
# Դինամիկ բազմամոդալ ապակցի դուրս բերում ֆեդերացված ուսուցանմամբ իրական‑ժամանակի անվտանգության հարցաթերթիկների համար

**Ամփոփում**  
նվարակների և համաձայնության ռեվյունսների հարցաթերթիկները դատված են շեղման հերթերի համար արագ զարգացած SaaS ընկերությունների համար։ Ավանդական ձեռնարկային գործընթացները սխալների և ժամանակի պահը մեծացնում են, և դրանք ձախողվում են խորհրդանշական կարգավորման պահանջներին պարբերաբար փոփոխվելիս։ Այս հոդվածը ներկայացնում է անբաժին լուծում՝ **Դինամիկ Բազմամոդալ Ապակցի Դուրս Բերում (DMEE) — Ֆեդերացված Ուսուցմամբ (FL)**, որը ուղղված է Procurize AI պլատֆորմի հետ խիստ ինտեգրացված՝ ավտոմատ կերպով հավաքագրելով, հաստատելով և ներկայացնելով ապակցի նյութերը տարբեր տվյալային մոդալիտետներով (տեքստ, պատկերներ, կոդի հատվածներ, հայտարարագրեր)։ Ընկերությունները, պահելով ուսուցումը տեղում և բաժանելով միայն մոդելների թարմացումները, ստանում են նկարագրելի գաղտնիություն պահպանող բանավորություն, միաժամանակ գլոբալ մոդելը շարունակաբար բարելավվում է, մատչելով իրական‑ժամանակի, համատեքստ‑գրանշանային հարցաթերթիկների պատասխանները՝ ավելի բարձր ճշգրտությամբ և ավելի ցածր ուշագրավությամբ:

---

## 1. Ինչուապես բազմամոդալ ապակցի դուրս բերումն կարևոր է

Անվտանգության հարցաթերթիկները պահանջում են **ղարքական ապակցի**, որոնք կարող են եղած լինել.

| Մոդալիտետ | Տիպային Սկզբնաղբյուրներ | Օրինակ Հարցութաբին |
|----------|-----------------------|--------------------|
| **Տեքստ** | քաղաքականություններ, SOP‑ներ, համաձայնության հաշվետվություններ | “Տարածեք ձեր տվյալների պահպանման քաղաքականությունը.” |
| **Պատկերներ / Էկրանաշարքեր** | UI‑եր, ճարտարապետական դիագրամներ | “Ցույց տվեք հասանելիության վերահսկողության մատրիցայի UI‑ն.” |
| **Կազմավորված հայտարարագրեր** | CloudTrail, SIEM‑ի լրատուներ | “Մատչեք շահող մուտքի վերաբերյալ հայտնագրերը վերջին 30 օրերի համար.” |
| **Կոդ / Կոնֆիգուրացիա** | IaC ֆայლები, Dockerfile‑ներ | “Կիսեք Terraform‑ի կոնֆիգուրացիոն կոդը՝ վրա‑կողմե պահպանումի համար.” |

Ամենաշատ արհեստական բանականության օգուտները գերակշիր են **մի‑մոդալ** տեքստային գեներումը, և բացնակներ են, երբ պատասխանը պահանջում է צילום էկրանի կամ հայտարարագրի հատվածը։ Միասնված բազմամոդալ գծանցը փակում է այդ բացակայությունը՝ փոսիվիկ խանդակները վերածելով **կառուցված ապակցի օրինակների**՝ որոնք կարող են ուղղակի տեղադրվել պատասխաններում:

---

## 2. Ֆեդերացված ուսուցում․ տվյալների գաղտնիություն‑առաջին սաստի

### 2.1 Հիմնական սկզբունքներ

* **Տվյալները երբեք չեն թողնում տեղը** – Դոկումենտները, պատկերները և հայտարարագրերը մնալ են ընկերության ապահով միջավայրում։ Միակ թեմաները՝ **մոդելի քաշի տարբերակները** են փոխանցվում կենտրոնական առաջնորդին:
* **Ապահով խմբագրում** – Քաշի թարմացումները ծածկադրված են և խմբագրվում են հոմոմորթալ մեխանիզմներով, կանխելով առանձին հաճախորդից տարբերակների վերակառուցումը:
* **Շարունակական բարելավում** – Յուրաքանչյուր նոր հարցաթերթիկի տեղական պատասխանեցում միջինների իմաստաբանական ուշադրությամբ օգնում է կառուցվածք ունենալ առանց գաղտնի տվյալներ բացահայտելու:

### 2.1 Ֆեդերացված ուսուցում գործառույթ Procurize-ում

```mermaid
graph LR
    A["Ընկերություն A\n Լոկալ ապակցի իրավիճակ"] --> B["Լոկալ դուրսբերում\n (LLM + Vision Model)"]
    C["Ընկերություն B\n Լոկալ ապակցի իրավիճակ"] --> B
    B --> D["Քաշի տարբերակ"]
    D --> E["Ապահով խմբագրիչ"]
    E --> F["Գլոբալ մոդել"]
    F --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

1. **Լոկալ դուրսբերում** – Յուրաքանչյուր վերդողում վարում է **բազմամոդալ դուրսբերում**, որը միացնում է մեծ լեզվական մոդել (LLM) տեսքի տրանսֆորմատոր (ViT)՝ ապակցի պիտակավորելու և ինդեքսավորման համար:
2. **Տարբերակների գեներացում** – Դուք կարգավորում եք մոդելի թարմացումները (գրադույք) տեղական տվյալների վրա, և դրանք ծածկադրվում են:
3. **Ապահով խմբագրում** – Բոլորից հին տարբերակները թարգմանվում են, ստեղծելով **գլոբալ մոդել**, որը ընդգրկում է համընդհանուր ուսումներին:
4. **Մոդելի թարմացում** – Թարմեցված գլոբալ մոդելը վերադարձվում է յուրաքանչյուր վերդողում, արդյունքում բարելավել դուրսբերումների ճշգրտությունը բոլոր մոդալիտետների վրա:

---

## 3. DMEE շարժիչի ճարտարապետություն

### 3.1 Բաղադրիչների համատեքստ

| Բաղադրիչ | Դերը |
|----------|------|
| **Ամլագումքի շերտ** | Միացնողներ փաստաթղթային պահարանների (SharePoint, Confluence), ամպային պահեստների, SIEM/APIs‑ին: |
| **Նախշեղծագործման կենտրոն** | OCR պատկերների համար, հայտարարագրերի վերամշակում, տեքստի ճակատագրում կոդի համար: |
| **Բազմամոդալ կոդավորիչ** | Սարքեցված համատեղ ներդիր (տեքստ ↔ պատկեր ↔ կոդ)՝ **Cross‑Modal Transformer**‑ով: |
| **Ապակցի դասակարգիչ** | Ընտրում է տվյալները համաձայն հարցաթերթիկների դասակարգման (օր.՝ *Էնկրիպտացում*, *Մուտքի վերահսկում*): |
| **Վերականգնողական գեներատոր** | Վեկտորային որոնում (FAISS/HNSW) վերադարձնում է ամենահարմար k‑սովորական ապակցի առնչված յուրաքանչյուր հարցում: |
| **Պատմչական գեներատոր** | LLM-ն պատրաստում է պատասխանը, տեղադրում է ապակցի օրինակների տեղապահիչները: |
| **Համապատասխանության վալիդատոր** | Կատարում է կանոնների (ժամանակի վերջի, ստորագրությունների) ստուգում՝ քաղաքականության պահանջները բավարարելու համար: |
| **Աուդիթի գրանցում** | Անձադրվող գրանցում (Անկում‑որակ, կրոպտոգրական հեշ) յուրաքանչյուր ապակցի կանվանման համար: |

### 3.2 Տվյալների հոսքի գրաֆիկ

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Ingestion
        D1[Փաստաթղթեր] --> P1[Նախշեղծագործում]
        D2[Պատկերներ] --> P1
        D3[Հայտարարագրեր] --> P1
    end
    P1 --> E1[Բազմամոդալ կոդավորիչ]
    E1 --> C1[Ապակցի դասակարգիչ]
    C1 --> R1[Վեկտորային խանութ]
    Q[Հարց] --> G1[Պատմչական գեներատոր]
    G1 --> R1
    R1 --> G1
    G1 --> V[Վալիդատոր]
    V --> A[Աուդիթի գրանցում]
    style Ingestion fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9,stroke-width:2px
    style Q fill:#ffcc80,stroke:#fb8c00,stroke-width:2px
```

---

## 4. Հարցից դեպի պատասխանը՝ իրական‑ժամանակի գործընթաց

1. **Հարցի ընդունում** – Անվտանգության ադմինիստրատորն բացում է հարցաթերթիկը Procurize-ում։ “Առաջարկեք MFA‑ի վկայութիւնը սկզբարարական հաշիվների համար” տեսակի հարցը ուղարկվում է DMEE շարժիչին:
2. **Նիաթսպրության դուրսբերում** – LLM‑ը դուրս է մեկնաբանելով հիմնական նշանները՝ *MFA*, *սկզբարարական հաշիվներ*:
3. **Բազմամոդալ որոնում** – Հարցի վեկտորը համընանկալվում է գլոբալ վեկտորական խանութի հետ։ Շատինչ են դրված:
   * MFA‑ի կոնֆիգուրացիայի UI‑ի պատկերը (պատկեր);
   * MFA‑ի հաջողված գործողությունների պատմագրի հատված (հայտարարագիր);
   * ներքին MFA‑ի քաղաքականությունը (տեքստ):
4. **Ապակցի վալիդացիա** – Յուրաքանչյուր օբեկտ ստուգվում է՝ թարմագրվող 30‑անգամից ու ստորագրված:
5. **Պատմչական կազմալուծում** – LLM-ը պատրաստում է պատասխանը՝ ներդնում՝ **անվտանգության հղումներ**, որոնք տեսանելի են UI‑ում:
6. **Անվտանգության դրսևորում** – Պատասխանը հանդես է գալիս UI‑ում 2–3 վայրկյանների միջակայքով, պատրաստի ստուգման համար:

---

## 5. Գործունակ տիրույթները համաձայնության թիմերի համար

| Օգտագործված նպաստ | Արդյունք |
|---------------------|----------|
| **Արագություն** – Ըստ միջին պատասխանի 24ժ → < 5 վրկ հարցումից: |
| **Ճշգրտություն** – Սխալ ապակցի 87 % թաքցված: |
| **Գաղտնիություն** – Երբեք չստորադրվում են հողակիր տվյալներ, ընդհակառակը՝ միայն մոդելների թարմացումները: |
| **Դիմվածություն** – Ֆեդերացված թարմացումները պահանջում են < 200 ՄԲ/ամիս 10 000 աշխատակցու օրգանառությունում: |
| **Շարունակական ուսում** – Նոր ապակցի տիպերը (օրինակ, տեսանյութ) ձեռք են բերվում գլոբալում ու ուղարկվում բոլոր օգտագործողների: |

---

## 6. Կատարողական ցուցակ ձեռնարկների համար

1. **Բեռնե տեղական դուրսբերիչը** – Տեղադրեք Docker‑հիմակ դուրսբերիչը ապահով ենթակառուցվածքով, միացրեք այն փաստաթղթեր եւ մտքի աղբյուրների:
2. **Կարգավորեք Ֆեդերացված Սինք** – Համացեք կենտրոնական խմբագրվող կետին եւ TLS‑sertifikate‑ները:
3. **Սահմանեք դասակարգում** – Համակարգեք կարգաբերման շրջանակը ( [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/) ) պլատուֆորմի ապակցի կատեգորիաներով:
4. **Սահմանեք վալիդացիայի կանոններ** – Նշեք վերջնաժամկետ, պահանջվող ստորագրություն և գաղտնագրման ձայները:
5. **Փիլիսոփա փուլ** – Թեստավորեք շարժիչը մի փոքր հարցաթերթիկների վրա, հետևելով ճշգրտության/հիշողության ցուցակին:
6. **Ռոլ‑աՉուտ** – Ընդլայնեք շահագործումը բոլոր ընդհանրությունները, թույլ տալով ավտոմատացված առաջարկի ռեժիմին աղիքներին:

---

## 7. Իրական օրինակ – FinTech Corp 75 % շուտսպասարկված

**Ֆոն** – FinTech Corp-ն աւարտում էր 150 ուքի կանոնների հարցաթերթիկ բոլոր քառորդում, որոնցից յուրաքանչիւրը պահանջում էր մի քանի ապակցի օրինակ: ձեռնարկային հավաքածուը միջին 4 ժամ էր յուրաքանչիւր հարցումի համար:

**Լուծում** – ներդրել են Procurize DMEE‑ին՝ ֆեդերացված ուսուցում տողում երեք տարածաշրջանային տվյալակետերում:

| Ցուցանիշ | Նախընտրում | Հետո |
|----------|------------|------|
| Մին ջրիանալը | 4 ժ | 6 րոպե |
| Ապակցի սխալների տոկոսը | 12 % | 1.5 % |
| Ֆլ‑թարմացում (բլոբ) | — | 120 ՄԲ/ամիս |
| Ադմինիստրատորների բավարարություն (1‑5) | 2.8 | 4.6 |

**Հիմնարար պատկերություններ**  
* Ֆեդերացված մոտեցումը բավարարեց տվյալների բնակավայրի պահանջները։  
* Բազմամոդալ վերանայում գտավ նկարագրված ապակցի (օրինակ UI‑պատկերը), ինչը ևս արագեցրեց աուդիտների շրջանառությունը:

---

## 8. Աշխատանքային դժվարություններ և լուծումներ

| Երեխնություն | Լուծում |
|---------------|--------|
| **Մոդելի խոտ| Շատ տարբերակներ** – Տեղական տվյալների բաշխվածը փոխունում է։ | Դաշնամուաթական քննարկում՝ պարբերական գլոբալ խմբագրում; օգտագործեք **շարունակական ուսում** callbacks: |
| **Անձայն պատկերների ծանրություն** – Բարձր անհրաժեշտություն պատկերների համար։ | Օգտագործեք **արդյունավետ լուծում**՝ պատկերի պակտորալիգի, դիտարկել ընդհանուր UI‑ի հիմնական հատվածները: |
| **Համապատասխանության փոփոխություն** – Նոր կարգավորումները տարբեր ավանդներ։ | Ավարտեք դասակարգումը ավանդաբար; ֆեդերացված թարմացումները ավտոմատապես տանում են նոր դասերը: |
| **Աուդիթի գրանցման չափսը** – Անխբրապտած գրանցում չափսը մեծանում է։ | Ներածեք **չափագրված Merkle‑ծառեր**՝ պարբերաբար պիտակելով ծածկագինք, առանց փաստացի տվյալների վերամշակումից: |

---

## 9. Ապագա պլան

1. **Զրոյ‑շարք ապակցի գեներացում** – օգտագործելով գեներատոր-չափիցիկների միջոցով ստեղծել ժամանակակից պատկերը, երբ հիմնական նյութը հասանելի չէ:  
2. **Բացատրական AI վստահության գնահատականներ** – ցույց տալ ըստ‑ապակցի վստահության ցանկերը՝ հակա‑բանական բացատրություններով:  
3. **Երկչափ‑Ֆեդերացված հանգույցներ** – տեղադնենք լիլեթիկ դուրսբերիչներ ծրագրավորողների լապտոպների վրա՝ իրական‑ժամանակի ապակցի հասցեն կոդի վերանայումների համար:  

---

## 10. Եզրակացած

Դինամիկ բազմամոդալ ապակցի դուրսբերում, որը գործում է ֆեդերացված ուսուցանում, ցույց է տալիս նոր մեկնաբանություն անվտանգության հարցաթերթիկների ավտոմատացմանում։ Տեքստ, պատկեր և հայտարարագրերի միավորում՝ հոգված գաղտնիություն պահպանելով, կառաջնորդում է ավելի արագ, ավելի ճշգրիտ և լրիվ հաշվետվական պատասխանների: Procurize-ի模块ավոր ճարտարապետությունը ապահովում է հեշտ ընդունում, թույլ տալով համաձայնության թիմերին կենտրոնանալ ռազմավարական ռիսկի նվազեցման վրա, փոխարենը ստանալ տվյալների մատչելիության նոր ժամկետը։