
# ChatOps‑ը հանդիպում է AI-ին՝ անվտանգության հարցաթերթիկների ավտոմատացում DevOps ծրագրերում

*Բանալի բառեր:* AI հարցաթերթիկների ավտոմատացում, ChatOps, DevOps պտեղք, համաձայնության օրգանիզացիա, իրական‑ժամանակի ապակերման, աուդիտների գրառումներ, Procurize, CI/CD ինտեգրացիա, անվտանգության բացում, շարունակական համաձայնություն.

---

## Ներածություն  

ԱՆվտանգության հարցաթերթիկները հայտնի են որպես լուրջ շղթայակնսակ SaaS ընկերությունների համար: Դրանք, թարմացված պատասխաներին պահանջում են վաճառողների, աուդիտորների և էրտրիպների հաճախորդների կողմից՝ տարբեր շրջանակների համար, օրինակ՝ [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 տասներեք այլ անհատական վաճառքի գնահատումներ:  

Ավէակին, ոչ մի պատշաճություն, ապահովագրական թիմերը սովորաբար պատճենում‑ընցնել ապակազմի պահարաններից, ձեռքով խմբագրում են պատասխանները և հետևում են տարբերակների փոփոխություններին աղյուսակներում:  

**Procurize AI հարթակը** լուծում է տվյալների հավաքման խնդիրները մեկավորված գիտելիքի գրաֆի, RAG (retrieval‑augmented generation) և դինամիկ ապակարմանների օրգանիզացիայի միջոցով: Անհատ, նորից, մեծամասնությունը օգտագործում է Procurize­‑ը միայն որպես առանձին վեբ UI: Հաջորդ զարգացումը՝ **բերել հարթակը այն տեղում, որտեղ ծրագրավորողները և անվտանգության ինժեներիաները արդեն համագործակցում են – զրույցային ալիք և CI/CD համակարգը**:  

Այս հոդվածում ներկայացնում ենք **ChatOps‑առաջին ճարտարապետություն**, որը ինտեգրում է AI‑չափված հարցաթերթիկների ավտոմատացումը անմիջապես DevOps աշխատանքի հոսքերում: Նկարագրում ենք տեխնիկական բաղադրիչները, ցույց ենք տալիս կոնկրետ **Mermaid** հոսքի գծապատկեր, քննարկում ենք անվտանգություն և աուդիտին առնչվող խնդիրները, և տրամադրում ենք քայլ առ քայլ ուղեցույց արտադրանքային պատկերացման համար.

---

## Ոَر՞ Թղթոցը ChatOps‑ը բացակայում է  

| Փավիլային աշխատանք          | ChatOps‑ըկողմնորոշված աշխատանք |
|-----------------------------|---------------------------------|
| Ձեռքերի տիկտի ստեղծում → ապակազմի պատճենում → տեղադրություն հարցաթերթիկում | Բոտը ստանում է “/questionnaire <vendor> <framework>” հրաման, ավնոտով ապագայում պատասխանի համարն արագ բերելով |
| Ապակազմը գտնվում է տարբեր փաստաթղների կառավարում համակարգում | Ապակազմը գտնվում է նույն ալիքում, հղումների կողմից մատչելի |
| Թարմեցումները պահանջում են առանձին UI-ի տվյալների մուտք | Թարմեցումը շուտին ուղարկվում է որպես հաղորդագրություն, տեսանելի ամբողջ թիմին |
| Ասավնա ծավալված կլինի UI-ի գրառումների, էլ.լիփների և ֆայլի տարբերակների միջև | Անփողուսական զրույցի մատյան + CI աշխատանքի արդյունք միակ, որոնելի ճշմարտություն է տրամադրի |

ChatOps — գործողությունների կառավարում զրույցային միջավայրերի միջոցով, ինչպիսիք են Slack‑ը, Microsoft Teams‑ը կամ Mattermost-ը—արդեն գործում ազդանշանների, իրադարձությունների արձագանքների և տեղադրման հաստատությունների համար: **Procurize‑ի AI շարժիչը ինտեգրվելիս ընյոգում է զրույցային ծառայություն**, ապահովագրական թիմերը կարող են.

* **Պահանջել հարցաթերթիկների ստեղծումը պահանջին** (օր. նոր թողարկումից հետո):  
* **Աշխատողների համար նշանակել պատասխանների վերանայման առաջադրանքներ** @նշումներով:  
* **Պահպանել AI‑ստացված պատասխանները CI‑ի կատարած աշխատանքի հետ, հաստատված, ժամանակի նշված գրառումների համար**:  
* **Կապը փակել**՝ ինքնաբար թարմացնել գիտելիքի գրաֆը, երբ նոր քաղաքականության ֆայլը հայտնվում է պահեստում.

Այսն ապահովում է **միակ նյութ**, որը համբավում է զրույցի հարթակ, տարբերակով ռեպոզիտորի և Procurize‑ի գիտելիքի գրաֆի հետ միաժամանակ.

---

## Կենտրոնական ճարտարապատում  

```mermaid
flowchart TD
    A["Դևելոպերը կոդը նեղում է"] --> B["CI/CD խափանողի աշխատանքը ակտիվացնում է"]
    B --> C["Գործարկել համապատասխանության lint (policy‑as‑code)"]
    C --> D["Ստեղծել ապացույցների ենթակառուցվածքներ"]
    D --> E["Պահպանել ենթակառուցվածքները ապացույցների պահեստում"]
    E --> F["Հանդիսանալ կառուցվածքի ID-ին զրույցի ալիքին"]
    F --> G["Chatbot-ը ստանում է /questionnaire հրամանը"]
    G --> H["Բոտը կանչում է Procurize AI ծառայությունը"]
    H --> I["RAG շարժիչը վերականգնում է վերջին ապացույցները"]
    I --> J["AI-ը կազմում է հարցաթերթիկների պատասխանները"]
    J --> K["Բոտը տեղադրում ձևավորված պատասխանները + ապացույցների հղումներ"]
    K --> L["Անվտանգության վերանայել @հիշումներ հաստատման համար"]
    L --> M["Վերանայել ընդունում է ռեակցիայի միջոցով"]
    M --> N["Բոտը գրավում է ընդունումը անփոփոխ գրանցքում"]
    N --> O["Գրանցքը թարմացնում է գիտելիքի գրաֆը"]
    O --> P["Ինքնա հարցերը ցույց են տալիս վերջին հաստատված պատասխանները"]
```

*Բոլոր գագաթների բառատեսակները փակագծերի մեջ դրված են, ինչպես պահանջվում է Mermaid‑ում*.

### Բաղադրիչների բաժանում  

1. **CI/CD lint & ապակազմ գեների շիշ**  
   * Օգտագործում է policy‑as‑code ֆրենքուորք (օր., OPA, Sentinel)՝ նոր կոդի համապատասխանությունը անվտանգության չափանջողներին ստուգելու համար:  
   * Ստեղծում է JSON/YAML ապակազմ ֆայլեր (օր., “deployment‑encryption‑status.yaml”).

2. **Ապակազմ պահարանը**  
   * Պահպանում է ապակազմ ֆայլերը որոշ չափորոշված տարբերակով (օր., S3 տարբերակ, Artifactory).

3. **Chatbot (Slack/Teams)**  
   * Դիտում է `/questionnaire <vendor> <framework>` slash‑հրամանը:  
   * Օգտագործում է OAuth‑ը օգտագործողի անձնագիրը ստացման համար և համապատասխանում է Procurize‑ի դերին (հեղինակ, վերանայող, աուդիտոր).

4. **Procurize AI Service**  
   * RAG գագաթակազմ՝ վեկտորային պահեստում ընթացիկ ապակազմ, LLM (օր., Claude‑3.5)՝ կազմված պատասխանների ստեղծում:  
   * Աջակցում է **prompt‑template**-ների մշակումը ըստ շրջանակների (SOC 2, ISO 27001, վարավարող վաճառքի պահանջ).

5. **Անփողուսական ընդունման գրանցակ**  
   * Ինքնակատարում՝ ավելին‑ը‑Միայն-լոգ (`append‑only`) (օր., AWS QLDB, Hyperledger Fabric):  
   * Յուրաքանչյուր ընդունում պարունակի՝ կառուցվածքի ID, պատասխանի հեշ, վերանայողի ներկայություն, ժամանակի նշում և չպատճենագրվող ստորագրություն:

6. **Գիտելիքի գրաֆի Սինք**  
   * Գրանցման հաստատումից, աշխատանքային բաշխիչը թարմացնում է Procurize‑ի գրաֆը, համոզելով, որ ապագա հարցումները ձեռք են բերում վերջին հաստատված տարբերակը.

---

## Քայլ առ Քայլ Գործընթացների Ուղեցույց  

### 1. Policy‑as‑Code ստուգումների նախապատրաստում  

```yaml
# .github/workflows/compliance.yml
name: Compliance Lint
on:
  push:
    branches: [ main ]
jobs:
  lint:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Run OPA policies
        run: |
          opa test ./policy --data ./src
      - name: Generate evidence
        run: |
          ./scripts/generate_evidence.sh > evidence.json
      - name: Upload artifacts
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: compliance-evidence
          path: evidence.json
```

*Սկրիպտը ստեղծում է մեքենայական ընթերցելի ապակազմ, որը ապա օգտագործվում է AI‑համակարգի*.

### 2. Chatbot-ի ներմուծում  

*Ստեղծեք Slack‑հերթական հավելված, ավելացրեք հետևյալ թույլտվությունները*  
`commands`, `chat:write`, `chat:write.public`, `files:read`, `files:write`.  

```go
// bot.go (simplified)
app := slack.New("xoxb-...")
socketMode := slack.NewSocketMode(app)

socketMode.HandleSlashCommand(func(evt *slack.SlashCommand) {
    if evt.Command != "/questionnaire" {
        return
    }
    args := strings.Fields(evt.Text)
    if len(args) != 2 {
        respond(evt.ResponseURL, "Օգտագործում՝ /questionnaire <vendor> <framework>")
        return
    }
    vendor, framework := args[0], args[1]
    // async call to AI service
    go generateAndPostAnswer(evt, vendor, framework)
})
```

### 3. Կապը Procurize AI ծառայության հետ  

```python
# ai_client.py
import requests, json, os

API_URL = os.getenv("PROCURIZE_ENDPOINT")
API_KEY = os.getenv("PROCURIZE_API_KEY")

def get_answers(vendor, framework, build_id):
    payload = {
        "vendor": vendor,
        "framework": framework,
        "evidence_refs": [f"s3://bucket/evidence/{build_id}.json"]
    }
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
    resp = requests.post(f"{API_URL}/ragn_answer", json=payload, headers=headers)
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()
```

### 4. Պատասխանների տեղադրում և ընդունման գրանցում  

```go
func postAnswer(evt *slack.SlashCommand, answers map[string]string) {
    blocks := []slack.Block{
        slack.NewSectionBlock(
            slack.NewTextBlockObject("mrkdwn", "*Ստացված պատասխաններ* :robot_face:", false, false), nil, nil),
    }

    for q, a := range answers {
        blocks = append(blocks, slack.NewSectionBlock(
            slack.NewTextBlockObject("mrkdwn", fmt.Sprintf("*%s*\n>%s", q, a), false, false), nil, nil))
    }

    // Add approval button
    btn := slack.NewButtonBlockElement("", "approve_"+buildID, slack.NewTextBlockObject("plain_text", "Approve", false, false))
    btn.Style = slack.StylePrimary
    blocks = append(blocks, slack.NewActionBlock("approval_actions", btn))

    _, _, err := api.PostMessage(evt.ChannelID, slack.MsgOptionBlocks(blocks...))
    if err != nil {
        log.Printf("failed to post answer: %v", err)
    }
}
```

Երբ վերանայողը սեղմում է **Approve**, բոտը գրանցում է գործողությունը անփողուսական գրանցումում.

```python
def record_approval(build_id, reviewer, answer_hash):
    entry = {
        "build_id": build_id,
        "reviewer": reviewer,
        "answer_hash": answer_hash,
        "timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
        "signature": sign(entry)   # օրինակ՝ AWS KMS‑ով
    }
    qldb.insert("Approvals", entry)
```

### 5. Գիտելիքի գրաֆի սինք  

```go
func syncLoop() {
    for entry := range ledger.Stream("Approvals") {
        kg.UpdateAnswer(entry.BuildID, entry.AnswerHash, entry.Timestamp)
    }
}
```

*Գրաֆը այժմ պարունակում է **ժամանակի նշված, վերանայված պատասխան**, որը մատչելի է հաջորդ հարցումներով (`GET /questionnaire/{vendor}/{framework}`)*.

---

## Անվտանգություն և համաձայնության խնդիրները  

| Խոչընդոտ | Պահունչ |
|-----------|----------|
| Գիրքագրի զեկույցների գ leakage | Գաղտնի տվյալները պահեք հետազույգի գործիքներում (AWS Secrets Manager, HashiCorp Vault) և ներմուծեք գործարկման ժամանակ |
| Զրույցի կրկնություն | Վստահ եղեք, որ յուրաքանչյուր բոտի հարցում ստորագրվում է ստորագրված JWT‑ով և ստուգվում է Slack‑ի `X‑Slack‑Signature`‑ը |
| Ապակազմի ամբողջականություն | Նախանշեք յուրաքանչյուր ապակազմի SHA‑256‑հեշը և պահպանեք հեշը գրանցումում |
| Տվյալների գտնվելու տեղ | Վերաբերեք ապակազմի հանգույցը՝ տվյալների բնակավայրին համապատասխանում, օրինակ՝ GDPR‑ը պահանջում է EU‑ում պահելը |
| Ասավնա գրառումների ամբողջականություն | Միացրեք չսքուելները CI‑ի աշխատանքների և գրանցման արդյունքներ, ապա արտահանել տվյալները՝ SIEM (Splunk, Elastic) ում |

*ChatOps‑ը, միացրած անփոխանակայակրին ledger‑ին, բավարարում է SOC 2 «Անվտանգություն» և «Մատչելիություն» սկզբունքներին, ինչպես նաև GDPR-ի «Ամբողջականություն» և «Գաղտնիություն» պահանջներին*.

---

## Գործողությունների գումարային չափերը  

| Ճշմարտություն | Նախկին ChatOps‑առանց ինտեգրիում | Հետո ինտեգրիում |
|---------------|----------------------------------|-------------------|
| Միջին հարցաթերթիկի կատարում | 7 օր | 1,5 օր |
| Ձեռքերով պատճենման սխալներ | 12 / ամիս | <1 / ամիս |
| Վերանայող աշխատակազմ (մարդու ժամ) | 30 ժամ / քառամյակ | 8 ժամ / քառամյակ |
| Ասավնա գրառման completeness | 70 % (բաժանված) | 100 % (միակ աղբյուր) |
| Ապակազմի թարմացման ժամանակը փոփոխությանց հետո | 48 ժամ | <5 րք (CI‑ի սեխ) |

Սպասում է երկու SaaS հաճախորդների ներսում, որոնցն 150 վաճառքի հարցաթերթիկները քառամյակ մեկ անգամ են էականքված:

---

## Լավագույն պրակտիկաների ցանկ  

- **Որուվեք բոլոր քաղաքականությունները տարբերակով** – պահեք OPA/Sentinel ֆայլերը նույն ռեպոզիտորի հետ:  
- **Թեգավորեք կառուցվածքի ID‑ները զրույցում** – օգտագործեք ֆորմատ `build-2025.12.09-abcdef`.  
- **Վարական բոտի համար դերների հիման վրա հասանելիություն** – թույլատրում է վերանայողներին ընդունում, հեղինակներին ստեղծում:  
- **API‑բանալիերը պարբերական պարբերությամբ փոխարինեք** – CI‑ի ավտոմատ փոխարինման միջոցով:  
- **Միացրեք զրույցի հաղորդագրությունների պահպանումը** – Slack Enterprise Grid‑ում ուղղեք հաղորդագրությունների պահպանումը առնվազն 2 տարի:  
- **Կազմակերպիչների արդյունքում պերիոդիկ վերլուծություն** – պլանավորեք Lambda‑ի պլան, որը հունական ստուգում է հեշ-շղթան ամեն շաբաթ:

---

## Հաջորդական ընդլայնումներ  

1. **Բազմաթեթիկ izoleeration** – ընդլայնեք բոտը, որպեսզի աջակցի տարբեր գիտելիքի գրաֆի անվան տարածքներ ըստ բիզնես‑մավորների:  
2. **Zero‑Knowledge Proof 验证** – ինտեգրել ZKP‑ի միջոցով ապակազմի վավերացում առանց իրական տվյալների բարձրացման:  
3. **Voice‑First Companion** – հավելել Teams‑ի ձայնային հրամանը (“Hey Bot, generate SOC 2 answers”) ինքնաբերական աշխատանքների համար:  
4. **Prediktive հարցի առաջնայնություն** – զարգացնել թիրախացված դասակարգիչ, որը հիմնելու վրա գնահատում է պատմական աուդիտների արդյունքները՝ առաջարկելու, թե որոնք հարցաթերթիկները պետք է ընդունվեն առաջինը:

---

## Եզրափակում  

Procurize‑ի AI‑հետագործված հարցաթերթիկների ինտեգրումը ChatOps‑ի աշխատանքային հոսքերում փոխում է **հարկադիր՝ ձեռքի, ռեակտիվ գործընթացը ավտոմատ, պրակտիկ և աուդիտված**: Աճող թիմերը ստանում են պահված մինուտներով տեսանելիություն, իրական‑ժամանակի ապակարմանների օրգանիզացիա և միակ անփողուսական ճշմարտություն, որը գտնվում է զրույցում, CI/CD-ում և գիտելիքի գրաֆում միասին:  

Այս ճարտարապետությունը ոչ միայն նվազեցրում է պատասխանի գերխատը օրերից րոպեների, այլ նաև ստեղծում է համաձայնության հիմնված, որը թույլատրում է **սարքավորել աճող SaaS‑ինրա մեքենայական աշխատանքները**: Հաջորդ քայլը պարզ է՝ տեղադրեք Slack‑բոտ, կապեք CI‑ին ապակազմի գեներացում, և թող AI‑ն արդարացնի ամենակարգնական անվտանգության լուծումներն:  

---

## <span class='highlight-content'>Տե՛ս նաև</span>  

- https://www.sans.org/white-papers/43933/  
- https://cloud.google.com/architecture/continuous-compliance-pipeline  
- https://openai.com/research/embedding-retrieval-augmented-generation/  
- https://slack.dev/bolt-js/tutorial/getting-started