
# Ժամանակի իրականում հարմարվող ապացույցների առաջնագրման շարժիչ

**Abstract** – Անվտանգության հարցաշարերը և համաձայնության նվիրակերը հայտնի են՝ պահանջելով ճշգրիտ, արդի ապացույցներ մեծածավալ քաղաքականությունների, պայմանագրերի և համակարգի մատեանների պորտֆոլիոն: Ավանդակային պահակների պահոցները ստիպում են անվտանգության թիմերը ձեռքով որոնել, ինչը հանգեցրում է ուշացում, կորած ապացույցներ և մարդու սխալներ: Այս հոդվածը ներկայացնում է **ժամանակի իրականում հարմարվող ապացույցների առաջնագրման շարժիչ (RAEPE)**, որը միավորում է զարդարող ԱԻ, դինամիկ ռիսկի գնահատում և շարունակաբար թարմացվող գիտելիքի գրաֆ՝ անմիջապես ներկայացնելով առավել համապատասխան ապացույցները: Նախորդ պատասխաններից, ժամանակի իրականում ներգրավման սիգնալներից և կառավարական փոփոխություններից սովորելով, RAEPE վերածում է ապացույցների մատուցումը ձեռքով փնտրությունից՝ ինտելեկտուալ, ինքնաօպտիմիզացիա պարունակող ծառայություն:

---

## 1. Հիմնական խնդիր

| Սիմպտոմ | Բիզնեսի ազդեցություն |
|---|---|
| **Ապացույցների փնտրում** – վերլուծողները ծախսում են հարցաշարի 30‑45 % ժամանակը ճիշտ փաստաթուղթը որոնելու համար. | Դանդաղում է գործարքի գործընթացը, բարձրացնում է ավարտման արժեքը. |
| **Ծավալված փաստաթղթավորում** – քաղաքականության տարբերակները հետ են ընկնում կառավարական թարմացումներիից. | Չհամապատասխան պատասխաններ, աուդիտի հայտնագործություններ. |
| **Անհամապատասխան ծածկույթ** – տարբեր թիմի անդամները ընտրում են տարբեր ապացույցներ նույն վերահսկողության համար. | Հաճախորդների և աուդիտորների վստահության կորստ. |
| **Սքելային սեղմում** – SaaS ընկերություններ, որոնք միաժամանակ իրականացնում են տասնամյակավոր վաճառողների գնահատում. | Աղողություն, սերվիսների սխալները, եկամուտի կորուստ. |

---

## 2. Ի՞նչ է նշանակում հարմարվող ապացույցների առաջնագրման

Հարմարավետ ապացույցների առաջնագրման համակարգը **փակ‑շրջանի ԱԻ աշխատանքակատարություն** է, որը:

1. **Ներմուծում է** ժամանակի իրականում սիգնալներ (հարցի տեքստ, պատմական պատասխաններ, կառավարական ազդանշաններ, օգտվողի ներգրավման տվյալներ).  
2. **Ցանկաջնանում է** յուրաքանչյուր ենթաֆայլին՝ օգտագործելով **կոնտեքստուալ ռիսկ‑կարգավորված զանգված**.  
3. **Ընտրում է** լավագույն N տարրերը և **պատկանում է** դրանք հարցաշար ստեղծողին կամ վերանայողին:  
4. **Սովորում է** ընդունման/ընդհատման հետադարձիթերը՝ մշտապես բարելավելով դասակարգման մոդելը:

Արդյունքը՝ **դինամիկ, ապացույց‑սպասարկման շերտ**, որը տեղադրվում է ցանկացած առկա փաստաթղթի պահոցին կամ քաղաքականությունի կառավարման համակարգին:

---

## 3. Ծրագրային անկյունադրություն

```mermaid
graph LR
    A["Սիգնալների ներմուծման ծառայություն"] --> B["Կոնտեքստուալ ներդրված շարժիչ"]
    B --> C["Դինամիկ գնահատման շարժիչ"]
    C --> D["Գիտելիքի գրաֆի կատարելագործման շերտ"]
    D --> E["Ապացույցների առաջնագրման API"]
    E --> F["Օգտագործման ինտերֆեյս (հարցաշարի խմբագրիչ)"]
    C --> G["Մուտքի հավաքող"]
    G --> B
    D --> H["Կամադրական փոփոխությունների գրադան"]
    H --> B
```

* **Սիգնալների ներմուծման ծառայություն** – հավաքում է հարցի բովանդակություն, ներգրավման լոգներ և արտաքին կառավարական աղբյուրները:  
* **Կոնտեքստուալ ներդրված շարժիչ** – փոխում է տեքստային սիգնալները քշված վեկտորներով՝ ֆին‑տյուն LLM-ի միջոցով:  
* **Դինամիկ գնահատման շարժիչ** – կիրառել ռիսք‑կարգավորված գնահատման ֆունկցիան (տես Bölüm 4):  
* **Գիտելիքի գրաֆի կատարելագործման շերտ** – կապում է ձեր ենթաֆայլերը վերահսկողությունների ընտանիքներին, ստանդարտներին և հեղինակի մետադատաներին:  
* **Ապացույցների առաջնագրման API** – սպասարկում է դասակարգված ապացույցների ցուցակները UI‑ին կամ downstream ավտոմատացման ցանցերին:  
* **Մուտքի հավաքող** – գրանցում է օգտվողի ընդունումը, մերժումը և մեկնաբանությունները՝ մոդելը շարունակաբար բարելավելու համար:  
* **Կամադրական փոփոխությունների գրադան** – մոնիտորում է պաշտոնական աղբյուրները (օրինակ՝ [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), GDPR) և ներկում է “Դրիջ” ազդանշանները գնահատման փուլում:

---

## 4. գնահատման մոդել ապահով

Բարձրակարգը *S* ենթաֆայլ *e*‑ի և հարց *q*‑ի համար հաշվարկվում է որպես քաշված գումար.

\[
S(e,q) = \alpha \cdot \text{SemanticSim}(e,q) \;+\; \beta \cdot \text{RiskFit}(e) \;+\; \gamma \cdot \text{Freshness}(e) \;+\; \delta \cdot \text{FeedbackBoost}(e)
\]

| Կոմպոնենտ | Նպատակ | Հաշվարկ |
|---|---|---|
| **SemanticSim** | Որահետ պաշարի բովանդակությունը քանի որ հարցին համապատասխանում է: | Կոսինուս Similarity‑ը LLM‑ի վեկտորների միջև *e* և *q* համար. |
| **RiskFit** | Համաժամություն կառավարական ռիսկի դասակարգման (բարձր, միջին, ցածր) հետ: | Թեգերի քարտեզավորում ռիսկի ταξակարգին; բարձր քաշ՝ բարձր‑ռիսկի վերահսկողությունների համար. |
| **Freshness** | Ապացույցի արդիականություն՝ վերջին կառավարական փոփոխությունից: | Էքսպոնենցիալ նվազեցման ֆունկցիա, որտեղ *age* = `now – last_update`. |
| **FeedbackBoost** | Բարձրացնում է այն տարրերը, որոնք նախկինում ընդունվել են: | Դրավելված դրական հետադարձիթների հաշվարկ, նորմալիզված ընդհանուր հետադարձիթների მიხედვით. |

Զիօ‑պարամետրերը (α,β,γ,δ) չընդհատ կանոնված են **Բեյսյան օպտիմիզացիայի** միջոցով, օգտագործելով ընթացիկ վալիդացիոն հավաքածու՝ պատմական հարցաշարերի արդյունքներից:

---

## 5. Գիտելիքի գրաֆի հիմունք

**Պրոպર્ટի‑գրաֆ** պահպանում է կապերը՝

* **Վերահսկողություններ** (օրինակ՝ ISO 27001 A.12.1)  
* **Ենթաֆայլեր** (պոլիցի PDF‑ներ, կոնֆիգուրացիոն սլինկեր, աուդիտո լոգներ)  
* **Կառավարական աղբյուրներ** (NIST 800‑53, GDPR, CMMC)  
* **Ռիսկի պրոֆիլներ** (վաճառողի ռիսկի գնահատում, արդյունքային մակարդակ)

Ուղղակի Ոտք (vertex) օրինակ.

```json
{
  "id": "artifact-1234",
  "type": "Artifact",
  "tags": ["encryption", "access‑control"],
  "last_updated": "2025-10-28T14:32:00Z",
  "source_system": "SharePoint"
}
```

Եզրագծերը թույլ են տալիս կատարել **տրավերլուծական հարցումներ**՝ «Տրեք ինձ բոլոր այն ենթաֆայլերը, որոնք կապված են վերահսկողություն A.12.1‑ի հետ և թարմացվել են վերջին NIST-ի փոփոխությունից հետո»:  

Գրաֆը **հարցագրում թարմացվում է**՝ օգտագործելով streaming ETL փիթֆորոս, ապահովելով **տեղաբեր անկյունադրություն** առանց սպասումային դադարների:

---

## 6. Ժամանակի իրականում հետադարձիտ ցիկլ

Յուրաքանչյուր անգամ, երբ հարցաշարի հեղինակն ընտրում է ենթաֆայլ, UI‑ն տեղադրում է **Feedback Event**.

```json
{
  "question_id": "q-784",
  "artifact_id": "artifact-1234",
  "action": "accept",
  "timestamp": "2025-11-01T09:15:42Z"
}
```

**Մուտքի հավաքողը** հավաքում է այդ իրադարձությունները և պահպանումը **ժամանակային պարտիք** ֆիչեր շտեմարանում, որից հետո անմիջապես անցնում է **դինամիկ գնահատման շարժիչ**: Օգտագործելով **ออนไลน์ Gradient Boosting**, մոդելը թարմացվում է րոպեների ընթացքում, երաշխավորելով պրակտիկ պաշտպանություն օգտագործողների նախապատվությունների հանդեպ:

---

## 7. Անվտանգություն, աուդիտ և համաձայնություն

RAEPE‑ը կառուցվում է **Զրո‑Վստահություն** սկզբունքներով.

* **Նույնականացում և թույլտվություն** – OAuth 2.0 + մանրակրկիտ RBAC՝ ենթաֆայլի մակարդակի:  
* **Տվյալների գաղտնագրում** – At‑Rest AES‑256, In‑Transit TLS 1.3:  
* **Աուչի տիրույթ** – Անշխատեցվող, պոստ‑հետևողական մատչելի գրառումներ՝ **blockchain‑հաստատված ledger**‑ում,իբս կպատվի.  
* **Differential Privacy** – Համալրելու համար ամբողջական հետադարձիթների վիճակագրություն աղտոտվածությամբ՝ օգտագործողի վարքագծի գաղտնիությունը պահելու համար:  

Այս բոլոր կանխերականությունները բավարարում են **SOC 2 CC 6.9**, **ISO 27001 A.12.4** և այնձևողության նորագույն վարչության պահանջները:

---

## 8. Գործնական իրականացման ուղեցույց

| Քայլ | Գործողություն | Խորհրդային գործիքներ |
|---|---|---|
| **1. Տվյալների հավաքում** | Կապել ընթացիկ քաղաքականության պուլսերը (SharePoint, Confluence) ներմուծման քայլակետին. | Apache NiFi + սեփական կապվածը. |
| **2. Ներդրման ծառայություն** | Դպրոցավոր LLM (օր. Llama‑2‑70B) եփող REST endpoint. | HuggingFace Transformers + NVIDIA TensorRT. |
| **3. Գրաֆի կառուցում** | Ստեղծել վերահսկողություն‑ենթաֆայլ կապերը. | Neo4j Aura կամ TigerGraph Cloud. |
| **4. Գնահատման շարժիչ** | Գործարկել քաշված գնահատման բանաձևը streaming միջավայրում. | Apache Flink + PyTorch Lightning. |
| **5. API շերտ** | Դիցանել `/evidence/prioritized` endpoint-ը pagination և filter‑ներով. | FastAPI + OpenAPI specification. |
| **6. UI ինտեգրում** | Միացնել API‑ն՝ հարցաշար խմբագրիչում (React, Vue). | Կոմպոնենտների գրադարան՝ auto‑complete առաջարկների ցանկը. |
| **7. Հետադարձիթների հավաքում** | Կապել UI‑ն՝ Feedback Collector‑ի հետ. | Kafka թեմա `feedback-events`. |
| **8. Դիմաստիկ մոնիտորինգ** | Հակառակման detերկրություն կարգավորող ներս եւ մոդելի կատարողականի detection. | Prometheus + Grafana dashboards. |

Այս ութ քայլերի օրինակում, SaaS մատակարարը կարող է **6‑8 շաբաթ**–ի ընթացքում տեղավորել արտադրանք‑չափի հարմար ապացույցների շարժիչը:

---

## 9. Չափելի արդյունքներ

| Ցուցիչ | Նախ RAEPE | Հետո RAEPE | Բարունչ |
|---|---|---|---|
| **Միջին ապացույցների ընտրության ժամանակ** | 12 ր/հարց | 2 ր/հարց | 83 % նվազեցում |
| **Հարցաշարերի տարման ժամանց** | 10  օր | 3  օր | 70 % արագացում |
| **Ապացույցների վերօգտագործման տոկոսը** | 38 % | 72 % | +34 pp |
| **Աուչի սխալների տոկոսը** | 5 % of responses | 1 % of responses | 80 % նվազեցում |
| **Օգտագործողի բարեկամական NPS** | 42 | 68 | +26 կետ |

Այս տվյալները ստացվել են FinTech և HealthTech ոլորտի առաջին ընդունողների կողմից:

---

## 10. Դարագծի պլան

1. **Մուլտիմոդալ ապացույցներ** – ներառել էկրանի նկատումներ, ճարտարապետական դիագրամներ, տեսանյութեր՝ օգտագործելով CLIP‑ի նման similarity:  
2. **Ֆեդերատիվ ուսում** – միաժամանակ բազմաթիվ կազմակերպությունների համար մոդելը շեմանված առանց տվյալների փոխանակման:  
3. **Պրօակտիվ հարցում գեներացում** – ինքնաբերաբար նախատեսել հարցաշարի պատասխանները ըստ լավագույն ապացույցների, requiring human review:  
4. **Explainable AI** – մատչելի visualization, թե ինչու որոշ ենթաֆայլը ստացել է իր σκορ (feature contribution heatmaps):  

Այս բարելավումները կբարձրացնեն համակարգը **օգնողական**ից **ավտոմատացված** համաձայնության օրդինացիա:

---

## 11. Եզրակացություն

**Ժամանակի իրականում հարմարվող ապացույցների առաջնագրման շարժիչը** վերածում է ապացույցների կառավարմանը **կոնտեքստուալ, շարունակաբար սովորող ծառայություն**: Միացնելով ստրիմային ներգրավման սիգնալները, սեմանտիկ ներմուծումը, ռիսք‑կարգավորված գնահատում և գիտելիքի գրաֆի հիմք, կազմակերպությունները ստանում են անմիջապես առավել համապատասխան փաստաթղթեր, значително նվազեցնելով արձագանքի ժամանակը և բարձրացնելով աուդիտի որակը: Ինչպես կառավարական արագությունը աճում է և վաճառողների էկոհամարները ընդլայնվում են, **հարմարեցված ապացույցների առաջնագրման** կդառնա ամենահաջորդական բաղադրիչ յուրաքանչյուր ժամանակակից անվտանգության‑հարցաշարային հարթության:

---

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

- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Automated Assessment Guidance](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [OpenAI Cookbook: Embedding‑Based Retrieval for Enterprise Docs](https://github.com/openai/openai-cookbook#embedding‑based-retrieval)