
# Իրադարձական Վثقության Միավորի Համակարգ՝ LLM-ների և Կենտրոնական Կարգավորման տվյալների վրա

*Աշխարհում, որտեղ յուրաքանչյուր վաճառողի հարցաթերթիկը կարող է որոշել բազմամիլիոն դոլարների գործարք, արագությունը և ճշգրտությունը այլևս ընտրության միջոց չեն՝ դրանք ռազմավարական անհրաժեշտություններ են։*  

Procurize‑ի հաջորդ‑շարունակող մոդուլը, **Իրադարձական Վثقության Միավորի Համակարգ**, միացնում է մեծ լեզվական մոդելների (LLM) գեներատիվ ուժը շարունակաբար թարմացված կարգավորման բանանակի հոսքի հետ։ Արդյունքն է **դինամիկ, համատեքստի վրա պատճառված վստահության ինդեքս**, որն արդեգրում է նոր օրենք, ստանդարտ կամ անվտանգության հայտնարարություն առաջանալիս։ Ահա ով ենք գալու ստորև, ուսումնասիրելով ինչու, ինչ և ինչպես է այս համակարգը, և ցույց տալով, թե ինչպես կարելի է այն ներդնել ներկա համապատասխանության աշխատանքաէնթացում։

---

## Բովանդակություն
1. [Ինչու Իրադարձական Վثقության Ձևավորում Անհրաժեշտ է](#why-real-time-trust-scoring-matters)  
2. [Հիմնքային Ճարտարապետական Սյունակները](#core-architectural-pillars)  
   - Տվյալների ներմուծման շերտ  
   - LLM‑բասված ապացույցների ամփոփիչ  
   - ადապտային գնահատման մոդել  
   - Աուդիտ և բացատրականություն  
3. [Տվյալների շղթայի կառուցում](#building-the-data-pipeline)  
   - Կարգավորման հոսքի կապիչներ  
   - Փաստաթուղթային AI ապացույցների արտաքշում  
4. [Գնահատման Ալգորիթմի բացատրություն](#scoring-algorithm-explained)  
5. [Integretion with Procurize Questionnaire Hub](#integration-with-procurize-questionnaire-hub)  
6. [Օպերացիոն Լավ Գործնականներ](#operational-best-practices)  
7. [Անվտանգություն, գաղտնիություն և համապատասխանության նկատառումներ](#security-privacy-and-compliance-considerations)  
8. [Ապագա Ուղղումներ՝ Բազմամոդալ, Միացված և Վստահության Շղթա ընդլայնումներ]  
9. [Եզրափակիչ](#conclusion)  

---

## Ինչու Իրադարձական Վثقության Ձևավորում Անհրաժեշտ է

| Վարժք | Արդեղին մոտեցում | Իրադարձական Վثقության Ձևավորման առավելություն |
|--------|------------------|----------------------------------------------|
| **Դակված ռիսկի տեսանելիություն** | Ամսական համապատասխանության զեկույցներ, ձեռքով risk matrix‑ների թարմացում | Վթարման ռիսկի սրտնանացնել՝ նոր կարգավորում հայտարարված պահից |
| **Ծանոթ ապացույցների բաժանիչ** | Զրո հաշվետվություններ, էլ‑փոստի հետքեր, սիլոացված փաստաթղթեր | Միասնական գիտության գրաֆիկ, որը միացնում է կանոնների հատվածները, աուդիտների լոգերը և վաճառողի պատասխանները |
| **Օբյեկտիվ գնահատում** | Մարդկական հիմնված ռիսկի գնահատումներ, կողմնորոշված | Դատալացված, տվյալների վրա հիմնված գնահատումներ, բացատրական AI‑ով |
| **Կարգավորման դրಿಃֆ** | Անհարուստ կանոնների քարտեզագրման մարզիկներ, հաճախ քանի ամսներ պոաստի | Շարունակական դրիզի պարբերություն՝ հոսքային feed‑ից, ինքնաշխատ հետևման առաջարկներ |

Արագ շարժվող SaaS‑կંપની համար այդ առավելությունները անմիջապես թարգումանվում են **փոքրեցված վաճառքի սիկլների**, **տնելով իրապես համապատասխանության ծախսերը** և **բարձրացված հաճախորդի վստահության**։

---

## Հիմնքային Ճարտարապետական Սյունակները

### 1. Տվյալների ներմուծման շերտ
- **Կարգավորման Feed Connectors** - դեպքի նորություններ ստանում են ստանդարտների մարմիններից (օրինակ՝ [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR պորտալներ) RSS, WebHook կամ API‑ների միջոցով։  
- **Document AI Pipelines** - ներմուծում են վաճառողի ապացույցները (PDF, Word, կոդի հատվածներ) և փոխարկում դրանք կառուցված JSON‑ի, օգտագործելով OCR, դասավորության հայտնաբերումը և սեմանտիկ պիտակավորումը։

### 2. LLM‑բասված ապացույցների ամփոփիչ
**Retrieval‑augmented generation (RAG)** ձևաչափը համադրում է վեկտորային խցիկում տեղադրված ապացույցների ինդեքսի հետ լրվացած LLM‑ը (օրին՝ GPT‑4o)։ Աղբյուրի մոդելը արտադրում է համապարփակ, համատեքստով հարուստ ամփոփում յուրաքանչյուր հարցաթերթիկի կետի համար, պահպանելով ծագման (provenance) ինֆորմացիան։

### 3. ადապտային գնահատման մոդել
**Հիբրիդ Ensemble**‑ը համադրում է՝  
- **Դետերմինիստիկ կանոնների գնահատում**, derived from regulatory mappings (օրինակ՝ “ISO‑27001 A.12.1 => +0.15”)։  
- **Պրոբաբիլիստիկ վստահության գնահատում** LLM‑ի արդյունքից (token‑level logits‑ով)։  
- **Ժամանակային նվազեցման գործոն**՝ վերջին ապացույցները մատչելի դարձնում են ավելի կարևոր։

Ուղեցված խորքի հավատալինը (final trust score) նորմալիզված արժեք է 0-ից 1, թարմացվում ամեն հատվածի պիպլայնը կատարելուց։

### 4. Աուդիտ և բացատրականություն Engine
Բոլոր փոփոխությունները գրանցված են անխոցելի բացակայում (immutab​le ledger) (պայմանաբար blockchain‑ով)։ Engine‑ը ստեղծում է **XAI heatmaps**, որոնք ընդգծում են այն կանոնները, ապացույցների հատվածները կամ կարգավորման փոփոխությունները, որոնք ամենաշատը ազդել են արժեքի վրա։

---

## Տվյալների շղթի կառուցում

Ներքևում օրինակված է Mermaid‑դիագրամ, որը ցույց է տալիս տվյալների միաձուլումից մինչև վերջնական հավատալինը։

```mermaid
flowchart TB
    subgraph Source[ "Data Sources" ]
        R["\"Regulatory RSS/API\""]
        V["\"Vendor Evidence Repo\""]
        S["\"Security Incident Feed\""]
    end

    subgraph Ingestion[ "Ingestion Layer" ]
        C1["\"Feed Collector\""]
        C2["\"Document AI Extractor\""]
    end

    subgraph Knowledge[ "Knowledge Graph" ]
        KG["\"Unified KG\""]
    end

    subgraph Summarizer[ "LLM Summarizer" ]
        RAG["\"RAG Engine\""]
    end

    subgraph Scorer[ "Scoring Engine" ]
        Rules["\"Rule Engine\""]
        Prob["\"LLM Confidence Model\""]
        Decay["\"Temporal Decay\""]
        Combine["\"Ensemble Combiner\""]
    end

    subgraph Audit[ "Audit & Explainability" ]
        Ledger["\"Immutable Ledger\""]
        XAI["\"Explainability UI\""]
    end

    R --> C1 --> KG
    V --> C2 --> KG
    S --> C1 --> KG
    KG --> RAG --> Prob
    Rules --> Combine
    Prob --> Combine
    Decay --> Combine
    Combine --> Ledger
    Ledger --> XAI
```

### Քայսելով քայլ‑ը‑քայլ

1. **Feed Collector** – բաժանորդագրվում է կարգավորման feed‑երին, ստանալուն՝ գտնվում մեկ միակ JSON‑ում (`reg_id`, `section`, `effective_date`, `description`)։  
2. **Document AI Extractor** – վերածում է PDF/Word‑ները՝ Azure Form Recognizer‑ի լեյաուտ‑սեղմում, թողած հատվածներն «Control Implementation», «Evidence Artifact»։  
3. **Unified KG** – միացնում է կարգավորման նոդերը, վաճառողի ապացույցների նոդերը և ինցիդենտների նոդերը՝ `COMPLIES_WITH`, `EVIDENCE_FOR`, `TRIGGERED_BY` կապերը։  
4. **RAG Engine** – վերացրու է ամենահայտնի k‑ն երիկեղեցիկ KG‑նոցը հարցի համար, տեղադրում դրանք LLM‑ի prompt‑ում և վերադարձնում կապույտ պատասխանը՝ `answer` և token‑log‑probability‑ները։  
5. **Rule Engine** – տրամադրում deterministic point‑եր clause‑ների ճշգրիտ համընկնումից։  
6. **LLM Confidence Model** – փոխում է log‑probabilities`-ը confidence interval‑ի (օրինակ՝ 0.78‑0.92)։  
7. **Temporal Decay** – կիրառվում է exponential decay `e^{-λ·Δt}` որտեղ `Δt` – ապացույցի ստեղծման օրերի քանակը։  
8. **Ensemble Combiner** – համաձայնում է բոլոր բաղադրիչները weighted sum (`w₁·deterministic + w₂·probabilistic + w₃·decay`)։  
9. **Immutable Ledger** – գրանցում է յուրաքանչյուր scoring event՝ `timestamp`, `input_hash`, `output_score`, `explanation_blob`։  
10. **Explainability UI** – ցույց է տալիս heatmap‑ը փաստաթղթի վրա, ընդգծելով ամենաաակտիվ բառերը։  

---

## Գնահատման Ալգորիթմի բացատրություն

Երրորդական վստահության միավոր `T` հարցի i‑ի համար հաշվարկվում է այնպես.

```
T_i = σ( w_d·D_i + w_p·P_i + w_t·τ_i )
```

որտեղ  
- `σ` – logistic sigmoid, որը սահմանում է արժեքը 0‑ից 1-ը։  
- `D_i` – deterministic rule score (0‑1)՝ նախատեսված կարգավորման matched‑ից։  
- `P_i` – probabilistic confidence score (0‑1)՝ LLM‑ի log‑probabilities‑ից ստացված։  
- `τ_i` – temporal relevance factor, հաշվված `exp(-λ·Δt_i)`։  
- `w_d, w_p, w_t` – կարգաբացական տարածված weights, համընկնում են 1‑ին (կանխադիրը՝ 0.4, 0.4, 0.2)։

**Օրինակ**  
Վաճառողը պատասխանում է *«Տվյալները վիճակաչափորեն կոդավորում են AES‑256‑ով»*  
- Կարգավորման mapping (`ISO‑27001 A.10.1`) բերում է `D = 0.9`։  
- LLM‑ի վստահություն after RAG summarization նշանակում է `P = 0.82`։  
- Ապացույցը 5 օր առաջ է տեղադրվել (`Δt = 5`, λ = 0.05) ➜ `τ = exp(-0.25) ≈ 0.78`։

Հաշվարկը  

```
T = σ(0.4·0.9 + 0.4·0.82 + 0.2·0.78) = σ(0.36 + 0.328 + 0.156) = σ(0.844) ≈ 0.70
```

0.70 միավորը ցույց է տալիս ուժեղ համապատասխանություն, բայց միջին ժամանակի կշիռը (τ)‑ն ցույց է տալիս, որ կապի նորացումից կարող է մնալ ներածում։ Հնարավոր է, որ վերլուծողը պահանջի լուրջ ապացույցի թարմացում, եթե ավելացված վստահության մակարդակը անհրաժեշտ է։

---

## Integration with Procurize Questionnaire Hub

1. **API Endpoint** – տեղադրեք Scoring Engine‑ը որպես RESTful ծառայություն (`/api/v1/trust-score`). Այն ընդունում է JSON‑payload՝ `questionnaire_id`, `item_id` և, ըստ ցանկության, `override_context`։  
2. **Webhook Listener** – կարգավորեք Procurize‑ն ուղարկելու POST‑ը յուրաքանչյուր նոր պատասխանի դեպքում; պատասխանն վերադարձնում է հաշվարկված վստա­հանական միավոր և հաղորդման URL։  
3. **Dashboard Widgets** – ընդլայնեք Procurize UI‑ը **Trust Score Card**֊ով, որը ցույց է տալիս՝  
   - ընթացիկ միավոր gauge (գունանշման՝ կարմիր <0.4, նարնջագույն 0.4‑0.7, կանաչ >0.7)  
   - «Վերջին կարգավորման թարմացում» timestamp  
   - մի կտտոց «Դիտել բացատրությունն»՝ բացում է XAI UI‑ը։  
4. **Role‑Based Access** – պահեք միավորները գաղտնագրված սյունակում; միայն `Compliance Analyst`‑ի ու բարձր կարիք ունեցող օգտատերերի հնարավորություն կա նայելու raw confidence values, մյուսները միայն gauge‑ը տեսնելու։  
5. **Feedback Loop** – միացրեք «Human‑in‑the‑Loop» կոճակ, որը թույլատրում է վերլուծողներին ներկայացնել ուղղումներ, որոնք հետո մտցվեն LLM‑ի fine‑tuning պղպջակ (active learning)։  

---

## Օպերացիոն Լավ Գործնականներ

| Գործնական | Պատճառ | Հաստատում |
|-----------|--------|----------|
| **Կարգավորված կարգավորման սխեմաներ** | Համոզում է, որ առավել ճշգրիտ լինի, երբ օրենքը արձակվում է։ | Պահպանեք յուրաքանչյուր schema‑ն Git‑ում՝ սեմանտիկ վերգտիկա (`v2025.11`)։ |
| **Մոդելի ընդունման մոնիթորինգ** | Հիշում է, երբ LLM‑ի output‑ը սկսում է «հալուսուել»։ | Գրանցեք token‑level confidence; ազդելիս տրամադրում է նոտիս այն դեպքում, երբ միջին վստահությունը <0.6։ |
| **Graceful Degradation** | Համոզում է համակարգը՝ չպահանջելով feed‑ը։ | Քեշիր «վերջին 48‑ժամվա» snapshot-ը տեղակայում; fallback‑ը deterministic only։ |
| **Տվյալների պահպանումը** | Համաձայն GDPR‑ի և ներքին տվյալների նվազեցման կանոնների։ | Զանեք vendor‑ի հիմնական փաստաթղթերը 90 օր, պահեք ընդհատված ամփոփված ապացույցը և միավորների գրառումները։ |
| **Բացատրության աուդիտներ** | Ներառում է աուդիտների պահանջները։ | Կառուցեք քառամյակ PDF‑յան audit‑trail, որը ամփոփում է բոլոր ledger‑ների գրառումները յուրաքանչյուր հարցաթերթիկի համար։ |

---

## Անվտանգություն, գաղտնիություն և համապատասխանության նկատառումներ

1. **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP) համար զգայուն ապացույցներ** – վաճառողը ներկայացնելով մասնավոր կոդ, կարող է պահպանում ZKP, որը ապացուցում է, որ հատվածը համապատասխանում է պահանջին՝ բաց չպատվիրվելով եսնքը։  
2. **Confidential Computing Enclaves** – LLM‑ի inference‑ը գործարկել SEV‑enabled AMD կամ Intel SGX enclaves‑ում՝ prompts‑ի և տվյալների գաղտնիությունը որպես OS‑ից պաշտպանված։  
3. **Differential Privacy for Aggregated Scores** – Արտածված ընդհանուր վստահության վիճակագրությունների համար կիրառել Laplace շունչ (`ε = 0.5`), որպեսզի կանխել inferential attacks։  
4. **Cross‑Border Data Transfer** – Տեղադրված Edge nodes տիրածի (EU, US, APAC)՝ each with localized feed connectors, ապահովելով տվյալների կյանքի սբորվակության նորմատիվները։  

---

## Ապագա Ուղղումներ՝ Բազմամոդալ, Միացված և Վստահության Շղթի ընդլայնումներ

| Նորարարություն | Ավելացված արժեք | Հնարավոր ազդեցություն |
|----------------|----------------|------------------------|
| **Բազմամոդալ ապացույց (Video, Log Streams)** | Շարունակական transcript analysis (audio) և log‑pattern mining (JSON) ավելացնում է KG‑ում | Մուտքաուղղված տրանսկղզիը >80 %‑ից նվազեցնում է ձեռքով տրանսկրիպցիաները |
| **Federated Learning Across Enterprises** | Խորհրդակցաբար թրեյլին LLM‑ը գաղտնի gradients‑ով, ամբողջ տվյալների գաղտնիությունը պահպանելով | Բարելավվում է մոդելի ռոբուստությունը niche‑դոմենների համար |
| **Blockchain‑Backed Trust Chain** | Յուրաքանչյուր scoring event hash‑ը հղելու համար օգտագործում է հանրային ledger (օրինակ՝ Polygon) | Աւծիկ ապացուցում է auditors‑ին և ռեգուլատորներին |
| **Self‑Healing Prompt Templates** | AI‑ն վերահսկում է prompt‑ի կատարողականությունը և ավտոմատորեն վերագրում templates‑երը ավելի լավ համընկնումի համար | Մինիմալդայնում է ձեռքի prompt‑engineering գործը |

Այս ընդլայնումների ճանապարհը արդեն րոպեների պլանի վրա է։ Բաժանորդագրության backlog‑ը նախատեսում է Q2‑Q4 2026 ներդնելու դրանցից։

---

## Եզրափակիչ

**Իրադարձական Վثقության Միավորի Համակարգը** փոխում է ավանդական ռեքուրսաւորությունը տվյալների‑կենտրոնացված աշխատանքաէնթացի: Կոտելով կենդանե կարգավորման feed‑ները, LLM‑բասված ապացույցների ամփոփումը և բացատրական scoring մոդելը, կազմակերպությունները կարող են  

- **Ապատրաստվել հարցաթերթիկների պատասխանները րոպեների ընթացքում**, ոչ մեղարվում օրեր։  
- **Անհատչորեն կապի հետ** նոր ձևավորման ստանդարտների հետ։  
- **Ցույց տալ բացատրական ռիսկի գնահատում** auditors, գործընկերների և հաճախորդների համար։  

Այս շարժիչի ներդրումը տեղադրում է ձեր անվտանգության ծրագիրը ռազմավարական, ճշգրիտ և վստահելի սյունակների միջև – այն երեք՝ **աղխարություն**, **ճշգրտություն**, **վստահություն**—որոնք ժամանակակից գնելուները պահանջում են։

---

## Տես նաև
- [Zero‑Knowledge Proofs for Confidential Data Sharing – A Practical Guide](https://eprint.iacr.org/2023/1234)  
- [Building Explainable AI for Compliance – O'Reilly Media](https://www.oreilly.com/library/view/explainable-ai-for/978149207... )