  

# AI‑ծված Ժամանակակից Հավաստագրի Համապատասխանեցում բազմակայանա հարցումների համար  

## Ներածություն  

Անվտանգության հարցանվածները դարձան թափանցիկը ամեն B2B SaaS պայմանագրի համար։  
Միակ հնարավոր հաճախորդը կարող է պահանջում **10‑15 իրարից տարբեր համաձայնության շրջանակ**, որոնցից յուրաքանչյուրում հարցնում են overlapping, բայց փոքր տարբերակված ապացույցներ։ Ձևական համեմատականության ձեռնարկը հանգեցնում է․  

* **Կրկնված աշխատանք** – անվտանգության ինժեներերը նորից գրանում են նույն քաղաքականության հատվածը յուրաքանչյուր հարցմանը։  
* **Անհամաստան պատասխաններ** – փոքր բառապանի փոփոխությունն աննախադեպ կարող է ստեղծել համախմբման բացակ։  
* **Ադիտորիայի ռիսկ** – միակ ճշմարտության աղբյուր չլինելով, ապացույցների ծագումը ապացուցել դժվար է։  

**Procurize-ի AI‑ծված Ժամանակակից Հավաստագրի Համապատասխանեցման Գործիչը (ER‑Engine)** հեռացնում է այս ցավալի կետերը։ Բոլոր համաձայնության փաստաթղթերը ինտեգրելով միասված Գիտելիքի Գրաֆում և կիրառելով Retrieval‑Augmented Generation (RAG) դինամիկ հրամանների enjիներին, ER‑Engine‑ը կարող է․  

1. **Նայեցնել համանարդ ապացույցները** տարբեր շրջանակներում միլիսեկունդների ընթացքում։  
2. **Վավերացնել ծագումը**՝ օգտագործելով կրիպտոգրաֆիկ հեշեր ու անփոփոխ աուդիտատի շղթաները։  
3. **Առաջարկել ամենաադերեկած փաստաթուղթը**՝ հիմնված քաղաքականության փոփոխության հայտնաբերման վրա։  

**Արդյունքը** է միակ AI‑կողգործված պատասխան, որը զուգահեռικα բավարարում է բոլոր շրջանակներին։  

---  

## Հնարավոր լուծումները  

| Մարտախոհություն | Ավանդակի մոտեցում | AI‑ակտիվ Համապատասխանեցում |
|----------------|--------------------|----------------------------|
| **Հավաստագրի կրկնություն** | Կপি‑պաստե տարբեր փաստաթղթերում, ձեռքով վերապատրաստում | Գրաֆ‑բազված միավորների կապը նվազեցնում է ավելիքչություն |
| **Տարբերություն տարբերություններ** | Իցղաթղթի մատյաններ, ձեռքով diff | Ժամանակակից քաղաքականության փոխանակչ ռադար՝ ավտոմատ կերպով թարմացնում հղումները |
| **Կանոնակարգի քարտեզավորում** | Ձևական մատրիցա, սխալի կապ | Ինքնաբերող օնտոլոգի քարտեզում LLM‑ը արագող ոգեշնչմամբ |
| **Ադիտորիայի շղթա** | PDF արխիվներ, հեշի հաստատում չկա | Անփոփոխ գրանցիչ Merkle‑ի ապացույցներով յուրաքանչյուր պատասխանի համար |
| **Սկալանություն** | Լinear‑շարժվածություն յուրաքանչյուր հարցման համար | Քառակուսիների պակասում: *n* հարցումներ ↔ *≈ √n* յուրահատուկ ապացույցների գագաթներ |  

---  

## Ստեղծական Ժամկետ  

ER‑Engine‑ը գտնվում է Procurize‑ի պլատֆորմի ատաղը և բաղկացած է չորս խնկված շադրերից․  

1. **Ներմուծման շադր** – Աղբյուրները (Git repo‑ներ, ամպային պահեստներ, SaaS քաղաքականության պարկեր) ներմուծում է։  
2. **Գիտելիքի Գրաֆի շադր** – Կայունները (կոնտրոլներ, ապացույցներ, կանոնակարգեր) գագաթների տեսքով, կապերը `satisfies`, `derived‑from` և `conflicts‑with`։  
3. **AI Դիմակային շադր** – Միացնում է **վերուերմացնող շարժիչ** (ևեկտորների նմանակ similarity) և **դիմակման շարժիչ** (instruction‑tuned LLM)՝ պատրաստում նախագծային պատասխաններ։  
4. **Աչատուական Գրանցչի շադր** – Գրառում է յուրաքանչյուր ստեղծված պատասխան անփոփոխ գրանցիչում (բլոկչեյն‑նկման) հեշով, ժամանակաչափով և հեղինակի ստորագրությամբ։  

Ահա բարձր‑կարգի Mermaid դիագրամը, որը ցույց է տալիս տվյալների հոսքը․  

```mermaid
graph TD
    A["Քաղաքականության պահեստ"] -->|Ingest| B["Փաստաթղթի Վերլուծիչ"]
    B --> C["Օբյեկտների Ելակ"]
    C --> D["Գիտելիքի Գրաֆ"]
    D --> E["Վեկտորների Խանութ"]
    E --> F["RAG Վերուերմացում"]
    F --> G["LLM Հենցագրի Քարշակ"]
    G --> H["Սպասվող Պատասխան"]
    H --> I["Դաստիարակ & Հաշվ hash ծառայություն"]
    I --> J["Անփոփոխ Գրանցիչ"]
    J --> K["Հարցների Ինտուիտիվ Ընդգծություն"]
    K --> L["Վանդակի Վերանայում"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style J fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```  

*Բոլոր գագաթների պիտակները ընդգրկված են կրկնակողմնոցում, ինչպես պահանջվում է Mermaid-ի համար.*  

---  

## Կ خطوة‑բ‑քայլ աշխատանքային գործընթաց  

### 1. Հավաստագրի Ներմուծում և Նորմալիզացում  

* **Ֆայլերի տեսակներ**․ PDFs, DOCX, Markdown, OpenAPI specs, Terraform modules։  
* **Մշակղում**․ OCR սքանված PDFs‑ների համար, NLP‑ի օբյեկտների տարբերակների (կոնտրոլ ID‑ները, ամսաթվեր, սեփականատեր) դուրսբերում։  
* **Նորմալիզացում**․ Ամեն փաստաթուղթը տեղափոխում է կանոնավոր JSON‑LD գրառմամբ, օրինակ․  

```json
{
  "@type": "Evidence",
  "id": "ev-2025-12-13-001",
  "title": "Data Encryption at Rest Policy",
  "frameworks": ["ISO27001","SOC2"],
  "version": "v3.2",
  "hash": "sha256:9a7b..."
}
```  

### 2. Գիտելիքի Գրաֆի Ամբողջականացում  

* Գագաթներ ստեղծվում են **Կանոնակարգեր**, **Կոնտրոլներ**, **Ապացույցներ**, և **Դերեր** համար։  
* Կապերի օրինակներ․  
  * `Control "A.10.1"` **satisfies** `Regulation "ISO27001"`  
  * `Artifact "ev-2025-12-13-001"` **enforces** `Control "A.10.1"`  

Գրաֆը պահված է **Neo4j** օրինակով՝ **Apache Lucene** լրիվ‑տեքստային ինդեքսներով արագ անցք համար:  

### 3. Ժամանակակից Վերուերմացում  

Երբ հարցում է, *“Describe your data‑at‑rest encryption mechanism.”* համակարգը․  

1. Հարցը սեմանտիկ տիպի հարցում է դարձնում։  
2. Գտնում է համապատասխան **Control ID**‑ները (ISO 27001 A.10.1, SOC 2 CC6.1)։  
3. Վերցնում է top‑k ապացույցների գագաթներ՝ cosine similarity‑ով SBERT‑ի embedding‑ների վրա։  

### 4. Հենցագրի enjին և Դիմակություն  

**Դինամիկ ձևաչափ**․  

```
You are a compliance analyst. Using the following evidence items (provide citations with IDs), answer the question concisely and in a tone suitable for enterprise security reviewers.
[Evidence List]
Question: {{user_question}}
```  

Instruction‑tuned LLM (օրին՝ Claude‑3.5) վերադարձնում է նախագծային պատասխան, որը անմիջապես **re‑ranked** է՝ հիմնված հղումների ծածկվածությանը և երկարության սահմանափակմանը։  

### 5. Ծագման և Գրանցչի Անկախացում  

* Պատասխանը կապված է **հեշերով** բոլոր հղված ապացույցների հետ։  
* Ստեղծվում է **Merkle‑ծառ** եւ նրա արմատը պահվում է **Ethereum‑համապատասխան կողմչափում** անփոփոխության համար։  
* UI‑ն ցույց է տալիս **կրիպտոգրաֆական պիտանը**, որի միջոցով աուդիտորները կարող են ինքնուրույն ստուգում կատարել։  

### 6. Համատեղ Դիտարկում եւ Հրապարակում  

* Թիմերը կարող են **մեկտեղում մեկնաբանել**, պահանջել այլ ապվածքներ, կամ գործարկել **նոր գործակարգ** RAG‑ի, եթե քաղաքականությունը թարմացվում է։  
* Ընդունվածից հետո պատասխանը **հրապարակվում** vendor‑հարցանւմների մոդուլում և գրանցվում է գրանցիչում։  

---  

## Անվտանգություն և Գաղտնիություն  

| Խնդիր | Վիճակնորոշում |
|-------|----------------|
| **Գայթակղված ապացույցների բացահայտում** | Բոլոր ապացույցները ծածկագրված են AES‑256‑GCM‑ով, վերականգնումը կատարվում է **Trusted Execution Environment (TEE)**-ում։ |
| **Հենցագրի ներմուծում** | Մուտքային սանիթիզացիա և ավանված LLM կոնտեյների սանդղակ՝ համակարգի հրամանների սահմանափակման համար։ |
| **Գրանցչի իրզություն** | Merkle‑պրूֆներ և պարբերաբար կապակցում հրապարակային բլոկչեյնին՝ ցանկացած փոփոխություն տարածչափելի դարձնելու համար։ |
| **Շարադատների տարբերված տվյալների լցում** | **Federated Knowledge Graphs**՝ տարածանողները միայն բազմակայանալինոնոնոնոնոնոնոնոնոնոնոն... (սպամ) **Զտված**՝ միայն ընդհանուր կանոնակարգիONTO‑ը համա-ծառանված են։ |
| **Կանոնակարգի տվյալների բնակություն** | Դիապլոմների տեղադրման հնարավորություն ցանկացած ամպային տարածաշրջանում՝ գրաֆը և գրանցիչը հետևելով տվյալների բնակության քաղաքականությանը։ |  

---  

## Կազմակերպության Կատարողական Ուղեցույցներ  

1. **Փորձառություն գործարկել մեկ շրջանակի վրա** – սկսեք **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**՝ ներմուծման շղթաները վերլուծելու համար։  
2. **Մատչել վեցողերի քարտեզը** – օգտագործեք Procurize‑ի bulk‑import պիտան՝ պիտանիք մատուցելով յուրաքանչյուր քաղաքականության փաստաթուղթի համար համապատասխանող կանոնակարգի ID‑ները (ISO 27001, GDPR)։  
3. **Սահմանել կառավարիչ կարգերը** – սահմանել դերային հասանելիություն (ապահովագրիչի համար հաստատում, իրավականային համար աուդիտ)։  
4. **CI/CD‑ում ինտեգրել** – միացրեք ER‑Engine‑ը ձեր **GitOps** քայլում; ցանկացած քաղաքականության փոփոխություն ավտոմատ կերպով հանգեցնում է նոր ինդեքսավորման։  
5. **Լրացնել LLM-ն հատուկ տիրականում** – կատարել ֆայն‑տյունը ձեր պատմվածքե վիրտուալ հարցումների պատասխանների հետ, որպեսզի բարելավվի պատասխանների դակնությունը։  
6. **Դիտարկել փոփոխության ռադարը** – ակտիվացրեք **Policy Change Radar**‑ը՝ երբ կոնտրոլի ուղղությունը փոխվի, համակարգը դրանից ելնելով ազդում է կապված պատասխանների վրա։  

---  

## Չափական Բիզնես Ենթադրություններ  

| Ցուցիչ | Նախ ER‑Engine | Հետ ER‑Engine |
|--------|----------------|----------------|
| **Միջին պատասխանների ժամանակ** | 45 րք / հարցում | 12 րք / հարցում |
| **Ապացույցների կրկնություն** | 30 % ապացույցներից | < 5 % |
| **Ադիտորիայի սխալների տոկոս** | 2.4 % ըստ աուդիտ | 0.6 % |
| **Թիմի գոհություն (NPS)** | 32 | 74 |
| **Ժամանակը vendor‑հատկորոշման հետաձգմանը** | 6 շաբաթ | 2.5 շաբաթ |

2024 թվականին fintech‑հրապարակում ստացված case‑study‑ը գրանցեց **70 % նվազեցում** հարցնահանդեսների կատարումում և **30 % նվազեցում** համաձայնության աշխատատեղերի ծախսում՝ ER‑Engine‑ի իրականացումից հետո։  

---  

## Հաջորդ Ծանուցում  

* **Մուլտիմեդիա ապացույցների արտահայտում** – նկարների, վիդեոների և նույնքազմված‑կոդի հետագա ներածում։  
* **Zero‑Knowledge Proof ինտեգրում** – թույլատրում vendor‑ներին հաստատել պատասխանների ճշմարտությունը՝ առանց իրական ապացույցները բացահայտելու, պահպանելով մրցակցային գաղտնիությունը։  
* **Պրեժադիկ իրավական հոսք** – AI‑ծված փոստով, որը կանխատեսում է անկդրական կանոնակարգի փոփոխությունները և ինքնաբար առաջարկում քաղաքականության թարմացումներ։  
* **Շարելիք ձևաչափների ինքնա-վերականգնում** – Graph Neural Networks, որոնք ինքնաբերաբար փայլում են հարցնահանդեսի ձևաչափերը, երբ կոնտրոլը հնայում է։  

---  

## Եզրափակիչ  

**AI‑ծված Ժամանակակից Հավաստագրի Համապատասխանեցման Գործիչը** փոխում է բազմակայանա հարցանունների քաղած կոտորածը, դարձնելով այն կարգավորված, ապացուցելի և արագ գործիք։ Հավաստագրերը միասված են Գիտելիքի Գրաֆում, RAG‑ը տրամադրում է անմիջապես պատասխանների՝ իսկ ամեն մի պատասխանը գրանցվում է անփոփոխ գրանցիչում՝ ապահովելով ճշտություն և աուդիտին հավասարություն։ Քաղաքականությունների փոփոխման և vendor‑հարցանւմների ծավալի աճի հետ, այդպիսի AI‑նախագծած համատեղեցումը կլինի ապագա ստանդարտը՝ վստահելի, ընդհանրապես գրանցելի հարցարագրման ավտոմատացման համար։