
# ԱԻ‑ի կողմից վարած կոնտեքստուալ հանրակտվածության գնահատման համակարգ իրական‑ժամանակի վաճառողների հարցաթերթիկների պատասխանների համար

Վաճառողի անվտանգության հարցաթերթիկները արդիական ժամանցում դարձավ արձակիչը SaaS‑ի վաճառքի ցիկլերում: Ավանդակ գնահատման մոդելները հիմնված են վիճակագրական ստրիտակների վրա, ձեռնարկողական ապստամբության հավաքագրում և պարբերական հետազոտությունների վրա՝ գործընթացներ, որոնք դանդաղ, սխալների ենթակա և չեն կարող արձակել արագ փոփոխվող վաճառողի անվտանգության դրույթը:

Մոտենում ենք **ԱԻ‑ի կողմից վարած կոնտեքստուալ հանրակտվածության գնահատման համակարգին (CRSE)**, նորագոյն լուծմանը, որը իրական ժամանակում գնահատում է յուրաքանչյուր հարցաթերթիկի պատասխան, միավորում է այն չհակաբաց գրանցված գիտելիքների գրաֆի հետ և ներկայացնում է դինամիկ, ապրվող վստահության գնահատում: Համակարգը ոչ միայն պատասխանում է “Այս վաճառողը անվտանգ է?” հարցին, այլև բացատրում է **որտեղից** փոխվեց գնահատումը, ներկայացնելով գործող շտկման քայլերը:

Այս հոդվածում մենք կներկայացնենք.

1. Պարևորք չորեքչր ճիշտը և ինչու անհրաժեշտ է նոր մոտեցում:  
2. Ներկայացնելով CRSE‑ի հիմնական կառուցվածքը, նկարագրված Mermaid‑ի գրաֆիկով:  
3. Նկարագրող յուրաքանչյուր բաղադրիչ՝ տվյալների ներածում, ֆեդերացված ուսում, գեներատիվ ապստամբության համերգում և գնահատման տրամաբանություն:  
4. Ցույց տալ համակարգի ինտեգրումը գոյատևող գուցորների աշխատանքներում և CI/CD շղթայում:  
5. Քննարկել անվտանգության, գաղտնիության և համատեղելիության նկատառումները (Zero‑Knowledge Proofs, տարբերակամ դարձվածք, և այլն):  
6. Նախագծել ճանապարհկի պլան՝ համակարգի ընդարձակումը բազմա‑գաղաթում, բազմալեզու և բազմակարգադաշտային շրջանակներում:

---

## 1. Ինչու ավանդակ գնահատումը պակասում է

| Սահմանափակում | Արդյունք |
|---------------|----------|
| **Վիճակագրական ստրիտակներ** | Գնահատումները դառնում են հին, երբ նոր վնասկինոտություն հայտնվում է: |
| **Ձեռնարկողական ապաստամբության հավաքագրում** | Մարդական սխալներ և ժամանակի ծախսում բարձրացնում են ոչ-կամելով պատասխանների ռիսկը: |
| **Միայն պարբերական հետաքննություն** | Գծեր audit‑ների միջև անկատարում են, թույլ տալով ռիսկի հավաքացումը: |
| **Միաչափ քաշի մեխանիզմ** | Տարբեր բիզնես միավորները (օրինակ՝ ֆինանսներ vs ինժեներություն) ունեն տարբեր ռիսկի տակ մնացում, որոնք վիճակագրական քաշերը չեն կարող պատկերացնել: |

Այս խնդիրները արտահայտվում են ավելի երկար վաճառքի ցիկլում, բարձր օժանդակ ռիսկ և բացված եկամուտների հնարավորություններ: Կազմակերպությունները պետք է կառավարման համակարգ լինի, որը **շարունակաբար սովորում** նոր տվյալներից, **կոնտեքստավորում** յուրաքանչյուր պատասխանը և **հատենում** բարձրագույնը՝ պարզաբանումի վստահության գնահատումը:

---

## 2. Լրիվ կառուցվածքի ակնարկ

Ստորև ներկայացված է CRSE‑ի պբլիկացված տեսք: Դիագրամը օգտագործում է Mermaid‑ի ուղեցույց, որն հնարավոր է Hugo‑ի կողմից ավտոմատ կերպով renders, եթե `mermaid` shortcode‑ը միացրած է:

```mermaid
graph TD
    A["Մուտքագրված հարցաթերթիկի պատասխան"] --> B["Նախապատրաստում և նորմալիզացիա"]
    B --> C["Ֆեդերացված գիտելիքների գրաֆի ավելացում"]
    C --> D["Գեներատիվ ապստամբության համերգ"]
    D --> E["Կոնտեքստուալ հանրակտվածության գնահատում"]
    E --> F["Գերադասի վահանակ և API"]
    C --> G["իրական‑ժամանակի սպառնալիքի ինտելեկտի լրացում"]
    G --> E
    D --> H["Explainable AI փաստաթուղթ"]
    H --> F
```

*Պարունակությունները ամրակպտված են՝ ըստ Mermaid‑ի պահանջների*:  

Պրոցեսը կարելի է բաժանել **չորս** տրամաբանական շերտերի:

1. **Ներածում և նորմալիզացիա** – բյուրեղում է ազատ տեքստի պատասխանները, կառավարում է դրանք կանոնաշարական սխեմային, դուրս է բերում կետերը:  
2. **Ավելացում** – միացնում են բացված տվյալները ֆեդերացված գիտելիքների գրաֆի (FKG) հետ, որը հավաքում են հանրակտված վնասկինոտների լրացումների, վաճառողի տվյալներ, և ներքին ռիսկի տվյալները:  
3. **Ապստամբության համերգ** – Retrieval‑Augmented Generation (RAG) մոդուլը ստեղծում է համակողմանի, ակնթարթային ապստամբության պալատներ, կցված տվյալների աղբյուրին:  
4. **Գնահատում և բացատրություն** – GNN‑բազմապատկված գնահատման համակարգը հաշվարկում է թվային վստահության գնահատում, և LLM‑ը գեներացնում է ին​​չւրու սըաղսպսնի պատիվ:  

---

## 3. Բաղադրիչների մանրամասնություն

### 3.1 Ներածում և նորմալիզացիա

* **Սխեմային քարտեզավորում** – համակարգը օգտագործում է YAML‑աշարապատված հարցաթերթիկի սխեմա, որն կապում է յուրաքանչյուր հարցը **ոնտոլոգիայի տերմին**‑ի (օրինակ՝ `ISO27001:AccessControl:Logical`):  
* **Կետի ենթակա դուրս բերել** – թեք‑կոնֆիգուրացիոն անվանվածին (NER) դուրս բերում են ակտիվները, ամպային տարածաշրջանները և վերահսկման նույնականացումներ:  
* **Տարբերակների կառավարում** – բոլոր չկայքված պատասխանները պահվում են Git‑Ops պահոցում, թույլ տալով անփոփոխ աուդիտի մեջք և հեշտ վերականգնում:  

### 3.2 Ֆեդերացված գիտելիքների գրաֆի ավելացում

**Ֆեդերացված գիտելիքների գրաֆ (FKG)** միանում է շատ տվյալների հանգույցներ.

| Սկզբակ | Օրինակային տվյալ |
|--------|-------------------|
| **Ահամճառարական CVE լրացումներ** | Վարվելեց վնասկինոտներ, որոնք ազդեց ունեն վաճառողի ծրագրային հարթակին: |
| **Վաճառողի տվյալները** | **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** Type II հաշվետվություններ, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** սերտիփիկատներ, պեն‑թեստի արդյունքներ: |
| **Ներքին ռիսկի ազդակներ** | Նախորդ դեպքերի տիկտներ, SIEM‑ի մասին տեղեկություններ, ծածկագրի կոնֆիգուրացիայի տվյալներ: |
| **Երրորդ կողմի սպառնալիքի ինտելեկտ** | MITRE ATT&CK-ի քարտեզագրումներ, մուգ‑ցանցի խոսքեր: |

FKG‑ը կառուցված է **գրաֆիկա նյուրհանների (GNN)** վրա, որոնք սովորում են կապերը երկու միավորների միջև (օրինակ՝ “սերվիս X կախված է գրադարան Y”): Ֆեդերացված ուսում աշխատում է անծանոթ (federated) ռեժիմով, որտեղ յուրաքանչյուր տվյալի միավոր սովորում է տեղական ընդհանրական ենթագրաֆի վրա և փոխանցում է միայն քաշերի թարմացումները՝ անվտանգության գաղտնիությունը պահպանելով:

### 3.3 Գեներատիվ ապստամբության համերգ

Երբ հարցաթերթիկի պատասխանը հղում է վերահսկելի, համակարգը ինքնաբար էտնված տվյալները FKG‑ից վերցնում և վերամշակի համակողմանի պատմական: Սա իրականացվում է **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** հանգույցով.

1. **Retriever** – ցանցային վեկտորների որոնում (FAISS) գտնում է վերին‑k փաստաթղթեր համապատասխան հարցին:  
2. **Generator** – մանրակշիռ LLM (օրինակ՝ LLaMA‑2‑13B) գեներացնում 2‑3 պարբերության ապստամբություն, տեղադրում սիթատները Markdown‑ի ոտքային ձևաչափում:  

Գեներացված ապստամբությունը **կրկատսկում է կրիպտոգրաֆիկությամբ**՝ մասնավոր բանալիով, որը կապված է կազմակերպության ինքնության հետ, թույլատրվելով հետագա ստուգում:

### 3.4 Կոնտեքստուալ հանրակտվածության գնահատում

Գնահատման համակարգը միավորում է **սահմանված համաձգման չափանիշները** և **դինամիկ ռիսկի ազդակները**.

\[
Score = \sigma\Bigl( \alpha \cdot C_{static} + \beta \cdot R_{dynamic} + \gamma \cdot P_{policy\ drift} \Bigr)
\]

* `C_static` – համապատասխանության ստուգվածության ամբողջականություն (0‑1)  
* `R_dynamic` – իրական‑ժամանի ռիսկի գործոն, ստացված FKG‑ից (օրինակ՝ վերջին CVE-ի ծանրությունը, ակտիվ սպառնալիքի հավանականություն)  
* `P_policy drift` – շրանջչի հայտնաբերման հանգույց, որն նշում է տարբերություն հայտարարության և իրական վարքի միջև  
* `α, β, γ` – քաշերը, որոնք կարգավորվում են ըստ բիզնես միավորների  
* `σ` – սիգմոիդ ֆունկցիա, սահմանելով վերջնական գնահատումը 0‑ից 10:

Համակարգը նաև թողարկում է **հաստատունություն միջև միջակայք**՝ համապատասխանության գաղտնիքի տվյալներին հասցված տարբերակամ դարձվածքի լուսավորված ծանրաբեռնվածություն, որպեսզի գնահատումը չի կարող օգտագործվել գաղտնի տվյալների բացահայտման համար:

### 3.5 Explainable AI փաստաթուղթ

Առանձին LLM, որը ազատվում է կոդի, գեներավորված ապստամբություն, և հաշվարկված գնահատում, գեներացնում է **մարդու‑հասկանալի թեքստ**.

> “Ձեր պատասխանն ընդգրկում է, որ բազմակիր մատչելիության աղյուսակ (MFA) կիրառվում է բոլոր ադմինիստրատորների համար: Սակայն, վերջին CVE‑2024‑12345, որը ազդում է SSO‑ի պրովայդերի վրա, նվազեցնում է վստահության այս կառավարումի: Մենք առաջարկում ենք նորից պտտել SSO‑ի գաղտնիքը և ստուգել MFA‑ի կիրողությունը: Ընթացիկ վստահության գնահատում **7.4 / 10** (±0.3):”

Այս փաստաթուղթն կցվում է API-ի պատասխանին և կարելի է ցուցադրու լիովին գնումների պորտալիում:

---

## 4. Ինտեգրում գոյատևող աշխատանքային հոսքերում

### 4.1 API‑առաջին դիզայն

Համակարգը թողարկում է **RESTful API** և **GraphQL endpoint**.

* ուղարկում է անձևի հարցաթերթիկի պատասխանները (`POST /responses`)  
* տրամադրում է վերջին գնահատումը (`GET /score/{vendorId}`)  
* բերում է բացատրական փաստաթուղթը (`GET /explanation/{vendorId}`)  

Նույնացում օթիք  **OAuth 2.0**‑ով, `client‑certificate`‑ի աջակցությամբ զրո‑հավատարմության միջավայրում:

### 4.2 CI/CD Hook

Ժամանակակից DevOps սահմաններում, անվտանգության հարցաթերթիկները պետք է թարմացվեն յուրաքանչյուր նոր ֆունկցիայի օգտագործումից: Ավելացնելով կարճ **GitHub Action**, որը կանչում է `/responses` endpoint‑ը յուրաքանչյուր թողարկման հետո, գնահատումը ավտոմատ կերպով թարմացվում է, ակնհայտ թողնում է արդարագին որոշում:

```yaml
name: Refresh Vendor Score
on:
  push:
    branches: [ main ]
jobs:
  update-score:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Submit questionnaire snapshot
        run: |
          curl -X POST https://api.procurize.ai/score \
            -H "Authorization: Bearer ${{ secrets.API_TOKEN }}" \
            -F "vendorId=${{ secrets.VENDOR_ID }}" \
            -F "file=@./questionnaire.yaml"
```

### 4.3 Վահանակի տեղադրում

Մի փոքր **JavaScript վիջեթ** կարող է ներդրվել ցանկացած վստահություն էջում: Այն պահում է գնահատումը, պատկերում է այն գագաթի տեսքով և ցուցադրում է Explainable AI‑ի փաստաթուղթը կողքի մոտեցող շքուներում:

```html
<div id="crse-widget" data-vendor="acme-inc"></div>
<script src="https://cdn.procurize.ai/crse-widget.js"></script>
```

Վիջեթը ամբողջովին **ստիգածված** է՝ գույները կարմրաշարն են հսկողության՝ հարթության հետ համատեղելի:

---

## 5. Անվտանգություն, գաղտնիություն և համատեղելիություն

| Խնդիր | Դեպի լուծում |
|--------|---------------|
| **Տվյալների գ leak** | Բոլոր անակնկալները ներառված են `AES‑256‑GCM`‑ով գաղտնագրված: |
| **Փոփոխություն** | Ապստամբության հատվածները ազդակված են `ECDSA P‑256`‑ով: |
| **Գաղտնիություն** | Ֆեդերացված ուսումը բաժանում է միայն մոդելը համար՝ Gradient‑ների բաժնակի դրսևորում, իսկ տարբերակամ դարձվածքը ավելացնում է հաշվարկված Լապլասյան խճճան: |
| **Կանոնավորություն** | Համակարգը **[GDPR](https://gdpr.eu/)**‑ին համապատասխանող է՝ տվյալների ենթարածիկները կարող են խնդրել փոփոխություն՝ հատուկ endpoint‑ի միջոցով: |
| **Zero‑Knowledge Proof** | Երբ վաճառողը ցանկանում է ապացուցել համապատասխանությունը բացահայտելով ամբողջական ապստամբություն, ZKP‑ի շրջանականությունը վավերացնում է գնահատումը՝ ոչ բացահայտելով ներքին տվյալները: |

---

## 6. Համակարգի ընդլայնում

1. **Բազմա‑աչամակների աջակցում** – միացումի համար Cloud‑ի հատուկ Metadata API‑ները (AWS Config, Azure Policy)՝ և բարձրացնող FKG‑ին՝ ինֆրակտրուկչուր‑as‑Code‑ի ազդակներ:  
2. **Բազմալեզու նորմալիզացիա** – կերպառված NER մոդելները (սպաներեն, մանդարին) և օնտոլոգիայի տերմինների թարգմանությունը՝ LLM‑ի կոնտեքստուալ:  
3. **Միջակազմի կարգավորում** – կառավարիչի օնտոլոգիայի շերտը, որը միավորում է ISO 27001‑ը SOC‑2, PCI‑DSS և GDPR‑ի հոդվածների հետ, թույլատրում՝ մեկ պատասխանով բավարարում բազմաթիվ շրջանակների պահանջները:  
4. **Ինքնաշխատող ցիկլ** – երբ drift detection‑ը նշում է տարբերություն, ավտոմատ կերպով գործարկում է **remediation playbook** (օրինակ՝ բացում Jira‑տոմս, ուղարկում Slack‑հաղորդագրություն):  

---

## 7. Իրական արդյունքները

| Ցույցանիշ | Նախևառավոտ CRSE | Նախագծում CRSE | Բարելավման տոկոս |
|----------|-------------------|----------------|-----------------|
| Հարցաթերթիկի միջին վերամշակման ժամանակ | 14 օր | 2 օր | **86 % արագացում** |
| Ձեռնարկողական ապստամբության վերանայում | 12 ժամ/կնիվ | 1.5 ժամ/կնիվ | **87 % նվազում** |
| Վստահության գնահատման փոփոխականություն (σ) | 1.2 | 0.3 | **75 % ավելին** |
| Սխալ ռիսկի շղթա | 23/ամիս | 4/ամիս | **83 % պակաս** |

Առաջին կիրառողները զեկուցում են **ավելի կարճ վաճառքի ժամկետներ**, **ավելացված հաղթանակների տոկոս**, և **նվազեցրած audit‑ի հազարավորություններ**:

---

## 8. Ինչպե՞ս սկսել

1. **Սպասարկեք համակարգը** – տեղադրեք պաշտոնական Docker‑compose stack‑ը կամ օգտագործեք SaaS‑ի կառավարում:  
2. **Սահմանեք Ձեր հարցաթերթիկի սխեման** – արտածեք առկա ձևերը YAML‑ի ձևաչափում, ինչպես նկարագրված է փաստաթղԹերում:  
3. **Միացրեք տվյալների աղբյուրները** – միացրեք հանրակտված CVE‑ի լրացման, ներբեռնեք ձեր **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** ամպերի PDF‑ը, և նշեք ներքին SIEM‑ի լրացմանը:  
4. **ՈՒսումն կատարել Federated GNN‑ը** – հետևեք արագ‑սկզբնախաղի script‑ին; ստանդարտ hyparameter‑ները բավական են միջին‑չափի SaaS‑ի համար:  
5. **Ինտեգրել API‑ն** – ավելացնել webhook‑երը գնումների պորտալում, որպեսզի անհրաժեշտության դեպքում փոփոխվեն գնահատումները:  

30 րոպեների proof‑of‑concept‑ը կարելի է ավարտել օգտագործելով **sample dataset**‑ը, որը ընդգրկված է բաց‑կոդված տարբերակում:

---

## 9. Եզրակացություն

**ԱԻ‑ի կողմից վարած կոնտեքստուալ հանրակտվածության գնահատման համակարգ** աղիքում փոխարինում է անցկադրված, ձեռնարկողական հարցաթերթիկերի գնահատումը՝ օրինաչափ, տվյալներով լի, և բացատրելի համակարգի միջոցով: Միացնելով ֆեդերացված գիտելիքների գրաֆ, գեներատիվ ապստամբության համերգ, եւ GNN‑բաղադրիչների գնահատում, այն առաջարկում է իրական‑ժամանակի, վստահելի ընկալում, որը կարգավորվում է այսօրվա արագ ռիսկի ներկայացումից:  

Կազմակերպությունները, ովքեր ընդունում են CRSE‑ը, ձեռք են բերել մրցակցային առավելություն՝ արագված գործակա ավարտ, նվազեցված համաձայնեցման ծախս, և թափանցիկ վստահության փաստաբան, որը պետք է հաճախորդները կարող են իսկապես ստուգել իրենց պայմաններում։