
# ԱԻ‑ին ուժով իրական‑ժամանակի ապաստիկ թարմության գնահատում անվտանգության հարցաթերթիկների համար

## Ներածություն

Անվտանգության հարցաթերթիկները հանդիսանում են վստահության առաջին գծը SaaS պրովայդերների և նրանց հաճախորդների միջև: Վաճառողները պետք է կցեն քաղաքականության հատվածներ, աուդիտային զեկույցներ, կազմաձևման स्क्रीनշոտներ կամ թեստերի լոգերը որպես **ապաստիկ**, որպեսզի ապացուցեն համապատասխանությունը: Թեև այդ ապաստիկների ստեղծումը արդեն ավտոմատացված է շատ կազմակերպություններում, մեկ զգալի անթափանցության կետ մնացել է՝ **որքան թարմ է ապաստիկը**:

Վեց ամսվա հին PDF‑ը, որն միացված է այսօր պատասխանի հետ, կարող է բացահայտել վաճառողին աուդիտային հայտնորոշումներ և կոտրել հաճախորդի վստահությունը: Ձեռով թարմության ստուգումները աշխատակազմին ծանրաբեռնվում են և շեղում են: Դասավորումը՝ դա թողնել **կ/generated AI** և **արտահասակ-ավրագված գեներացիա (RAG)** համամարզաբար գնահատել, գնահատում և արտանշում ապաստիկի նորությունը:

Այս հոդվածը ներկայացնում է ամբողջական, արտադրական պատրաստ դիզայն **ԱԻ‑ն վարող իրական‑ժամանակի ապաստիկ թարմության գնահատման շարժիչ (EFSE)**, որը:

1. **Ներմուծում** է յուրաքանչյուր ապաստիկը ինչպես միայն այն տեղափոխվում է պահարանին:  
2. **Հաշվարկում** է թարմության գնահատում՝ օգտագործելով ժամանականշաններ, սեմանտիկ փոփոխությունների հայտնաբերում և LLM‑ի հիման վրա հիմնված կապի չափողություններ:  
3. **Գործարկում** է ծանուցումներ, երբ գնահատումները ընկնում են քաղաքականությամբ սահմանված թիրախների տակ:  
4. **Ցուցադրում** է զարգացող միտքային տվյալները վերդաշնակության մեջ, որը ինտեգրվում է առկա պահպանման գործիքներով (օրինակ՝ Procurize, ServiceNow, JIRA):

Ուղեցույցի վերջում դուք կունենաք պարզ ճանապարհագրություն EFSE‑ն ներդրելու, հարցաթերթիկների կատարման արագացումը, և համապատասխանության հաստատումը աուդիտորների համար:

---

## Ինչո՞ւ է მნიშვნელოვანია ապաստիկի թարմությունը

| Զգուշացում | Նկարագրություն |
|------------|----------------|
| **Կանոնաչափ ռիսկ** | Շատ չափաչափումներ ([ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [GDPR](https://gdpr.eu/)) պահանջում են «ընթացիկ» ապաստիկ: Հին փաստաթղթեր կարող են հանգեցնել չպահպանող արդյունքների: |
| **Հաճախորդի վստահություն** | Հետագայերը անձնավորում են “Այս ապաստիկը երբ վերջին անգամ վավեացվել է?” ցածր թարմության գնահատումը դառնում է գործարքի խոչընդոտ: |
| **Գործողական արդյունավետություն** | Թիմերը հասնում են 10‑30 % աշխատանքի շաբաթը հին ապաստիկը գտնելու և թարմացնելու համար: Ավտոմատացում բաց թողնում է այդ ծավալը: |
| **Աւդիտորների պատրաստվածություն** | Իրական‑ժամանակի տեսանելիությունը թույլ է տալիս աուդիտորներին տեսնել dzīvan snapshot, ոչ թե հին և պոտենցիալ անպատասխանած փաթեթ: |

Անպատիվ պահպանման վերդաշնակությունները ցույց են տալիս **ինչ** ապաստիկ կա, բայց **ինչքան նոր** այն չէ: EFSE-ն լրացնում է այն բացը:

---

## Կառուցվածքի ընդհանուր տեսակետ

Ստորև ներկայացված է EFSE էկոհամարքի բարձր‑անհատ տվյալների Mermaid կոմպոնենտը, որը ցույց է տալիս տվյալների հոսքը հետ ներկայացնող պահարաններից դեպի գնահատման շարժիչը, ծանուցման սպասարկողը և UI շերտը:

```mermaid
graph LR
    subgraph Ingestion Layer
        A["Document Store<br/>(S3, Git, SharePoint)"] --> B[Metadata Extractor]
        B --> C[Event Bus<br/>(Kafka)]
    end

    subgraph Scoring Engine
        C --> D[Freshness Scorer]
        D --> E[Score Store<br/>(PostgreSQL)]
    end

    subgraph Alerting Service
        D --> F[Threshold Evaluator]
        F --> G[Notification Hub<br/>(Slack, Email, PagerDuty)]
    end

    subgraph Dashboard
        E --> H[Visualization UI<br/(React, Grafana)]
        G --> H
    end

    style Ingestion Layer fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Scoring Engine fill:#e8f5e9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Alerting Service fill:#fff3e0,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Dashboard fill:#e3f2fd,stroke:#333,stroke-width:1px
```

*Բոլոր հանգույցների պիտակները ընդգրկված են կրկին պարունակող գծերով՝ համապատասխանեցնելու Mermaid‑ի այն ձեռնարկին*:

### Հիմնական բաղադրիչները

1. **Document Store** – Կենտրոնական պահարան՝ բոլոր ապաստիկների (PDF, DOCX, YAML, screenshot‑ների) համար:  
2. **Metadata Extractor** – Ստանում է ֆայլի ժամանականիշները, ներդրված տարբերակների պիտակները և OCR‑ով է դուրս բերում տեքստի փոփոխությունները:  
3. **Event Bus** – Հրապարակում է *EvidenceAdded* և *EvidenceUpdated* իրադարձությունները downstream հերոցների համար:  
4. **Freshness Scorer** – Հարթակ՝ deterministic heuristics (տարիք, տարբերակների տարբերություն) և LLM‑ի semantic drift հայտնաբերիչը համաձուլող:  
5. **Score Store** – Պահպանում է յուրաքանչյուր արտուի գնահատումը փաստերի հետագա տենդեի տվյալներով:  
6. **Threshold Evaluator** – Սահմանում է քաղաքականությամբ սահմանված նվազագույն գնահատում (օրինակ՝ ≥ 0.8) և ստեղծում ծանուցումներ:  
7. **Notification Hub** – Ուղարկում է իրական‑ժամանակի հաղորդագրություններ Slack‐ընթացիկների, էլ‑փոստի կամ incident‑response գործիքների միջոցով:  
8. **Visualization UI** – Ինտերակտիվ կարմիր‑երկու գունավոր քարտեզներ, ժամանականշանների գրաֆիկներ և մանրակրկիտ աղյուսակներ աուդիտորների և պահպանման ղեկավարների համար:

---

## Գնահատման ալգորիթմը մանրամասներով

Թարմության  գնահատում *S* ∈ [0, 1] հաշվարկվում է որպես weighted sum:

```
S = w1·Tnorm + w2·Vnorm + w3·Snorm
```

| Սիմվոլ | Значение (ընտրանք) | Հաշվարկ |
|--------|-------------------|----------|
| **Tnorm** | Նորմալիզացված տարիքի գործոն | `Tnorm = 1 - min(age_days / max_age, 1)` |
| **Vnorm** | Տարբերակների համընկնում | Levenshtein‑ի տարբերությունը ներկայիս և նախորդ տարբերակների թողուների միջև, սանդղակված [0, 1] հատվածում |
| **Snorm** | Սեմանտիկ շեղում | LLM‑ի վրա հիմնվածսդհաստատություն՝ վերջին տեքստի պոզիցիայի եւ վերջին *հաստատված* պոզիցիայի միջև similarity‑ը |

Ստանդարտ وزنների կոնֆիգուրացիա՝ `w1=0.4, w2=0.2, w3=0.4`:

### Սեմանտիկ շեղում՝ LLM‑ով

1. Հաստատեք OCR‑ով (պատկերների համար) կամ տեղային պարսինգ՝ մուտքային տեքստը:  
2. Պայմանագրեք LLM‑ին (օրինակ՝ Claude‑3.5, GPT‑4o) հետևյալը՝  

   ```
   Σύγκρινε τα δύο αποσπάσματα πολιτικής παρακάτω. Δώσε μια βαθμολογία ομοιότητας μεταξύ 0 και 1, όπου το 1 σημαίνει ότι η σημασία είναι ταυτόσημη.
   ---
   Απόσπασμα Α: <προηγούμενη εγκεκριμένη έκδοση>
   Απόσπασμα Β: <τρέχουσα έκδοση>
   ```

   *(Վերաբերվածը հայերեն՝)*  
   ```
   Համեմատեք ներքևում գտնվող երկու քաղաքականության հատվածները։ Տրամադրեք համակարգչային նմանության գնահատում 0‑ից 1 միջև, որտեղ 1 նշանակում է նույն իմաստը։
   ---
   Աղում Ա: <նախորդ օպտիմալ տարբերակ>
   Աղում Բ: <ներկա տարբերակ>
   ```

3. LLM‑ը վերադարձնում է թվային գնահատում, որը դառնում է *Snorm*:

### Թիրախային գծեր  

- **Կրիտիկական**: S < 0.5 → Անմիջական վերականգնման պահանջ:  
- **Զգուշացում**: 0.5 ≤ S < 0.75 → Պլանավորեք թարմացումը 30 օրում:  
- **Առողջ**: S ≥ 0.75 → Ինտեգործում չի անհրաժեշտ:

---

## Ինտեգրացիա առկա պահպանման համակարգերի հետ

| Համակարգ | Ինտեգրացիայի կետ | Աճ |
|----------|-------------------|----|
| **Procurize** | EFSE‑ի webhook‑ը թարմացնում է ապաստիկի metadata‑ն հարցաթերթիկների UI‑ում | Ավտոմատ անցկացված թարմության նշան՝ յուրաքանչյուր կցված պիտքից |
| **ServiceNow** | Երթագիծը ստեղծում է խնդիրների տիկտեր, երբ գնահատումները ընկնում են զգուշացման թիրախից | Անհրաժեշտ քայլերի արագ հղում վերականգնելու համար |
| **JIRA** | Ավտոմատ “Update Evidence” պատմություն ստեղծում է, կապված հետապնդվող հարցաթերթիկի հետ | Երկարատեսակ աշխատանքների հասանելիություն՝ արտադրողականի համար |
| **Confluence** | Ներառված կյանքի տաք քարտեզը, որը աշխարհի Score Store‑ից կարդուում է | Գրաֆիկային γνώμον՝ կենտրոնական գիտելիքի բազայում ցուցադրվում է իրական‑ժամանակով նախագծի կարգավիճակը |

Բոլոր ինտեգրացիաները հիմնված են **RESTful** endpoint‑երով ( `/evidence/{id}/score`, `/alerts`, `/metrics` ), որոնք համապատասխանում են OpenAPI 3.1՝ միաժամանակ տրամադրում են SDK‑ներ Python‑ում, Go‑ում և TypeScript‑ում:

---

## Ներդրմության ճանապարհագիծ

| Բաժին | Գործողություններ | Մոտավոր աշխատաժամ |
|-------|----------------|-------------------|
| **1. Հիմնականները** | Դպավորել Document Store‑ը, Event Bus‑ը, Metadata Extractor‑ը | 2 շաբաթ |
| **2. Գնահատման պրոտոտիպ** | Կառուցել deterministic Tnorm/Vnorm տրամաբանություն, ինտեգրել LLM‑ն Azure OpenAI‑ի միջոցով | 3 շաբաթ |
| **3. Ծանուցում & Վերդաշնակություն** | Կառուցել Threshold Evaluator‑ը, Notification Hub‑ը, և Grafana‑ի ջերմագրական քարտեզը | 2 շաբաթ |
| **4. Ինտեգրացիայի խարիսխներ** | Մարգլեցնել webhook‑ները Procurize‑ի, ServiceNow‑ի, JIRA‑ի համար | 1 շաբաթ |
| **5. Փորձարկում & Ստուգում** | Բեռնատիրչի փորձարկում 10 k ապաստիկներով, լրացնել وزنները, ավելացնել CI/CD | 2 շաբաթ |
| **6. Բաց թողնում** | Փորձագիտական ավարտ մեկ արտադրական գծի հետ, հավաքել արձագանք, ընդլայնել ամբողջ կազմակերպության վրա | 1 շաբաթ |

**CI/CD‑ի հաշվին**  
- **GitOps** (ArgoCD)՝ տարբերակների և քաղաքականության threshold‑ների տարբերակները տարբերակինգից:  
- Գաղտնիքները LLM API‑ների համար կառավարում է **HashiCorp Vault**:  
- Ավտոմատ ռեգրեսիոն թեստավորում կամի, որ նախապես հայտնի “լավ” փաստաթուղթը երբեք չընկնի շեղման գծի ներքևում՝ կոդի փոփոխությունների հետո:

---

## Լավ պրակտիկներ

1. **Մակարդակել ապաստիկը տարբերակների metadata‑ով** – Խթաներ տալ հեղինակներին ներառել `Version: X.Y.Z` վերնագիր յուրաքանչյուր փաստաթղթի վերում:  
2. **Սահմանել քաղաքականության‑հատուկ առավելագույն տարիքը** – ISO 27001‑ը կարող է թույլատրել 12 ամս, SOC 2‑ը 6 ամս՝ կպահպանում են per‑regulation սահմանափակումները կոնֆիգուրացիոն աղյուսակով:  
3. **Պարբերական LLM‑ի վերապատրաստում** – Պատրաստել LLM‑ը ձեր սեփական քաղաքականության լեզվով՝ նվազեցնելու hallucination ռիսկը:  
4. **Աուդիտային հետին արխիվ** – Գրանցել յուրաքանչյուր գնահատման իրադարձություն; պահպանումն առնվազն 2 տարի՝ համապատասխանության աուդիտների համար:  
5. **Մարդկային‑ցույց‑ծիածան** – Երբ գնահատումը անցնում է κρίտիկական հատվածում, պահանջել՝ համապատասխանության պաշտոնականը հաստատի պատկերագրությունները՝ փակելու միջոցով համացանցից ավտոմատ փակելը:

---

## Ապագա բարելավումներ

- **Բազմալեզու սեմանտիկ շեղում** – Ընդարձակել OCR‑ը և LLM‑ի պանակները ոչ‑ընթացիկ ապաստիկների (օրինակ՝ գերմանական GDPR հավելվածները) համար:  
- **Գծային նեացիկ գրաֆյան (GNN) համատեքստի մոդել** – Կառուցել ապաստիկների միջև հարաբերությունները (օրինակ՝ PDF‑ը հղում է թեստի լոգին) համար `cluster freshness score`‑բաժնանշում:  
- **Պրոդիկտիվ թարմության կանխատեսում** – կիրառեք ժամանակաշարքերի մոդելներ (Prophet, ARIMA)՝ կանխատեսելու, երբ ապաստիկը հնանում է, և կանխատեսող թարմացումների պլանավորում:  
- **Զրո-քոանքտური փորձությած (zk‑SNARK) վավերացում** – պայմանավորված թաքցված ապաստիկների համար, ստեղծել zk‑SNARK ապուրի, որ թարմության գնահատումը հաշվարկված է առանց փաստաթղթի բյուզին բացահայտելու:

---

## Եզրակացություն

Հին ապաստիկը անդրադառնում է ծածկված անվտանգության սողին, որը վատացնում է վստահությունը և ավելացնում է աուդիտային ծախսերը: **ԱԻ‑ն վարող իրական‑ժամանակի ապաստիկ թարմության գնահատման շարժիչ** (EFSE) ներսի հաստատում է մասին՝

- **Տեսանելիություն** – Ակնհայտ ջերմագրակարտեզներ, որոնք ցույց են տալիս, թե որոնք կցվածները ժամին պակասում են:  
- **Ավտոմատացում** – Ավտոմատ ծանուցումներ, խնդիրների ստեղծում, UI‑ի նշաններ, որոնք հեռացնում են ձեռքով փնտրումը:  
- **Հաստատվածություն** – Աուդիտորները տեսնում են առկա, վավերացված համապատասխանությունը, ոչ թե հին փաթեթ:  

EFSE‑ն ներդրման ուղին թողնում է սպասված, մոդուլական ճանապարհագրություն, որն հետաքրքիր է ձեր առկա գործիքների (Procurize, ServiceNow, JIRA) հետ: Deterministic heuristics‑ի և LLM‑ի սեմանտիկ անալիզների համադրությամբ, համակարգը մատուցում է հստակ գնահատումներ և հնարավորություն է տալիս անվտանգության թիմին ընկալել լինելը, նախածանցում կանխարգելել պոտենցիալ խախտումներ և դարձնել ապաստիկների գրադարն strat­egic asset:

**Սկսեք թարմությունն չափել այսօր**, և դարձignez ձեր ապաստիկների գրադար նավապարակն այլևս պահպանման խնդիր չէ, այլ՝ ռազմավարական դրույկ‑տեղակ: