
# AI‑ով Կառավարված բազմակոնոնակարգային քաղաքականության քարտեզավորման համակարգը միավորված հարցաթերթների պատասխանների համար

Ընկերությունները, որոնք վաճառում են SaaS լուծումներ գլոբալ հաճախորդների կառավարման, պետք է պատասխանեն անվտանգության հարցաթերթերին, որոնք ծածկում են տասնյակ կանոնակարգային շրջանակներ՝ [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, CCPA, HIPAA, PCI‑DSS և բազմաթիվ ոլորտային ստանդարտներ:  
Արդարաչափ, ամեն մի շրջանակը անջատաբար է մշակվում, ինչն առաջացնում է կրկնումներով աշխատանքի, անհամապատասխան ապոցություն և բարձր ռիսկի աուդիտ պայքարների աստիճան:

**Բազմակոնոնակարգական քաղաքականության քարտեզավորման համակարգը** լուծում է այս խնդիրը՝ ավտոմատ կերպով թարգմանելով միակ քաղաքականության սահմանումը բոլոր պահանջվող ստանդարդների լեզվին, կապելով համապատասխան ապոցություն և պահելով ամբողջ հղման շղթան անփոփոխ հաշվետվությունում: Ստորև մենք կշտուկապես ուսումնասիրենք հիմնական բաղադրիչները, տվյալների հոսքը և պրակտիկ նպաստները համընկնումի, անվտանգության և իրավական թիմների համար:

---

## Բովանդակության ցանկ

1. [Ինչու բազմակոնոնակարգային քարտեզավորման կարևորություն ունի](#պետք-է-բազմակոնոնակարգային-քարտեզաւորումը-նշում-առաջնադրյալ)  
2. [Հիմնական ճարտարապետության ընդհանուր նախանշան](#հիմնակ-ճարտարապետության-ընդհանուր-նախանշան)  
3. [Դինամիկ գիտելիքների գրաֆի կառուցում](#դինամիկ-գիտելիքների-գրաֆ-կառուցումը)  
4. [LLM‑ով ուղիղ քաղաքականության թարգմանություն](#llm-ով-ուղիղ-քայկագրման-թարգմանություն)  
5. [Ապոցություն վերաբարձկացում և անփոփոխ հաշվետվություն](#ապոցություն-հարցում-անփոփոխ-հաշվետվություն)  
6. [Ռեալ‑տայմ թարմացում․․․](#ռեալ-տայմ-թարմացում-պղինձ)  
7. [Անվտանգություն և ծածկաբանումի խնդիրներ](#անվտանգություն-ծածկաբանում-խնդիրները)  
8. [Տեղադրման սցենարներ](#տեղադրման-սցենարները)  
9. [Կľւիչային առավելություններ և ROI](#կլչային-առավելություններ-roi)  
10. [Կարգադրման ցուցակ](#կարգադրման-ցուցակ)  
11. [Ապագա բարելավումներ](#ապագա-բարելավումներ)  

---

## Ինչու բազմակոնոնակարգային քարտեզավորման կարևորություն ունի

| Ցնշում | Արդարաչափ մոտեցում | AI‑ով ապահովվող լուծում |
|--------|-------------------|------------------------|
| **Պոլիսների կրկնապատկում** | Տալ առանձին փաստաթղթեր յուրաքանչյուր շրջանակի համար | Միակ իսկական սրքի (SSOT) → ավտոմատ քարտեզավորում |
| **Ապոցության տարբերակություն** | Ձեուալ կերպով պատճենել/փակցնել ապոցություն ID-ները | Գրաֆի միջոցով ավտոմատ կապված ապոցություն |
| **Աքւդիտ‑շղթան բացակայություն** | PDF‑ակույտ արքուրի, առանց կրիպտոգրաֆիկ ապացույցի | Անփոփոխ հաշվետվություն՝ կրիպտոգրաֆիկ հեշներով |
| **Անպաշտպանի փոփոխություն** | Քառամյակային ձեռքագործ հանդիպումներ | Ռեալ‑տայմ փոփոխությունների հայտնաբերում և ավտոմատ ուղղում |
| **Պատասխանների ուշագրավություն** | Օրերից շաբաթների ընթացքում | Որկուից քանի րոպեում մեկ հարցաթերթի համար |

Միացելով քաղաքականության սահմանումները, թիմերը նվազեցնում են “համընկնումի ծածկանշիչը” գոտին՝ քառամյակային հարցաթերթերի վրա ծախսված ժամանակը՝ մինչև **80 %**, ըստ սկզբնական փորձնական ուսումնասիրություններից:

---

## Հիմնական ճարտարապետության ընդհանուր նախանշան

```mermaid
graph TD
    A["Policy Repository"] --> B["Knowledge Graph Builder"]
    B --> C["Dynamic KG (Neo4j)"]
    D["LLM Translator"] --> E["Policy Mapping Service"]
    C --> E
    E --> F["Evidence Attribution Engine"]
    F --> G["Immutable Ledger (Merkle Tree)"]
    H["Regulatory Feed"] --> I["Drift Detector"]
    I --> C
    I --> E
    G --> J["Compliance Dashboard"]
    F --> J
```

*Բոլոր գագաթների պիտակները տեղադրված են առանձին չղջերմության Mermaid‑սինտաքսի բազմապատկումով:*

**Կերպական միավորները**

1. **Policy Repository** – Կենտրոնացված տարբերակված պահեստ (GitOps) բոլոր ներքին քաղաքականությունների համար:  
2. **Knowledge Graph Builder** – Վերլուծում է քաղաքականությունները, դուրս է բերող միավորները (կառավարումներ, տվյալների կատեգորիաներ, ռիսկի մակարդակներ) և հարաբերությունները:  
3. **Dynamic KG (Neo4j)** – Սեմանտիկքային հիմք՝ շարունակաբար վերբեռնում կանոնակարգային տվյալներով:  
4. **LLM Translator** – Մեծ լեզվային մոդել (օրինակ՝ Claude‑3.5, GPT‑4o) որը վերակազմավորում է քաղաքականության կետերը նպատակակետին շրջանակի լեզվով:  
5. **Policy Mapping Service** – Համեմատում թարգմանված կետերը շրջանակի կառավավարման ID-ների հետ՝ օգտագործելով գրաֆի նմանակություն:  
6. **Evidence Attribution Engine** – Կապում ապոցություն (փաստաթղթեր, լոգներ, սկանների հաշվետվություններ) Ապոցություն‑հավատարմության մետադատերով Evidence Hub‑ից:  
7. **Immutable Ledger** – Պահում ապոցություն‑պոլիս‑բինդինգի կրիպտոգրաֆիկ հեշները, օգտագործելով Մերքլի ծառ՝ արդյունավետ ապացույցների գեներացման համար:  
8. **Regulatory Feed & Drift Detector** – Վերցնում RSS, OASIS և մատակարարման‑հատուկ փոփոխությունների լրատվամիջոցները, նշելով անհամապատասխանությունները:  

---

## Դինամիկ գիտելիքների գրաֆի կառուցում

### 1. Միավորների դուրսբերումը

- **Կառավարման միավորներ** – օրինակ՝ “Մուտքի վերահսկում – Լավագրված իրավունքով”  
- **Տվյալների ակտիվների միավորներ** – օրինակ՝ “PII – Էլ‑փոստի հասցե”  
- **Ռիսկի միավորներ** – օրինակ՝ “Գաղտնիության խախտում”

### 2. Կապերի տեսակները

| Կապ | Թ Meaning |
|-----|-----------|
| `ENFORCES` | Կառավարում → Տվյալների ակտիվ |
| `MITIGATES` | Կառավարում → Ռիսկ |
| `DERIVED_FROM` | Քաղաքականություն → Կառավարում |

### 3. Գրաֆի հարուստեցման գուռք (Python‑ծվի կոդ)

```goat
def ingest_policy(policy_file):
    doc = parse_markdown(policy_file)
    controls = extract_controls(doc)
    for ctrl in controls:
        node = KG.upsert("Control", name=ctrl.name)
        for asset in ctrl.assets:
            asset_node = KG.upsert("DataAsset", name=asset)
            KG.create_rel(node, "ENFORCES", asset_node)
        for risk in ctrl.risks:
            risk_node = KG.upsert("Risk", name=risk)
            KG.create_rel(node, "MITIGATES", risk_node)
```

Գրաֆը զարգանում է, երբ նոր կանոնակարգեր ներմուծվում են՝ ավելացնելով նոր միավորներ և կապեր՝ օգտագործելով բառական նմանակություն և օնտոլոգիայի համատեղում:

---

## LLM‑ով ուղիղ քաղաքականության թարգմանություն

Թարգմանիչը աշխատում է երկու փուլերով.

1. **Հրահանգի ստեղծում** – Սիսրամը կառուցում է կառուցվածքալի հրահանգ՝ ներառելով աղբյուրի բաժինը, նպատակակետի շրջանակի ID-ը և համատեքստական սահմանափակումները (օրինակ՝ “պահել պարտադիր աուդիտ‑լոգների պահման շրջան”):  
2. **Սեմանտիկական վավերացում** – LLM‑ի արդյունքը անցնում է կանոնադրված վալիդատոր, որը ստուգում է բացակայում գտնվող պարտադիր ենթակառավարումները, արգելված արտահայտությունները և երկարության սահմանափակումները:

### Օրինակ հրահանգ

```
Translate the following internal control into ISO 27001 Annex A.7.2 language, preserving all risk mitigation aspects.

Control: “All privileged access must be reviewed quarterly and logged with immutable timestamps.”
```

LLM‑ը վերադարձնում է ISO‑համապատասխան պարբերություն, որը հետո վերադրվում է գիտելիքների գրաֆում՝ ստեղծելով `TRANSLATES_TO` կապը:

---

## Ապոցություն վերաբարձկացում & անփոփոխ հաշվետվություն

### Ապոցություն‑Hub‑ի ինտեգրացում

- **Սրքերը**: CloudTrail‑եր, S3‑բուքիներ, խոցելիության սկանների հաշվետվություններ, երրորդ‑կողմի հաստատումներ:  
- **Մետա‑տվյալների հավաքում**: SHA‑256 հեշ, հավաքագրման ժամանակ, աղբյուրի համակարգ, համատեղման պիտակ:

### Բաժանորդագրության ուղին

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Q as Questionnaire Engine
    participant E as Evidence Hub
    participant L as Ledger
    Q->>E: Request evidence for Control “RBAC”
    E-->>Q: Evidence IDs + hashes
    Q->>L: Store (ControlID, EvidenceHash) pair
    L-->>Q: Merkle proof receipt
```

Յուրաքանչյուր (ControlID, EvidenceHash) զույգը դառնում է Merkle‑ծառի տերևի միավոր: Արխիվի արմատի հեշը ամեն օր ստորագրվում է սարքված սթրից (HSM) հատուկ, ինչպէս որ աուդիտորին մատչելի է գեներալ դոկումենտի ուղեցող փորձավերը:

---

## Ռեալ‑տայմ թարմացում ․

1. **Կանոնակարգային Feed** գրանցում է վերջին փոփոխությունները (օր.՝ NIST CSF թարմացումները, ISO վերանայումները):  
2. **Drift Detector** հաշվարկում է գրաֆի տարբերությունը; հասանելի `TRANSLATES_TO` կապերի բացակայությունը սկսում է նոր‑թարգմանության աշխատանքը:  
3. **Policy Mapper** թարմացնում է ազդանշանված հարցաթերթերի հրահանգները անմիջապես:  
4. **Dashboard** ուղարկում է ծանուցում՝ ուղարկված մասնակը, վերապատրաստվածության գնահատականով:

Այս ցիմը նվազեցնում է «պոլիս‑ից‑հարցաթերթի‑հաղորդակցություն» ուշագրավությունը շաբաթներից վարկածները մինչև որոշակներ:

---

## Անվտանգություն և ծածկաբանումի խնդիրներ

| Պատասխանատվություն | Դիմում |
|----------------------|--------|
| **Զրույցի ապոցության բացահայտում** | Ծածկագրում առցանց (AES‑256‑GCM); գաղտնագրում բացում միայն ապահով enclave‑ում՝ մատակարարելով հեշների գեներացման համար: |
| **Մոդելի հրահանգի տվյալների շքեղացում** | Օգտագործել տեղական LLM‑ինֆերենս կամ OpenAI-ի գաղտնի հաշվարկ (confidential compute): |
| **Հաշվետվության մոլորակների փոփոխություն** | Մարմին հեշը ստորագրվում է HSM‑ի կողմից; ցանկացած փոփոխություն անվավերացնելու Merkle ապացույցը: |
| **Բազմակողմանի տվյալների izolir** | Բազմակողմանի գրաֆի բաժինները, «row‑level security», յուրաքանչյուր բաժնի բացահայտիչները HSM‑ի առանձնացված բանալիներով: |
| **Կանոնակարգային համապատասխանություն** | Համակարգը GDPR‑ին համապատասխան: տվյալների նվազեցում, «right‑to‑erase»‑ը իրականացվում է՝ գրաֆումից համապատասխան միավորների հեռացումով: |

---

## Տեղադրման սցենարներ

| Սցենար | Դասավորություն | Առաջարկված ենթակառուցվածք |
|--------|----------------|----------------------------|
| **Փոքր SaaS ստարտափ** | < 5 ճարտարապետական շրջանակ, < 200 քաղաքականություն | Neo4j Aura‑Hosted, OpenAI API, AWS Lambda‑ Ledger |
| **Միջին կոմպանիա** | 10‑15 ճարտարապետական շրջանակ, ~1k քաղաքականություն | Sw‑հանձն հոսպիտալ Neo4j‑կողմ, տեղական LLM (Llama 3 70B), Kubernetes‑կենտրոնակային micro‑services |
| **Գլոբալ ամպային պրովայդեր** | 30+ ոլորտ, > 5k քաղաքականություն | Ֆեդերացված գրաֆի հատվածում, բազմակողմանի HSM‑ներ, Edge‑կեշված LLM‑ինֆերենս |  

---

## Կľւիչային առավելություններ և ROI

| Ցուցիչ | Նախ | Փորձնական Ծրագիրը |
|--------|------|-------------------|
| **Միջինանսական արձագանք վերագրված հարցաթերթի մեկ** | 3 օր | 2 ժամ |
| **Քրեդիտավորման աշխատանք (ժամպաշար/ամիս)** | 120 ժ | 30 ժ |
| **Աքւդիտ‑բոնուսների հայտնաբերման չափանիշ** | 12 % | 3 % |
| **Ապոցության վերականգնման տոկոս** | 0.4 | 0.85 |
| **Համընկնող գործիքների արժեքը** | $250k / տարածում | $95k / տարածում |

Աշխատանքային քանակի նվազեցումը ուղղակիորեն ազդում է վաճառքի շրջանների արագության և հաղթանակների տոկոսների վրա:

---

## Կարգադրման ցուցակ

1. Ստեղծել GitOps‑պոլիսների պահեստ (branch protection, PR‑հրահանգներ):  
2. Տեղադրել Neo4j‑instance (կամ այլ գրաֆի DB):  
3. Համակարգի կանոնակարգային լրատվամիջոցները ինտեգրել ([SOC 2], [ISO 27001], GDPR, CCPA, HIPAA, PCI‑DSS և այլն):  
4. Կոնֆիգուրացնել LLM‑ինֆերենս (տեղական կամ կառավարված):  
5. Կառավարել Evidence Hub‑ի կապողները (լոգների կուրսեր, սկանների գործիքներ):  
6. Ակնտեղել Merkle‑ծառի հաշվետվություն (ընտրել HSM մատակարարը):  
7. Ստեղծել համապատասխանություն‑դաշինքից (React + GraphQL):  
8. Ցուցակավոր drift detection‑ի ժամկետային տեղադրում (ժամանակահատվածին):  
9. Ավելացնել ներսի վերանայողների պրոցես՝ ledger‑ապացույցի ստուգում:  
10. Կատարել պիլոտ‑հարցաթերթի թիրախին (ընտրել ցածր‑ումսպընկեր):  

---

## Ապագա բարելավումներ

- **Ֆեդերացիոն գիտելիքների գրաֆեր** – Անանուններին համբաժին քայլելու, առանց սեփական քաղաքականության հասկացությունների բացահայտում:  
- **Թվածքային հրահանգների շուկա** – Թույլատրել համընկնման թիմերին թողնել հրահանգների ձևաչափերը, որոնք ավտոմատ կերպով վերահսկում են թարգմանության որակը:  
- **Ինքնաշարքված քաղաքականություններ** – Միացնել drift detection‑ը հետագա reinforcement learning‑ի հետ, առաջարկելով քաղաքականության փոփոխություններ ավտոմատ:  
- **Զրո‑հրասական ապացույցների միացում** – Փոխարինել Merkle‑ապացույցները zk‑SNARK‑ներով՝ ավելի շուտքե privacy‑պաշտպանումի համար:  

---