
# Շարունակական տարբերակների վրա հիմնված ապացույցների աուդիթը ինքնաբուժող AI-ով ապահով հարցնամարագրների ավտոմատացման համար

Հանդիսացած կազմակերպություններ, որոնք զբաղվում են անվտանգության հարցնամարագրներով, կարգատրող աղյուսակներով և երրորդեցվող ռիսկերի գնահատականներով, մշտապես են պատերազմում **ապաստրության շողան** հետ — այն բացը, որը ձևավորվում է պահված փաստաթղթերի և իրական կենդանի համակարգի միջև։ Հնարավոր փաստարկները հիմնականում կախված են պարբերական ձեռքով վերանայումներից, որոնք սահում են ժամանակի, սխալների գործվածից և հաճախ բաց թողնում են սպառելի փոփոխությունները, որոնք կարող են չպատասխանել նախկինում թույլատրված պատասխանները:

Այս հոդվածում մենք ներկայացնում ենք **ինքնաբուժող AI ճարտարապետություն**, որը շարունակաբար հետևում է համակշարքի արտածերին, հաշվարկում է **տարբերակները** (diffs) կնճիրած ստանդարտի հետ և ավտոմատ կերպով ակտիվացնում է ուղղումներ։ Համակարգը կապում է յուրաքանչյուր փոփոխություն **աբրաքումի գրանցակ**‑ի հետ և թարմացնում է **սեմանտիկ գիտելիքի գրաֆը**, որը ապահովում է իրական‑ժամանակի հարցնամարագրի պատասխանները։ Руководствуясь этим гидом, вы поймёте:

* Ինչու շարունակական տարբերակների (diff)‑ով հիմնված աուդիթը կարևոր է վստահելի հարցնամարագրների ավտոմատացման համար։  
* Ինչպե՞ս ինքնաբուժող AI‑ի ցիկլը հայտնաբերում, դասակարգում և լուծում է ապացույցների բացերը։  
* Ո՞ր տվյալների մոդելը պետք է կապի տարբերակները, առաջների (provenance) և ուղղման գործողությունները։  
* Ինչպե՞ս ինտեգրել շարժիչը գոյություն ունեցող գործիքների, ինչպիսին են Procurize, ServiceNow և GitOps‑ի փիպլայները։  
* Լավագույն փորձերը լուծումից բազմակլինային (multi‑cloud) միջավայրում։

---

## 1. Ապաստրության շողան (Evidence Drift)-ի խնդիրները

| Սիմպtom | Աշխատունակ պատճառ | Բիզնեսի ազդեցություն |
|---------|--------------------|------------------------|
| Հինսեված [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) քաղաքականություններ նկատվում են հարցնային պատասխաներում | Քաղաքականությունները խմբագրվում են տարբեր պահավանդակում առանց տեղեկացում տալու համակշարքի կենտրոնին | Կորցված իրավասություն → բավարարների տուգանքներ |
| Անսոկրոնեցված գաղտնի բանալիների ինվենտարի պահեստավորումը տարբեր ամպային հաշիվների վրա | Ամպային բանալիի կառավարիչների ծառայությունները թարմացվում են API‑ով, բայց ներսի Արմասի ռեգիստրը պակասում է | Սխալ՝ բացասական ռիսկերի գնահատական, կորած հաճախորդի վստահություն |
| Անսխեմურად պահված տվյալների պահեցման հայտարարություններ | Իրավական թիմը թարմացնում է [GDPR](https://gdpr.eu/) հոդվածներն, բայց հանրային վստահության էջը չի թարմացվում | Կանոնակարգի տուգանքներ, սխիքի վնաս |

Այս լարերը բաժանում են ընդհանուր գծի՝ **ձեռքի սինխրոնիզմ** չի կարող համընկնել արագ օպերացիոն փոփոխությունների հետ։ Լուծումը պետք է լինի **շարունակական**, **ավտոմատ** և **բացատրելը հնարավոր**:

---

## 2. Հիմնական ճարտարապետության համված խարիսխ

```mermaid
graph TD
    A["Source Repositories"] -->|Pull Changes| B["Diff Engine"]
    B --> C["Change Classifier"]
    C --> D["Self Healing AI"]
    D --> E["Remediation Orchestrator"]
    E --> F["Knowledge Graph"]
    F --> G["Questionnaire Generator"]
    D --> H["Audit Ledger"]
    H --> I["Compliance Dashboard"]
```

* **Source Repositories** – Git, ամպային կոնֆիգուրացիոն պահեստներ, փաստաթղթային կառավարման համակարգեր։  
* **Diff Engine** – Հաշվարկում է տող-ով‑տող կամ սեմանտիկ տարբերակները քաղաքականության ֆայլերում, կոնֆիգուրացիոն մատյանի և ապացույցի PDF‑ներում։  
* **Change Classifier** – Ավելի թեթև LLM, որը նպատակայինորեն դասակարգում է տարբերակները որպես *կարևոր*, *սարքագրական* կամ *աղդյութ*։  
* **Self Healing AI** – Ստեղծում է ուղղման առաջարկներ (օրին՝ “Թարմացրեք ծածկագրի շրջանները Քաղաքականություն X‑ում”)՝ օգտագործելով Retrieval‑Augmented Generation (RAG)։  
* **Remediation Orchestrator** – Ընդունում է հաստատված ուղղումներ IaC‑ի փիպլայնների, հաստատման աշխատանքային քայլերի կամ ուղղակի API‑չափերը։  
* **Knowledge Graph** – Պահում է նորմալիզված ապացույցների օբյեկտները տարբերակված եզրերի հետ; հիմնված է գրաֆային տվյալների բազայի (Neo4j, JanusGraph) վրա։  
* **Questionnaire Generator** – Հասնում է վերջին պատասխանի հատվածները գրաֆից ցանկացած շրջանակի համար ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [FedRAMP](https://www.fedramp.gov/))։  
* **Audit Ledger** – Անկատարելի մատյան (բլոչեյն կամ միայն‑ավելողջ) որը պահում է, թե ով, թե ինչ և երբ հաստատել է։  

---

## 3. Շարունակական Diff Engine-ի դիզայնը

### 3.1 Diff-ի գրասնագիտություն

| Արտեֆակտի տեսակ | Diff մեթոդ | Օրինակ |
|------------------|------------|--------|
| Տեքստի քաղաքականություններ (Markdown, YAML) | Տող‑բազված diff + AST համեմատություն | Հայտնաբերել եկած կլաուզ “Էնկրիպտեք տվյալները պահված գեղացույցում”։ |
| JSON կոնֆիգուրացիա | JSON‑Patch (RFC 6902) | Նոր IAM դերակատարնոջ ավելացում։ |
| PDF / սկանված փաստաթղթեր | OCR → տեքստի արտածում → անչափ diff | Փոխված պահեցման ժամկետի հայտնաբերում։ |
| Ամպային ռեսուրսների վիճակ | CloudTrail լոգներ → վիճակի diff | Նոր S3 bucket ձեւավորվել է առանց ծածկագրում։ |

### 3.2 Իրագործման խորհուրդներ

* Օգտագործեք **Git hooks** կոդ‑կենտրոնացված փաստաթղթեր համար; օգտագործեք **AWS Config Rules** կամ **Azure Policy** ամպային diff‑ի համար։  
* Պահեք յուրաքանչյուր diff որպես **JSON օբյեկտ**՝ `{id, artifact, timestamp, diff, author}`։  
* Արտադրեք diff‑երը **ժամանակակետային տվյալների բազայում** (օրինչ՝ TimescaleDB) արագ նորագույն փոփոխությունների համար։

---

## 4. Ինքնաբուժող AI ցիկլը

AI‑ն աշխատում է որպես **փակ‑լూప համակարգ**.

1. **Detect** – Diff Engine‑ը ուղարկում է փոփոխության իրադարձություն։  
2. **Classify** – LLM‑ի միջոցով որոշվում է ազդեցության մակարդակը։  
3. **Generate** – RAG‑մոդելը վերցնում է համապարփակ ապացույցները (նախորդ հաստատումներ, արտաքին ստանդարտներ) և առաջարկում է ուղղում։  
4. **Validate** – Մարդ կամ քաղաքականությունների շարժիչը վերագրում է առաջարկին։  
5. **Execute** – Orchestrator‑ը կիրառվել է փոփոխությունը։  
6. **Record** – Audit ledger‑ը գրանցում է ամբողջ կողսը։

### 4.1 Prompt‑Template (RAG)

```
You are an AI compliance assistant.
Given the following change diff:
{{diff_content}}
And the target regulatory framework {{framework}},
produce:
1. A concise impact statement.
2. A remediation action (code snippet, policy edit, or API call).
3. A justification referencing the relevant control ID.
```

Այս նիշը պահվում է որպես **prompt artifact** գիտելիքի գրաֆում, թույլատրվելով տարբերակված թարմացումներ առանց կոդի փոփոխությունների:

---

## 5. Աբրաքումի գրանցակ և առաջադրվողություն

Անկատարելի գրանցակը ապահովում է **բավաստիացում** աուդիտորների համար.

* **Ledger Entry Fields**  
  - `entry_id`  
  - `diff_id`  
  - `remediation_id`  
  - `approver`  
  - `timestamp`  
  - `digital_signature`

* **Տեխնոլոգիայի ընտրություններ**  
  - **Hyperledger Fabric** թույլատվող փոխանակված ցանցեր։  
  - **Amazon QLDB** սերվերլեսս անկատարելի լոգների համար։  
  - **Git commit signatures** թեթև օգտագործման դեպքում।

Բոլոր գրառումները հետքեր են կապում դեպի գիտելիքի գրաֆ, թույլատրում են **գրաֆի ճանապարհակ query**`show all evidence changes that affected SOC 2 CC5.2 in the last 30 days`.

---

## 6. Procurize‑ի ինտեգրումը

Procurize‑ը արդեն առաջարկում է **հարցնամարագրների կենտրոն** աշխատանքային առաջադրանքների և մեկնաբանությունների հետ։ Ինտեգրացման հնարավոր կողմերը են.

| Ինտեգրացիոն կետ | Օգնություն |
|-------------------|-----------|
| Ապացույցների ներմուծում | Ուղարկել նորմալիզված գրաֆի գագաթները Procurize REST API (`/v1/evidence/batch`)։ |
| Իրավիճակի տվյալների实时 թարմացում | Բաժանորդագրվեք Procurize webhook‑ին (`questionnaire.updated`) և ուղարկեք իրադարձությունները Diff Engine‑ին։ |
| Աշխատանքի ավտոմատացում | Procurize‑ի `task creation` endpoint‑ը՝ ավտոմատ կերպով նշանակել ուղղման մ էլOwners-ը։ |
| Կառավարման դաշտի ներդրումը | Ներմուծել audit ledger UI‑ին որպես iframe Procurize‑ի ադմինինասում։ |

**Node.js** webhook‑ի օրինակ.

```javascript
// webhook-handler.js
const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const {processDiff} = require('./diffEngine');

const app = express();
app.use(bodyParser.json());

app.post('/webhook/procurize', async (req, res) => {
  const {questionnaireId, updatedFields} = req.body;
  const diffs = await processDiff(questionnaireId, updatedFields);
  // Trigger AI loop
  await triggerSelfHealingAI(diffs);
  res.status(200).send('Received');
});

app.listen(8080, () => console.log('Webhook listening on :8080'));
```

---

## 7. Շարունակական ընդլայնում բազա-ամպային (Multi‑Cloud) միջավայրում

Երբ գործակառություն քարտում AWS, Azure և GCP‐ի հետ, ճարտարապետությունը պետք է լինի **ամպան ուսբեցող**:

1. **Diff Collectors** – Տեղադրել թեթև ադպթեր (Lambda, Azure Function, Cloud Run) որոնք պաժում են JSON diff‑ները մեկայն Pub/Sub թեմա (Kafka, Google Pub/Sub, AWS SNS)։  
2. **Stateless AI Workers** – Կոնտեյնորավորված ծառայություններ, որոնք բաժանվում են թեմայից, եւ հորիզոնական սանդղակին ապահովում են։  
3. **Global Knowledge Graph** – Գործադրել բազմակազմի Neo4j Aura դասավորություն գեոտրամային կրկնապատկումով, որպեսզի նվազեցնեն նույնափունչերը։  
4. **Ledger Replication** – Օգտագործել ամբողջ աշխարհում տարածված Append‑Only Log (օրակից Apache BookKeeper) անփոփոխության համար։

---

## 8. Անվտանգություն և գաղտնիության ազատություններ

| Խնդիր | Փրկչափ |
|-------|----------|
| Գաղտնի ապացույցների դրսևորում diff‑ների մատյանում | Կոդավորել diff‑ի բովանդակությունը հանգամանքների մեջ՝ օգտագործելով հաճախորդի կառավարող KMS բանալիներ։ |
| Անբաժակող ուղղման կատարում | Կիրառել RBAC‑ը Orchestrator‑ում; պահանջել բազմ-կայսլակ (MFA) հաստատում կարևոր փոփոխությունների համար։ |
| Մոդելի գ leakage‑ը (LLM‑ը սովորած գաղտնի տվյալների պատճառով) | Ֆայն‑Թունելի պահպանումը սինթետիկ տվյալների վրա կամ օգտագործել **privacy‑preserving federated learning**։ |
| Audit log‑ի թեքվածք | Պահել մատյանները Merkle‑ծառում և պարբերաբար ամրացնել_root_hash‑ը հանրապետական բլոչեյնի մեջ։ |

---

## 9. Բաղադրյալ արդյունքների չափորոշիչները

| Միտիչ | Նպատակ |
|-------|----------|
| Միջին Ժամանակը հայտնաբերելու համար (MTTD) ապաստրության շողանը | < 5 րոպե |
| Միջին Ժամանակը ուղղելու համար (MTTR) critical փոխարկումներ | < 30 րոպե |
| Հարցնարագրերի պատասխանների ճշգրտում (audit pass rate) | ≥ 99 % |
| Կարևոր ձեռնարկած աշխատանքների նվազեցում | ≥ 80 % անձնակազմի ժամերին նվազեցում |

Dashboard‑ները կարելի է կառուցել Grafana կամ PowerBI, զբաղվածը Audit Ledger‑ից և Knowledge Graph‑ից տվյալներ վերցնելով։

---

## 10. Ապագա ընդարձակումներ

* **Նպաստակ մտքին փոփոխությունների կանխատեսում** – Սպասված տվյալների timeseries‑ից ձևավորել մոդել, որը կանխատեսում է առաջիկա փոփոխությունները (օրին՝ AWS‑ի հեռանկարների նորաձեւություն)։  
* **Zero‑Knowledge Proof ստուգում** – Ապահովել կրիպտոգրաֆիկ արտահայտություններ, որ ապացույցը բավարարում է կոնտրոլը առանց այդ ապաստի հրատապ ներկայացման։  
* **Մուլտի‑Տեներատիկ իշխանություն** – Ընդարձնել graph‑ի մոդելը՝ աջակցելու տարբեր բաժինների (business units) առանձին անվազում, մինչի պահպանում ընդհանուր ուղղություն։

---

## Եզրակություն

Շարունակական տարբերակների (diff)‑ով հիմնված ապացույցների աուդիթը, համատեղված ինքնաբուժող AI ցիկլով, փոխում է հսկողության դաշտը **իրադարձականից պրակտիկ**: Ավտոմատացելով հայտնաբերման, դասակարգման, ուղղման և աուդիտի գրանցման գործընթացները, հնարավոր է պահել ** միշտ‑անվտանգ**, **դիմակերված** և **վստահելի** պատասխանների բազը հարցնակագիծերի համար, նվազեցնելով ձեռքի մասնակիցների գործը և ցույց տալու անխախտելի ապացույցների նախաքինություն կարգապահների և հաճախորդների կողմից:

Այս ճարտարապետության ընդունումը թողուում է ձեր անվտանգային թիմին՝ համոգով պահպանում ամպային ծառայությունների, կարգակարգային թարմացումների և ներքին քաղաքականությունների արագ ազդանշանների հետ, ապահովելով, որ յուրաքանչյուր հարցնամարագրի պատասխանը լինի իսպառ, աուդիտացելի և անմիջապես մատչելի:

---

## <span class='highlight-content'>Նայե՛ք նաև</span> Also
- https://s3.amazonaws.com/knowledge-graph-whitepapers/continuous-diff-auditing.pdf  
- https://www.iso.org/standard/72109.html  
- https://neptune.io/blog/self-healing-compliance-automation  
- https://www.turing.com/blog/ai-powered-evidence-management  

---