R --> C1 --> KG
    V --> C2 --> KG
    S --> C1 --> KG
    KG --> RAG --> Prob
    Rules --> Combine
    Prob --> Combine
    Decay --> Combine
    Combine --> Ledger
    Ledger --> XAI
```

### פירוט שלבים

1. **אוסף זרמים** נרשם ל‑RSS/ API של רגולציה, מנרמל כל עדכון למבנה JSON קנוני (`reg_id`, `section`, `effective_date`, `description`).  
2. **מחלץ Document AI** מעבד קבצי PDF/Word, משתמש ב‑OCR מודע לפריסה (למשל Azure Form Recognizer) כדי לתייג קטעים כמו *יישום שליטה* או *חומר הוכחה*.  
3. **גרף ידע מאוחד** מאחד צומת רגולציה, צומת הוכחה של ספק וצומת אירוע עם קשתות כגון `COMPLIES_WITH`, `EVIDENCE_FOR`, `TRIGGERED_BY`.  
4. **מנוע RAG** מושך את ה‑k‑הטובים ביותר מה‑KG עבור פריט שאלון, משלב אותם בתבנית פקודה למודל LLM, ומחזיר תשובה תמציתית יחד עם לוג‑פרובביליות לכל טוקן.  
5. **מנוע כללים** מקצה נקודות דטרמיניסטיות על בסיס התאמות מדויקות לתקנות.  
6. **מודל בטיחות LLM** ממיר לוג‑פרובביליות למשתנה בטחון (למשל 0.78‑0.92).  
7. **דגימת דעיכת זמן** משתמשת בפקטור דעיכה אקספוננציאלי `e^{-λ·Δt}` כאשר `Δt` הוא מספר הימים מאז יצירת ההוכחה.  
8. **מחבר Ensemble** משלב את שלושת המרכיבים במשוואת משקל (`w₁·deterministic + w₂·probabilistic + w₃·decay`).  
9. **לדג'ר בלתי ניתן לשינוי** מתעד כל אירוע דירוג עם `timestamp`, `input_hash`, `output_score` ו‑`explanation_blob`.  
10. **ממשק ייצוג XAI** מציג heatmap על המסמך המקורי, מדגיש את הביטויים המשפיעים ביותר.

---

## הסבר על אלגוריתם הדירוג

דירוג האמון הסופי `T` עבור פריט שאלון *i* מחושב כך:

```
T_i = σ( w_d·D_i + w_p·P_i + w_t·τ_i )
```

כאשר:  
- `σ` היא פונקציית הלוגיסטית שמגבילה את הפלט בין 0 ל‑1.  
- `D_i` = דירוג כללי דטרמיניסטי (0‑1) מתוך התאמות רגולטוריות מדויקות.  
- `P_i` = דירוג בטיחות פרובביליסטי (0‑1) שנגזר מלוג‑פרובביליות של ה‑LLM.  
- `τ_i` = גורם רלוונטיות זמנית, מחושב כ‑`exp(-λ·Δt_i)`.  
- `w_d, w_p, w_t` משקולים ניתנים להגדרה שסכומם 1 (ברירת מחדל: 0.4, 0.4, 0.2).

**דוגמה**  
ספק משיב: *“הנתונים במנוחה מוצפנים עם AES‑256”*.  
- מיפוי רגולטורי (`[ISO‑27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.10.1`) נותן `D = 0.9`.  
- בטיחות LLM אחרי סיכום RAG נותנת `P = 0.82`.  
- ההוכחה עלתה לפני 5 ימים (`Δt = 5`, λ = 0.05) ולכן `τ = exp(-0.25) ≈ 0.78`.  

הדירוג:  
```
T = σ(0.4·0.9 + 0.4·0.82 + 0.2·0.78) = σ(0.36 + 0.328 + 0.156) = σ(0.844) ≈ 0.70
```

דירוג של 0.70 מצביע על צייתנות חזקה אך גם מדגיש את המשקל המתון של העדכניות, ולכן מומלץ למבקר לבקש הוכחה מעודכנת אם דרוש רמת בטחון גבוהה יותר.

---

## אינטגרציה עם מרכז שאלוני Procurize

1. **נקודת API** – פרסו את מנוע הדירוג כ‑service RESTful (`/api/v1/trust-score`). הוא מקבל JSON הכולל `questionnaire_id`, `item_id` והקשר אופציונלי `override_context`.  
2. **מקשיב Webhook** – הגדרו ב‑Procurize פוסט לכל תשובה חדשה לשירות; התגובה מחזירה את דירוג האמון והקישור להסבר.  
3. **ווידג׳טים בלוח מחוונים** – הרחיבו את ממשק המשתמש של Procurize עם **כרטיס דירוג אמון** המציג:  
   - מד דירוג (צבעים: אדום <0.4, כתום 0.4‑0.7, ירוק >0.7)  
   - תאריך עדכון רגולטורי אחרון  
   - כפתור “הצג הסבר” הפותח את ממשק XAI.  
4. **גישת מבוססת תפקידים** – שמרו דירוגים בעמודה מוצפנת; רק משתמשי “Compliance Analyst” ומעלה רואים ערכי בטחון גולמיים, בעוד שמנהלים רואים רק את המד.  
5. **לולאת משוב** – אפשרו כפתור “Human‑in‑the‑Loop” שמאפשר למבקרים להגיש תיקונים, אשר מזינים מחדש את צינור ה‑LLM (למידה פעילה).

---

## שיטות עבודה מומלצות תפעוליות

| שיטה | נימוק | עצה ליישום |
|------|--------|--------------|
| **סכימות רגולציה ממותגות** | מבטיחה יכולת שחזור כאשר תקנה מוסרת. | אחסנו כל סכימה ב‑Git עם תגיות גרסא סמנטיות (`v2025.11`). |
| **מעקב מודל** | מזהה סחף באיכות פלט ה‑LLM (הקפצות). | רשמו בטחון ברמת טוקן; הציבו התראה כשבינוניות הממוצעת חורגת מ‑0.6 עבור אצווה. |
| **דגרדציה עדינה** | מבטיחה פעילות אם שירות זרם אינו זמין. | שמרו snapshot של 48‑שעות מקומי; חזרו לדירוגים דטרמיניסטיים בלבד במצב תקלה. |
| **מדיניות שמירת נתונים** | עומדת ב‑GDPR ובמדיניות מינימיזציה פנימית. | מחקו מסמכי ספק גולמיים לאחר 90 יום, שמרו רק סיכומים ושירותי דירוג. |
| **ביקורות הסבריות** | מספקות מסמכי שביל לביקורת חיצונית. | הפיקו קובץ PDF רבעוני המציג את כל רשומות הלדג'ר לפי שאלון. |

---

## שיקולי אבטחה, פרטיות וציות

1. **הוכחות Zero‑Knowledge (ZKP)** – עבור קטעי קוד קנייניים, המערכת יכולה לאחסן ZKP שמראה שהקוד עומד בתיקון מבלי לחשוף אותו בפועל. כך נשמרת סודיות ובו‑זמן מתאפשרת ביקורת.  
2. **Enclaves מחשוב חסוי** – הריצו אינפרנס של ה‑LLM בתוך AMD SEV או Intel SGX כדי להגן על נתוני הפקודה מה-OS של המארח.  
3. **פרטיות דיפרנציאלית לנתוני דירוג משוקללים** – הוסיפו רעש Laplace (`ε = 0.5`) כשמשיקים סטטיסטיקות דירוג מצטברות של ספקים רבים, למניעת התקפות רפרנס.  
4. **העברת נתונים חוצות גבולות** – פזרו פרוסים מקומיים באזורים EU, US, APAC, עם מחברי זרמים מותאמים לכל ריגיון, על‑מנת לכבד חוקי‑ריבונות נתונים.

---

## כיווני עתיד: ריבוי‑מודלי, פדירציה והרחבות Trust‑Chain

| חידוש | מה מוסיף | השפעה פוטנציאלית |
|--------|-----------|-------------------|
| **הוכחות ריבוי‑מודליות (וידאו, זרמי יומנים)** | משלב ניתוח תמלול (אודיו) וכריית תבניות יומן (JSON) לגרף הידע. | קיצוץ זמן תמלול ידני ב‑>80 %. |
| **למידה פדירטיבית בין ארגונים** | מאמנת גרסת LLM משותפת על גרדיאנטים מוצפנים ממספר חברות, שומרת על פרטיות הנתונים. | משפרת את חוזק המודל עבור אוצרות מונחי רגולציה נישה. |
| **Trust‑Chain מבוסס בלוקצ'יין** | מעגנת כל אירוע דירוג על ledger ציבורי (למשל Polygon). | מספק ראייה בלתי ניתנת לשינוי למבקרים חיצוניים ורגולטורים. |
| **תבניות פקודה מותאמות‑עצמאית** | AI מנטר את ביצועי תבניות הפקודה ומשכתב אותן באופן אוטומטי לשיפור רלוונטיות. | מצמצם עומס של מהנדסי Prompt. |

מפת דרכים ליישומים אלה כבר נמצאת ברשימת המשימות של Procurize, מתוכננת לשלב Q2‑Q4 2026.

---

## סיכום

**מנוע דירוג אמון בזמן אמת** הופך תהליך צייתנות תגובתי למערכת פרואקטיבית, מבוססת נתונים. על‑ידי שילוב זרמי רגולציה חיים, סיכום הוכחות מבוסס LLM, ומודל דירוג מוסבר, ארגונים יכולים:

- **לענות על שאלונים בדקות, לא בימים.**  
- **לשמור על התאמה רציפה לתקנות המתפתחות כל הזמן.**  
- **להציג הערכות סיכון שקופות למבקרים, שותפים ולקוחות.**  

אימוץ מנוע זה מציב את תוכנית האבטחה שלכם על ציר **המהירות, הדיוק והאמון** – שלושת העמלות שהקונים המודרניים דורשים.

---

## מקורות רלוונטיים
- [הוכחות Zero‑Knowledge לשיתופי נתונים חסויים – מדריך פרקטי](https://eprint.iacr.org/2023/1234)  
- [בניית AI מסביר לצייתנות – O'Reilly Media](https://www.oreilly.com/library/view/explainable-ai-for/978149207... )