
# Գրաֆիկային Նևրոն Անջատիչների Փաստաթղթեր Կիրառվող Ադապտիվ Հաղորդագրության Ինժեն

Սաաս‑հատվածների (SaaS) անվտանգության գնահատման արագիկ աշխարհում, վաճառողներին պետք է պատասխանեն տասներիքների կանոնակարգային հարցին՝ [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), և անհասարակ աճող արդյունաբերիկ հարցազրույցների ցանկին։ Գործուրմքի աջակում աշխատանքը՝ ապաստադների որոնում, համարմարեցում և թարմացում յուրաքանչյուր հարցի համար, առաջացնում է աղդարներ, ներմուծում մարդկային սխալներն ու հաճախ հայտնում են հնացած պատասխաններ, որոնք այլևս ցույց չեն տալիս ընթացիկ անվտանգության դիրքը:

**Procurize**-ը արդեն միակողմանապես միավորում է հարցիգրորների հետագա հետևողությունը, համագործակցային վերանայումները և AI‑զարգացնող պատասխանների նախագծերը։ Հաջորդ տրամաբանական εξέλιքնէ **Ադապտիվ Ապաստադների Հղման Ինժեն (AEAE)**‑ը, որը ավտոմատ կերպով կապում է համապատասխան ապաստադը յուրաքանչյուր հարցին, գնահատում է այդ կապի վստահությունը և ընձեռում իրական‑ժամի **Վստահության գնահատական**‑ը համաձայնագրի դոլհին հերամներով:

Այս հոդվածը ներկայացնում է այդ ինժենի ամբողջական դիզայնը, բացատრացնում է, թե 为什么 **Գրաֆիկային Նևրոն Անջատիչները (GNNs)** են իդեալական հիմնամասը, և ցույց է տալիս, թե ինչպես լուծումը կարելի է ինտեգրվել Procurize‑ի առկա աշխատանքային հոսքերում՝ ապահովելով չափելի արագության, ճշգրիտության և աուդիտելիության առավելություններ:

---  

## Ինչու Գրաֆիկային Նևրոն Անջատիչները:

Ավանդական հիմնաբառերի վրա հիմնված որոնումը վատ է փաստաթղթի պարզ որոնման համար, սակայն հարցիգրորների ապաստադների կապալումը պահանջում է խորապես հասկանալի **սեմանտիկա հարաբերություններ**.

| Հնարություն | հիմնաբառի Փնտրում | GNN‑բովանված Հասկանում  |
|------------|-------------------|------------------------|
| բազմա‑աղբյուր ապաստադ (նույնարարություններ, կոդի դիտումներ, լոգեր) | սահմանափակված է ճշգրիտ համեմատությունների միջոցով | Կապի միջեւբեռնվածությունները կողմ է ներածում |
| կոնտեքստա‑քաղորդական համապատասխանություն (օր., “encrypt at rest” vs “encrypt in transit”) | անորոշ | Իմանալու վիճակագրություն, որը ծածկում է կոնտեքստը |
| զարգացող կանոնների լեզու | կծպած | Ինքնությունն կարգավորում են գրաֆի կառուցվածքի փոփոխություններին |
| աուդիտորտների համար բացատրականություն | նվազագույն | Ապահովում է ժապավեն‑համարաչափական չափսեր |

GNN‑ը դիտարկում է ամեն մի ապաստադ, հարցիգրորների տարր և կանոնակարգի կլազի որպես **հանգույց** հետերոգրաֆում: Կևրեր՝ «cites», «updates», «covers», «conflicts with» … Ինդուլում տեղեկություն առաջի, ցանցը ուսուցանում է որոշել, որ ապաստադն ամենավածու է տվյալ հարցին, նույնիսկ երբ կան նաև փոքր հիմնաբառային համեմատումներ:

---  

## Հիմնական Տվյալների Մոդել

```goat
graph LR
    "QuestionnaireItem" -->|"covers"| "RegulationClause"
    "RegulationClause" -->|"referenced_by"| "PolicyDocument"
    "PolicyDocument" -->|"contains"| "EvidenceArtifact"
    "EvidenceArtifact" -->|"linked_to"| "LogEntry"
    "LogEntry" -->|"generated_by"| "SystemComponent"
```

* Բոլոր հանգույցի անվանումները փակագծերում՝ որպես պահանջ հպիր.  
* Գրաֆը **հետերոգրագրամ** է՝ յուրահատուկ հանգույցի տեսակից յուրահատուկ հատկագուն (տեքստային կոդեր, թայմստամպեր, ռիսկի մակարդակ և այլն).  
* Կևրերը տպված են, ինչը թույլ է տալիս GNN‑ին կիրառել տարբեր հաղորդագրության կանոնները տարբեր հարաբերությունների համար։

### Հանգույցի Հատկանիշների Կազմություն

| Հանգույցի Տեսակ | Միակ Հատկանիշներ |
|----------------|------------------|
| QuestionnaireItem | Դիմության տեքստի մեջբերումը (SBERT), համատեղ֊ բարդություն, առաջնահերթություն |
| RegulationClause | Քաղաքական լեզվի մեջբերումը, դատավորական սպասավարը, անհրաժեշտ վերահսկողություններ |
| PolicyDocument | Վերնագրի մեջբերումը, տարբերակների համարը, վերջի‑պրեզանման ամսաթիվ |
| EvidenceArtifact | Ֆայլի տեսակ, OCR‑ից ստացված տեքստի հատիկը, վստահության չափն  (Document AI) |
| LogEntry | Կառավարական դաշտեր (ժամանակի պիտակ, իրադարձության տեսակ), համակարգի բաղադրիչի ID |
| SystemComponent | Մետա‑դաշտեր (ծառայության անուն, կարևորություն, համաձայնագրային վավերագրումներ) |

Բոլոր տեքստային հատկանիշները ստացվում են **retrieval‑augmented generation (RAG)** պիպլայնից, որը սկզբում պետք է վերցնի համապատասխան հատվածները և հետո կոդավորում է դրանք մանրակրկիտ տրանսֆորմատորով:

---  

## Ինֆերենցիայի Փողակցություն

1. **Գրաֆի Շինվածություն** – Յուրաքանչյուր ներգրավման ( նոր քաղաքականություն, լոգի արտահանում, հարցիգրորների կառուցում) պայպլայնը թարմացնում է ընդհանուր գրաֆը։ Իրադերը (Neo4j, RedisGraph) իրական‑ժամի փոփոխությունների համար պետք է աջակցեն։  
2. **Հատկանիշների Թարմացում** – Նոր տեքստը գործարկում է կշեռուստակազմի աշխատանք, որը կապի մեջբերում է պայմանական հատիկների և պահի դրանք ենթակառուցվածքի (FAISS) մեջ։  
3. **Հաղորդագրության Հեռամիջոց** – **heterogeneous GraphSAGE** մոդելը կատարում է մի քանի ուղորդող քայլեր, և ստանում է հանգույցների լատենտ դինամիկները, որոնք արդեն ընդգրկում են հարևան հանգույցների կոնտեքստի ազդանշանները։  
4. **Ապաստադների Վարկանիշ** – Յուրաքանչյուր `QuestionnaireItem`-ի համար մոդելը հաշվարկում է **softmax** բոլոր հասանելի `EvidenceArtifact` հանգույցների վրա, ստանալով `P(evidence|question)` հավանականության բաժանումը։ Գորին լ‑k ապաստադները ցուցադրվում են վերանայողին։  
5. **Վստահության Ահասունություն** – Կիետ‑իրավիճակի ուշադրության քաշերը դուրս են բերվում որպես **explainability**‑ի չափսեր, որոնք թույլ են տալիս աուդիտորերին տեսնել «ուժովորեն*՝ ինչու մի քաղաքականություն առաջարկվել է (օր., «բարձր ուշադրություն* «covers»‑կողմի RegulationClause 5.3)»:  
6. **Վստահության Գունակ Տարբերություն** – Ընդհանրական վստահության գնահատականըquestionnaire-ի համար կախված է ապաստադների վստահություններից, պատասխանի ամբողջությունից և ենթակառուցվածքի արդիականությունից։ Չկարողությունները դիտարկվում են Procurize‑ի համակարգում և կարող են ազդել ազդանշանով, երբ գնահատականը ներքևի շեմին ընկնում է:

### Պսեդո‑կոդ

```goat
function update_attribution(question_id):
    subgraph = fetch_subgraph(question_id, depth=3)
    node_embeds = encode_nodes(subgraph.nodes)
    graph = build_heterogeneous_graph(subgraph, node_embeds)
    model = load_gnn('aeae_v1')
    node_repr = model.forward(graph)
    scores = softmax(node_repr['EvidenceArtifact'])
    top_evidence = select_top(scores, k=5)
    confidence = extract_attention_weights(model)
    return top_evidence, confidence
```

`goat`‑այնական սխեման օգտագործվում է միայն օրինակների համար; իրական իրականացումը գտնվում է Python/TensorFlow կամ PyTorch-ում:

---  

## Արդյունքի Միացումը Procurize-ի Գործընթացներում

| Procurize Գործառույթ | AEAE Կապ |
|----------------------|-----------|
| **Questionnaire Builder** | Ապաստադների առաջարկություններ՝ հարցի գրանքի ընթացքում, նվազեցնում ձեռքի որոնման ժամանակը |
| **Task Assignment** | Ավտոմատ կերպով ստեղծում է վերանայման առաջադրանքներ ցածր‑վստահության ապաստադների համար, փոխանցելով դրանք համապատասխանի սեփականիչին |
| **Comment Thread** | Ներդնում է վստահության թոպատիկները յուրաքանչյուր առաջարկի կողքին՝ բացատրական քննարկում ապահովելու համար |
| **Audit Trail** | Պահանջում է GNN‑ի ինֆերենցիայի մետա‑տվյալները (մոդելի տարբերակ, կիետ‑իրավիճակի ուշադրություն) ապաստադային գրառումով միասին |
| **External Tool Sync** | Օպերատիվ `REST` վերջնակետ (`/api/v1/attribution/:qid`) որը CI/CD պլանները կարող են օգտագործել՝ նոյնագրվելու համար, որ համապատասխան ապաստադները են օգտագործված թողարկման համար |

Քանի որ ինժենը աշխատում է **անձակեցված գրաֆի սցենարների** վրա, յուրաքանչյուր Վստահության գնահատականի հաշվարկելը կարելի է հետարցնել, որպեսզի բավարարի ամենակորոնված աուդիտը.

---  

## Իրական Արդյունքներ

### Գնուլության Զբաղեցումներ

| Օղիկ | ձեռքով գործընթաց | AEAE‑սարքված |
|------|--------------------|--------------|
| Ապաստադների նկատմամբ միջին որոնման ժամանակը մեկ հարցի համար | 12 րեկուարտ | 2 րեկուարտ |
| Ճաշակետի (ամբողջ) կատարման ժամանակ | 5 օր | 18 ժամ |
| Վերանայողների հոգնածություն (քլիքների քանակը մեկ հարցի համար) | 15 | 4 |

### Ճշգրիտության Բարելավումներ

* **Top‑1 ապաստադների ճշգրտություն**՝ 68 % (բազայից հիմնաբառ) → 91 % (GNN):  
* **Ընդհանուր Վստահության գնահատականի տարբերակումը** փոքրացել է 34 %֊ով, ինչը ցույց է տալիս ավելի կայուն համապատասխանություն:

### Ազգային Աճ

* Անհրաժեշտ է ավելի քիչ արտաքին խորհրդատվական ժամեր՝ ապաստադների քարտագրման համար (պչալիա $120k/տարին միջին‑չափի SaaS-ի համար)  
* Պատպանված է ոչ‑համապատասխանության վճարների ռիսկը (հնարավոր $250k զգրմանը)  

---  

## Անվտանգություն և Կառավարություն

1. **Մոդելի Փողունակություն** – Դիտման‑պայմանները (attention) թիվը պարտադիր է կանոնակարգային համաձայնության համար (օր., EU AI Act): Բոլոր ինֆերենսների մատյանը ստորագրվում է ընկերության մասնավոր բանալուով։  
2. **Տվյալների Գաղտնագրություն** – Կարճագծի տվյալները պահպանում են **confidential computing** enclave‑ներով; միայն GNN‑ի ինֆերենսի շարժիչը ունի հնարավորք այն բացել՝ հաղորդագրության միջանցքում։  
3. **Տարբերակումը** – Յուրաքանչյուր գրաֆի թարմացում ստեղծում է նոր անփոփոխ պահվածք՝ **Merkle‑հոսք**‑ի մեջ, որը թույլ է տալիս ժամանակին‑սպասված վերանման կատարման համար։  
4. **Ռրղձի Զինեշարք** – Սկսված աուդիտներ համեմատում են կոդի այլն հատվածները տարբեր կանոնների միջավայրում, որպեսզի համոզվեն, որ մոդելը չի անցնում միակ քաղաքակրթորեն (framework)‑ի կարքի վրա:  

---  

## Ինժեների Դեպի 5 Քայլ

1. **Գրաֆի Տվյալների Բազա Փողոցում** – Հիմնարարում Neo4j‑ի խումբը՝ HA կոնֆիգուրացիայով։  
2. **Առկա Ապաստադների Ներմուծում** – Գործարկել տեղափոխման սկրիպտը, որը վերածում է բոլոր ընթացիկ քաղաքականությունները, լոգերը և հարցիգրորների տարրերը գրաֆի մեջ։  
3. **GNN‑ի Ուսուցում** – Օգտագործելով Տրավանաթունների գրանցված նոտբուքը՝ սկսելով `aeae_base`‑ից և կարգավորելով ըստ կազմակերպության մատչելի ապաստադների քարտագրման։  
4. **API-ի Ինտեգրում** – Ավելացնել `/api/v1/attribution` վերջնակետը ձեր Procurize‑ի ընդլայնվածում, կազմվել webhook‑ներով նոր հարցիգրորի ստեղծմանը։  
5. **Մոնիտորինգ և Կրկնադրվող Թարմացում** – Սպասարկել Grafana‑ի գործիքները՝ մոդելի շոշափելիությունը, վստահության բաժանումը, իսկևի‑գնահատականների ծածկույթը, կազմակերպելով քառակյակի‑առևիվ թարմացում:  

---  

## Ապագա Ընդլայնումներ

* **Federated Learning** – Համատեղելի գրաֆիկի մեջբերումներ տեղադրում են գործընկերների միջև՝ առանց գաղտնի փաստաթղթեր առայծու:  
* **Zero‑Knowledge Proofs** – Թույլատրում են աուդիտորների հետ մեկտեղ ապաստադը բավարարում է դիրեկտորիանը՝ բացահայտելով տվյալները:  
* **Multimodal Մուտքներ** – Ներառնել էկրանների մերքսներ, ճարտարապետական բանդաձևեր և տեսագրիչների ուղեցույցները որպես լրացուցիչ հանգույցի տեսակներ, բայց և բազմադուքների համակերը:  

---  

## Եզրակացություն

Ցատակելով **գրաֆիկային նևրոն անջատիչները** Procurize‑ի AI‑այդ քսրող ծրագրի հետ, **Ադապտիվ Ապաստադների Հղման Ինժեն** փոխում է համաձայնագրի գործունեությունը՝ ռեակտիվ, ծանրակշիռ աշխատանքից տվյալ‑կենտրոնացված գործողություն: Սաուլերը արագություն, վստահություն և բացարձակ աուդիտի ծածկույթ յաուրից ստանում են՝ շուկայի ընթացքում, որտեղ անվտանգության վստահությունը կարող է լինել համաձայնագրի փակման խորնու:  

Ընդունեք հարաբերական AI-ի ուժը այսօրվա, և դիտեք, թե ինչպես ձեր Վստահության գնահատականները աճում են իրական‑ժամում:

---  

## <span class='highlight-content'>Տես</span> Also

- [Confidential Computing Overview – Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/azure/confidential-computing/overview)