
# AI‑չափված ապացույցների կյանքի‑ցիկլի կառավարում իրական‑ժամանակ անվտանգության հարցաթերթիկների ավտոմատացման համար

Անվտանգության հարցաթերթիկները, մատակարարների ռիսկերի գնահատումները և համապատասխանության աուդիտները ունեն ընդհանուր իսկավորություն՝ **ապաստոցի**: Ընկերությունները պետք է գտնեն ճիշտ փաստաթուղթը, ստուգեն նրա թարմությունը, համոզվեն, որ այն համապատասխան է կարգավորող համակարգերին, և վերջում կցեն այն հարցաթերթիկի պատասխանին: Պարամետրաբար, այս աշխատանքը գործնական, սխալ‑բարդումից սառեցված և թեուարված է:

Հաջորդ սերնդի համապատասխանության հարթակները, որոնք ներկայացնում են **Procurize**, անցնում են «փաստաթղթի պահոց» փուլից դեպի **AI‑չափված ապացույցների կյանքի‑ցիկլ**: Այս մոդելում ապաստոցը այլևս՝ չչպինված ֆայլ չէ, այլ՝ կենդանի միավոր, որն ավտոմատ կերպով **բոլորված, բարելավված, տարբերակված և ծագումնաբանված** է: Արդյունքում ստանում ենք իրական‑ժամանակ, աուդիտողունի աղբյուր՝ որը ապահովում է արագ, ճշգրիտ հարցաթերթիկների պատասխանները:

> **Հիմնարար դասընթաց:** Ապաստոցի որպես դինամիկ տվյալի օբյեկտ տրելով և օգտագործելով գեներատիվ AI, դուք կարող եք նվազեցնել հարցաթերթիկների պատասխանի ծայրակետը մինչև 70 %՝ պահպանելով հաստատված աուդիտ‑ծրագիրը:

---

## 1. Ե՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞՞? 1. Ինչո՞ւ պետք է ապաստոցի օգտագործում ունենալ կյանքի‑ցիկլ

| Սակղաձին իրականություն | AI‑չափված ապաստոցի կյանքի‑ցիկլ |
|----------------------|-------------------------------|
| **Ստատիկ թափոններ** – PDF‑ներ, սկրինշոտներ, տողմանակների հատվածները տեղադրվում են ձեռքով: | **Կտիվ միավորներ** – Ապաստոցները պահվում են կառուցվածքային միավորների տեսքով, թագված մետատվյալներով (ստեղծման ամսաթիվ, աղբյուր համակարգ, կապված կառավարման մաս): |
| **Ձեռքով տարբերակումը** – Թղմերը հիմնված են անվանումների կանոնների վրա (`v1`, `v2`): | **Ավտոմատ տարբերակումը** – Ամեն փոփոխությունը ստեղծում է նոր անփոփոխ հանգույց՝ ծագումնաբանության հաշվառման մեջ: |
| **Չինչպե‑ծագում** – Ա աուդիտորդները շահում են քննադատել ծագումն ու իսկավորությունը: | **Կրիպտոգրաֆիկ ծագում** – Հաշվարկված ID‑ներ, թվային ստորագրություններ և blockchain‑պատվիֆ‑տեղանիշ գրանցում՝ հաստատող իսկավորությունը: |
| **Ֆրագմենտային դուրսբերում** – Օրինակված որոնում՝ ֆայլերի բաժիններում, տիկեթների համակարգերում, ամպային պահեստում: | **Միասին գրաֆի հարցում** – Գիտելիքի գրաֆը միացնում է ապաստոցները քաղաքականությունների, կառավարման եւ հարցաթերթիկների կետերին՝ միանգամից մատչելի դարձնելու համար: |

Կենսագրաֆի հասկացությունը ուղղում է այս բացերը՝ **կաղապարելով հանգույցը**. ապաստոցների – գեներում → բարելավում → պահոց → ստուգում → վերահավաք:

---

## 2. Ապաստոցների կյանքի‑ցիկլի շարժիչի հիմնական բաղադրիչները

### 2.1 Ղէպորումը (Capture Layer)

- **RPA/Connector բոտեր** ավտոմատ կերպով բերում են լոգեր, կազմաձևի պահոցներ, թեստի զեկույցներ և երրորդ‑կողմի վկայագրություններ:
- **Բազմադաշտ ներգրավում** աջակցում է PDF‑ներին, թվաթղթերին, պատկերներին և նույնիսկ տեսախցիկների UI‑նavigations‑ների տեսագրութիւններին:
- **Մետատվյալների հանման** OCR‑ի և LLM‑ի հիման վրա կատարում են վերնագրերը՝ պիտակավորելով արկղերին (օրինակ՝ [NIST 800‑53 SC‑7](https://www.nist.gov/cyberframework)):

### 2.2 Բարելավման շերտ (Enrichment Layer)

- **LLM‑բազմացված ամփոփում** ստեղծում է 200‑բառանոց ապացույցների պատմություն, որը անվանում է «ինչ, երբ, որտեղ, ինչու»:
- **Սեմանտիկ պիտակավորում** ավելացնում է օնտոլոգիական պիտակներ (`DataEncryption`, `IncidentResponse`) որոնք համընկնում են ներքին քաղաքականության բառարանների հետ:
- **Ռիսկի գնահատում** կցում է վստահության կոեֆիցիան՝ հիմնված աղբյուրի հիստորիայի ու թարմության վրա:

### 2.3 Ծագումնաբանության հաշվառում (Provenance Ledger)

- Ամեն ապաստոցի հանգույցը ստանում է **UUID**, որը բաղկացած է SHA‑256 հեշից՝ նյութի և մետատվյալների վրա:
- **Արդարադատվելու‑սահմանափակ** մատյանները գրանցում են բոլոր գործողությունները (ստեղծում, թարմացում, չպատշաճ) ժամանակակոդերի, գործaðների ID‑ների և թվային ստորագրությունների հետ:
- **Zero‑knowledge proofs** կարող են հաստատել, որ ապաստոցը գոյություն ունի որոշ պահին՝ չբացահայտելով իր պարունակությունը, կարգանզի‑ժանգվածային աուդիտների համար:

### 2.4 Գիտելիքի գրաֆի ինտեգրացում (Knowledge Graph Integration)

Ապաստոցների հանգույցները դառնում են **սեմանտիկ գրաֆի** մի մաս, որը կապում է՝

- **Կառավարման** (օրինակ՝ [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.12.4)
- **Հարցաթերթիկների կետերը** (օրինակ՝ «Դուք արդյոք կոդում եք տվյալները իրենց մոտեցումով»)
- **Նախագծեր/Ապրանքներ** (օրինակ՝ «Acme API Gateway»)
- **Կարգավորող պահանջներ** (օրինակ՝ [GDPR](https://gdpr.eu/) Art. 32)

Գրաֆը հնարավորություն է տալիս **մեկսեղանի** անցում սկսելուց սկսած, ճիշտ ապաստոցը ձեռք բերելու, տարբերակված և ծագումնաբանված մանրամասներով:

### 2.5 Ընդունում & Գեների շերտ (Retrieval & Generation Layer)

- **Հիբրիդային Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** բերում է ամենակարևոր ապաստոցների հանգույցները և միմյանցում է գեներատիվ LLM-ի հետ:
- **Պրոմպտերի ձևանմուշներ** համապատասխանաչափված են ապաստոցների պատմությամբ, ռիսկի գնահատումներով և համապատասխանությունների քարտեզով:
- LLM‑ը դուրս է թողնում **AI‑կառուցված պատասխандар**, որոնք ներգում են հեշտ կարդալու համար և միևնույն պահին հաստատում են հայտնաբերված ապաստոցների հանգույցը:

---

## 3. Ճարտարապետական ամփոփում (Mermaid Diagram)

```mermaid
graph LR
  subgraph Capture
    A[Connector բոտեր] -->|բերելով| B[Կադրակված Աղբյուրներ]
  end
  subgraph Enrichment
    B --> C[LLM ամփոփիչ]
    C --> D[Սեմանտիկ պիտակավորիչ]
    D --> E[Ռիսկի գնահատող]
  end
  subgraph Provenance
    E --> F[Հաշվարկի գեներատոր]
    F --> G[Append‑Only հաշվառում]
  end
  subgraph KnowledgeGraph
    G --> H[Ապաստոցի Հանգույց]
    H --> I[Կառավարմանոնտոլոգիա]
    H --> J[Հարցաթերթիկի Կետ]
    H --> K[Ապրանք/Նախագիծ]
  end
  subgraph RetrievalGeneration
    I & J & K --> L[Hybrid RAG Engine]
    L --> M[Պրոմպտի ձևանմուշ]
    M --> N[LLM պատասխանի գեներատոր]
    N --> O[AI‑կառուցված հարցաթերթիկի Պատասխան]
  end
```

Այս գրաֆը ցույց է տալիս **հարցարկից մինչև պատասխանի գեներացիա** ընթացքը, միաժամանակ գիտելիքի գրաֆը ապահովում է երկու‑չափված ցանց, որը աջակցում է ետին հարցումներին և ազդեցության վերլուծությանը:

---

## 4. Ինչպե՞ս ներդնել շարժիչը Procurize-ում

### Քայլ 1. Ստեղծեք ապաստոցի օնտոլոգիա

1. Գրեք **կարգագիտական շրջանակների** ցանկը, որոնք պետք է աջակցեք (օրինակ՝ [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html), [GDPR](https://gdpr.eu/)).
2. Հարցերը եդահակի **կանոնական ID**‑ներ:
3. Ստեղծեք **YAML‑հիմակ սխեմա**, որը գործիքային շերտը կօգտագործի պիտակավորման համար.

```yaml
controls:
  - id: ISO27001:A.12.4
    name: "Logging and Monitoring"
    tags: ["log", "monitor", "SIEM"]
  - id: SOC2:CC6.1
    name: "Encryption at Rest"
    tags: ["encryption", "key‑management"]
```

### Քայլ 2. Դրանցեք Capture Connectors‑ները

Procurize‑ի **SDK**‑ն օգտագործեք՝ գրանցել կապիչներ ամպային API‑ների, CI/CD գծերի և տիկեթների գործիքների համար: Սահմանեք 15‑րակ բեռնվածության պլան՝ ապաստոցների թարմություն ապահովելու համար:

### Քայլ 3. Միացրեք Enrichment ծառայությունները

- Տեղադրեք **LLM micro‑service** (օրին. OpenAI GPT‑4‑turbo) સુરածակեր, ապահովված ժամկետով:
- Պահանջեք պൈփլայնները՝ 
  - **Ամփոփում** → `max_tokens: 250`
  - **Պիտակավորում** → `temperature: 0.0`՝ որակադրված ցանկալում ապահովելու համար:
- Կապի արդյունքները պահեք **PostgreSQL** աղյուսակում, որը լինի ծագումնաբանության հաշվառման գավառը:

### Քաջ 4. Ակտիվացրեք Provenance Ledger‑ը

- Ընտրեք **blockchain‑նման** հարթություն (օրին. Hyperledger Fabric) կամ ընդհատված **Append‑Only** նշանակություն ամպային տվյալագրում:
- Կազմեք **Թվային ստորագրություն**՝ օգտագործելով կազմակերպության PKI‑ն:
- Գործարկել REST‑endpoint `/evidence/{id}/history` աուդիտի համար:

### Քաջ 5. Ինտեգրիրե Knowledge Graph‑ը

- Տեղադրեք **Neo4j** կամ **Amazon Neptune**:
- Կատարեք **batch job**‑ը՝ ներմուծելով ապաստոցների հանգույցները՝ բաղադրիչների և պիտակների համաձայն:
- Ինդեքսավորեք հաճախ զննումների դաշտերը (`control_id`, `product_id`, `risk_score`):

### Քաջ 6. Կարգավորե RAG և Պրոմպտի ձևանմուշները

```text
[System Prompt]
You are a compliance assistant. Use the supplied evidence summary to answer the questionnaire item. Cite the evidence ID.

[User Prompt]
Question: {{question_text}}
Evidence Summary: {{evidence_summary}}
```

- RAG‑ इंजनը կառաջարկում է վերին‑3 ապաստոցների հանգույցները՝ սեմանտիկ համաշե համապատասխան:
- LLM‑ը վերադարձնում է **JSON‑ծառանված** `answer`, `evidence_id`, `confidence`:

### Քաջ 7. UI‑ի ինտեգրացում

- Procurize‑ի հարցաթերթիկների UI‑ում ավելացրեք **«Ցույց տալ ապաստոցը»** կոճակ, որն տեսանելի է ծագումնաբանության մատյանի վրա:
- Միակ‑քլիկով ներդրեք AI‑կառուցված պատասխանը և դրա ապաստոցի հղումը՝ պատասխանի դրտում:

---

## 5. Իրական արդյունքներ

| Քարտանիշ | Նախաված կյանքը | Կազմանքից հետո |
|----------|----------------|-----------------|
| Միջին պատասխանների ժամանակը յուրաքանչյուր հարցաթերթիկի համար | 12 օր | 3 օր |
| Աշխատանքային ուժի ժամեր՝ ապաստոցների հավաքում (համար) | 45 ժամ/աուդիթ | 12 ժամ/աուդիթ |
| Ա՛ւդիտյան բացության տոկոս (ընդհատված ապաստոց) | 18 % | 2 % |
| Ընկերության ներքին համաձայնության գերը | 78 % | 94 % |

Առաջնագծող SaaS աշխարողը զեկցեց **70 %** նվազեցում հարցաթերթիկների պատրաստման ժամանակում՝ AI‑չափված ապաստոցի կենսագրության ծառայությունը ընդգրկելով: Աուդիթների շիսը մեծապես պատկանում էր **անուննված, անփոփոխ գրանցումների** կարեկցմանը, որոնց շնորհիվ բացում խմբերը չհարցինալ:

---

## 6. Դիմում ընդհանուր մտահորեւորությունների

### 6.1 Իրավիճակների գաղտնիություն

Ապաստոցները կարող են պարունակել բազմակողմանի հաճախորդների տվյալներ: Կենսագրաֆի շարժիչը ներառում է.

- **Կանոնավոր պահարոնակազմ**՝ ավտոմատ կերպով կրիտիկում PII‑ի մարգինալը,
- **Zero‑knowledge proofs**, որոնք թույլ են տալիս աուդիտորներին հաստատել ապաստոցի գոյությունը՝ առանց բացահայտելու նրա բովանդակությունը,
- **Մանրանկարային մուտքի տեսակների** կառավարում (RBAC)՝ գրաֆի մակարդակում:

### 6.2 Կոդի անհայտություն

Գեներատիվ մոդելները կարող են ստեղծել կարդում առանց աղբյուրների: Պրեվենցիայի կանխելու համար.

- **Ակադեմիան ընդգծող** – LLM‑ը պարտադիր պետք է ներառի ապաստոցների ID՝ յուրաքանչյուր փաստայնի համար,
- **Պարտադրված ստուգում** – կանոնը‑հրամարիչը համեմատում է պատասխանը՝ ծագման հաշիվը,
- **Մարդ-ընդլայնված** – ստեղնագիծի տակ, պետք է տվյալային պատասխանների հաստատիչը ընդունի, եթե վստահության գործակիցը բեռնված չէ:

### 6.3 Ինտեգրացիայի բեռ

Կատարվող անհանգստությունն են՝ նոր համակարգների միացում. Վերակայել փորձերը.

- Վարկեցնել **ստանդարտ կապիչներ** (REST, GraphQL, S3) որոնք ավելի կենտրոնական է Procurize‑ի,
- Օգտագործել **իրադարձական ադապտերներ** (Kafka, AWS EventBridge) իրական‑ժամանակի հավաքման համար,
- Նախարեք **փիլիսոփայական պիլոտ** (օրինակ՝ միայն ISO 27001‑ի կառավարման):  

---

## 7. Ապագա զարգացումներ

1. **Ֆեդերատիվ Գիտելիքի Գրաֆեր** – բազմագործող միավորներ, որոնք են միացված անվտանգություն՝ պահպանելով տվյալների մայրության:
2. **Պրեդիկտիվ Կարգավորման Mining** – AI‑ն հետևում է կարգաբերական լրացուցակում (օրն. EU‑ի մասին) և ստեղծում նոր կառավարման հանգույցներ, պահանջելով ապաստոցների ստեղծում՝ նախքան աուդիթը:
3. **Ինքնազանգված Ապաստոցներ** – եթե հանգույցի ռիսկի գնահատումը գնա պակաս, համակարգը ինքնակամ գործիչների գործառույթներ (նախատեսված գնախարդում) գործ է և թարմացնում է տարբերակված ապաստոցը:
4. **Explainable AI Dashboards** – Գրաֆիկային հիթ-մափելը, որը ցույց է տալիս, թե ինչ ապաստոցներն են առավել ազդեցություն ապահովում պատասխանին, բարձրացնելով վստահությունը:

---

## 8. սկսողական ցուցակի ցուցակ

- [ ] Ստեղծեք **կենսագրական ապաստոցների օնտոլոգիա**՝ համապատասխանեցված կարգավորող շրջանակներին:  
- [ ] Տեղադրեք Procurize‑ի **կապիչները** ձեր հիմնական տվյալների աղբյուրների համար:  
- [ ] Տեղադրեք **LLM enrichment սերվերի**՝ ապահովված անվտանգ API‑բանաձևով:  
- [ ] Կազմեք **Append‑Only** օգտագործման գրանցում (ընտրեք տեխնոլոգիա, որը համապատասխանում է համապատասխանության պահանջներին):  
- [ ] Բեռնեք առաջին ապաստոցների զանգվածը **գիտելիքի գրաֆում** և վավերացնել խնդիրների կապը:  
- [ ] Կարգավորեք **RAG փողոցները** և փորձեք օրինակ հարցաթերթիկի կետով:  
- [ ] Կատարինեք **պիլոտ‑աուդիտ**՝ ապաստոցների հետևելիությունն ու պատասխանների ճշգրտությունը ստուգելու համար:  
- [ ] Դիմեք դիմումի հետ, ապա ներառեք այն ամբողջ արտադրական միջավայրում:  

Այս քայլերը կատարելով, դուք նաեւ կրում եք անցումից **բուն PDF‑ների քայքայությունից** դեպի **կենդանի համապատասխանության համակարգ**, որը կուտակվի իրական‑ժամանակ, և տրամադրվում է անչափված ապաստոցի հավաստագրում: