
# Ադապտիվ Ապակտների Ատրիբուցիայի Շարժիչ, Ուժավորված Գրաֆիկ Որդակային Ցանցերով

*Keywords*: անվտանգության հարցաթերթերի ավտոմատացում, գրաֆիկ դյուրակերտ ցանց, ապակտների ատրիբուցիա, AI‑նեթե չափված համաձայնություն, իրական‑ժամանակի ապակտների քարտեզավորում, ձեռքբերու ռիսկ, գեներատիվ AI  

Ասրեք այսօր արագ զարգացող SaaS միջավայրում, անվտանգության և համաձայնության թիմերը գերբեռնված են հարցաթերթերով, ակնարկային հարցումներով և ծառայողների ռիսկի գնահատումներով: Ձեռքով ապակտների հավաքագրումը ոչ միայն դանդաղեցում է գործարքի հանգույցները, այլ նաև առաջացնում է մարդկային սխալներ և ակնարկի բաց թերություններ: **Procurize AI** լուծում է այս խնդիրը մի շարք բանական մոդուլների միջոցով; իրենցից, **Ադապտիվ Ապակտների Ատրիբուցիայի Շարժիչը (AEAE)** նիհար ներկայումս հանդիսանում է մի խաղալու‑փոփոխող բաղադրանիշ, որը օգտագործում է **Գրաֆիկ Դյուրակերտ Ցանցեր (GNNs)**՝ ավտոմատ կերպով կապելով ճիշտ ապակտները յուրաքանչյուր հարցի պատասխանի հետ իրական ժամանակում:

Այս հոդվածը բացատրում է հիմնական կոնցեպտները, ճարտարագիտության դիզայնը, իրականացման քայլերը և չափեցելի առավելությունները AEAE‑ն, կառուցված GNN տեխնոլոգիայի վրա: Կարդալուց հետո, կգիտեք, թե ինչպես ներդնել այս շարժիչը ձեր համաձայնության հարթակում, ինչպես այն ինտեգրվում է առկա աշխատանքի հոսքներով, և որդեգրե՞ք դրա օգտագործումը ցանկացած կազմակերպության համար, որը ուզում է ընդլայնել անվտանգության հարցաթերթերի ավտոմատացումը:

---

## 1. Ինչու Ապակտների ատրիբուցիան կարևոր է

Անվտանգության հարցաթերթերը սովորաբար բաղկացած են տասներուկ հարցերից, որոնք ծածկում են մի քանի շրջանակներ ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [NIST 800‑53](https://www.nist.gov/cyberframework)). Յուրաքանչյուր պատասխանը պետք է ապահովվի **ապակտով**—պոլիսի թեստաթղթեր, ակնարկի զեկույցներ, կոնֆիգուրացիոն էկրանի նկարներ կամ մատյաններ: Ավտոնոմ գործառույթը հետևյալն է.

1. **Հարցը հանձնարվում** օգտագործողի մոտ, ով պատասխանատու է համաձայնության համար:  
2. **Օգտագործողը փնտրում** ներքին պահեստում համապատասխան ապակտը:  
3. **Ապակտը կցվում** ձեռքով, շատ անգամ բազմաթիվ շրջումների հետևում:  
4. **Սպասողը հաստատում** քարտեզացումը, ավելացնում մեկնաբանություններ և հաստատում:

Արդյունքում գործընթացը վնասված է հետևյալ իրավունքի ներողություններով.

* **Ժամանակի ծախս** – փնտրում հազարավոր ֆայլերի միջով:  
* **Անհամաշխարհային քարտեզավորում** – նույն ապակտը կարող է տարբեր પ્રશ્નների հետ տարբեր առնչություններ ունենալ:  
* **Ակնարկի ռիսկ** – բացակայում կամ հնացած ապակտները կարող են առաջացնել համաձայնության խնդիրներ:

**AI‑նածված ատրիբուցիայի շարժիչը** հիմնայում է այդ ցավերը՝ ավտոմատ կերպով ընտրելով, դասակարգելով և կցելով առավել համապատասխան ապակտերը, մինչը շարունակաբար սովորում է սպիտակաբուրյանների (reviewer) հետադարձգայթակղության միջոցով:

---

## 2. Գրաֆիկ Դյուրակերտ Ցանցեր – իդեալական լուծում

GNN-ը գերազանցում է **բանի տվյալների** վերլուծության մեջ: Անվտանգության հարցաթերթերի համատեքստում տվյալները կարելի է մոդելավորել **ունելի գրաֆիկ**–ում, որտեղ.

| Գործողի Տիպ | Օրինակ |
|-------------|--------|
| Question (հարց) | “Դուք չեք կոդավորում տվյալները չպահպանում?” |
| Evidence (ապակտ) | “AWS KMS քաղաքականության PDF”, “S3 բակետերի կոդավորած լոգ” |
| Control (կոնտրոլ) | “Կոդավորման‑բանալի‑կառավարման պրոցես” |
| Framework (սահմանափակում) | “SOC 2 – CC6.1” |

Զետույցները (edges) կպատրաստեն հարաբերությունները՝ **“պահանջում է”**, **“քնածի”**, **“արտադրվում‑է”**, **“վավերադրվում‑է”**: այս գրաֆիկը բնականորեն արտացոլում է այն բազմաչափի քարտեզումները, որ համաձայնության թիմերը արդեն մտածում են, դարձնելով GNN‑ը իդեալական շարժիչ՝ բացահայտելու անպահով կապերը:

### 2.1 GNN-ի աշխատանքային համապարփակ ցուցում

```mermaid
graph TD
    Q["Հարցի ՆաԷոդ"] -->|պահանջում է| C["Կոնترولային ՆաԷոդ"]
    C -->|աջակցում է| E["Ապակտի ՆաԷոդ"]
    E -->|վավերադրվում է| R["Սպիտակաբուրյանի ՆաԷոդ"]
    R -->|հետադարձը| G["GNN մոդել"]
    G -->|թարմացնում| E
    G -->|պատրաստում| A["Ատրիբուցիայի Մակարդակներ"]
```

* **Q → C** – Հարցը կապված է մեկ կամ մի քանի կոնտրոլների հետ:  
* **C → E** – Կոնտրոլները ապահովված են արտաքին ապակտներով, որոնք արդեն պահված են պահակամերում:  
* **R → G** – Սպիտակաբուրյանի (reviewer) հետադարձը (ընդունում/չընդունում) արժեքավորվում է GNN-ի համար՝ շարունակականսովորող:  
* **G → A** – Մոդելը ենթադրում է վստահության ցուցանիշ յուրաքանչյուր ապակտ‑հարցի զույգի համար, որը UI‑ն ներկայացնում է ավտոմատ կցումի համար:

---

## 3. Ադապտիվ Ապակտների Ատրիբուցիայի Շարժիչի մանրակրկիտ ճարտարագիտություն

Ստորև ներկայացվում է բաղադրիչների մակարդակի տեստը, ապակտված AEAE–ին, ինտեգրելով Procurize AI‑ն:

```mermaid
graph LR
    subgraph Frontend
        UI[Օգտվողի Ինտերֆեյս]
        Chat[Զննողական AI Դրախոսիչ]
    end

    subgraph Backend
        API[REST / gRPC API]
        Scheduler[Աշխատանքների Կաղապար]
        GNN[Գրաֆիկ Դյուրակերտ Ցանցի Սերվիս]
        KG[Ունի Գրաֆիկ Տուն (Neo4j/JanusGraph)]
        Repo[Փաստաթղթերի Պահոց (S3, Azure Blob)]
        Logs[Ակնարկի Լոգների Սերվիս]
    end

    UI --> API
    Chat --> API
    API --> Scheduler
    Scheduler --> GNN
    GNN --> KG
    KG --> Repo
    GNN --> Logs
    Scheduler --> Logs
```

### 3.1 Գործող բաղադրիչները

| Բաղադրիչ | Պարտականություն |
|----------|-----------------|
| **Ունի Գրաֆիկ Տուն** | Պաշտպանում է նոդերը/եկները հարցերի, կոնտրոլների, ապակտների, շրջանակների և սպիտակաբուրյանների համար: |
| **GNN Սերվիս** | Ակտիվացնում է գրաֆիկում inference‑ը, ստեղծում է ատրիբուցիայի ցուցանիշ և թարմացնում է edge‑ների وزنները հետադարձի հիման վրա: |
| **Աշխատանքների Կաղապար** | Սըղանում է ատրիբուցիայի աշխատանքները, երբ նոր հարցաթերթ է ներմուծված կամ ապակտը փոփոխված է: |
| **Փաստաթղթերի Պահոց** | Դասավորում է իրական ապակտների ֆայլերը; մետատվյալները ինդեքսավորվում են գրաֆիկում արագ որոնման համար: |
| **Ակնարկի Լոգների Սերվիս** | Գրանցում է ամենաակտիվ ավտոմատ կցում և սպիտակաբուրյանների գործողությունը ամբողջական հղումով: |
| **Զննողական AI Դրախոսիչ** | Ուղղակի՛ր օգտվողին պատասխանը, ցույց տալով առաջարկված ապակտները պահանջով: |

### 3.2 Տվյալների հոսք

1. **Ներմուծում** – Նոր JSON­‑հարցաթերթը բաժանում է; յուրաքանչյուր հարցի համար ստեղծվում է նոդ Գրաֆիկում:  
2. **Շարունակություն** – Դաստիարակում է առկա կոնտրոլները և շրջանակների քարտեզները՝ օգտագործելով կանխադրված կաղապարները:  
3. **Inference** – Scheduler-ը զանգում է GNN‑ի; մոդելը հաշվում է ապակտների հավանականության ցուցանիշը յուրաքանչյուր հարցի նկատմամբ:  
4. **Կցում** – Միակ‑N (կարգավորելի) ապակտները ավտոմատ կցվում են հարցին: UI‑ն ցույց է տալիս վստահության պիտակ (սա 92%):  
5. **Մարդկանց Վերահսկում** – Սպիտակաբուրյանը կարող է ընդունել, հրաժարվել կամ վերադասավորել; այս հետադարձը թարմացնում է edge‑ների وزنները Գրաֆիկում:  
6. **Շարունակական Սովորում** – GNN‑ը վերապատրաստվում է գիշերին, օգտագործելով հավաքված հետադարձը, բարելավելով ապագա կանխատեսումները:  

---

## 4. GNN մոդելի կառուցում – Քայլ առ քայլ

### 4.1 Տվյալների ներկայացում

| Փողոց | Հ استخراج մեթոդ |
|-------|-----------------|
| Հարցաթերթերի JSON | JSON Parser → Question Nodes |
| Քաղաքականության փաստաթղթեր (PDF/Markdown) | OCR + NLP → Evidence Nodes |
| Կոնտրոլների ক্যատալոգ | CSV Import → Control Nodes |
| Սպիտակաբուրյանների գործողություններ | Event Stream (Kafka) → Edge Weight Updates |

Բոլոր համերաշխները ստանում են **հատկանիշների վեկտորներ**:

* **Հարցերի հատկանիշներ** – տեքստի (BERT‑հիմնված) ներդրման, ծանրություն, շրջանակի պիտակ:  
* **Ապակտների հատկանիշներ** – փաստաթղթի տեսակի, ստեղծման ամսաթվի, բանալի բառերի, ներսի բովանդակության ներդրման:  
* **Կոնտրոլների հատկանիշներ** – համաձայնության պահանջի ID‑ները, մշակման մակարդակը:  

### 4.2 Գրաֆիկի կառուցում

```python
import torch
import torch_geometric as tg

# Օրինակային կոդ
question_nodes = tg.data.Data(x=question_features, edge_index=[])
control_nodes  = tg.data.Data(x=control_features, edge_index=[])
evidence_nodes = tg.data.Data(x=evidence_features, edge_index=[])

# Կապեր՝ հարց → կոնտրոլ
edge_qc = tg.utils.links.edge_index_from_adj(adj_qc)

# Կապեր՝ կոնտրոլ → ապակտ
edge_ce = tg.utils.links.edge_index_from_adj(adj_ce)

# Միացնել բոլորը մեկ հիերարխիկ գրաֆիկում
data = tg.data.HeteroData()
data['question'].x = question_features
data['control'].x = control_features
data['evidence'].x = evidence_features
data['question', 'requires', 'control'].edge_index = edge_qc
data['control', 'supported_by', 'evidence'].edge_index = edge_ce
```

### 4.3 Մոդելի ճարտարագիտություն

`RGCN` (Relational Graph Convolutional Network) works well with heterogeneous graphs.

```python
class EvidenceAttributionRGCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim, num_relations):
        super().__init__()
        self.rgcn1 = tg.nn.RGCN(in_channels=feature_dim,
                               out_channels=hidden_dim,
                               num_relations=num_relations)
        self.rgcn2 = tg.nn.RGCN(in_channels=hidden_dim,
                               out_channels=hidden_dim,
                               num_relations=num_relations)
        self.classifier = torch.nn.Linear(hidden_dim, 1)  # confidence score

    def forward(self, x_dict, edge_index_dict):
        x = self.rgcn1(x_dict, edge_index_dict)
        x = torch.relu(x)
        x = self.rgcn2(x, edge_index_dict)
        scores = self.classifier(x['question'])  # later map to evidence space
        return torch.sigmoid(scores)
```

Սկսելու նպատակ՝ **երկու‑դաշտական բինար քանակագրություն** (binary cross‑entropy) իրականացնել տեղի տարբերակների հետ համընկնումը:

### 4.4 Դպլոյում (Deployment) ը

| Ուղղություն | Ապրոց |
|------------|--------|
| **Inference-ի խորություն** | Կեշի պակասված գրաֆիկի սենսորները, օգտագործել ONNX արտածում՝ sub‑ms բացատում: |
| **Մոդելի վերապատրաստում** | Գիշերնան‑բեցները GPU‑ով, պահել տարբերակի ճարտարագիտության ստորատ: |
| **Ձեռքբերում** | Քարտեզը բաժանել ըստ շրջանակների, յուրաքանչյուր բաժանմունքում գործածել առանձին GNN օրինակը: |
| **Անվտանգություն** | Բեռնել մոդելի ժյուրիները (weights) ծածկված ձևով, inference‑ը վազում է Zero‑Trust VPC‑ում: |

---

## 5. AEAE-ի ինտեգրում Procurize-ի գործադրմամբ

### 5.1 Օգտագործողի փորձառություն (User Experience)

1. **Էլքտրոնային հարցաթերթի ներբեռնված** – Անպայմանական թիմը ներբեռնում է նոր հարցաթերթ:  
2. **Ավտոմատ քարտեզավորում** – AEAE-ն հակառակի ապակտերը՝ յուրաքանչյուր պատասխանին, և ցուցադրում է հավատարմնդի պիտակ:  
3. **Մեկսեղանի կցում** – Օգտագործողը սեղմում է պիտակը՝ ընդունելու առաջարկված ապակտը, և փաստաթուղթը կապվում է: համակարգը անմիջապես գրանցում է գործողությունը:  
4. **Հետադարձ կապ** – Եթե առաջարկը սխալ է, սպիտակաբուրյանը կարող է քաշել‑չափել այլ փաստաթուղթ և ավելացնել մեկնաբանություն («Ապակտը հնացած է – օգտագործել 2025‑Q3 ակնարկը»). այս հաղորդագրությունը գրանցված է որպես **բացասական կապ**՝ GNN‑ի համար:  
5. **Ակտողություն** – Յուրաքանչյուր ավտոմատ և ձեռնարկված գործողություն թվարկված, ստորագրված և պահված անփոփոխ մատյանում (օրինակ՝ Hyperledger Fabric):  

### 5.2 API կոնտրակտ (պարզված)

```http
POST /api/v1/attribution/run
Content-Type: application/json

{
  "questionnaire_id": "qnr-2025-11-07",
  "max_evidence_per_question": 3,
  "retrain": false
}
```

**Պատասխան**

```json
{
  "status": "queued",
  "run_id": "attr-20251107-001"
}
```

Արդյունքների ստուգումն ուղղորդվում է `GET /api/v1/attribution/result/{run_id}` endpoint-ի միջոցով:

---

## 6. Արտահայտման Էֆեկտիվության չափորոշիչները – KPI‑ների վերդիր

| KPI | Բազային (ձեռքով) | AEAE-ի հետ | % Բարելավում |
|-----|-------------------|------------|---------------|
| Հարցին միջին ժամանակ | 7 րոպե | 1 րոպե | 86 % |
| Ապակտների վերանվագման տոկոս | 32 % | 71 % | +121 % |
| Սպիտակաբուրյանի շտկման տոկոս | 22 % (ձեռքով) | 5 % (AI‑ից հետո) | -77 % |
| Ակնթարթային խնդիրների տոկոս | 4 % | 1.2 % | -70 % |
| Գործարքի փակման ժամանակ | 45 օր | 28 օր | -38 % |

Կայուն **Ատրիբուցիայի Dashboard** (ստեղծված Grafana‑ով) ցուցադրում է այս թվերը, թույլատրում է առաջնորդներին արագ անել պայմանի պատկերացում և պլանավորել ռեսուրսները:

---

## 7. Բացի անվտանգության և կառավարում (Security & Governance) հարցին

1. **Տվյալների գաղտնիություն** – AEAE‑ը աշխատում է միայն մետատվյալների և գաղտնագրված ապակտների վրա: Բարդ բովանդակությունը երբեք չի հասնի մոդելին, ներդրումները հաշվարկվում են անվտանգ միջավայրում (Secure Enclave):  
2. **Բացատրելիություն** – Վստահության պիտակը ցույց տալիս է *բացի‑3* բացատրող գործոն (օրինակ՝ “Բանալի բառերի თანադեռություն՝ ‘encryption at rest’, փաստաթղթի ամսաթիվ՝ 90 օրում, համապատասխանող SOC 2‑CC6.1 Կոնտրոլ”): սա բավարարում է ակնաթափելի AI-ի (XAI) պահանջները:  
3. **Տարբերակների կառավարում** – Յուրաքանչյուր ապակտի կցում տարբերակավորված է: եթե քաղաքականությունը փոխվում է, համակարգը ավտոմատ կերպով վերազինում են ատրիբուցիայի համակարգը և դրված է համոզվածության նվազման հայտարարված մասին:  
4. **Մուտքի կառավարում** – Գործողությունների (run, retrain, logs) հասանելիությունը սահմանված է դարչակ (role‑based) քաղաքականությամբ՝ միայն թույլատրված դերերը կարող են դիտել մոդելային լոգները կամ կատարել վերապատրաստում:  

---

## 8. Իրական Կիրականածվածության Օրինական

**Կազմակերպություն**: FinTech SaaS‑առավել (Series C, 250 աշխատակից)  
**Առաջադրանք**: Ամեն ամիս՝ միջին 30 ժամակատարություն SOC 2 և ISO 27001 հարցաթերթերի պատասխանման համար, հաճախ բացակայում էր ապակտերը:  
**Կամաչափում**: AEAE‑ն տեղակայվեց Procurize-ի վրա, մոդելը վերապատրաստվել է 2 ատեգի պատմական տվյալներով (≈ 12 000 հարց‑ապակտ զույգ):  
**Արդյունքներ (առաջին 3 անցակ)**:

* **Պատասխանման կատարման ժամանակը** իջեցված 48 ժամից 6 ժամ:  
* **Ձեռքով ապակտների փնտրումը** իջեցված 78 %:  
* **Ակնթարթային խնդիրների**՝ բացակայում ապակտների պատճառով, զրո դարձավ:  
* **Ելքաշարքի ազդեցություն** – արագացված գործարքերի փակումը թույլ տվեց $1.2 Միլյոն ավելացնել ARR‑ին:  

Տարածույթի գնալով, ընկերությունը «փոխանցեց համաձայնության անկարողություն խաղակին՝ խաղի խաղակ» (`turning a compliance nightmare into a competitive advantage`).

---

## 9. Գործնական ձեռնարկ (Playbook) – քայլ առ քայլ

1. **Տվյալների պատրաստվածություն** – Կատալոգավորում բոլոր ապակտի ֆայլերը, քաղաքականությունները և կոնտրոլների քարտեզները:  
2. **Գրաֆիկի Դատաբազայի տեղադրում** – Օգտագործել Neo4j Aura կամ կառավարչած JanusGraph; ներմուծել նոդերն/եկերը CSV‑ով կամ ETL‑ով:  
3. **Բեյսլայն մոդել ստեղծում** – Կլոն անել `rgcn-evidence-attribution` հանրային ռեփոզիտորին, հարթեցնել հատկորոշումը ձեր տիրույթին:  
4. **Փիլիտակ (Pilot) ռուն** – Ընտրել մեկ շրջանակ (օրինակ՝ SOC 2) և մի քանի հարցագրություններ: գնահատել վստահության պիտակները՝ համեմատելով սպիտակաբուրյանների հետադարձը:  
5. **Հետադարձ կապը** – Ներգործել սպիտակաբուրյանների մեկնաբանությունները, կարգավորել edge‑ների وزنները, վերապատրաստել:  
6. **Մասսնական չափափոխում** – Ավելացնել այլ շրջանակներ, ակտիվացնել գիշերով վերապատրաստումը, ինտեգրել CI/CD փԹիքիար հետ շարունակական թողարկման համար:  
7. **Վերահսկում և օպտիմիզացիա** – Օգտագործել KPI‑ների վերդիրը՝ հետևելու բարելավմանը; սահմանել զգուշացում, եթե վստահության պիտակը իջեն 70% ից ցածր:  

---

## 10. Անհատումի ապագա ուղղություններ

* **Շարագծային (Federated) GNN‑ներ** – Մի քանի ընկերություններ կարող են համագործակցելով վերապատրաստել համընդհանուր մոդել, առանց բացահայտելու իրական ապակտները, ուժանվույնություն (confidentiality) պահպանելով:  
* **Զրո‑Ձեռքբերում (Zero‑Knowledge) ապածիրներ** – Հասարակ ռիսկերի համար, շարժիչը կարող է տեղափոխել zk‑պատճառ (proof)՝ ապացուցելով, որ առկա փաստաթուղթի պաստառը բավարարում է պահանջը՝ առանց բովանդակությունը բացահայտելով:  
* **Մուլտիմեդիալ ապակտներ** – Ընդլայնել մոդելը, որպեսզի հասկանա քարչան նկարի (screenshots), կոնֆիգուրացիոն ֆայլեր և նույնիսկ infrastructure‑as‑code հատվածներ՝ օգտագործելով Vision‑Language Transformers:  
* **Կանոնակարգների փոփոխության Radar** – Կապակցել AEAE‑ն իրական‑ժամանակի կանոնակարգի թարմացումների feed‑ի հետ; գրաֆիկան ավտոմատ կերպով ներմուծում է նոր կոնտրոլների նոդերը, և արտադրում է անմիջական ատրիբուցիա:  

---

## 11. Եզրակացություն

**Ադապտիվ Ապակտների Ատրիբուցիայի Շարժիչը**, ուժավորված **Գրաֆիկ Դյուրակերտ Ցանցերով**, փոխում է պահպանության ապակտների համապատասխանության թվու ամբողջը՝ **ճկված, ագրիստված և շարունակաբար սովորող** գործընթացի՝ փոխարենը: Գրաֆիկը կերպարելով համաձայնության էկոհամակարգը որպես գիտելիքի գրաֆիկ և թողնելով GNN‑ը սովորելու սպիտակաբուրյանների հետադարձը, կազմակերպությունները ձեռք են բերել.

Արդյունք՝

* Անցնում են արագորեն հարցաթղթի պատասխանող՝ չնչին հետադարձի հետ:  
* Բազմապատկում են ապակտների վերաօգտագործման տոկոսը՝ հիշողության ուք‑բեռնվածությունը նվազեցված:  
* Բաղկացած են աուդիտների միջոցով, առաջարկելով XAI‑ի (Explainable AI) բայդհերթվածություն:  

Ինքնուրույն, եթե դուք օգտագործում եք Procurize AI կամ կառուցում եք սեփական համաձայնության հարթակ, **GNN‑դրա վրա կառուցված ատրիբուցիայի շարժիչը** այլևս ոչ թե «բարակ փորձ», այլ **ստրատեգիկ պարտադիր**՝ թույլատրում է ընդլայնել անվտանգության հարցաթերթերի ավտոմատացումը ձեռնակատարությունային արագությամբ և անվտանգությամբ: