
# AI‑նոցնված իրական‑ժամանակի գիտելիքի գրաֆի բուժում անվտանգության հարցաթերթիկների ավտոմատացման համար

## Ներածություն

Անվտանգության հարցաթերթիկները, մատակարարների գնահատումները և կարգապահական աուդիտները հանդիսանում են ժամանակակից B2B վստահության հիմքը: Բայց ձեռքով պահանջվող ջգնության չափը, որը պետք է պատասխանները համընկնող լինեն պահանջների, ստանդարտների և արտադրանքի փոփոխությունների հետ, դեռևս հանդիսանում է գլխավոր ցանցուղու պահպանում: Ավանդական լուծումները դիտում են գիտելիքի հիմքը որպես կարգյալ տեքստ, ինչը հանգեցնում է հին ապացույցներին, հակասական հայտարարություններին և անորոշ կարգապահական բացություններով:

**Իրական‑ժամանակի գիտելիքի գրաֆի բուժումը** ներկայացնում է նոր մոտեցում՝ կարգապահության գրաֆը դարձնում է կենդանի օրգանիզմ, որը ինքնակազմակերպված է, դուրս է բերում անոմալություններից և անմիջապես տարածում է վավերացված փոփոխությունները յուրաքանչյուր հարցաթերթիկում: Դարանելով գեներատիվ AI, գրաֆիկ գիտական ցանցեր (GNN) և իրադարձությունների վրա հիմնված փայլակներ, Procurize-ը կարող է երաշխավորել, որ յուրաքանչյուր պատասխան ներկայացնում է կազմակերպության ամենավերջին վիճակը՝ առանց մեկական ձեռնարկված խմբագրման:

Այս հոդվածում մենք քննարկում ենք:

1. շարունակական գրաֆի բուժման հիմնադրվող ճարտարապետական սյուները:  
2. ինչպես AI‑ով անոմալիաների հայտնաբերումը գործում է կարգապահական համակարգում:  
3. քայլ առ քայլ գործընթաց, որը չպահված քաղաքականության փոփոխություններն դարձնում են ակնհայտ արձագանքների համար ամենափակ բեռնված պատասխանի:  
4. իրական արդյունքների չափանիշները և լավագույն փորձերը ներդրման համար:  

> **Կիրավորտ մի քանի բան:** ինքնաբուժող գիտելիքի գրաֆը դուրս է բերում ուշացման ռեմիսկը քաղաքականությունում փոփոխված մեխանիզմների և հարցաթերթիկների պատասխանների միջև, նվազեցնելով պատասխանների փոխարժեքը **80 %**‑ի, իսկ պատասխանի ճշգրտությունը բարձրացնելով **99.7 %**‑ին:

---

## 1. Սահմանված ինքնաբուժող կարգապահական գրաֆի հիմունքները

### 1.1 Բաղադրիչների հիմնական մասեր

| **Բաղադրիչ** | **Դեր** | **AI Տեխնիկա** |
|--------------|---------|----------------|
| **Ինձի ներբեռնման շերտ** | Πολիցիաներ, code‑as‑policy, աուդիտների մատրոններ և արտաքին ստանդարտներ հավաքում է | Document AI + OCR |
| **Գրաֆի կառուցման շարժիչ** | Իրավիճակագրական միավորները (սկզբունքներ, բաժիններ, ապատեսակներ) հերթական դողանալի գրաֆյա ձևում միավորում է | Semantic parsing, ontology mapping |
| **Իրադարձությունների Հադ** | Փոփոխությունները (ավելացում, փոփոխություն, հեռացում) հերթին իրական‑ժամանակում ուղարկում է | Kafka / Pulsar |
| **Բուժման Օրգանիզատոր** | Անհամապատասխանությունները հայտնաբերում է, ուղղական գործողություններ կատարում է և գրաֆը թարմացնում է | GNN‑based consistency scoring, RAG for suggestion generation |
| **Անոմալիաների Հայտնաբերիչ** | Պիտակներով նշում է նորմից անցած խմբագրությունները կամ հակասող ապատեսակները | Auto‑encoder, isolation forest |
| **Պատասխանների Ստեղծման Սերվիս** | Տալու համար նորագույն, վավերացված գրաֆի հատվածը տվյալ հարցաթերթիկի համար | Retrieval‑augmented generation (RAG) |
| **Աուդիտների Բաժանվող Գրանցիչ** | Պահման է ամեն մի բուժման գործողություն՝ կրիպտոգրարային ապացույցով | Immutable ledger (Merkle tree) |

### 1.2 Տվյալների մոդելի ընդհանուր ակնարկ

Գրաֆը օգտագործում է **բազմակամակ դասակարգում**, որը նկարագրում է երեք հիմնական գագաթի տեսակները.

- **Սկզբունք** – օրինակ՝ “Encryption‑at‑Rest”, “Secure Development Lifecycle”.  
- **Ապատեսակ** – փաստաթղթեր, մատրոններ, թեստային արդյունքներ, որոնք հաստատում են սկզբունքը.  
- **Հարց** – առին խնդիրների հարցերը, որոնք կապված են մեկից ավել սկզբունքի հետ.  

Եզրագծերը ներկայացնում են **“supports”**, **“requires”**, և **“conflicts”** հարաբերությունները: Յուրաքանչյուր եզրագիծ ունի **սպառության գնահատում** (0‑1), որը Բուժելու Օրգանիզատորը շարունակաբար թարմացնում է:

Ստորև ներկայացված է Mermaid-ով գծված բարձր մակարդակի տվյալների հոսքի սկեմա.

```mermaid
graph LR
    A["Policy Repo"] -->|Ingest| B["Ingestion Layer"]
    B --> C["Graph Builder"]
    C --> D["Compliance KG"]
    D -->|Changes| E["Event Bus"]
    E --> F["Healing Orchestrator"]
    F --> D
    F --> G["Anomaly Detector"]
    G -->|Alert| H["Ops Dashboard"]
    D --> I["Answer Generation"]
    I --> J["Questionnaire UI"]
```

*Բոլոր գագաթների պիտակները պարագծված են երկրորդչափ դրվագներով, ինչպես պահանջվում է Mermaid-ում*:

---

## 2. AI‑բազված անոմալիաների հայտնաբերումը կարգապահական կոնտեքստում

### 2.1 Ինչու են անոմալիանগুলি կարևոր

Կարգապահական գրաֆը կարող է դողալ հիվանդի համար մի քանի պատճառներից.

- **Полисի շոշափում** – սկզբունքը թարմացնում է, բայց կապակցված ապատեսակները մնացող չեն:  
- **Մարդու սխալ** – թպտված բաժնի նույնականացման կամ կրկնված սկզբունքների սխալ մատուցում:  
- **Արտաքին փոփոխություններ** – ISO 27001-ի նման ստանդարտները ներկայացնում են նոր բաժիններ:  

Չհայտնաբերված անոմալիաները հանգեցնում են **սխալ պատասխանների** կամ **չպատշպարտական հայտարարությունների**, որոնք արգելում են աուդիտների ընթացքում.

### 2.2 Հայտնաբերության փայլակ

1. **Աշխարհագրության դիտարկում** – Յուրաքանչյուր գագաթ և եզրագիծ վերահսկում է տեքստային շարահյուսություն, ժամանակային մեթադաշտ և կառուցվածքային աստիճան:  
2. **Մոդելների մարզում** – Իսոլյացված ինքնակոդիչը (auto‑encoder) մարզվում է «առավել առողջ» գրաֆի snapshots‑ների վրա, որը սովորել է նորմալ գրաֆի տիկնապատաձևը:  
3. **Նոր փոփոխությունների գնահատում** – Յուրաքանչյուր մուտքագրված փոփոխության համար հաշվվում է վերականգնման սխալը: Բարձր խմբագրում՝ հնարավոր անոմալիա:  
4. **Կոնտեքսչուալ բանավոր զեռնեցում** – Թարմացված LLM‑ը գեներացնում է բնական լեզվի բացատրություն և առաջարկվող լուծում:  

#### Անոմալիայի Հաշվետվության Օրինակ (JSON)

```json
{
  "timestamp": "2025-12-13T14:22:07Z",
  "node_id": "control-ENCR-001",
  "type": "confidence_drop",
  "score": 0.87,
  "explanation": "Evidence file 'encryption_key_rotation.pdf' missing after recent policy update.",
  "remediation": "Re‑upload the latest rotation logs or link to the new evidence set."
}
```

### 2.3 Բուժման գործողությունները

Բուժման Օրգանիզատորը կարող է կատարել երեք ավտոմատացված ուղիներ.

- **Ավտո‑կեռնավորություն** – Եթե բացակայում է ապատեսակ, համակարգը ինքնաբար ներբեռնում է վերջին արխիվը CI/CD‑ից և վերաբերվում է գրաֆին:  
- **Մարդու‑պաշտոցի ներգրավում** – Անհանգիստ հակասությունների դեպքում ուղարկվում է Slack‑ին ծանուցում՝ մեկ‑կտտ «Approve» կոճակով:  
- **Վերադարձրու** – Եթե փոփոխությունը խախտում է ոչ-ընկնումի կարգապահական պարտադիր, Օրգանիզատորը վերադանիում է գրաֆը վերջին համաձայն Snapshot‑ին:

---

## 3. Քայլ‑հերթական աշխատանքը․ Քաղաքականության փոփոխությունից տեսքի անգամին

### Քայլ 1 – Πολիսի փոփոխության հայտնաբերվում

- Անվտանգության ինժեներները սեղմված **encryption‑key‑rotation** պոլիցին push-չում են Git‑ում:  
- Document AI‑ը հրապարակում է հատվածը, թվանշանավորում է, և ուղարկում է *policy‑change* իրադարձություն Event Bus‑ին:

### Քայլ 2 – Գրաֆի բուժման ակտիվացում

- Բուժման Օրգանիզատորն ընդունում է իրադարձությունը, թարմացնում է **Control** գագաթը և բարձրացնում տարբերակը:  
- Այն հարցում է Անոմալիաների Հայտնաբերիչին, որպեսզի ստուգի, արդյոք բոլոր պահանջված **Evidence** գագաթները առկա են:

### Քայլ 3 – Ինքնակատար ապատեսակների միացում

- Փոփլիմանային pipeline‑ը հայտնաբերում է նոր **rotate‑log** արխիվը CI‑ի արխիվների պահեստում:  
- Metadata‑matching GNN‑ի միջոցով կապված է արխիվը թարմացված սկզբունքի հետ՝ 0.96 վստահությամբ:

### Քայլ 4 – Համապատասխանի նոր չափագրում

- GNN‑ը վերակազմավորում է բոլոր ելույթների հավատարմության գնահատումները թարմացված սկզբունքի համար:  
- Ողջ կայքից **Question** գագաթները, որոնք կախված են ստանդարտից, անմիջապես ժառանգում են նոր գնահատումները:

### Քայլ 5 – Պատասխանների Ստեղծում

- Վրագրողը հարցնում է: “How often are encryption keys rotated?”  
- Պատասխանների Ստեղծման Սերվիսը կատարում է RAG հարցում՝ առողջեցված գրաֆից, վերցնում է վերջին սկզբունքի նկարագրություն և ապատեսակի հատվածը, և գեներացնում է խնդրադրյալ պատասխան.

> *“Encryption keys are rotated quarterly. The most recent rotation was performed on 2025‑10‑15, and the full audit log is available in our secure artifact repository (link).”*

### Քայլ 6 – Ակնհայտ հատկանիշների հրապարակում

- Պատասխանը, կապված գրաֆի Snapshot‑ը և բուժման գործարքի հեշը, որոնք տեղադրված են անմիերվող համակարգում:  
- Ակնկալող թիմը կարող է հեշտ պարագիծից հաստատել պատասխանի ծնվելու հետագիծը:

---

## 4. Գործունակ չափներից և ROI‑ից

| **Չափանիշ** | **Բուժման Նախկին** | **Բուժման Հետո** |
|-------------|-------------------|-----------------|
| Ցուցադրման միջին ժամին | 14 օր | **2.8 օր** |
| Մենեթեքսում ( անձնական ժամեր ) | 12 ժամը մեկ փաթեթում | **1.8 ժամ** |
| Պատասխանի ճշգրտություն ( աուդիթից հետո ) | 94 % | **99.7 %** |
| Անոմալիաների հայտնաբերման արձագանքը | N/A | **< 5 վայրկյան** |
| Կարգապահական աուդիթների հաջողակ ավարտման տոկոսը (տարածական) | 78 % | **100 %** |

### 4.1 Աճիկների Քաղածը

Եթե դիտարկել՝ 5 FTE‑ը (համարձակ մոտ 120 000 $/տարի)՝ 10 ժամների աշխատավարման պահպանումը (ուրիշ փաթեթում 20 փաթեթ/տարի) կտպի.

```
Տվյալ տարիուա. 200 ժամ  
Դրամային խրախուս.  (200h / 2080h) * 600 000$ ≈ 57 692 $
```

Ավելացրեք՝ աուդիթների կտորների (միջին 30 000 $) ­նկուշատրված վնասվածքը— ROI-ը հասանելի է **չորրորդամիսում**:

---

## 5. Գործունքի լավագույն փորձերը

1. **Սկզբին պարզ միջանկյալի** – կենտրոնացեք առավել ընդհանուր սկզբունքների (ISO 27001, SOC 2).  
2. **Գրաֆի տարբերակների վերահսկում** – դիտեք յուրաքանչյուր Snapshot‑ը Git commit‑ի տեսքով, որն թույլ է տալիս deterministic վերադարձում:  
3. **Ելքի վստահության գնահատում** – օգտագործեք վստահության գնահատումները՝ բնագավառներից ցածր‑հսկողություններն մարդկանց միջոցով ստուգելու համար:  
4. **CI/CD արխիվների ինտեգրացում** – ավտոմատ ներբեռնեք թեստերի արդյունքներ, անվտանգության սկաններ, և տեղադրման մատրոնները որպես ապատեսակ:  
5. **Անոմալիաների թրեներ** – բարձրանուն անօրինական անոմալիաների անհրաժեշտությունը կարող է ցույց տալ համակարգի વિસ્તված մասին:

---

## 6. Ապագա նվիրումներ

- **Ֆեդերատիվ բուժում** – մի քանի կազմակերպություն կարող են փոխանակել անոնիմացված գրաֆիկ հատվածներ, առանց տվյալների գաղտնիությունը խախտելով:  
- **Zero‑Knowledge ապացույցների ինտեգրում** – Ապացույցի առկայությունը կարող է ապահովել գաղտնագրված դարձվածքի միջոցով, առանց բովանդակությունը բացահայտելու:  
- **Կանչի քաղաքականության շուտադիր դասակարգում** – Ժամանակ-ծրագրային մոդելներով կանխանշանել կարելի է նոր կարգապահական փոփոխություններ և պրակտիկորեն շտկել գրաֆը:

AI‑ի, գրաֆների տեսության և արձագանքային իրադարձությունների միացմանը պատրաստվում է փոխել կազմակերպությունների մոտեցումը անվտանգության հարցաթերթիկների մատուցմանը: Ինքնաբուժող կարգապահական գրաֆի ընդունմամբ, չի պարզապես կարճեցվում պատասխանների տրամադրման ժամանակը, այլ ստեղծվում է հեղափոխական, աուդիտ-համապատասխանքող հիմք:

---

## Տես նաև

- Իրական‑ժամանակի գրաֆներ անվտանգության օպերացիաների համար  
- Գեներատիվ AI ավտոմատեցված կարգապահության համար  
- Անոմալիաների հայտնաբերման գրաֆիկ կառուցվածքի տվյալներում  
- Ֆեդերատիվ ուսուցում գաղտնագրականից պահպանում ռեակտիվ քաղաքականության կառավարման համար