  

# Աւտիտորելի AI‑ստեղծած ապացույցների հետքի կառուցում անվտանգության հարցումների համար  

Անվտանգության հարցումները vendor-risk‑management‑ի անկյունն են: AI‑պատասխանի շարժիչների ընդառաջվածքով, ընկերությունները հիմա կարող են հայցնել տասնյակիրք երևակույթ չափագրեր րոպեների ընթացքում: Բայց այդ արագությունը հերթական խնդիրն է՝ **աուդիտորելիությունը**: Ռեգուլյատորները, աուդիտորները և ներքին համապատասխանության աշխատակիցները պետք է ունենան փաստ, որ ամեն պատասխանն հիմնվում է իրական ապացույցի վրա, ոչ թե ապաստված:  

Այս հոդվածը ներկայացնում է պրակտիկ, ամբողջական ճարտարագիտություն, որը ստեղծում է **հավաստիական ապացույցների հետք** յուրաքանչյուր AI‑ստեղծված պատասխանի համար: Մենք կնպաստենք՝  

1. Ինչու հետևբանականությունը կարևոր է AI‑ստեղծված համապատասխանության տվյալների համար:  
2. Աւտիտորելի փիպակի հիմնական բաղադրիչները:  
3. Քայլ առ քայլ իրականացման ուղեցույց՝ օգտագործելով Procurize‑ի հարթակը:  
4. Լավագույն պրակտիկայի քաղաքականություններ՝ անփոփոխ գրանցումներ պահելու համար:  
5. Իրական աշխարհա չափանիշները և օգուտները:  

> **Կի՛րակետ:** AI‑պատասխանի շլղը ներդնելով աղբյուրների հետք, դուք պահպանվում եք ավտոմատացման արագությամբ, միաժամանակ բավարարելով ամենադժվար աուդիտորային պահանջները:  

---  

## 1. Վճարարտությունը. AI‑պատասխանները vs. Աւտիտորելի ապացույց  

| Խորձը | Տարածական ձեռնարկված ծրագիր | AI‑ստեղծված պատասխան |  
|------|----------------------------|-----------------------|  
| **Մարդու սխալ** | Բարձր՝ իմանալու վրա ձեռնարկված պատճենում | Ցածր՝ LLM‑ը աղբյուրից է վերցնում |  
| **Աշխատանքային ժամանակը** | Օրերից շաբաթներ | Ցրկե |  
| **Ապացույցների հետբանականություն** | Բնական (պատվիրված փաստաթղթեր) | Հանդիսայում է կամ անմիջական |  
| **Կանոնավոր համապատասխանություն** | Հեշտ է ցուցադրել | Պահանջվում է եսինացված աղբյուր |  

Երբ LLM-ը գրվում է պատասխան *«Մենք տվյալները փոխում ենք  AES‑256–ով»*՝ աուդիտորը կդառնա **«Ցույց տվեք քաղաքականությունը, կազմակերությունը և վերջին ստուգման հաշվետվությունը, որը աջակցում է այս հայտարարությանը»**: Եթե համակարգը չի կարող ապացույցը կապել կոնկրետ ռեսուրսի հետ, պատասխանն չի լինի համապատասխան:  

---  

## 2. Խմբագրական ճարտարագիտություն Աւտիտորելի Ապրոցումի Հետքի համար  

Թվված են բաղադրիչների վերոնշյալ հետքին:  

```mermaid  
graph LR  
  A[Questionnaire Input] --> B[AI Orchestrator]  
  B --> C[Evidence Retrieval Engine]  
  C --> D[Knowledge Graph Store]  
  D --> E[Immutable Log Service]  
  E --> F[Answer Generation Module]  
  F --> G[Response Package (Answer + Evidence Links)]  
  G --> H[Compliance Review Dashboard]  
```  

*Բոլոր հանգույցների պիտակները գտնվում են մեջքղիցար double quotes, ըստ Mermaid‑ի պահանջներից:*  

### Բաղադրիչների բաժանում  

| Բաղադրիչ | Պարտադիրությունը |  
|-----------|-------------------|  
| **AI Orchestrator** | Ստանում է հարցման տարրերը, որոշում է, թե որ LLM կամ մասնագիտացված մոդել պետք է կիրառվի. |  
| **Evidence Retrieval Engine** | Որոշում է քաղաքականության պահոցները, կազմակերների վարքագծի տվյալների բազաները (CMDB) և աուդիտորների մատյանի համար համապատասխան փաստաթղթեր. |  
| **Knowledge Graph Store** | Նորմալացնում է հավաքված փաստաթղթեր՝ ուտելով՝ `Policy:DataEncryption`, `Control:AES256` և գրանցում է հարաբերություններն. |  
| **Immutable Log Service** | Գրում է կրիպտոգրավված գրառում յուրաքանչյուր հետբանական քայլի համար (օրինակ՝ Merkle ծառ կամ բլոկչեյին‑ընկերա գրանցում). |  
| **Answer Generation Module** | Ստեղծում է բնական‑լեզվի պատասխանը և ներդնում է URI‑ները, որոնք առկախվում են storing‑ի ապացույցի կետի. |  
| **Compliance Review Dashboard** | Տուում է աուդիտորներին սեղմելի տեսք յուրաքանչյուր պատասխան → ապացույց → provenance‑log: |  

---  

## 3. իրականացման ուղեցույց Procurize‑ում  

### 3.1. Դրամագրական հարուստ փաստաթղթային պահոց  

1. **Ստեղծեք կենտրոնական bucket** (օր․ S3, Azure Blob) բոլոր քաղաքականության և աուդիտորմի փաստաթղթերի համար:  
2. **Միացրուանշեք վերսիա‑կողպում**, որպեսզի յուրաքանչյուր փոփոխություն գրանցված լինի:  
3. **Պիտակագրեք յուրաքանչյուր ֆայլ**՝ `policy_id`, `control_id`, `last_audit_date`, `owner` metadata‑ով:  

### 3.2. Գիտելիքի Գրասարքի կառուցում  

Procurize‑ը աջակցում է Neo4j‑նույնական գրաֆների միջոցով Knowledge Hub մոդուլը:  

```goat  
# Pseudo‑code to ingest a policy document  
for each document in policy_bucket:  
    metadata = extract_metadata(document)  
    node = Graph.create_node(  
        type="Policy",  
        id=metadata.policy_id,  
        version=metadata.version,  
        uri=document.uri  
    )  
    for each control in metadata.controls:  
        Graph.create_relationship(node, "COVERS", control.id)  
```  

`extract_metadata`‑ը կարող է լինել փոքր LLM‑ի prompt, որը ձեռք է բերել վերնագրեր և կլորումներ:  

### 3.3. Անփոփոխ գրանցում Merkle ծառերով  

Յուրաքանչյուր փնտրում ստեղծում է հնարավոր `log_entry`:  

```goat  
log_entry = {  
  "timestamp": now(),  
  "question_id": q.id,  
  "retrieved_nodes": [node1.id, node2.id],  
  "hash": sha256(question_text + concatenated_node_hashes)  
}  
MerkleTree.append(log_entry)  
```  

Աղբի root‑ը պարբերաբար «anchor» պետք է իրականացվի բաց հանրային դասապպ (օրինակ՝ Ethereum testnet)՝ ամբողջականության ապացույցի համար:  

### 3.4. Prompt Engineering provenance‑aware պատասխանների համար  

LLM‑ին տրամադրեք **system prompt**, որը ստիպում է հղումների ավանդակները:  

```
You are a compliance assistant. For each answer, include a markdown footnote that cites the exact knowledge‑graph node IDs supporting the statement. Use the format: [^nodeID].
```  

Օրինակ՝  

> We encrypt all data at rest using AES‑256 [^policy-enc-001] and perform quarterly key rotation [^control-kr-2025].  

Footnote‑երը կապում են հղումներին Knowledge‑Graph‑ում և Dashboard‑ում:  

### 3.5. Dashboard‑ի ինտերակտիվ կապի կարգավորումներ  

Procurize Dashboard‑ում կարգավորեք **“Evidence Viewer”** widget‑ը:  

```mermaid  
flowchart TD  
  subgraph UI["Dashboard"]  
    A[Answer Card] --> B[Footnote Links]  
    B --> C[Evidence Modal]  
  end  
```  

Footnote‑ի սեղմմամբ հայտնվում է մոդալ՝ ցույց տալով փաստաթղթի նախադիտումը, վերսիայի hash‑ը, և immutable‑log‑ի գրառումը, որը վկայում է վերցում։  

---  

## 4. Կառավարողական պրակտիկաներ, որպեսզի հետքը լինի մաքուր  

|Պրակտիկա|Պատվիրվում է|  
|----------|-----------|  
| **Պարբերական Knowledge Graph‑ի աուդիտորներ** | Հայտնաբերեց անվորեցված հանգույցները կամ հնացած հղումները: |  
| **Immutable Log‑ի պահողություն** | Պահեք գրառումները պահանջվող օրինակի ժամկետների համար (օր․ 7 տարի): |  
| **Ապրուցության պահոցի մատչելիության սահմանափակումները** | Կազմակերպել չպատասխանի փոփոխություններ, որոնք կձևավորեն provenance‑ը: |  
| **Փոփոխությունների արձանագրիչների զգուշացումներ** | Տեղեկացնել համապատասխանության թիմը, երբ քաղաքականություն թարմացվում է, ապա ավտոմատ կերպով վերակազմել հարևան պատասխանները: |  
| **Zero‑Trust API Tokens** | Վերագրող յուրաքանչյուր micro‑service (retriever, orchestrator, logger) հաստատում է նվազագույն թույլտվություն: |  

---  

## 5. Գործընարտակություն՝ հաջողության չափվածք  

|Չափը|Նպաստում|  
|----|--------|  
| **Պատասխանների միջին վերադառնալու ժամանակը** | ≤ 2 րոպե |  
| **Ապացույցների վերաներման հաջողության տոկոսադրույք** | ≥ 98 % (պատասխանները ինքնաբար կապված են առնվազն մեկ evidence node‑ով) |  
| **Աւդիտորային խնդիրների տոկոսը** | ≤ 1‑ից 10‑ի (նախագծման հետեւում) |  
| **Log‑ի ամբողջականության հավաստիացում** | 100 % շարունակեց Merkle‑պրուդների հետ |  

FinTech հաճախորդի case‑սթեդի ցուցադրում է **73 % შემცեցում** աուդիտորային վերանշանների թվի մեջ՝ կատարելով այս audit‑friendly pipeline‑ը:  

---  

## 6. Ապագա բարելավումներ  

- **Ֆեդերատիվ Knowledge Graph‑եր** տարբեր բիզնես միավորների միջև՝ թույլատրելով սեղմված վրայից ապացույցների բաժանման՝ ապահովելով տվյալների տեղականության պահանջները:  
- **Ավտոմատական քաղաքականության բացակայության հայտնաբերման**: Եթե LLM‑ը չի կարող գտնել ապացույցը՝ ավտոմատ կերպով ստեղծել համապատասխանություն բացի issue‑ը:  
- **AI‑ driven Evidence Summarization**: Արտածել երկրորդական LLM, որը ստեղծում է համառոտ մեկնաբանություն լրիվի ապացույցների համար՝ stakeholder‑ների վերանայման համար:  

---  

## 7. Եզրափակում  

AI‑ն բացահայտեց անսպասելի արագություն անվտանգությունը հարցումների պատասխանի մեջ, սակայն առանց հուսա​բառիչ ապացույցների հետքի բոլոր առավելությունները բախում են աուդիտորների հստակ շրջանակների դիմաչափում: **Աղբյուրների հետք կառուցելով յուրաքանչյուր AI‑պատասխանի մեջ**, ու օգտագործելով **knowledge graph**, և պահելով **immutable logs**, կազմակերպությունները կարող են ցուլով օգտագործել արագությունը և զուգահեռ կերպով բավարարել ամենափոքր աուդիտորային պահանջները:  

Կատարեք վերոնշյալ պլանը Procurize-ի վրա, և ձեր հարցման պնդույթը դարձնի **սահմանադրական‑առաջում, ապացույց‑պրոգրելի ծառայություն**, որի համար ռեգուլյատորները և ձեր հաճախորդները մեկ այլ անգամ վստահում են:  

---  

## Տես նաև  

- [NIST SP 800‑53 Revision 5 – Evidence Collection Guidance](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [ISO/IEC 27001:2022 – Requirements for Documented Information](https://www.iso.org/standard/80002.html)