
# AI-ի միջոցով իրական ժամանակի ապարդյունների կազմակերպում անվտանգության հարցաթղթեր համար

## Ներածություն

Առանցքային հարցաթղթեր, համաձայնության հաշվարկներ և մատակարարների ռիսկի գնահատումները հանդիսանում են SaaS ընկերությունների համար ծավալված խոցելիություն: Աշխատակազմերը ծախսում են անսահմանք ժամեր՝ ճիշտ քաղաքականություն գտնելու, ապարդյուն հավաքելու և ձեռքսցուլ կատարելու համար: Այս գործընթացը սխալներով լի է, դժվար է հաշվետվացնել, և ինչը դանդաղեցրու վաճառքի շրջանները:

**Procurize** ներկայացրել է միաքչի հարթակ, որը կենտրոնացնում է հարցաթղթեր, հատակում հանձնարարություններ և տրամադրում է համատեղ վերանայում: Հարթակի հաջորդ εξέλιξηն է **իրական‑ժամանակի ապարդյունների կարգավորման շարժիչը (REE)**, որը մշտապես հետևում է ընկերության համաձայնության աշխատագրերի—այնների քաղաքականությունները, կոդային ֆայլերը, թեստային հաշվետվությունները և ամպի գույների մատյանները—և անմիջապես արտացոլում է այդ փոփոխությունները հարցաթղթի պատասխաններում AI‑նշված համակից:

Այս հոդվածը բացատրում է կոնցեպտը, ենթակառուցվածքը, AI‑տեխնիկաները, որոնք դա հնարավոր են և գործնական քայլերը REE‑ի ներդրման համար ձեր կազմակերպությունում:

---

## Ինչու իսկապես իրական‑ժամանակի կարգավորումը կարևոր է

| Արդարավոր աշխատանք | Իրական‑ժամանակի կարգավորում |
|----------------------|--------------------------|
| Ձեռամսայական ապարդյունների փնտրում՝ քաղաքականության թարմացումից հետո | Ապարդյունների թարմացումներն ավտոմատորեն տարածվում են |
| Պատասխանները արագ ծայրանում, պահանջում են նոր ստուգում | Պատասխանները միշտ արդիական են, նվազեցնում է նոր աշխատանքը |
| Ապարդյունների ծագման մեկակողմանի աղբյուր չկա | Անփոփոխ հաշվետվության շղթա կապում է յուրաքանչյուր պատասխանը նրա սկզբի բաժինին |
| Բարձր վերաբերող ժամանակ (օրից‑կոթին) | Գինձ‑ժամանակի արձագանք (րոպե) |

Երբ ճարտարապետական մարմինները հրաեր նոր ուղեցույցներ, մեկ պարբերական փոփոխություն [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) վերահսկման մեջ կարող է անվավեր անել տասնյակ հարցաթղթի պատասխաններ: Ձեռամսայական ընթացում համաձայնության թիմը ընդհատում է այդ տարբերությունը քանի շաբաթ հետո, և դա կարող է հանգեցնել չակաորության: REE‑ը ջնջում է այդ ցածրաժամկետը՝ **լսելով** սկզբի բաժինը և **հոդվածի** գտնվելը անմիջապես:

---

## Հիմնական գաղափարներ

1. **Իրադարձական գիտելիքի գրաֆ** – Դինամիկ գրաֆ, որը նկարագրում է քաղաքականությունները, գույները և ապարդյունները որպես գագաթներ և կապեր: Յուրաքանչյուր գագաթ տվել է մետադատա, ինչպիսիք են տարբերակը, հեղինակը և ժամնախասը:

2. **Փոփոխությունների հայտնաբերման շերտ** – Ագենտներ, տեղադրված քաղաքականության պահեստներում (Git, Confluence, ամպի կարգավորման պահեստ) ուղարկում են իրադարձություններ երբ փաստաթուղթը ստեղծվում, փոփոխվում կամ վերականգնվում է:

3. **AI‑նաստված համատեղման շարժիչ** – Retrieval‑Augmented Generation (RAG) մոդեĺ, որը սովորում է քաղաքականության բաժինները թարգմանել հատուկ հարցաթղթի շրջանակի լեզվակայում ([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 այլն):

4. **Ապարդյունների հանված ռոսք-ծառայություն** – Մուլտիմոդալ Document AI, որը վերցնում է հատուկ հատվածներ, քառակուսիներ կամ թեստերի մատյանները բոլորից սկզբնաշարքի ելքի հիման վրա:

5. **Հաշվետվության շղթա** – Կրիպտոգրադացիոն հեշ շղթա (կամ օպցիոնալ blockchain), որը գրանցում է ցանկացած ավտոմատ‑ generated պատասխանը, օգտագործված ապարդյունները և մոդելների վստահելիության չափանիշը:

6. **Մանավանդ‑պայմանություն UI** – Աշխատակազմները կարող են հաստատել, մեկնաբանել կամ փոխարինել ավտոմատ‑generated պատասխանները մինչև դրանք ուղարկելը, պահպանելով վերջնական պատասխանատվությունը:

---

## Կառուցվածքի ընդհանուր նկարագրություն

```mermaid
graph LR
  subgraph Source Layer
    A[Policy Repo] -->|Git webhook| E1[Change Detector]
    B[Cloud Config Store] -->|Event Bridge| E1
    C[Asset Monitoring] -->|Telemetry| E1
  end
  E1 --> D[Event Bus (Kafka)]
  D --> G1[Knowledge Graph Service]
  D --> G2[Evidence Extraction Service]
  G1 --> M[Mapping RAG Model]
  M --> G2
  G2 --> O[Answer Generation Service]
  O --> H[Human Review UI]
  H --> I[Audit Ledger]
  I --> J[Questionnaire Platform]
  style Source Layer fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
  style Answer Generation Service fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px
```

*Բաժինը ցույց է տալիս շարունակական հոսքը սկզբի բաժիններից մինչև թարմացված հարցաթղթի պատասխաններ:*

---

## Յուրաքանչյուր բաղադրիչի խորագրություն

### 1. Իրադարձական գիտելիքի գրաֆ

- Օգտագործում է Neo4j (կամ այլ բաց‑կոդային լուծում)՝ պահպանելու **գագաթներ** ինչպես `Policy`, `Control`, `Asset`, `Evidence`:
- Կապերը, ինչպես `ENFORCES`, `EVIDENCE_FOR`, `DEPENDS_ON` ստեղծում են **սեմանտիկ ցանց**, որով AI‑ն կարող է հարցում կատարել:
- Գրաֆը **դասակարգչակ կերպով թարմացվում է**; յուրաքանչյուր փոփոխություն ավելացնում է նոր գագաթի տարբերակ՝ պահելով պատմական տողը:

### 2. Փոփոխությունների հայտնաբերման շերտ

| Սոցների աղբյուր | հայտնաբերման տեխնիկա | Օրինակային իրադարձություն |
|-------------------|-----------------------|--------------------------|
| Git ռեպո | Push webhook → diff parsing | `policy/incident-response.md` թարմացվել է |
| Ամպի կարգավորում | AWS EventBridge կամ Azure Event Grid | IAM քաղաքականություն ավելացվել է |
| Գույների մատյաններ | Filebeat → Kafka թեմա | Նոր խոցելիությանը թեստի արդյունք |

Իրադարձությունները նորմալիզացվում են ընդհանուր սխեմայի (`source_id`, `action`, `timestamp`, `payload`) մեջ, ձեռսակղածը Kafka‑ի վրա:

### 3. AI‑նաստված համատեղման շարժիչ

- **Retrieval**: Վեկտորային որոնում՝ նախորդ հարցաթղթի պատասխաններից՝ նմանեցված համատեղումներ գտնելու համար:
- **Generation**: Փոքրացված LLM (օրինակ Mixtral‑8x7B)՝ համակարգչային սկզբակարգերով, որոնք նկարագրում են յուրաքանչյուր հարցաթղթի շրջանակ:
- **Confidence Scoring**: Մոդելը արտածում հավանականություն, որ ստեղծված պատասխանը բավարարում է վերահսկողությունը; այն իջեցված՝ մարդու կերպալին լրացում պահանջում է:

### 4. Ապարդյունների հանված ռոսք-ծառայություն

- Միասին օգտագործում է **OCR**, **table extraction**, **code‑snippet detection**:
- Օգտագործում է **prompt‑tuned** Document AI մոդելներ, որոնք կարող են վարձեցնել *ճշտորեն* այն տեքստի հատվածները, որ Mapping Engine‑ը պահանջում է:
- Վերականգնում է կազմված փաթեթ՝ `{ snippet, page_number, source_hash }`.

### 5. Հաշվետվության շղթա

- Յուրաքանչյուր ստեղծված պատասխանը հիշում է հեշը միսած ապարդյունների և վստահելիության չափանիշների հետ:
- Հեշը պահվում է **append‑only log** (օրինակ Apache Pulsar կամ անփոփոխ ամպային պահարանը):
- Համակարգը թույլ է տալիս **tamper‑evident** թարմացում և արագ թարմության հետագա վերաստանալը ավետների ընթացքում:

### 6. Մանավանդ‑պայմանություն UI

- Ցուցադրում է ավտոմատ‑generated պատասխանը, կապված ապարդյունները և վստահելիության չափանիշը:
- Թույլ է տալիս **inline comments**, **approval**, կամ **override**՝ անհատական պատասխանից:
- Յուրաքանչյուր որոշում գրանցվում է, ապահովելով հաշվեկշիռը:

---

## Արդյունքների քանակական արժեքը

| Մեթրիկ | Նախք REE | Արտահայտում REE | Բնութագրություն |
|--------|------------|-----------|-------------|
| Օրինակի պատասխանների ժամանակը | 3.2 օր | 0.6 ժամ | 92 % նվազեցում |
| Դուրս բերող ապարդյունների որոնում յուրաքանչյուր հարցաթղթի համար | 8 ժամ | 1 ժամ | 87 % նվազեցում |
| Հաշվետվության սխալների տոկոսը (ծածկված պատասխաններ) | 12 % | 2 % | 83 % նվազեցում |
| Վաճառքի շրջանների ազդեցություն (կորքերի օր) | 5 օր | 1 օր | 80 % նվազեցում |

Այս թվերը հիմնված են սկզբապնակների վրա, որոնք 2025‑ի Q2‑ում REE‑ին իրենց գնման գծերում ներդրեցին:

---

## Ներմուծման ճանապարհը

1. **Բացահայտում և գույների ինվենտարիզացիա**
   - Նշել բոլոր քաղաքականության ռեփոզիտորները, ամպի կարգավորման աղբյուրները և ապարդյունների պահեստների տեղերը:
   - Թեգավորել յուրաքանչյուր նյութը մետադատներով (սեփական, տարբերակ, համաձայնության շրջանակ):

2. **Փորձարկվող հայտնաբերման գործակալների տեղադրմանը**
   - Տեղադրել webhook‑երը Git‑ում, կազմավորել EventBridge կանոնները, միացնել մատյանների ուղարկիչները:
   - Լուծել, որ իրադարձությունները իրական ժամանակում հայտնվեն Kafka‑ի თემում:

3. **Կառուցել գիտելիքի գրաֆը**
   - Անկախ ներմուծման շարունակություն՝ լրացնել գագաթները:
   - Նշել հարաբերությունների հարկանիշը (`ENFORCES`, `EVIDENCE_FOR`):

4. **Ֆայն‑Թյունը Mapping մոդելը**
   - Հավաքել նախորդ հարցաթղթի պատասխանների խորհուրդը:
   - Օգտագործել **LoRA** ադապտերներ՝ մասնագիտացնել LLM‑ը յուրաքանչյուր շրջանակի համար:
   - Կարգավորել վստահելիության շեմը A/B փորձարկմամբ:

5. **Ինտեգրել ապարդյունների հանված ծառայությունը**
   - Միանալ Document AI‑ի ենթակառուցվածքներին:
   - Ստեղնավորել prompt‑template‑ներ ըստ ապարդյունների տեսակների (պոլիսերի տեքստ, կարգավորման փայլիկներ, սկաներու հաշվետվություններ):

6. **Կարգավորել հաշվետվության շղթան**
   - Ընտրել անփոփոխ պահվածքի հիմքը:
   - Իմպեմենտացնել hash‑chain‑ը և պարբերական snapshot‑ների պահպանումը:

7. **Ներկայացնել Review UI‑ը**
   - Փորձարկում միակ համաձայնության թիմի հետ:
   - Հավաքել կարծիֆի հետադարձ պատասխանները UI‑ի UX‑ին և էլեխવણીների արխիվացման ճանապարհին:

8. **Մակնարկ և Ապտիմալացում**
   - Ուղղակի դիալ կապի և micro‑services‑ը:
   - Հսկել գլակտիկը (ամեն ինչը <30 վրկ. փոփոխությունից մինչև թարմացված պատասխանը):

---

## Լավ Практиկներ և Խախտումներ

| Լավ Практиկ | Պատասխանը |
|-------------|----------|
| Պահպանել աղբյուրի նյութերը **միակաստղակ-ճշգրիտ** | Տացումն իրարից տարբեր տարբերակների փորձանքները շուունակում են գրաֆի զուգվածքը: |
| Տարբերակավորել բոլոր prompts‑ներն ու մոդելների կարգավորումներն | Արդյունքի վերականգնողականությունը ապահովում: |
| Սահմանել **առնոտ նվազագույն վստահություն** (օր.՝ 0.85) ավտոմատ հաստատության համար | Համալրել արագություն եւ հաշվետվության անվտանգություն: |
| Կատարել պարբերական **մոդելի կողմնորոշչի վերանայում** | Ընտրություն չի լինի կարգավորականի լեզվի սխալ բարձրացումներ: |
| Գրանցել **օգտագործողի վերաներմանների** առանձին | Ապահովում է տրենինգի տվյալների հավաքում ապագա մոդելների համար: |

**Ընդունվող խախտումներ**

- **Արդարապես AI‑ին հորշեցնելու**՝ գործը պետք է լինի աջակցող, ոչ թե օրենքի խորհրդին:
- **Մետադատների նուրբ նոտում**՝ առանց საკმარիս թեգավորման, գրաֆը կարող է դարձնել անկյուններ, օգտագործման որակը նվազեցվում է:
- **Փոփոխությունների հետապնդման ուշացում**՝ ամպի ծառայություններում իրադարձությունների ուշացումը կարող է հանգստացնել մի բուրգարանասները; միավորեք «շարժական հատված» գազար:

---

## Ապագա ընդլայնումներ

1. **Zero‑Knowledge Proof ինտեգրում** – Թույլատրում է մատակարարներին ապացուցել ապարդյունների պահպանությունն առանց իրական փաստաթղթերի բացահայտման, միացնել ավելի բարձր գաղտնիք:
2. **Ֆեդերացված ուսուցում տարբերակների միջև** – Կիսելով անանուն համատեղման նիշերը արագացնելը մոդելի բարելավում, հետևելով տվյալների գաղտնիությանը:
3. **Օրինական ռադարների ավտոմատ ներբեռնվածություն** – Վերցնել նոր ստանդարտները կոչված մարմիններից (NIST, ENISA) և անմիջապես ընդլայնել գրաֆի դասակարգչությունը:
4. **Բազմամիջավայրը աջակցություն** – Կարգավորել թարգմանչական շղթաներ, այնպես որ գլոբալ թիմերը կարող են խանգարումներ ավելացնել սեփական լեզվով:

---

## Եզրակացություն

**Իրական‑Ժամանակի Ապարդյունների Կարգավորման Շարժիչը (REE)** փոխում է համաձայնության գործառույթը դեմ-պատասխանի, ձեռամսայական կասպարակից՝ AI‑կառավարիչ ծառայություն: Ընդհակառույց նախագծը՝ քաղաքականության փոփոխությունները, ապարդյունների հանման, ավտոմատ պատասխանների գեներացիայի բաց զուգված հաշվետվության հետ, կազմակերպությունները հասնել են ավելի արագ վաճառքի շրջաններին, ցածր հաշվետվության ռիսկին և واضح մրցակցային առավելություն:

REE‑ի ներդրմանը չի հանդիսանում «ջնջե‑չմոռանար» ծրագրի; դա պահանջում է дисципլինա դաշտի մետադատների կառավարման, ճշգրիտ մոդելների կառավարում և մարդու հետաշակեցված UI, որը պահպանում է պատասխանության վերջնականություն: Կատարելով այդ ամենը, շահի՝ շրջանները ժամերից, ռիսկը նվազեցված, և վաճառքի պայմաններն բարձրացված, շատ ավելի է, քան ներդրման ջանքերը:

**Procurize** արդեն առաջարկում է REE‑ը որպես լրացուցիչ հնարավորություն գոյություն ունեցող հաճախորդների համար: Նախագծողները զեկուցում են **70 % նվազեցում** հարցաթղթի կատարման ժամանակի և **շատ փոքր հաշվետվության սխալների** ապրանքների հստակությանը: Եթե ձեր կազմակերպությունը պատրաստ է անցնել ձեռամսայական ջնջումից դեպի իրական‑ժամանակի, AI‑սխող համաձայնություն, հիմա է լրիվ ժամանակը, որպեսզի ուսումնասիրեք REE‑ը: