
# Ադապտիվ ռիսկի կոնտեքստավորում վաճառողների հարցաշարների համար իրական‑ժամի սպառնալիքների ինտելեկտի միջոցով

Արագ շարժվող SaaS աշխարհում յուրաքանչյուր վաճառողի պահանջը ապահովության հարցաշարի համար կարող է լինել հնարավոր արգելք գործարքի ավարտի համար։ Դասական կարգապահ էկոնոմիկաները ծախսում են **ժամաները** — միանգամից **օրեր** — ձեռքիքով փնտրելով համապատասխան քաղաքականության հատվածները, ստուգելով վերջին աուդիտների զեկույցները և համեմատելով վերջին անվտանգության խորհրդատուները։ Արդյունքը դառնում է դանդաղ, սխալների մասով պլանված ընթացք, որն ազդում է վաճառքի արագության վրա և առնչվում է կարգապահական վերածկումներին:

Մուտք է **Ադապտիվ ռիսկի կոնտեքստավորում** (ARC)‑ը, գեներատիվ‑AI‑նախնական գործիքակազմ, որը **գանձում է իրական‑ժամի սպառնալիքների (TI) ինֆորմացիա պատասխանների գեներացման շղթայում**։ ARC-ը չի պարզապես վերցնում ստատիկ քաղաքականության տեքստը, այն **գնահատում է ենթակա ռիսկի տարածքը**, կարգավորում է պատասխանների բանավորությունը և կցում է ամենաթարմ ապացույցները — առանց որևէ մարդու գրելու մեկո՛ւ մեկ տող:

Այս հոդվածում մենք կքննարկենք․

* Իսկ բացատրել ARC-ի հիմնական գաղափարները և թե ինչու սովորական AI‑միայն հարցաշարների գործիքները չեն հաջողում։
* Ուղղեցնենք ամբողջական կառուցվածքի աշխատանքը, կենտրոնանալով միավորման կետերին սպառնալիք‑ինտելեկտի հոսքերի, գիտելիքների գրաֆների և LLM‑ների հետ։
* Ցուցադրվեն գործնական իրականացման օրինաչափություններ, այդ թվում՝ **Mermaid‑դիագրամ** տվյալների հոսքի վրա։
* Քննարկենք անվտանգության, աուդիտավորության և կարգապահական հետևանքները։
* Ապահովենք գործող քայլեր այն թիմերի համար, որոնք պատրաստ են ներդրնել ARC‑ը իրենց ներկայիս կարգապահական կենտրոնում (օրինակ՝ Procurize)։

---

## 1. Ինչու սովորական AI‑հատված պատասխանները փոքր չեն

Աշակերտված AI‑րդված հարցաշարների հարթակները հաճախ հիմնված են **ստատիկ գիտելիքի հիմքի** վրա՝ քաղաքականություններ, աուդիտների զեկույցներ և կանխադրված պատասխանների դասավորվածք։ Անխանական մոդելները կարող են փոխել և ամփոփել այդ ակտիվները, սակայն չունեն **սցենարային արդյունավետություն**։ Երկու ընդհանուր ձախողումներ են․

| Ձախողման ռեժիմ | Օրինակ |
|--------------|---------|
| **Թարմ olmayan ապացույց** | Պլատֆորմը մեջբերում է ամպային պրովայդերի [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) զեկույցին 2022 թ., իսկ 2023 թ. փոփոխությունում կարևոր կոնտրոլը հեռացել է։ |
| **Կոնտեքստի անթույլատվություն** | Հաճախորդի հարցաշար հարցնում է «պաշտունություն վնասվածք գրելորի CVE‑2025‑1234»։ Պատասխանը վերաբերում է ընդհանուր հակավայրը քաղաքականությանը, բայց չի հաշվում նոր ներկայացված CVE‑ն։ |

Երկուևման խնդիրները սոխում են վստահությունը։ Կարգապահների պաշտոնյաները պետք է հստակություն ունենան, որ յուրաքանչյուր պատասխան արտահայտում է **նորագույն ռիսկի իրավիճակը** և **ընթացիկ կարգωνισական պահանջները**:

---

## 2. Ադապտիվ ռիսկի կոնտեքստավորման հիմնական սյունակները

ARC-ն կառուցված է երեք սյունակի վրա.

1. **Կենդանի սպառնալիքների տեղեկատվական հոսք** – շարունակական ներմուծում CVE‑ների, զգայունության բուլինենտների և առևտրային սպառնալիքների (օրինակ՝ ATT&CK, STIX/TAXII) աղբյուրներից։
2. **Դինամիկ գիտելիքների գրաֆ** – գրաֆ, որը միավորում քաղաքականության կլաուզներ, ապացույցների ակտիվներ և TI‑ի տարրերը (վերոշուտչություններ, սպառնալիք պահողներ, հարձակումների տեսություններ)՝ տարբերակված հարաբերություններով։
3. **Գեներատիվ կոնտեքստային մեքենա** – Retrieval‑Augmented Generation (RAG) մոդել, որը հարցառման ժամանակ հեշտացնում է ամենապատ հղված գրաֆի հանգույցների և կազմում պատասխանը՝ հղելով իրական‑ժամի TI‑ի տվյալներ։

Այս բաղադրիչները աշխատում են **փակ պղպջակների միջոցով**. նոր ներմուծված TI‑ն ավտոմատ կերպով չի ազդում գրաֆի վերականգնելու վրա, որը իր հերթով ազդում է հաջորդ պատասխանի վրա:

---

## 3. Չափական կառուցվածք

Ստորև ներկայացված է վերին Mermaid‑դիագրամը, որը ցույց է տալիս տվյալների հոսքը սպառնալիք‑ինտելեկտի ներմուծումից մինչև պատասխանի տրամադրման։

```mermaid
flowchart LR
    subgraph "Սպառնալիքների տեղեկատվական շերտ"
        TI["\"Կենդանի սպառնալիքների աղբյուր\""] -->|Ներմուծում| Parser["\"Վերլուծիչ և նորմալիզատոր\""]
    end

    subgraph "Գեղագործ գրաֆիկ շերտ"
        Parser -->|Բարձրացում| KG["\"Դինամիկ գրաֆ\""]
        Policies["\"Քաղաքականություն և ապագայի պահեստ\""] -->|Կապ| KG
    end

    subgraph "RAG շարժիչ"
        Query["\"Հարցաշարի հրամայակ\""] -->|Վերադարձ| Retriever["\"Գրաֆի վերաբերի\""]
        Retriever -->|Թոփ‑K հանգույցներ| LLM["\"Ստեղծող LLM\""]
        LLM -->|Պատասխան կազմել| Answer["\"Կոնտեքստային պատասխան\""]
    end

    Answer -->|Հրապարակում| Dashboard["\"Համապատասխանության կառավարման պլատֆորմ\""]
    Answer -->|Աուդիտ գրանցում| Audit["\"Անփոփոխ աուդիտի ճանապարհ\""]
```

### 3.1. Սպառնալիքների ինֆորմացիայի ներմուծում

* **Աղբյուրներ** – NVD, MITRE ATT&CK, vendor‑specific խորհրդատուներ և ձեր սեփական հոսքեր։
* **Վերլուծիչ** – Ընթացիկ տարբերակների միավորումու մի շարք **TI‑ոնտոլոգիա** (`ti:Vulnerability`, `ti:ThreatActor`)։
* **Սկորինգ** – Կցում **ռիսկի գնահատում**, հիմնված CVSS‑ի, բացիակտիվության և բիզնեսում համապատասխանության վրա:

### 3.2. Գեղագործ գրաֆիկի բարձրացում

* Հանգույցները ներկայացնում են **պոլիսիի կլաուզներ**, **ապացույցների ակտիվներ**, **համակարգեր**, **վերոշուտչություններ**, **սպառնալիքների տեխնիկաներ**։
* Նետերը պատկերում են `covers`, `mitigates`, `impactedBy`հարաբերությունները։
* **Տարբերակերում** – Յուրաքանչյուր փոփոխություն (պոլիսի թարմացում, նոր ապացույց, նոր TI‑գումար) ձևավորում է նոր գրաֆիկ փդաստիփականություն, ինչը թույլ է տալիս կատարել **ժամանակ‑անցակ հարցում** աուդիտի համար:

### 3.3. Retrieval‑Augmented Generation

1. **Հարցման** – Հարցաշարի դաշտը դարձնում է բնական լեզվի հարցում (օրինակ՝ «Նկարագրեք, թե ինչպես մենք պաշտպանության ենք ապահովում ռանսոմվեյրների դեմ, որոնք նպատակակետում են Windows‑սերվերներ»)։
2. **Retriever** – Կատարում է **գրաֆիկ հարցում**՝ գտնել քաղաքականություն, որը `mitigates` համապատասխան `ti:ThreatTechnique`, և վերցնել նորագրված ապացույցները։
3. **LLM** – Ստանում է սովորած հանգույցները համադրված, պատրաստի պատասխանը, որտեղ՝  
   * նշված են ճիշտ պոլիսիի կլաուզն և ապացույցի ID,  
   * հղված են ընթացիկ CVE‑ները կամ սպառնալիք‑տեխնիկաները՝ ցույց տալով CVSS‑ի գնահատումը։
4. **Post‑processor** – Գործում է տարբեր ձևաչափի (markdown, PDF) մեջ, կիրառելով **նվիառուսյան ֆիլիերվեր** (օրինակ՝ ներքին IP‑ների խմբագրում)։

---

## 4. ARC-ի ներդրում Procurize-ում

Procurize-ը արդեն ունի կենտրոնական պահեստ, խնդիրների բաժանարար և ինտեգրման պինձակներ։ ARC-ն ներդնելու համար.

| Քայլ | Գործողություն | Գործիքներ / API‑ներ |
|------|--------------|---------------------|
| 1 | **Թամադրեն TI‑հոսքեր** | Օգտագործելով Procurize `Integration SDK`‑ը՝ գրանցել webhook‑ները NVD եւ ATT&CK-ի համար |
| 2 | **Ստեղծել Գրաֆիկ DB** | Դրոշակել Neo4j (կամ Amazon Neptune) որպես կառավարվող ծառայություն, բացել GraphQL endpoint‑ը Retriever‑ի համար |
| 3 | **Ստեղծել Բարձրացման աշխատանքներ** | Սկսել երեկոյան աշխատանքներ, որոնք վերլուծում են TI‑ն, թարմացնում գրաֆը և նշում հանգույցները `last_updated`‑ով |
| 4 | **Կազմել RAG մոդելը** | Օգտագործել OpenAI `gpt‑4o‑r` Retrieval Plugin‑ը, կամ Այբ մեկ LLaMA‑2‑ը LangChain‑ի հետ |
| 5 | **Անհատականացնել Հայրարքի UI‑ն** | Ավելացնել “Generate AI Answer” կոճակ, որը գործարկում է RAG աշխատանքը և ցույց է տալիս նախադիտումների պատուհան |
| 6 | **Աուդիտը գրանցում** | Գրանցել գեներացված պատասխանը, վերածված հանգույցների ID‑ները և TI‑սեքվիքն ըստ Procurize‑ի անփոփոխ գրանշանների (օր. AWS QLDB) |

---

## 5. Անվտանգություն և կարգապահություն

### 5.1. Տվյալների անձնականություն

* **Zero‑Knowledge Retrieval** – LLM-ը չի տեսնում կոնկրետ ապացույցի ֆայլերը, միայն պատրաստված ամփոփված տվյալները (hash, մետադաշտեր) անցնում են մոդելին։
* **Output Filtering** – Դիտակային կանոնային համակարգը հանահայտում է PII‑ները և ներքին իդենտիֆիկատները, նախքան պատասխանը հասնել խնդրողին։

### 5.2. Բացատրելիություն

* Յուրաքանչյուր պատասխանի հետ **հղում**՝  
  * **Պոլիսի կլաուզ** – ID, վերջին տարբերակը  
  * **Ապացույց** – Պայմանագրի հղում, տարբերակի hash  
  * **TI‑կոնտեքստ** – CVE ID, սիցսիուսը, հրատարակման ամսաթիվ  

Օգտվողները կարող են սեղմել ցանկացած տարր, որպեսզի տեսնեն համապատասխան փաստաթուղթը, որը բավարարում է **Explainable AI**‑ի առաջնահերթություններին։

### 5.3. Փոփոխությունների կառավարում

Գրաֆիկը տարբերակված հաշվարկով, բացատուում է **փոփոխությունների ազդեցության վերլուծություն**՝

* Երբ պոլիսը թարմացվում է (օրինակ՝ նոր **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** կարգավիճակ), համակարգը ავტომատիկ կերպով հայտնաբերում է բոլոր հարցաշարների դաշտերը, որոնք հղում են այդ կլաուզին։
* Այդ դաշտերը նշվում են **վերագործում**, որպեսզի կարգապահի գրադարանն երբեք չսքսեակնի:

---

## 6. Իրական ազդեցություն – ROI-ի համարած

| Րուցանիշ | Ձեռնարկի պրոցես | ARC‑ի պրոցես |
|----------|----------------|--------------|
| Մի հարցաշարի միջին ժամն | 12 րոպե | 1,5 րոպե |
| Մարդու սխալի տոկոսը (խարեցված ապացույց) | ~8 % | <1 % |
| Աուդիտի խնդիրների թիվը (կոնտեքստի պակաս) | 4/տարի | 0 |
| Նոր CVE‑ի ներառման ժամանակ (օրինակ՝ CVE‑2025‑9876) | 3‑5 օր | <30 վայրկյան |
| Կրկնակի կարգապահական չափաչափների կագուցում | SOC 2, ISO 27001 | SOC 2, ISO 27001, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**, **[PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)**, HIPAA (պարտադիր) |

Միջին չափի SaaS ընկերության համար, որն հիվանդում է **200 հարցաշար** քառամյակ, ARC-ը կհաշվարկի **≈400 ժամ** ձեռքի աշխատանքների, ինչը փոխարկվում է **≈120 000 $** (դրոհ 300 $/ժամ)։ Բարձր վստահություն նաև կկարճատուցի վաճառքի բանալիները, հնարավորինս 5‑10 % ARR աճում:

---

## 7. 30‑Օրվա ներդրման պլան

| Օր | Շյուրի |
|----|--------|
| 1‑5 | **Պահանջների աշխատանք** – Սահմանել կարևոր հարցաշարների դասակարգերը, գոյություն ունեցող քաղաքականության ակտիվները և նախընտրելի TI‑հոսքերը |
| 6‑10 | **Ինֆրաստրուկտուրայի տեղադրություն** – Պատրաստել կառավարված գրաֆիկ, ստեղծել անվտանգ TI‑ինտեգրացիա (օգտագործելով Procurize‑ի գաղտնիքների կառավարիչը) |
| 11‑15 | **Տվյալների մոդելինգ** – Կապել պոլիսիի կլաուզները `compliance:Control` հանգույցների, կապել ապացույցները `compliance:Evidence` |
| 16‑20 | **RAG‑պրոտոտիպ** – Կառուցել պարզ LangChain‑չափը, որը վերցնում է գրաֆի հանգույցները և զանգում LLM‑ին, թեստավորում 5 օրինակային հարցերը |
| 21‑25 | **UI‑ինտեգրավում** – Ավելացնել “AI Generate” կոճակ Procurize‑ի հարցաշարի խմբագրիչում, ներդնել հղումների պանել |
| 26‑30 | **Պիլոտ‑առաջարկ և ակնկալիք** – Գործարկել աշխատանքը իրական գնորդների հարցերով, հավաքել հետադարձ կապ, հարմարեցնել վերականգնման գնահատումը և հաստատել աուդիտը |

Պիլոտից հետո, ընդլայնել ARC‑ը բոլոր հարցաշարների տիպերի վրա (SOC 2, ISO 27001, GDPR, PCI‑DSS) և սկսեք KPI‑ների չափաչափը:

---

## 8. Հաջորդ բարելավումներ

* **Ֆեդերալացված սպառնալիք** – Արդյունավետ ինտեգրացնել ներքին SIEM‑ի տեղեկամթերքներով արտաքին միջանցքերը՝ ստեղծելու «կազմակերպության‑սովորական» ռիսկի կոնտեքստ |
* **Մարզիչ‑սովորող ցիկլ** – Բարելավել LLM‑ը՝ օգնելի հետ վերլուծողներին՝ վարկավորելով պատասխանում, որոնք ստացվում են դրական աուդիտների հետ, այնպես որ ձևավորենք ավելի լավ բանավորություն և մատուցվածություն |
* **Բազմալեզու աջակցություն** – Վերբեռնել թարգմանիչ շերտը (օրինակ՝ Azure Cognitive Services)՝ ավտոմատ կերպով տեղադրում պատասխանները բացառիկ հաճախորդների համար, պահպանելով ապացույցի ամբողջականությունը |
* **Zero‑Knowledge Proofs** – Ապագա փոքռում տալ կրիպտոգրագրաֆիկ ապացույց, որը ցուցադրում է, որ պատասխանը բերում նոր տեղեկություններին առանց չպակատվություն տալու կոնկրետ տվյալները |

---

## 9. Եզրակացություն

Ադապտիվ ռիսկի կոնտեքստավորումը կընդգալեցնի հավասարեցման աղբյուրների (աստիճանված ռիսկի և պատմվածակիր) տարածների և գեներատիվ AI‑ի միջև կապը, միմյանց լրացնելով անսխալ, լիովին աուդիտավորելի և կարգապահական տեղեկատվություն։ Այսպիսի միավորելով `Live TI Feed`‑ը, `Dynamic KG`‑ը և `RAG Engine`‑ը, կազմակերպությունները կարող են․

* Արտածել **ճշգրիտ, թարմացված** հարցաշարի պատասխաններ ազդակոնակական դերերով։
* Կառել **բնութագրված, անփոփոխ** ապացույցների պակտորան։
* Ադցնել վաճառքի ընթացքը և նվազեցնել կարգապահական ծախսերը։

ARC‑ի ներդրումը Procurize‑ում ներկայումս ներկայացվում է իրական ROI‑ով՝ բարձրող եկամուտ, նվազող սխալի տոկոս՝ և գերազանցող բաժանների արձագանքումները։  

---

## Հղումներ

- [AWS QLDB – Անփոփոխ գրանցման համակարգը](https://aws.amazon.com/qldb/)