
# Արհեստական ​​ինտելեկտով ուժձևված դինամիկ վկայականի օրգանիզացիա իրական‑ժամանակի անվտանգ երի հարցագրությունների համար

## Ներածություն

Առցանց B2B SaaS պայմանագրերի համար անվտանգության հարցագրությունները հանդիսանում են դարպասադարանները: Նրանք պահանջում են ճշգրիտ, արդիական հավաստագրեր որոնց տվյալների շրջանակները ներառում են [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), և նորակառույց ռեգուլացիաները: Ավանդական գործընթացները դառքային են ձեռքով պատճենելու և տեղադրման մեխանիզմներից հաստատված ոչ‑սովորական և ստանդարտային պոլիցիա-հավաքներից, որի արդյունքում առաջանում են.

* **Երկար վերադարձման ժամանակներ** – շաբաթից մինչև ամիս:  
* **Անհամապատասխան պատասխաններ** – տարբեր թիմի անդամները հղում են տարբեր տարբերակների:  
* **Աուդիտի ռիսկ** – անհատական ​​բծագրվող ուղի չի կապում պատասխանին նրա աղբյուրին:  

Procurize-ի հաջորդ‑ծրագրային ավանդակը, **Dynamic Evidence Orchestration Engine (DEOE)**, ըմբռնում է այս դժվարությունները՝ փոխելով բավարարության գիտելիքների բազան **համապատասխանը, AI‑չափված տվյալների հողոր**. Համակցելով **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**, **Graph Neural Networks (GNN)**, և **ժամանակի‑արդյունավետ ֆեդերացված գիտելիքի գրաֆ**, շարժիչը կարող է.

1. **Ցկնել** ամենապատասխան հարմար վկայականը պահված պահում:  
2. **Սինտրեք** համեմատական, կարգին‑համապատասխան պատասխան:  
3. **Կցեք** կպատվիրող այլընտրանքների մետադաշտի մետադատը аудитի համար:  

Արդյունքից է **մեկ‑քլիկ, audit‑առաջադրված պատասխան**, որը կրթվում է, երբ քաղաքականություններ, վերահսկողություններ և ռեգուլացիոն փոխարկումներ փոփոխվում են:

---  

## Գործունեության Կորչակական Կրկնապատկեր

DEOE-ը բաղկացած է չորս խտված շերտից.

| Շերտ | Պատասխանատուություն | Հիմնական Տեխնոլոգիաներ |
|-------|----------------------|--------------------------|
| **Ներմուծում և Նորմալիզացիա** | Դնել քաղաքականության փաստաթղթեր, աուդիցի զեկույցներ, սեղադրողների լոգեր և երրորդ‑կողմի հաստատություններ: Փոխակերպել դրանք միավորված սեմանտիկ մոդել: | Document AI, OCR, schema mapping, OpenAI embeddings |
| **Ֆեդերացված Գիտելիքների Գրաֆ (FKG)** | Պահպանել նորմալիզված միավորները (վերահսկողություններ, ռեսուրսներ, պրոցեսներ) որպես գծեր: Կցեր ներկայացնելով հարաբերությունները՝ *կախված է*, *իրագործում է*, *նորակարդում է*: | Neo4j, JanusGraph, RDF‑based vocabularies, GNN‑ready schemas |
| **RAG որոնման շարժիչ** | Տարբեր հարցագրման պարագաներ համակարգում, գտնել լավագույն k համատեքստային հատվածները գրաֆից, և փոխանցել դրանք LLM‑ին համար պատասխանի ստեղծման: | ColBERT, BM25, FAISS, OpenAI GPT‑4o |
| **Դինամիկ Օրգանիզացիա և Պրովանս** | Միավորել LLM‑ի արդյունքները գրաֆ‑ստացված մեջբերումների հետ, ստորագրել արդյունքը զրո‑գնահատական ապացույցների մատչումներով: | GNN inference, digital signatures, Immutable Ledger (e.g., Hyperledger Fabric) |

### Mermaid Overview

```mermaid
graph LR
  A[Փաստաթղթի ներմուծում] --> B[Սեմանտիկ միավորում]
  B --> C[Ֆեդերացված Գիտելիքների Գրաֆ]
  C --> D[Գրաֆ Նյուրոնական Ցանցի հանդիսամիբերումներ]
  D --> E[RAG որոնման ծառայություն]
  E --> F[LLM պատասխանի գեներատոր]
  F --> G[Վկայականի Օրգանիզացիայի շարժիչ]
  G --> H[Ստորագրված աուդիտի ուղին]
  style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
  style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

## Retrieval‑Augmented Generation-ի աշխատանքը DEOE-ում

1. **Թեմանների բաժանում** – Գործընթացի հարցը բաժանել *ընթերցման* (օրինակ, “Նկարագրեք տվյալների կոդավորման հանգստի քայլերը”) և *սահմանափակիչի* (օրինակ, “CIS 20‑2”) Համակարգն:  
2. **Վեկտորիզացված որոնում** – Ընդունված ինտենտի վեկտորը համեմատել FKG‑ի մեջբերումների վրա FAISS‑ով, արտածելով top‑k հատվածները (պոլիցիական դրույթներ, աուդիտի արդյունքներ):  
3. **Կոնտեքստի համադրմա** – Երկու հատվածները միասին տրամադրել LLM-ին:  
4. **Պատասխանի ստեղծում** – LLM-ը կանջատում է համակշռված, կարգին‑համապատասխան պատասխան,իրահամերձ կերպար, երկարություն և պահանջված մեջբերումների adhered:  
5. **Մեջբերվածների քարտեզագրման** – Յուրաքանչյուր գեներացված նախադասություն կապված է սկզբնական գրաֆի ID‑ների հետ՝ սիմիլարിറ്റി սահմանափակման միջոցով, ապահովելով **հետևողականություն**:  

Այս գործընթացը ամբողջությամբ կատարվում է **2 վայրկյանից քիչ** առավելագույն տարածված հարցների համար, հնարավորություն տալիս իրական‑ժամանակի համագործակցությանը:

## Գրաֆների Նյուրոնական Ցանցեր. Սեմանտիկ Փորձագետություն

Սովորական՝ հիմնված բառային որոնումը դիտում է յուրաքանչյուր փաստաթուղթ որպես առանձին բառախառնություն: GNN‑երը թույլ են տալիս շարժիչին հասկանալու **սյունակային համատեքստը**:

* **Գրաֆի Նոդերի հատկություններ** – ներգծված է տեքստի վրա, լրացված է վերահսկողության մետա‑տվյալներով (օրինակ “կոդավորում”, “դատավորմամբ մուտքի իրավունքը”).  
* **Աղջևի քաշերը** – ցուցադրվում են ռեգուլացիոն հարաբերություններ (օրինակ *“ISO 27001 A.10.1”* *իրագործում է* *“SOC 2 CC6”*).  
* **Հաղորդագրության փոխանցում** – տարածում է համապատասխանության կցապատրերը գրաֆի ներսում, ցուցադրելով չեզոք վկայական (օրինակ “տվ տվյալների պահպանում” որ իհարկե բավարարում “գրասավորության” հարցին).  

Ուսումելով **GraphSAGE** մոդել՝ հիմնված պատմական հարց‑պատասխանի զույգերի վրա, շարժիչը սովորում է առաջնահաջորդություն այցելելու նոդերին, որոնք պատմաբար նպաստում են բարձրորակ պատասխանների, զգալիորեն բարելավելով թեակավորումները:

## Պրովանսի Գրանցում: Անձևելի աուդիտի ուղին

Արդյունքում գեներացված յուրաքանչյուր պատասխան համակցված է.

* **Նոդերի ID‑ները** հիմնադրված վկայության:  
* **Ժամանականիշ** (timestamp) որոնման:  
* **Թվական ստորագրություն** DEOE-ի անձնական բանալուց:  
* **Զրո‑գնահատական ապացույց (ZKP)**, որը վկայեցնում է, որ պատասխանն այնբոցված է նշված աղբյուրներից՝ չբողոքելով իրենց ներգրավվածությունը:  

Այս փաստաթղտերը պահվում են **անձևելի մատյան** (Hyperledger Fabric) և կարող են արտահանել հարցումատարների կողմից, հեռավորմամբ “սորտը վերցված պատասխանն ի՞նչ է?” հարցը:

## Ընդգործվածության աշխատանքային ընթացքների հետ միասին

| Ինտեգրման կետ | Ինչպե՞ս DEOE-ն ընդգրկում է |
|----------------|-----------------------------|
| **Տിക്ക്‑սգործակային համակարգեր (Jira, ServiceNow)** | Webhook‑ը նոր հարցի առաջացման դեպքում սկսում է որոնման շարժիչը: |
| **CI/CD շղթաներ** | Πολիտիկա‑որգան սերվերները սինքրոնիզացնում են FKG‑ին GitOps‑տեսակի պրոցեսներով: |
| **Վարորդների պորտալներ (SharePoint, OneTrust)** | Պատասխանները ավտոմատում են REST API‑ի միջոցով, պահպանելով աուդիտի‑գիրքի հղումները metadata‑ում: |
| **Սհարունակման պլատֆորմներ (Slack, Teams)** | AI‑օգնականը կարող է պատասխանել բնական‑լեզվային հարցերին՝ ներքևում օգտագործելով DEOE‑ը: |

## Օգտակարությունների քանակական չափորոշիչները

| Մետրիկա | Դասակարգային գործընթաց | DEOE‑ի հետ գործունեության գործընթաց |
|----------|--------------------------|--------------------------------------|
| **Օրակա պատասխանների միջին ժամանակը** | 5‑10 օր մեկ հարցի համար | < 2 րոպե մեկ տարր համար |
| **ձեռքով աշխատանքային ժամեր** | 30‑50 ժամ ամփոփի համար | 2‑4 ժամ (սովորաբար վերանայում) |
| **Վկայականի ճշգրտություն** | 85 % (մարդու սխալ) | 98 % (AI +Citation ստուգում) |
| **Աուդիտի հայտնաբերման չհամապատասխանության տարածվածություն** | 12 %   | < 1 % |

Երեք Fortune‑500 SaaS կազմակերպության իրական‑պայմանների փորձը ցույց է տալիս **70 %** նվազեցում վերադասված ժամանակակից և **40 %** նվազեցում աուդիտի‑սխալների վերականգնման ծախսի:

## Կատարման Աստիճանագրություն

1. **Տվյալների հավաքածու (1‑2 շաբաթ)** – Կապել Document AI պիպլայնները քաղաքականության ռեպոզիտորիաների հետ, արտածել JSON‑LD:  
2. **Գրաֆի սխեմայի նախագծում (2‑3 շաբաթ)** – Սահմանել node/edge տիպերը (Control, Asset, Regulation, Evidence):  
3. **Գրաֆի ներմուծում (3‑5 շաբաթ)** – Տեղադրել նորմալիզված տվյալները Neo4j‑ում, գործարկել սկզբնական GNN‑ի ուսուցում:  
4. **RAG ծառայության տեղադրում (5‑6 շաբաթ)** – Ստեղնել FAISS ինդեքսը, ինտեգրել OpenAI API‑ն:  
5. **Օրգանիզացիայի շերտ (6‑8 շաբաթ)** – Կառավարել պատասխանների կազմը, մեջբերումների քարտեզը և մատյանի ստորագրությունը:  
6. **Պայմանների րոպե (8‑10 շաբաթ)** – Կապել մեկ հարցի աշխատանքային ընթացք՝ հավաքել արձագանք:  
7. **Իտերատիվ տպում (10‑12 շաբաթ)** – Ֆայն‑տյուն GNN‑ը, կարգավորել prompt‑ների ձևավորումը, ընդլայնել ZKP‑ի ծածկույթը:  

Docker‑Compose և Helm Chart‑ը գտնվում են Procurize‑ի բաց‑կոդ SDK‑ում, ինչը թույլ է տալիս արագ Kubernetes‑ում միջակների տեղադրումը:

## Ապագա ուղղությունները

* **Մուլտիմոդալ վկայական** – Ներառել սքրինշոթներ, արխիտեկտուրական սքեմաներ և վիդեո‑պատասխաններ՝ օգտագործելով CLIP‑բաժանված ներգծվածություն:  
* **Տարածված ուսուցում բազմապատիկների միջև** – Կիսված GNN‑ի կշիռների փոխանակում՝ պահպանելով տվյալների sober‑սուվերը:  
* **Ռեգուլացիոն կանխաքանակ** – Համակցված ժամանակավոր գրաֆի և LLM‑ի՝ վերլուծություն տալու ենթադրյալ ռեգուլացիոն նորացումները:  
* **Zero‑Trust հասանելիության վերահսկում** – Կիրառել քաղաքականության‑համապատասխանցելի դեկրիպտիա՝ ապահովելով, որ միայն թույլատրված դերերը կարող են դիտել աղբյուրային փաստաթղթեր:

## Լճավորման լավագույն ծրագրեր

- [ ] **Պաշտուղում Սեմանտիկ Համապատասխանություն** – Օգտագործել ընդհանուր դասակարգք (օրինակ, [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), ISO 27001) բոլոր աղբյուրի փաստաթղթեր:  
- [ ] **Վարկենալ Հուժեցրու Գրաֆի Սխեմա** – Սխեմայի մտիրում Git‑ում, կիրառել CI/CD‑ով:  
- [ ] **Աուդիտի Պրովանսը Ամենօրյա** – Կատարել ավտոմատ ստուգումներ, որ ամեն պատասխանն ունի ստորագրված նոդ:  
- [ ] **Ներդաշնակող Որոնման Ժամանակը** – Որոշեք նախապարտ, եթե RAG հարցը գերազանցում է 3 վիմակ:  
- [ ] **Կատարիր GNN‑ի Կատարուման** – Ներառեր նոր հարց‑պատասխանի ութերորդականները ամեն չորաթիվում:  

## Եզրաչափ

**Dynamic Evidence Orchestration Engine**-ը վերաչափում է անվտանգության հարցագրությունների պատասխանների մեխանիզմը: Դիմելով ստատիկ քաղաքականության փաստաթղթեր **կենդանի, գրաֆ‑զորացված գիտելիքի հյուսվածք** եւ օգտվելով նորագույն LLM‑ների գեներացիայից, կազմակերպությունները կարող են:

* **Արագացնել գործարքների արագությունը** – պատասխանները պատրաստ են մի քանի վայրկյանների ընթացքում:  
* **Բարձրացնել աուդիտի վստահությունը** – Յուրաքանչյուր հայտարարություն վկայացված է կրիպտո‑ստորագրությամբ:  
* **Ապահովել համապատասխանության ապագա‑պատկերը** – Համակարգը սովորում է և կարգավորվում, երբ ռեգուլացիաները զարգանում են:  

DEOE-ի ընդունումը այնպիսի լողվում չէ, որովհետև այն 전략ի պարտադիր պայման է ցանկացած SaaS ընկերության համար, որն արժե արագություն, ապահովություն և վստահություն հցված սենյակային շուծարզված շուկայում: