
# Եթիվ Խակային Աուդիթի Փորձագիր AI‑ստեղծված Անվտանգության Հարցագրի Պատասխանների համար

**ՍԱՐԱՄԲՈԼՈՒԹՅՈՒՆ**  
Վերջին երկու տարիները մեծ արդյունավետություն և ծածկույթ է տվել լայն լեզվական մոդելների (LLM) օգտագործմանը անվտանգության հարցագրեր պատասխանում: Սակայն, համակարգչային շտեմների և կատարողական ծածկույթի բարելավման հետ, համակարգված խաթողի, թե դարձծ մշակական, օրինաչափական կամ օպերացիոն, պակասային վտանգը դեռևս մեծապես անլուծված է: Procurize-ի **Եթիվ Խակային Աուդիթի Փորձագիր (EBAE)** լցում է այս ընդհատումը՝ ավտոնոմ, տվյալներով կառուցված խակայի հայտնաբերման և խիստեցման շրաւտը ինտեգրելով յուրաքանչյուր AI‑ստեղծված պատասխանում: Այս հոդվածը բացատրում է տեխնիկական ճարտարապետությունը, կառավարման աշխատանքը և չափելի բիզնեսի առավելությունները EBAE-ի, ներկայացնելով այն որպես հիմնակոտլի զինված վստահելի համաձայնության ավտոմատացման համար:

---

## 1. Ինչու՞ խակաները կարևոր են անվտանգության հարցագրերի ավտոմատացնման դեպքում  

Անվտանգության հարցագրերը vendor‑երի ռիսկի գնահատման հիմնական դարպասն են: Նրա պատասխանները ազդում են.

* **Պայմանագրային վարքագծի քաղաքականություն** –խակալի լեզուն անբանութամբ կարող է առավելություն տալ որոշ մասնագետների իրավատարածքների համար:  
* **Ռեգուլյատորային համաձայնություն** –սովորական բացերը, ինչպիսիք են տարածաշրջանային հատուկ վերահսկողությունները, կարող են պահպանված փուլզներ գեներացնել:  
* **Հաճախորդների վստահություն** –սպիտակադրելի երանգը իջնում է, հատկապես գլոբալ SaaS‑սպարվողների համար:

Երբ LLM‑ը ուսուցված է հին աուդիթների տվյալներով, այն ժառանգում է պատմական չափեզմակները—որոնք միշտ կարող են նկարագրվել չծրածու քաղաքականություններով, տարածաշրջանային րոպցինյան նուադրություններով կամ նույնիսկ կորպորատիվ մշակույթով: Անհատական աուդիթային գործառույթի բացակայության դեպքում այդապատկերը անկեղծ է և առաջացնում են.

| Խակայի Տիպ | Օրինակ |
|-----------|--------|
| **Կանոնադրական խակա** | ԱՄՆ‑կենտրոնացված վերահսկողությունների ավելորդ ներկայացում, իսկ GDPR‑ին համապատասխան պահանջների թեքեցում: |
| **Արդյունաբերական խակա** | Սպառում է ամպ‑հիմնված վերահսկողությունները, նույնիսկ եթե vendor‑ը գործածում է տեղակա սարքավորումներ: |
| **Ռիսկ‑հասարակությունի խակա** | Բարձր‑դրակատար ռիսկերը համակարգի կողմից կառուցված կերպարով իջեցված են, քան նախորդ պատասխանները. |

EBAE‑ը նախագծված է հայտնաբերելու և շտանել այդ թարգմանությունները, մինչ այդ պատասխանը հասնի հաճախորդին կամ աուդիտորին:

---

## 2. Ճարտարապետական ակքսպոզիցիա  

EBAE‑ը գտնվում է Procurize-ի **LLM Ստեղծման Փողոց** և **Պատասխանի Հրատարակման Շարի** միջև: Այն բաղկացած է երեք խոշոր հասկացողներից.

```mermaid
graph LR
    A["Ձեր հարցի ընդունում"] --> B["LLM Ստեղծման Փողոց"]
    B --> C["Խակայի հայտնաբերման շրաւտ"]
    C --> D["Շտկում & Կրկին-դասավորում"]
    D --> E["Բացատրող Դաշբորդ"]
    E --> F["Պատասխանի Հրատարակում"]
```

### 2.1 Խակա հայտնաբերման շրաւտ  

Այս շրաւտը օգտագործում է **Ստատիստիկային Փարիտետիկության ստուգումներ** և **Սեմանտիկա Similarity Audits**‑ի հիբրիդ:

| մեթոդ | նպատակ |
|-------|----------|
| **Ստատիստիկային պարիտետիկություն** | Համեմատել պատասխանների բաշխումը աշխարհագրություն, արտադրական ոլորտ, ռիսկի կարգավորում՝ բնորոշ արտառոցների համար: |
| **Էմբեդինգ‑բազավորված արդարություն** | Պատասխանների տեքստը փոխակերպել բարձր-չափաձև տարածականում sentence‑transformer‑ով, ապա հաշվարկել կոսինուսային similarity‑ը “արդարականության անքոր” համընկնող բիզնեսի, որը կազմված է համապատասխանեցված մասնագետների կողմից: |
| **Րեգուլյատորային Լեքսիկական Սհրաչափում** | Հարվածում է ուղղակի պակասված իրավատարածքային բառապրոցների (օրինակ՝ “Data Protection Impact Assessment” Եվրոպայի համար, “CCPA” Կալիֆորնիա համար) համար: |

Երբ պոտենցիալ խակա հայտնաբերվում է, միջավայրը վերադարձնում է **BiasScore** (0 – 1) և **BiasTag** (օրինակ՝ `REGULATORY_EU`, `INDUSTRY_ONPREM`):

### 2.2 Շտկում & Կրկին‑դասավորում  

Շտկման մոդուլը իրականացնում է.

1. **Մուտքագրման ընդլայնում** – սկզբնական հարցը վերադրվում է խակա‑գերմետրի բաժինների (օրինակ՝ “Ներառեք GDPR‑ի կոնկրետ վերահսկողությունները”) հետ:  
2. **Պատասխանների Ensembles** – պատրաստում է մի քանի թեկնդիր պատասխաններ, յուրաքանչյուրին տարբերակված BiasScore-ի հակառակ քաշով:  
3. **Քաղաքականության վրա հիմնված Կրկին‑դասավորում** – վերջնական պատասխանը համընկնում է խմբի **Bias Mitigation Policy**‑ի հետ, որը պահվում է Procurize-ի գիտելիքի գրաֆում:  

### 2.3 Բացատրող Դաշբորդ  

Համաձայնության պատնատները կարող են խորանալ ցանկացած պատասխանի խակա զեկույցում, դիտելով.

* **BiasScore-ի ժամանակշրինակը** (կամ ինչպիսի փոփոխություններ կատարվել են շտկման արդյունքում):  
* **Արմացագրված հատվածի հատվածերը**, որոնք ազդումներ են առաջացրել:  
* **Քաղաքականության ապացույց** (օրինակ՝ “EU‑ի տվյալների պահպանումի պահանջները GDPR 25-րդ հոդվածով”):  

Դաշբորդը մրցակիր UI‑ն է Vue.js‑ում կառուցված, իսկ հիմքային տվյալների մոդելը անցում է **OpenAPI 3.1** հատուկ համարողին՝ ինտեգրացիայի համար:

---

## 3. Հետևորում Procurize-ի գոյատևող աշխատանքների հետ  

EBAE‑ը ներկայացվում է **միկրո‑սերվեւ**, որը համընկնում է Procurize-ի ներքին **իրադարձությունների‑կենտրոնացված ճարտարապետությամբ**: Հետևյալը ցույց է տալիս, թե ինչպես ստանդարտ հարցագրման պատասխանն մշտապես կատարվում է.

```goat
event.QuestionReceived -> LLM.GenerateAnswer -> EBAE.DetectBias -> 
if BiasScore > 0.3 then EBAE.Mitigate -> event.AnswerReady -> UI.Publish
else event.AnswerReady -> UI.Publish
```

* **Իրավիճակի աղբյուր** – նոր հարցերը գալիս են հարթակի **Questionnaire Hub**‑ից:  
* **Լցնակ** – **Answer Publication Service**, որը թաղանում է վերջնական տարբերակը փոփոխական աուդիթական գրագումարի (blockchain‑ն) մեջ:  

Սերվիսի Stateless‑բնութագրությունը թույլ է տալիս ուղղապես իջեցված սկալինինգը Kubernetes‑ի Ingress‑ի հիման վրա, ապահովելով մի վայրկյանից քիչ շինելիժամանակ նաև թագու աուդիթների փուլերի ընթացքում:

---

## 4. Կառավարման մոդել  

### 4.1 Դերները և պարտականությունները  

| Դեր | Պարտականություն |
|------|-------------------|
| **Համաձայնության պատնատ** | Նկատում է Bias Mitigation Policy‑ին, վերանայում է նշված պատասխանները, ստորագրում է շտկված տարբերակները: |
| **Տվյալների գիտնական** | Կառավարում է արդարության անքորային պաշարները, թարմացնում է հայտնաբերման մոդելները, մշակվում է մոդելների փտորումը: |
| **Ապրանքի սեփականատեր** | Օգնում է նյութի բարելավումները (օրինակ՝ նոր ռեգուլյատորային բառարաններ), համադրվում է շուկայի պահանջներին: |
| **Ապահովության ինժեներ** | Համոզեցնում է, որ բոլոր տվյալները շփվելու և պահման ընթացքներին համընկնում են կոդաշատներով, պարբերական penetration testing-ը կատարում են վարչությունում: |

### 4.2 Ապահովագրական ձայնագրություն  

Յուրաքանչյուր քայլ՝ LLM-ի արձակված ելքը, խակա հայտնագրման չափանիշները, շտկման գործողությունները և վերջնական պատասխանը – ստեղծում են **tamper‑evident log**, որոնք պահվում են **Hyperledger Fabric**‑ի ալիքում: Սա բավարարում է **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** և **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** քննությունների ապացույցով:

---

## 5. Բիզնեսի ազդեցություն  

#### 5.1 Քանակական արդյունքներ (2025‑ի Q1‑Q3-ի պիլոտ)  

| Ցուցիչ | Երթված EBAE‑ի առաջ | Երթված EBAE‑ի հետո | Փոփոխություն |
|--------|-------------------|-------------------|--------------|
| Գումարային բազմաթիվության ընթացք (վայրկյան) | 18 | 21 (շտկումն ավելանում է՝ ~3 վ) | +17 % |
| Խակա դեպքերի տիկենտներ (1000 պատասխանի հաշվին) | 12 | 2 | – 83 % |
| Աուդիթորների հպարտության գնահատում (1‑5) | 3.7 | 4.5 | +0.8 |
| Իրավական վնասվածք մնացած արժեքափակ (դոլլար) | $450 k | $85 k | – 81 % |

Շատ քիչ ուշացում, սակայն մեծ առածաքանդակ՝ համաձայնության ռիսկի նվազեցում և իդեալական ստնված հայտ:

#### 5.2 Որակի առավելություններ  

* **Ռեգուլյատորային ճկունություն** – նոր դատական պահանջների ավելացումը բառարանին տրվում է րոպեներով, անմիջապես ազդելով ապագա արդյունքներով:  
* **Անվանանշանների վարձարան** – հանրային ասպեկտները “խակա‑ազազ AI‑համաձայնություն” բարդորեն ազդում են տվյալների գիտահաշվակների հետ:  
* **Պաշտոնի պահպանում** – համապատասխանող թիմերը պակասում են ձեռնարկված աշխատանքը, ստանում են ավելի խորքային աշխատանք, ինչը նվազեցնում է պակասման և աշխատակիցների փոխարինման տոկոսը:  

---

## 6. Ապագա բարելավումներ  

1. **Շարահասական ուսումնական շրջան** – ընդունելով աուդիթորների համաձայնեցված (ընդունված/մերժված) պատասխանները, արդականեցնելով արդարության անքորն ավտոմատ կերպով:  
2. **Համատեղ էջերի խակա‑աուդիթի շարք** – համագործակցելը պակասի պլատֆորմների հետ, օգտագործելով **Secure Multi‑Party Computation**, առանց տվյալների պատահականության արտահայտող վնասվելու:  
3. **Բազմաալերկով խակա‑յայտնություն** – ընդլայնելով բառարանները և ներմուծական մոդելները 12 նոր լեզուներով, կարևոր համարելով գլոբալ SaaS‑աստիճանների պահանջը:  

---

## 7. Սկսել EBAE‑ի հետ  

1. **Ակտիվացրեք ծառայությունը** Procurize վարչական մասի > *AI Services* > *Bias Auditing*:  
2. **Վերբեռնեք ձեր bias‑policy JSON‑ը** (նմուշը հասանելի է փաստաթղթերում):  
3. **Կատարեք պիլոտը** 50 հարցի սարքված հավաքածուի վրա; վերանայեք դաշբորդի արդյունքները:  
4. **Անցնեք արտադրության** sobald fals‑positive տոկոսը ընկած է 5 % ստորև:

Բոլոր քայլերը ավտոմատեցված են **Procurize CLI**‑ով.

```bash
prz bias enable --policy ./bias_policy.json
prz questionnaire run --sample 50 --output bias_report.json
prz audit ledger view --id 0x1a2b3c
```