
# ԱԻ‑ի աջակցությամբ համապատասխանության խաղադաշտի ստեղծում հարցաչափի պատասխաններից

**Keywords:** համապատասխանության ավտոմատացում, անվտանգության հարցաշարներ, գեներիական ԱԻ, խաղադաշտի ստեղծում, շարունակական համապատասխանություն, ԱԻ‑ով շարժված վերականգնում, RAG, գնման ռիսկ, ապատեղեկատվության կառավարում  

Արագ զարգացող SaaS ոլորտում, մատակարարները գագաթի տակ են գտնվում հաճախորդների, ստուգիչների և կարգավորողների կողմից ուղարկված անվտանգության հարցաշարներով։ Ավանդաբար ձեռնարկվող ձեռքով պրոցեսները դարձնում են այս հարցաշարները շ bottleneck, ինչը հետաձգում է գործարքները և ավելացնում է սխալ պատասխանների ռիսկը։ Ազանաչափหลาย պլատֆորոմները արդեն **ավտոմատացնում են պատասխանների փուլը**, բայց նոր ոլորտը առաջ է գալիս՝ **պատասխանված հարցաշարները վերածելով գործունքձող համապատասխանության խաղադաշտ, որը ուղիղում է վերականգնում, քաղաքականության թարմացում և շարունակական վերահսկում**:

> **Ի՞նչ է համապատասխանության խաղադաշտը?**  
> Կառավարված հրահանգների, գործերի և ապահովների հավաքածու, որը սահմանում է, թե ինչպես հատուկ անվտանգության վերահսկիչը կամ կարգավորիչ տարբերվող պահանջը կատարվել է, ոք պատասխանատու է, և ինչպես այն ստուգվում է ժամանակի ընթացքում։ Խմբակները դարձնում են ստատիկ պատասխանները՝ կենդանի գործընթացներ:

Այս հոդվածը ներկայացնում է **տարինված ԱԻ‑ի աշխատանքային գիծը**, որն ուղղորդում է պատասխանված հարցաշարները սահուն խաղադաշտերով, թույլ տալով կազմակերպություններին վերածվել արձագանքային համապատասխանությունից կանխող ռիսքի կառավարում:

---

## Բովանդակության ցանկ

1. [Ինչու խաղադաշտի ստեղծումը կարևոր է](#why-playbook-generation-matters)  
2. [Կերմանական կառուցվածքային բաղադրիչները](#core-architectural-components)  
3. [Քայլ առ քայլ աշխատանքային գիծը](#step-by-step-workflow)  
4. [Պրամպտների նախագծում անվճար խաղադաշտների համար](#prompt-engineering)  
5. [RAG‑ի (Retrieval‑Augmented Generation) ինտեգրում](#integrating-rag)  
6. [Անհատականքի հետագծի ապահովում](#auditable-traceability)  
7. [Կազմակերպության դեպքում’étude](#case-study)  
8. [Լավագույն պրակտիկաներ և սխալներ](#best-practices)  
9. [Ապագա ուղիներ](#future-directions)  
10. [Եզրակացություն](#conclusion)  

---

## Ինչու խաղադաշտի ստեղծումը կարևոր է {#why-playbook-generation-matters}

| Ավանդական պրոցես | ԱԻ‑բարձրացրած խաղադաշտի պրոցես |
|-------------------|--------------------------------|
| **Մուտք:** Ձեռնարկային ձեռքով հարցաշարի պատասխան | **Մուտք:** ԱԻ‑ստեղծված պատասխան + աղյուսակային ապատեղեկատուություն |
| **Ելք:** Ստատիկ փաստաթուղթ պահում պահարանում | **Ելք:** Կործիկ խաղադաշտ՝ խնդիրների, պատասխանատուների, ժամկետների և վերահսկման հանկարծակիրների հետ |
| **Թարմեցման ցիկլ:** Վատ դասավորված, նոր ստուգումից հետո | **Թարմեցման ցիկլ:** Շարունակական, հիմնված քաղաքականության փոփոխությունների, նոր ապահովների կամ ռիսկի զգուշացումների վրա |
| **Ռիսկ:** գիտելիքի սիլոներ, պաշպանված վերականգնում, հնացած ապահովներ | **Ռիսկի նվազեցում:** Իրավիճակային ապատեղեկատվության կապ, ինքնակառավիճակային խնդիրների ստեղծում, ստուգում‑պատրաստ ֆայլերի փոխելակերպում |

### Սկզբնադրող նպատակները

- **Արագ հավելված:** Ապահովված պատասխանները ավտոմատ կերպով ստեղծում են նպատակների (Jira, ServiceNow) տիկտներ՝ հատուկ ընդունման չափանիշներով։  
- **Շարունակական համադրվում:** Խաղադաշտերը համադրվում են քաղաքականության փոփոխություններին՝ ԱԻ‑չափված տարբերակների հայտնաբերման միջոցով։  
- **Խումբների միջև տեսողություն:** Ապահովություն, օրինաչափություն և ինժեներիր տեսնում են միևնույն կենդանի խաղադաշտը, նվազեցնելով հետախուզումը։  
- **Ստուգում‑պատրաստ:** Յուրաքանչյուր գործողություն, ապատեղեկատվության տարբերակ, որոշում և ժամկետ գրանցվում են, ստեղծելով փոխիլի ստուգման հետագիծը։

---

## Կերմանական կառուցվածքային բաղադրիչները {#core-architectural-components}

Զտված ամպային դասակարգում՝ խաղադաշտի ստեղծման համար՝  

```mermaid
graph LR
    Q[Հարցաշարերի պատասխաններ] -->|LLM Inference| P1[Խաղադաշտի Նախագիծը Ստեղծող]
    P1 -->|RAG Retrieval| R[Ապահովների պահարան]
    R -->|Citation| P1
    P1 -->|Validation| H[Մարդկանց‑համակարգ]
    H -->|Approve/Reject| P2[Խաղադաշտի տարբերակման ծառայություն]
    P2 -->|Sync| T[Առաջադրանքների կառավարել սոցիալական համակարգ]
    P2 -->|Publish| D[Համապատասխանության արժեգործ]
    D -->|Feedback| AI[Շարունակական ուսուցման շրջան]
```

- **LLM Inference Engine:** Ստեղծում է խաղադաշտի սկզբնական կառուցվածքը պատասխանների հիման վրա։  
- **RAG Retrieval Layer:** Հասնում է համապատասխան քաղաքականություն, ստուգման ներմուծումներ և ապատեղեկատուություն՝ գիտանքի գրաֆիցից։  
- **Human‑In‑The‑Loop (HITL):** Անվտանգության մասնագետները审查ում և բարելավում են ԱԻ‑ի նախագծերը։  
- **Versioning Service:** Պահում է յուրաքանչյուր խաղադաշտի տարբերակը մետատվյալներով։  
- **Task Management Sync:** Ինտեգրում է ավտոմատ կերպով խնդիրները (ticket) խաղադաշտի մասերի հետ։  
- **Compliance Dashboard:** Արդյունքող վիդեո՝ ստուգիչների և շահագործողների համար։  
- **Continuous Learning Loop:** Սպասում է ընդունված փոփոխությունները՝ բարելավելով ապագա նախագծերը։

---

## Քայլ առ քայլ աշխատանքային գիծը {#step-by-step-workflow}

### 1. Հարցաշարների պատասխանների ներժուծում

Procurize AI‑ը վերլուծում է մուտքագրված PDF, Word կամ վեբ ձևանմուշը և առանձնացնում **հարց‑պատասխանի զույգերը** confidence‑score‑ով։

### 2. Սեմանտիկ որոնում (RAG)

Յուրաքանչյուր պատասխանի համար համակարգը կատարում է **սեմանտիկ որոնում**․

- Քաղաքականությունների փաստաթղթեր (SOC 2, ISO 27001, GDPR)  
- Առաջին ապատեղեկատվություն (սքնանշաններ, մատյաններ)  
- Պատիկի խաղադաշտերը և վերականգնման խնդիրները  

Ապահովված հատվածներն օգտագործվում են LLM‑ին որպես **ծրագիր**։

### 3. Պրամպտի կառուցում

Խնդրի տակ գտնվող prompt‑ը պետք է指令 LLM‑ին :`  
- Խաղադաշտի հատվածը պետք է լինի **արտահայտված**՝ գործողություններ, պատասխանատուներ, KPI‑ներ և ապատեղեկատվության հղումներ։  
- Ելքը պետք է լինի **YAML** (կամ JSON) downstream‑ի համար:  

**Պրակտիկա Prompt‑ի (պարզեցված):**

```
You are a compliance architect. Using the following answer and retrieved evidence, create a playbook fragment for the control "Encryption at Rest". Structure the output in YAML with fields: description, tasks (list with title, owner, due), evidence (list with ref IDs).
Answer: {{answer}}
Evidence: {{retrieved_snippets}}
```

### 4. LLM‑ի մեխանիկական գեներացում

Օրինակ՝ YAML հատված՝  

```yaml
control_id: "ENCR-01"
description: "All customer data stored in our PostgreSQL clusters must be encrypted at rest using AES‑256."
tasks:
  - title: "Enable Transparent Data Encryption (TDE) on production clusters"
    owner: "DBA Team"
    due: "2025-11-30"
  - title: "Verify encryption status via automated script"
    owner: "DevSecOps"
    due: "2025-12-07"
evidence:
  - ref_id: "EV-2025-001"
    description: "AWS KMS key policy attached to RDS instances"
    link: "s3://compliance-evidence/EV-2025-001.pdf"
```

### 5. Մարդիկ‑համակարգ (HITL) վերանայում

Ապահովության ինժեներները պատրաստ են ստուգել ձևավորումը՝  

- **ճշտություն**՝ աշխատանքի հնարավորությունը և կարևորությունը։  
- **կամավորություն**՝ ապատեղեկատվության հղումների ամբողջականությունը։  
- **պոլիտիկայի համընկնում** (օրինակ՝ ISO 27001 A.10.1):  

Հաստատված հատվածները կոմիտեն են **Խաղադաշտի տարբերակման ծառայությանը**։

### 6. Ինտեգրիետային խնդիրների ստեղծում

Տարբերակման ծառայությունը թողարկում է խաղադաշտը **Task Orchestration API**‑ի (Jira, Asana) համար։ Յուրաքանչյուր խնդիր դառնում է տիկտ՝ մետատվյալներով, որը կապված է հարցաշարի պատասխանի հետ։

### 7. Կենդանի վահանակ՝ վերահսկում

**Compliance Dashboard**֊ը հավաքում է բոլոր ակտիվ խաղադաշտերը՝ ցույց տալով  

- Գործողությունների կարգավիճակը (բաց, ընթացքի մեջ, ավարտված)  
- Ապատեղեկատվության տարբերակման համարը  
- Սպասվող ժամկետները և ռիսկի տապակները  

### 8. Շարունակական ուսուցում

Երբ խնդիրները փակվում են, համակարգը գրանցում է **իրական վերականգնման քայլերը** և թարմացնում է գիտելիքի գրաֆը։ Այս տեղեկությունները՝ ուղարկվում են LLM‑ի fine‑tuning հանգստի, բարելավելով ապագա խաղադաշտի նախագծերը։

---

## Պրամպտների նախագծում անվճար խաղադաշտների համար {#prompt-engineering}

Ապրանքագործ խաղադաշտերը պահանջում են **ճշգրիտ**․ ներքևում գտնվող տեխնիկները prove‑proved են՝  

| Տեխնիկա | Նկարագրություն | Օրինակ |
|----------|----------------|--------|
| **Few‑Shot Դեմոնստրացիոններ** | Դրվում են 2‑3 ամբողջական խաղադաշտի օրինակներ՝ նոր հարցման համար | `---\ncontrol_id: "IAM-02"\ntasks: ...\n---` |
| **Ելքի Սխեմայի Պատկանողություն** | Պահանջվում է YAML/JSON, իսկ որևէ այլ տեքստը ընդունվում չի | `"Respond only in valid YAML. No extra commentary."` |
| **Ապատեղեկատվության Anchoring** | Ոչնչում ենք placeholder‑ները (օրինակ՝ `{{EVIDENCE_1}}`) որոնք անմիջապես փոխարինվում են իրական հղվածներով | `"Evidence: {{EVIDENCE_1}}"` |
| **Ռիսկի Վաշառում** | Պրամպտին տարբերակով ավելացնում ենք ռիսկի գնահատում, որպեսզի LLM‑ը ուղղվածորեն աջակցության գործողություններ կատարի | `"Assign a risk score (1‑5) based on impact."` |

Փորձարկումների հավաքածուով (100+ კონტრոլ) պարզեցված պրամպտների ընդգրկումը նվազեցնում հալուցում 30 %֊ով։

---

## RAG‑ի (Retrieval‑Augmented Generation) ինտեգրում {#integrating-rag}

RAG համլանում է ԱԻ‑ի պատասխանները **մարմնային**․  

1. **Սեմանտիկ ինդեքսավորում** – օգտագործելով վեկտորական պահեստ (Pinecone, Weaviate)՝ սեղմում ենք քաղաքականության բառանիշները և ապատեղեկատվությունները։  
2. **Հիմքային որոնում** – համակցում ենք բանալի բառերի ֆիլտրերը (ISO 27001, SOC 2) և վեկտորական նմանակությունը՝ գերազանց ճշգրտություն։  
3. **Բաղադրիչների չափսի օպտիմիզացիա** – retrieving 2‑3 համապատասխան հատված (300‑500 token)՝ քոնտեքստի overflow‑ից խուսամղության համար։  
4. **Հղման քարտեզավորում** – նկարագրվում է յուրաքանչուր ընտրված հատվածի `ref_id`, և LLM‑ը պետք է արտածի այդ ID‑ները ելքի մեջ։  

Այսպիսով, **Անհատականության հետևելիությունը** ապահովվում է՝ ավագ ստուգիչները կարող են ճշգրիտ հղումներ կարծք կատարել։

---

## Անհատականության հետագծի ապահովում {#auditable-traceability}

Կայատարության գրանցումը պետք է ներառի․  

- **Յուրաքանչյուր LLM նախագծի մշտական պահպանում**՝ հրահանգի, մոդելի տարբերակի, և աղբյուրի ապատեղեկատվության հեշը։  
- **Խաղադաշտի տարբերակման git‑առաջնային ներկայացում** `v1.0`, `v1.1‑patch`։  
- **Կրիպտոգրա­ֆիկ ստորագրություն** յուրաքանչյուր տարբերակի համար (օրինակ՝ Ed25519)։  
- **API‑ին միջոցով** հնարավոր լինի վերադարձնել ամբողջական provenance JSON‑ը՝ ցանկացած խաղադաշտի հանգույցի համար։  

```json
{
  "playbook_id": "ENCR-01",
  "version": "v1.2",
  "model": "gpt‑4‑turbo‑2024‑08",
  "prompt_hash": "a1b2c3d4e5",
  "evidence_refs": ["EV-2025-001", "EV-2025-014"],
  "signature": "0x9f1e..."
}
```

Ստուգիչները կարող են այնպես հաստատել, որ ręանու փոխված ե.հ.ս. իդեոզա չկա հետո AI‑ստեղծված խմբակից հետո ենթադրված սմբաստված ազմ:  

---

## Կազմակերպության դեպքում’étude {#case-study}

**Ընկերություն:** CloudSync Corp (միջին‑սարք SaaS, 150 աշխատակազմ)  
**Խնդիր:** Կուրսի 30 անվտանգության հարցաշար քառաշունի, միջին կատարում 12 օր։  
**Կարգի ծրագիր:** Ներդրեցին Procurize AI‑ի խաղադաշտի engine‑ը (վերինթե բնութագիր)։  

| Կշկահանդիսա | Նախքան | Հետո (3 ամիս) |
|--------------|--------|----------------|
| Ողբայրության կատարում | 12 օր | 2.1 օր |
| ձեռքի վերականգնման խնդիրներ | 112/ամս | 38/ամս |
| Ստուգիչների հայտնաբերության տոկոս | 8 % | 1 % |
| Ինժեներների բավարարվածություն (1‑5) | 2.8 | 4.5 |

**Արդյունքները:** Ավտոմատացված վերականգնման խնդիրների ստեղծում, արագ գործողություն, և **շարունակական πολι‑տիկայի համաժամեցում**՝ չհասանելի ապատեղեկատվություն։

---

## Լավագույն պրակտիկաներ և սխալներ {#best-practices}

### Լավագույն պրակտիկաները
1. **Սկսել փոքրից** – սկսեք մի բարձրաձում (օրինակ՝ «Տեղեկություն կրող տվյալների գաղտնագրումը»)՝ մինչև սանդղակման ժամանակը։  
2. **Մատչելի մարդկային վերահսկում** – Նախնական 20‑30 նախագծի համար օգտագործեք HITL՝ մոդելը կալիբրացնելու համար։  
3. **Օնտոլոգիայի ներդրում** – Կառաջորդեք համապատասխանության օնտոլոգիա (NIST CSF)՝ տերմինների և տվյալների մեկանշյունքի համար։  
4. **Ապատեղեկատվության ավտոմատիզացիա** – ինտեգրեք CI/CD‑ը՝ յուրաքանչյուր շինության համար ստեղծելու ապատեղեկատվություն։  

### Սխալների նախընտրություններ
- **ԱԹԻ‑ի կախվածություն՝ աղաղակները** – Ամեն անգամ պահանջվում է citat‑եր, այլապես‑հուսում կլինի։  
- **Տարբերակների անպայմանություն** – Եթե չեք օգտագործում git‑սպասարկում, կորուստը կարող է լինի անպատասխանափակ։  
- **Լոկալացում անտեսելը** – Բազմահատուկ կանոնների համար պետք է ունենալ լեզվի‑հատուկ խաղադաշտեր։  
- **Մոդելի թարմացում անտեսելը** – Հարկավոր է պետի՞ք յուրաքանչյուր քարոզատեղից նորացված ստորագրերով սովորեցումներով։  

---

## Ապագա ուղիներ {#future-directions}

1. **Զրո‑սեղմված ապատեղեկատվություն** – Կցված Synthetic Data Generators‑ի հետ՝ ստեղծել բնակչական լոգներ, որոնք օգտակար են ստուգումից, բայց նշված տվյալների գաղտնիությունն պահում են։  
2. **Շարունակական ռիսքի գնահատում** – Օգտագործելով Graph Neural Networks՝ խաղադաշտի ավարտվածության տվյալները փոխանցելով ռիսքի կանխատեսող մոդել։  
3. **ԱԻ‑չափված գալու ամպ** – Համադրել LLM‑ները, որոնք առաջարկում են խոսակցական պայմաններ, երբ հարցաշարի պատասխանները շփոթում են ներսի քաղաքականությանը։  
4. **Կարգավարությունները ապագա** – Ինտեգրել արտաքին կարգավիճակների (EU Digital Services Act) feed‑երը՝ ավտոմատ կերպով փոփոխելով խաղադաշտի ձևավորումները, մինչև դրանց վավերացումը:  

---

## Եզրակացություն {#conclusion}

**Ցանուրդը**՝ փոխակերպել անվտանգության հարցաշարների պատասխանները **գործունքձող ու ստուգում‑պատրաստ խաղադաշտերի** միջոցով, հանդիսանում է անընդհատ զարգացող համապատասխանության պլատֆորմների (օրինակ՝ Procurize) հետագա լոգիկայի աշունը։ Գեներիական ԱԻ‑ը ու RAG‑ը՝ պրոմպտի կարդալու, համապատասխան դրամայների հղումից համար, և շարունակական ուսուցումից, կազմակերպությունները կարող են փակել բացությունները արագ, կամացնի ձևավորել ընկած կամափսված կարողությունները, և պարապե։  

Ընդունելով **խաղադաշտի սկզբապատկերները**, դուք կդառնաք՝ **հավելուցիչից կորոշակային ռիսք‑կառավարության**՝ ոչ միայն հատված ստեղնի, այնո դրամայի եցս, բևիմակում ընկած բոլոր խնդիրների համար: