
# Մուլտիմոդալ LLM‑ները ուժափոխում են վիզուալ ապաստվածների ավտոմատացումը անվտանգության հարցականների համար

Անվտանգության հարցականները գլխավոր վիճակավարտություն են վաճառողի ռիսկի կառավարումում, սակայն դրանք դեռ միշտ մի քանի ավելի ժամանակի­խրապտված քայլերը են SaaS գործարքի մեջ: Ավանդական AI‑նլուծումները լավ են տեքստային քաղաքականություններն վերլուծել, բայց կատողություն compliance‑ի իրականը լիարժեք _visual artifacts_‑ով է լցված՝ ճարտարապետական դիագրամներ, կոնֆիգուրացիոն screenshot‑ներ,audit logs‑ները գրաֆիկների կերպարներով և նույնիսկ video walkthrough‑ներ:  

Եթե կոնֆորմանսի պաշտոնավարն պետք է ձեռքով գտնեն ցանցի Տոփոլոջիա դիագրամ, մաշկեն զգայուն IP‑ների հասցեները և հետո գրեն պատմություն՝ կապելով այն կոնտրոլի հետ, ապա գործընթացը սխալված և թանկ պահված է: **Մուլտիմոդալ մեծ լեզվական մոդելները (LLM‑ները)**— մոդելներ, որոնք կարող են հասկանանք տեքստ **և** պատկերային տվյալները միակ ներգրավում‑գործառույթով—բառում են նորարարություն: Սեղմելով պատկերային ռեսուրսները, նրանք կարող են ավտոմատ գեներացնել պահանջված տեքստային ապաստվածները, նշումներ ավելացնել դիագրամներին և jafnապես նաև compliant‑պատասխան PDF‑ներ պատրաստել պահանջի ընթացքում:

Այս հոդվածում մենք կներդնենք հետագիծին՝

1. **Արա՞ ինչու վիզուալ ապաստվածները կարևոր են** և ձեռքով գործընթացի ցավափուլները:  
2. **Մուլտիմոդալ AI փայլի ճարտարապետություն**, որը կվերածի կոշտ պատկերները կառուցված ապաստվածների:  
3. **Prompt engineering և retrieval‑augmented generation**՝ վստահելի արդյունքներ ստանալու համար:  
4. **Նվտանգության, գաղտնիության և audit‑բժկչարության** դիտարկումներ, երբ մշակվում են գաղտնի վիզուալ տվյալներ:  
5. **Իրական ROI** և դեպք առդեմ case‑study մի միջակ SaaS պրովայդերից, որը նվազեցրեց հարցականի վերադասման 68 %:

> **Generative Engine Optimization (GEO) խորհուրդ**՝ օգտագործեք keyword‑բառերով ենթաշարառներ և ամրագրէ “multi‑modal LLM for security questionnaires” բազմակի անգամ առաջին 200 բառերում՝ բարելավելու SEO‑ն ու AI‑search-ի առնչությունը:

---

## 1. Վիզուալ ապաստվածների թաքցված արժեքը

| Անհարմարություն | Սովորական ձեռքի աշխատանք | Ռիսկ եթե սխալ պրոցես |
|-----------------|---------------------------|------------------------|
| Ճշգրիտ դիագրամը գտնել | 15‑30 րոպե մեկ հարցական | Թակառոտ կամ հնացած ապաստված |
| Զգայուն տվյալների ռեդակտում | 10‑20 րոպե մեկ պատկեր | Տվյալների արտածում, համաձայնության խախտում |
| Վիզուալ կոնտեքստի թարգմանություն տեքստի | 20‑40 րոպե մեկ պատասխան | Անհամոզիչ պատմություններ |
| Ասերտների տարբերակների վերահսկում | ձեռքով պապկատարնիկների ստուգում | Հին ապաստված, աուդիտի ձախողում |

Միջին կազմակերպությունում 30 % հարցակազմի անդամները պահանջում են **վիզուալ ապաստված**: Միավորելով այն 12 ժամ վերլուծիչի ժամանակի­ից մեկ հարցակազմի համար, արագանում են **հարյուրավոր աշխատանքային ժամեր եռամսեին**:  

**Մուլտիմոդալ LLM‑ները** ջնջում են մեծամասնություն այդ քայլերից՝ սովորելով՝

* Վիզուալ էլեմենտների (օր. firewall‑ներ, տվյալների շղթի) հայտնաբերություն և դասificação:  
* Տեքստային over‑լեյների (պիտակներ, legends) OCR‑ով պճուզում:  
* Քարտշարթի, քաղաքականության‑լիահմանված նկարագրությունների գեներացում:  
* Ռեդակտված տարբերակների ավտոմատ արտադրություն:

---

## 2. Բազմամոդալ ապաստվածի ուժի պլան

Ահա բարձր‑պակասի mermaid գրաֆիկ, որը ցույց է տալիս տվյալների հոսքը կոշտ վիզուալ ակտիվից մինչև կապող հարցականի պատասխանի ավարտը: Ձևագրերը (node) տված են երկու այսակների մեջ, ինչպես պահանջվում է:

```mermaid
graph TD
    A["Զանգվածային վիզուալ ակտիվ (PNG, JPG, PDF)"] --> B["Ապահով ներբեռնման ծառայություն"]
    B --> C["Պրեմպրոսսինգ շերտ"]
    C --> D["OCR & Օբյեկտների հայտնաբերություն"]
    D --> E["Հատկությունների Embed-ինգ (CLIP‑style)"]
    E --> F["Մուլտիմոդալ Retrieval Store"]
    F --> G["Prompt Builder (RAG + Context)"]
    G --> H["Մուլտիմոդալ LLM Inference"]
    H --> I["Ապաստվածների գեներացիայի մոդուլ"]
    I --> J["Ռեդակտում & Համակարգի պաշտպանում"]
    J --> K["Ֆորմատավորված ապաստվածների փաթեթ (HTML/PDF)"]
    K --> L["Հարցականների ինտեգրացիոն API"]
```

### 2.1 Ապահով ներբեռնման ծառայություն  

* TLS‑նկամված ატვირთման պատվիրձ:  
* Zero‑trust մուտքի քաղաքականություն (IAM‑ի հիման վրա).  
* Ֆայլի ինքնա‑հաշվարկ (hash) ավտոմատաբերություն փոփոխման հայտնաբերելու համար:

### 2.2 Պրեմպրոսսինգ շերտ  

* Պատերի չափերը սահմանել մինչև 1024 px առավելագույնը։  
* Մի քանի էջերի PDF‑ները փոխարկել ըստ‑ընկեր պատկեր։  
* EXIF‑metadata‑ն հեռացնել, որն կարող է ներառել տեղաբաշխման տվյալներ:

### 2.3 OCR & Օբյեկտների հայտնաբերություն  

* Open‑source OCR (Tesseract 5) մանրակրկիտ կարգավորված compliance‑բառարանով:  
* Vision Transformer (ViT) մոդել, չափաված անվտանգության դիագրամների նշանների (firewall, load‑balancer, datastore) բնութագրեր:

### 2.4 Հատկությունների Embed‑ինգ  

* CLIP‑style dual‑encoder ստեղծում **համատեղ պատկեր‑տեքստ embed‑ների տարածք**:  
* Embed‑ները ինդեքսավորված **վեկտորային տվյալների շղթի** (օր. Pinecone) մեջ՝ արագ similarity‑հետազոտությունների համար:

### 2.5 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)  

* Յուրաքանչյուր հարցականի կետի համար համակարգը վերականգնում է top‑k ավելի համապատասխան embed‑ները:  
* Վերականգված կոնտեքստը տրամադրվում է LLM‑ին՝ տեքստային prompt‑ի հետ:

### 2.6 Մուլտիմոդալ LLM Inference  

* Բազանմուշ: **Gemini‑1.5‑Pro‑Multimodal** (կամ բաց‑կոդով LLaVA‑13B նման):  
* Ֆին‑տյունված մասնագիտացված 5 k annotated security diagrams‑ի և 20 k հարցակայ պատասխանի քարտեզի վրա:

### 2.7 Ապաստվածների գեներացիայի մոդուլ  

* Գեներացնում է **սանդղակված JSON**, որը պարունակում է:  
  * `description` – դիսքրիպտիվ տեքստ:  
  * `image_ref` – կապը պրոցեսված դիագրամին:  
  * `redacted_image` – անվտանգ URL:  
  * `confidence_score` – մոդելի գնահատված վստահության չափիչը:

### 2.8 Ռեդակտում & Համակարգի պաշտպանում  

* Ինքնաոճ PII‑ն հայտնաբերություն (regex + NER):  
* Քաղաքականության‑բանական մակբուրմություններ (օր. IP‑ները փոխարինել `xxx.xxx.xxx.xxx`):  
* Անշարժ (immutable) audit‑լոգ յուրաքանչյուր տրանսֆորմացիոն քայլի համար:

### 2.9 ինտեգրացիոն API  

* REST‑պատվիրձ, որը վերադարձնում է **պատրաստ‑տեղադրել Markdown բլոկ**՝ հարցականների պլատֆորմների համար:  
* Batch‑պահանջների աջակցություն մեծ RFP‑ների համար:

---

## 3. Prompt Engineering՝ վստահելի արդյունք ապահովելու համար

Մուլտիմոդալ LLM‑ները դեռ շատ կախված են prompt‑ից։ Հուսալի անունը կարող է լինել հետևյալ template‑ը (կոդված blok‑ում, սակայն տողերի տեքստը թարգմանված է):

```text
You are a compliance analyst. Given the following visual evidence and its OCR transcript, produce a concise answer for the questionnaire item "[Item Text]".  
- Summarize the visual components relevant to the control.  
- Highlight any compliance gaps.  
- Provide a confidence score between 0 and 1.  
- Return the answer in Markdown, and include a link to the sanitized image.
Visual transcript:
"{OCR_TEXT}"
Image description (auto‑generated):
"{OBJECT_DETECTION_OUTPUT}"
```

Արմատի թարգմանած տարբերակը՝

```text
Դուք compliance‑ի անալիտիկ եք։ Հետևյալ վիզուալ ապաստվածը և նրա OCR‑ի ტრանսկրիպտը տրամադրելով, պատրաստեք համառոտ պատասխանը հարցայականի կետի համար "[Item Text]"։  
- Շարունակեք վիզուալ բաղադրիչները, որոնք կապված են կոնտրոլի հետ։  
- Հատկորոշեք ցանկացած համաձայնության հոռանություն։  
- Տրամադրեք վստահություն՝ 0‑ից 1 միջակայքով։  
- Վատճանեք պատասխանը Markdown‑ում և ներառեք հղում մարմագրված պատկերին։  
OCR‑տրանսկրիպտը՝
"{OCR_TEXT}"
Ավտոգեներացված պատկերի նկարագրություն՝
"{OBJECT_DETECTION_OUTPUT}"
```

**Ինչու է աշխատում**

* **Role‑prompting** – «Դուք compliance‑ի անալիտիկ եք» սահմանում է ոճը:  
* **Պարզ հրահանգները** – ենթադրում են confidence‑score‑ի և image‑link‑ի ներածում, որը անպայման է audit‑trail‑ի համար:  
* **Placeholders** – `{OCR_TEXT}` և `{OBJECT_DETECTION_OUTPUT}` պահպանում են prompt‑ը փոքր, սակայն բավարար կոնտեքստով:

Բարձր‑կլորական հարցակազմների (օր. FedRAMP) համար համակարգը կարող է ավելացնել **վերահսկում‑քարգում** քայլ՝ տրամադրելով պատասխանը երկրորդ LLM‑ին՝ քաղաքականության Համատեղում ստուգելու համար, սկզբից մինչև confidence‑ը գերազանցի սահմանափակված 0.92‑ը:

---

## 4. Անվտանգություն, գաղտնագրություն և audit‑բժկչարություն

Վիզուալ ապաստվածների մշակումը հաճախ նշանակում է զգայուն ցանցային սկեմաների մշակում։ Հետևյալ պաշտպանությունները ընկրկված են անվճար:

1. **End‑to‑End Encryption** – Բոլոր տվյալները պահված են AES‑256‑ով, իսկ գծանցում TLS 1.3-ը:  
2. **Zero‑Knowledge Architecture** – LLM‑ի inference‑ը տեղի է ունենում İzolirovan контейнерներում, առանց պERSISTENT storage‑ի; պատկերները վերացվում են inference‑ից հետո:  
3. **Differential Privacy** – Ֆին‑տյունինգի ընթացքում ավելացվում է շախմատ (noise) gradients‑ում՝ համակարգչային proprietary սկեմաների հիշողությունը կանխելու համար:  
4. **Explainability Layer** – Յուրաքանչյուր գեներացված պատասխանի համար տրամադրվում է visual overlay (Grad‑CAM heatmap), որը ցույց է տալիս, որը պատկերային հատվածն է ազդել արդյունքի վրա:  
5. **Immutable Logs** – Յուրաքանչյուր ներբեռնման, պրոցեսի, inference‑ի ઘટના գրանցված է tamper‑evident blockchain (Hyperledger Fabric)-ում՝ բավարարելով ISO 27001‑ի audit‑trail պահանջին:

---

## 5. Իրական ազդեցություն – դեպք առդեմ

**Կազմակերպություն**՝ SecureCloud (SaaS պրովայդեր, ~200 աշխատող)  
**Պրոբեմա**՝ Տարեկան **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** Type II աուդիտում պահանջում 43 վիզուալ ապաստված; հանդարտը 18 ժամ / audit:  
**Լուծում**՝ տեղադրվել մուլտիմոդալ պնումները, ինտեգրատեց Procurize‑ի API‑ով:

| Դաշտ | Նախ | Հետո |
|------|------|------|
| Օրինակի ժամանակը մեկ վիզուալ տարրին | 25 րք | 3 րք |
| Հաջորդական ամբողջ հարցակազմի դրանց | 14 օր | 4.5 օր |
| Ռեդակտման սխալներ | 5 % | 0 % (ավտոմատ) |
| Աուդիտ‑պատասխանիչի գնահատական* | 3.2 / 5 | 4.7 / 5 |

\*Աու­դիտ‑սերվեյնորից ստացված հետագիծ: 

**Կրթություն**

* **Confidence‑score‑ը** թույլատրեց թիմին կենտրոնացնել ձեռքով ստուգումը միայն ցածր‑վստահության պատճենների վրա (≈12 % ընդհանուր):  
* **Explainability heatmaps‑ը** նվազեցրեցին ակնհայտությունների հարցումները «Ինչպե՞ս գտավք այս բաղադրիչը»:  
* **Audit‑ready PDF‑ը** հեռեց 2 ժամ շարունակված ֆորմատավորման քայլը, որը նախ կարճեցված էր:

---

## 6. Անկնակացման ցուցակ՝ թիմերի համար

1. **Կազմիկազմ կարգավորեք** բոլոր գոյություն ունեցող վիզուալ ռեսուրսները կենտրոնացված ռեպոզիտորում:  
2. **Զարդեք** փոքր նմուշ (≈500 պատկեր)՝ կոնտրոլների կապված նշությամբ ֆին‑տյունինգի համար:  
3. **Տեղադրեք** ingestion‑pipeline‑ը մասնավոր VPC‑ում, միացնել՝ encryption‑ը պարունակող:  
4. **Ֆին‑տյունինգ**‑ը կատարեք նշված նմուշի վրա՝ վելիք‑չափում (BLEU > 0.90)՝ տեքստի համատեքստի նմանություն:  
5. **Կազմե՛ք** պաշտպանություններ՝ PII‑pattern‑ներ, ռեդակտման քաղաքականություն, confidence‑threshold‑ներ:  
6. **Ինտեգրեք** ձեր հարցականի գործիք (Procurize, ServiceNow, …)՝ REST‑endpoint‑ի միջոցով:  
7. **Մոնիթորեք** inference‑latency‑ը (լխացերված < 2 վրկ/պատկեր) և audit‑լոգները անոմալիաների համար:  
8. **Կրկնակ­իր**՝ օգտագործողի հետադարձկապը հավաքել, թարմացնել քվոտիները տասնվեցին մեկ անգամ՝ նոր դիագրամների կամ կոնտրոլների շեղումներին արձագանքելու համար:

---

## 7. Ապագայում

* **Video Evidence** – պլանավորում է փայլի ներմուծումը կարճ walkthrough‑ների, extracting frame‑level insights via temporal attention:  
* **Federated Multi‑Modal Learning** – մոդելների բարելավումը բազմաթիվ գործընկերների միջև առանց՝ ռեսուրսների փոխանակման, որպեսզի պահպանվի IP‑ը:  
* **Zero‑Knowledge Proofs** – ապաստվածի համապատասխանոջը ապացուցելը առանց պատկերների առակ մաքրելու համար, իդեալական է խորը կարգավորված ոլորտների համար:  

Մուլտիմոդալ AI‑ի և compliance‑ի ավտոմատացման ինտեգրումը դեռ պատմության ծնած են, բայց առաջին ընդունողներն արդեն տեսնում են **երկու թվանշանի նվազեցում** հարցակազմի հանդիպման տուրմում և **զրո‑սխալ ռեդակտում** հաճախ: Երբ մոդելները ավելի մասրոցում են վիզուալ ռեզոնի պատկերացման կարողություն, հաջորդ սերունդ compliance‑ը կդառնա՝ տրեՙտք, սկեմա, UI mock‑up‑ներըը՝ գործիքների համասյուն, ինչպես տեքստը:

---

## 8. Практикա սկզբական քայլեր Procurize֊ի հետ

Procurize‑ը արդեն տրամադրում է **Visual Evidence Hub**, որը միացնում է վերոնշյալ պլանի:  

1. Վերբեռնեք ձեր դիագրամների ռեպոզիտորին Hub‑ում:  
2. Միացրեք “AI‑Driven Extraction” Settings‑ում:  
3. Ուղարկեք “Auto‑Tag” զարգացուցիչը, որ կպիտակավորի կոնտրոլների կապը:  
4. Ստեղծեք նոր հարցակազմի դաշնոց, միացված “Use AI‑Generated Visual Evidence” ստղակին, և թողեք համակարգը լրացնել մինետների ընթացքում:  

Մի օր վաղ դուք կտեղափոխեք՝ խագնված PNG‑ների թղթապանակը audit‑պատրաստ ապաստվածներ, որոնք կշփրեն ցանկացած անվտանգության գիտակցողին:

---

## 9. Եզրափակիչ

Մակարգային վիզուալ ապաստվածների ձեռքով հետագծումը **խոր արտադրական խնդիր** է անվտանգության հարցակազմերի աշխատանքում: Մուլտիմոդալ LLM‑ները բացում են հնարավորությունը կարդալ, մեկնաբանել և սինթեզիզ անել պատկերները չափսերով, ապահովելով:

* **Արագություն** – Պատասխանը գեներացվում է վայրկյաններով, ոչ ժամը:  
* **Ճշգրտություն** – Համապատասխանող, քաղաքականություն‑համապատասխանող պատմություններ՝ ապահով confidence‑score‑ով:  
* **Անվտանգություն** – End‑to‑End ծածկագրում, ավտոմատ ռեդակտում, անխախտ audit‑լոգներ:  

Մուլտիմոդալ AI‑ի ճարտարապետությունը համակարգչային համակարգում, ինչպես Procurize‑ի, միավորելով, թույլ է տալիս compliance‑ին տեղափոխվել **պրակտիկա ռիսկի կառավարումից** դեպի **պրակտիկա նորարարություն**, ազատելով փորձի համար՝ գսում տեխնոլոգիայի նորակրթություն:

> **Կարդահատված:** Եթե ձեր կազմակերպությունը դեռ ակնկալում է դիագրամների ձեռքով հեռացում, ապա վճարում եք ժամանակի, ռիսկի և հաջողության բացակայության գին: Տեղադրեք մուլտիմոդալ AI‑ի պլանը այսօր և դարձվեք վիզուալ աղբելիների ոսկին: