
# Անփոփոխ AI‑ստեղծված ապանշանակների գրանցամատյան՝ անվտանգ հարցաթերթիկների աուդիտների համար

Արագ թվային փոխակերպման ժամանակաշրջանում, անվտանգության հարցաթերթիկները դարձան բոտլենկար SaaS մատակարարների, ֆինանսական հաստատությունների և ցանկացած կազմակերպության համար, որոնք փոխանակում են համապատասխանության ապանշանակները գործընկերների հետ։ Ադմինիստրացիոն ձեռնարկությունների աշխատանքները սխալներին անկապված, դանդաղ եւ հաճախ բացակայում են այն läbանցվածը, որը պահանջվում է աուդիտորների կողմից։ Procurize-ի AI հարթակը արդեն ավտոմատացնում է պատասխանի ստեղծումը և ապանշանակների հավաքումը, բայց առանց վստահելի ծագման շերտի AI‑ստեղծված բովանդակությունը դեռ կարող է առաջացնել անվստվշտություն։

Enter the **Immutable AI Generated Evidence Ledger (IAEEL)** – a cryptographically sealed audit trail that records every AI‑generated answer, the source documents, the prompt context, and the model version used to produce it. By committing these records to an append‑only data structure, organizations gain:

* **Թերի ապացուցում** – ցանկացած հետո‑հատկական փոփոխություն անմիջապես հնարավոր է հայտնաբերվի։  
* **Ամբողջական վերարտադրյալություն** – աուդիտորները կարող են նորից գործարկել նույն հարցումը նույն մոդելի կադրի հետ։  
* **Ռեգուլատիվ համատեղելիություն** – համապատասխանում է նոր զարգացող պահանջներին ապանշանակների ծագման նկատմամբ [GDPR](https://gdpr.eu/), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) և այլ շրջանակների։  
* **Խմբակների միջև հաշվարկելիություն** – յուրաքանչյուր գրառումը ստորագրված է պատասխանատու գործարկչի կամ ծառայության հաշվի կողմից։

Below we walk through the conceptual underpinnings, the technical architecture, a practical implementation guide, and the strategic benefits of adopting an immutable ledger for AI‑driven questionnaire automation.

---

## 1. Ինչու է կարևոր անփոփոխությունը AI‑ստեղծված ապանշանակներում

| Բարդություն | Արդի մոտեցում | Ռիսկ՝ անպաստության բացակայության դեպքում |
|------------|----------------|-------------------------------------------|
| **Հետագծություն** | ձեռնարկված գրքեր, աղյուսակներ | Ապակողմանի կապերը պատասխանի և աղբյուրի միջև կորցվում են, դժվար է հաստատել իսկականությունը |
| **Տարբերակների տարբերություն** | անհատական փաստաթղթեր թարմացում | Աուդիտորները հնարավոր չէ ստուգել, թե ո՞ր տարբերակն է օգտագործված հատուկ պատասխանի համար |
| **Կանոնակարգային դիտարկում** | «Բացատրելիություն» հատվածներ պահանջների դեպքում | Համապատասխանի չհաստատման դեպքում՝ տուգաններ |
| **Ներքին կառավարում** | էլ‑փոստի թելեր, ոչ պաշտոնական նշումներ | Չկան միակ ճշմարտության աղբյուր, պատասխանատվությունը անորոշ է |

AI մոդելները դետերմինիստ են առանց **հարցման**, **մոդելի կադրի** և **մուտքային տվյալների**։ Եթե այս հարկերը որևէ մեկը փոխվի, ներկայացված արդյունքը էլ փոփոխվում է, որն ապահովում է շղթի վստահությունը։ Գաղտնիորեն նույն ռիսկից հնարավոր է, եթե ապաշտանատար ցուցակագրված են:

---

## 2. Գրանցամատյանի հիմնական կառուցվածքային տարրերը

### 2.1 Merkle‑ծառի վրա հիմնված ավելագրման‑սեղմում գրանցամատյան

Merkle‑ծառը միասին հավաքում գրանցումների ցանկը մեկ արմատի ամպում։ Յուրաքանչյուր նոր ապանշանակի գրառում դառնում է տերևի հանգույթ, նորից հաշվարկվում է ծառը, և նոր արմատը հրապարակվում է արտաքին անփոփոխ խնայարեն (օրինակ՝ հանրային բլոկչեյն կամ թույլատրելի բաժանված գրանցամատյան)։ Դրանից ստացվում է կառուցվածքը՝

```
leaf = hash(timestamp || userID || modelID || promptHash || evidenceHash)
```

Արմատի ամպը ծառայող որպես **համբայություն** ամբողջ պատմությանը։ ցանկացած տերևի փոփոխություն փոխում է արմատը, այդպիսով հանցակազմությունը պարզված է։

### 2.2 Кրիպտոգրամյան ստորագրություններ

Յուրաքանչյուր գրառում ստորագրվում է սկզբնական ծառայության (կամ օգտատիրոջ) մասնավոր բանալու միջոցով։ Այս ստորագրությունը պաշտպանում է գրառումները կեղծից և ապահովում է չ­երդհալկանություն (non‑repudiation)։

### 2.3 Retrieval‑Augmented Generation (RAG) Snapshot

AI‑ստեղծված պատասխանները հիմնված են վերածված փաստաթղթերի վրա (ընկերության քաղաքականություններ, պայմանագրեր, նախկին աուդիտային զեկույցներ)։ RAG պողպանումը գրառում է.

* **Փաստաթղթի ID‑ները** (բնատասպանի հեշի ֆայլի)  
* **Retrieval հարցում** (ճշտական վեկտոր)  
* **Փաստաթղթի տարբերակի ժամանակամշակ**  

Այս նույնականացումները ապահովում են, որ եթե քաղաքականության փաստաթուղթը թարմացվի, գրանցամատյանը դեռ կույր է նույն տարբերակը, որի վրա պատասխանը չնչինված է։

### 2.4 Մոդելի տարբերակի կապում

Մոդելները տարբերակվում են սեմանտիկ նշաններով (օր․ `v1.4.2‑2025‑09‑01`)։ Գրանցամատյանը պահում է մոդելի քաշերի ձևաչափի հեշը, որպեսզի ճիշտ նույն մոդելի տարբերակը կարող լինի վերբեռնելը ստուգման նպատակներով։

---

## 3. Համակարգի ճարտարապետության ակնարկ

```mermaid
graph LR
    A["User / Service"] --> B["Procurize AI Engine"]
    B --> C["RAG Retrieval Layer"]
    B --> D["LLM Prompt Engine"]
    D --> E["Answer Generator"]
    E --> F["Evidence Packaging"]
    F --> G["Ledger Writer"]
    G --> H["Merkle Tree Service"]
    H --> I["Immutable Store (Blockchain / DLT)"]
    G --> J["Audit API"]
    J --> K["Auditor Front‑End"]
```

*Թողը*:  
A‑ից պահանջը գործարկում է AI ինժենը, որը ստանում է հետապնդված փաստաթղթեր (C), կառուցում է հարցում (D), ստեղծում պատասխանը (E), փաթեթավորում է այն (F) և գրվում է գրանցամատյան (G). Merkle ծառայությունը (H) թարմացնում է արմատի ամպը, որը պահվում է անփոփոխ պահարանում (I). Հետո աուդիտորները հարցում են կատարում գրանցամատյան API‑ով (J) և ստանում են վերարտադրյալ ապանշանակների փաթեթ (K)։

---

## 4. Գրանցամատյանի իրականացում – քայլ առ քայլ ուղեցույց

### 4.1 Ապանշանակների սխեմայի սահմանում

```json
{
  "timestamp": "ISO8601",
  "user_id": "uuid",
  "model_id": "string",
  "model_hash": "sha256",
  "prompt_hash": "sha256",
  "evidence_hash": "sha256",
  "retrieved_docs": [
    {
      "doc_id": "sha256",
      "doc_version": "ISO8601",
      "retrieval_query": "string"
    }
  ],
  "answer_text": "string",
  "signature": "base64"
}
```

Բոլոր դաշտերը անփոփոխ են գրանցման պահին։

### 4.2 Կրիպտոգրամյան միջոցների գեներացում

```goat
import (
    "crypto/sha256"
    "crypto/ed25519"
    "encoding/base64"
)

func hash(data []byte) []byte {
    h := sha256.Sum256(data)
    return h[:]
}

// Example: compute leaf hash
leaf := hash([]byte(timestamp + userID + modelID + promptHash + evidenceHash))
```

*(Կոդի բլոկը միացնում է `goat` սահմանիչ, այլապես կարելի է օգտագործել ցանկացած այլ լեզու).*

### 4.3 Գրառություն ավելագրելը Append‑Only Log‑ում

1. Սերիալիզեցրեք ապանշանակների ռեկորդը JSON‑ում։  
2. Հաշվեք տերևի հեշը։  
3. Ավելացրեք տերևը տեղական Merkle‑ծառում։  
4. Կրկին հաշվարկեք արմատի հեշը։  
5. Կազմեք արմատի հեշի ტრանզակցիա Անփոփոխ պահարանում։

### 4.4 Արմատի anchoring

### հանրային ուստի  

* Հրապարակեք արմատի հեշը հանրային բլոկչեյնում (օր․ Ethereum transaction data)։  
* Օգտագործեք թույլատրելի DLT, օրինակ Hyperledger Fabric, ներքին համատեղելիության համար։  
* Գտնվածը պահեք ամպային անփոփոխ պահարանում (AWS S3 Object Lock, Azure Immutable Blob)։

### 4.5 Աւրականության աշխատանքը աուդիտորների համար

1. Աուդիտորը հարցում է **Audit API**‑ին հետա‑քստի ID‑ով։  
2. API‑ն վերադարձնում է համապատասխան գրանցամատյան գրառումը և Merkle‑պրույթի սուբլիմին (սբլերը)։  
3. Աուդիտորը վերաշարառնում է տերևի հեշը, քայլում է Merkle‑ուղին, և համեմատում արդյունքի արմատը հետխանվածանկում։  
4. Եթե ապացույցը վավեր է, ապա աուդիտորը կարող է ներբեռնուել ճիշտ աղբյուրի փաստաթղթեր (չափագծված `doc_id` հղումների միջոցով) և վերականգնել պինդված մոդելը՝ արդյունքն կրկնապատկելու համար։

---

## 5. Իրական Օգտագործման Օրինակներ

| Օգտագործման օրինակ | Գրանցամատի վարդեարություն |
|----------------------|---------------------------|
| **Վաճառքի ռիսկի գնահատում** | Ավտոմատ հետագա ապագան, որից յուրաքանչյուր պատասխանը հիմնված է ճիշտ քաղաքականության տարբերակով։ |
| **Կանոնակարգային ինսքեպցիա (օր․ [GDPR](https://gdpr.eu/) 30-րդ հոդված)** | Ցույց է տալիս ամբողջական տվյալների մշակման գրերս, նաեւ AI‑ստացված որոշումները, ով բավարարում է «գրանցման» պարտականի համար։ |
| **Ներքին դեպքի վերանայման** | Անպաստակված գրառումները թույլատրում են հետագա վերլուծությանը առանց կաթիլների մասին դիմելու ռիսկը։ |
| **Կամքային գործընկերների համագործակցություն** | Ֆեդերացված գրանցամատյանները թույլատրում են բազմաթիվ կողմերին հաստատված ապանշանակների երաշխավորում առանց ամբողջական փաստաթղթեր բացահայտելու։ |

---

## 6. Կազմակերպությունների ռազմավարական առավելություններ

### 6.1 Վստահելիության բարձրացում

Ստեղանների, հաճախորդների, գործընկերների և աուդիտորների համար թափանցիկ, թուփակված ճշգրտության շղթա նվազեցնում է փաստաթուղթի վերամշակման պահանջները, արագացնելով պայմանագրի խոսակցությունները մինչև 40 % պակտիկական հետազոտությունների ժամանակահատվածում։

### 6.2 Ծախսերի խնայողություն

Ավտոմատումը փոխարկում է ժամեր ձեռնարկված ապանշանակների հավաքագրման գործընթացում։ Գրանցամատյունը ավելացրու­ում չի օգտագործում շատ ռեսուրսներ (հեշավորում և ստորագրություն – միկրո‑վայրկյան գործողություն) և որակյալը նվազեցնում է կրկնակի աուդիտների ծախսերը։

### 6.3 Վերջնական պատրաստություն

Կանոնակարգական մարմինները շարժվում են դեպի **«Պրուզի‑համապատասխանություն»** ստանդարտները, որոնք պահանջում են կրիպտոգրաֆիկ ապագատում։ Այս գրանցամատյանը իսկապես հանդիսանում է նախապատրաստվածություն առաջադրվող պահանջների համար։

### 6.4 Տվյալների գաղտնիության համեմատություն

Գրանցամատյանը պահում է միայն հեշեր և մետա‑տվյալներ, առանց կոնֆիդենցիոն բովանդակության հրապարակման։ Գաղտնի փաստաթղթեր մնալով այն չէ, որ հասանելի են միայն համատեղված կենսաթվերը, իսկ ծագումը՝ վստահելի է վերլուծման համար։

---

## 7. Ընդհանուր Լոռումներն և Ինչպես Խոչընդոտել Համաձայն

| Լոռում | Հարձակում |
|--------|------------|
| **Ասված փաստաթղթեր գրանցամատյանում** | Պահպանեք միայն փաստաթղթի հեշերը, իսկ իրական ֆայլերը պահեք պաշտպանված, տարբերակեցված պահարաններում։ |
| **Մոդելի տարբերակների անաուղեցվածություն** | Կպադատեք CI/CD շղթա, որը մատուցում է յուրաքանչյուր մոդելի տարբերակի հեշը և գրանցում է այն մոդելի գրադարանում։ |
| **Սխալ բանալու կառավարում** | Օգտագործեք HSM‑ները կամ ամպի KMS՝ ներքին բանալու զրկելու համար։ Տարբերեցրեք բանալիները պարբերաբար և պահեք բանալու հետքեղի ցուցակը։ |
| **Տարածման աճը Merkle‑թարմացումների վրա** | Ընդբլորեք մի քանի տերևների ավելացում միաժամանակ՝ Merkle‑ծառի տարբերակորդում, կամ օգտագործեք բաժանված Merkle‑դաշտեր բարձր ներմուծման համար։ |

---

## 8. Դեմքի Նարև — Zero‑Knowledge Ապացույցների ինտեգրումը

Ինչու անգամ Merkle‑պահանջված անփորձության ստացումը, նորացող **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP)** կարող են թույլ տալ աուդիտորներին հաստատել, որ պատասխանն համապատասխանում է քաղաքականության կանոններին, առանց իրական քաղաքականության բովանդակությունը բացահայտելու։ Հաջորդաբաժինը IAEEL‑ը կարող է.

1. Ստեղծել zk‑SNARK, որը երաշխավորում է, որ պատասխանը համապատասխանում է քաղաքականության բազմակողմանի սահմաններին։  
2. Ամսագրել ապա‑պրոյը (proof hash) արմատի հեշի հետ գրանցամատյանում։  
3. Տալ աուդիտորներին հնարավորություն՝ առանց բովանդակության բացահայտման, ստուգել կարգավիճակների համադրման աղյուսակները։

Այս մոտեցումը համաձայնեցնում է գաղտնիության կանոններին և բացում է նոր բիզնես մոդելների դարպասներ՝ ապահովված ապանշանակների փոխանակման միջանցքներով տարբեր մրցակիցների միջև։

---

## 9. Եզրակացություն

Անփոփոխ AI‑ստեղծված ապանշանակների գրանցամատյանը փոխում է AI‑ն դրվող հարցաթերթիկների ավտոմատացմանը **հրապարակալի** կամ **նորսող** գործիքից **վստահելիության** համակարգի միակնկալին: Գրանցելով յուրաքանչյուր prompts, մոդել, վերածված փաստաթուղթեր և պատասխաններ կրիպտոգրամատիկ կերպով, կազմակերպությունները ապահովում են.

* Ապաշտական, թարմ-հղված ապանշանակների ուղին  
* Կայուն ռեգուլատիվ համատեղելիություն  
* Արագ, վստահելի վաճառքի ռիսկի գնահատում  

IAEEL‑ի ներդրումը պահանջում է սրնդացված տարբերակեցում, ճշգրիտ կրիպտոգրամանություն և ինտեգրացում անփոփոխ պահարանների հետ, բայց վարգների (audit friction) նվազեցումը, ավելի ուժեղ ազդեցություն և համատեղելիությունը ապագա կանոնների նկատմամբ, դա միացնում է **հատուկ रणनीոգրավելություն** ժամանակավոր և բիզնես‑կենտրոն կառավարման համար։

---

## <span class='highlight-content'>Դիտեք</span> նաև

- [NIST SP 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems and Organizations](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)
- [ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management Systems Requirements](https://www.iso.org/standard/75652.html)
- [Microsoft Azure Confidential Ledger – A Fully Managed Immutable Ledger Service](https://learn.microsoft.com/azure/confidential-ledger/)