
# Ինքնավերականող համաձայնության գիտելիքի պաշար գեներատիվ ԱԻ-ով

Մեծ ձեռնարկություններին ծրագրային ապահովում առաքող ընկերությունները պետք է կանգնած լինեն անվերջ ապահովության հարցաթերթիկների, համաձայնության աուդիտների և վաճառողի գնահատանների ნაკվերը: Ավանդակի մոտեցումը—քաղաքականությունների ձեռքով պատճենագրման‑պակցված, աղյուսակային հետևման և անհայտ էլ‑փոստների թելագների—ստորին երեք կրիտիկական խնդիրներ է ստեղծում.

| Խնդիր | Ազդեցություն |
|---|---|
| **Ժամանակած ապացույց** | Պատասխանները սխալվում են, քանի որ վերահսկումները տարբերում են։ |
| **Գիտելիքի սիլոներ** | Թիմերը կրկնություն են կատարում և բաց են թողնում խաչ‑թիմային պատկերները։ |
| **Աուդիտի ռիսկ** | Անհամատեղ կամ հնացած պատասխանները ստեղծում են համաձայնության բացություններ։ |

Procurize-ի նոր **Ինքնավերականող Համաձայնության Գիտելիքի Պաշար (SH‑CKB)** այս խնդիրներին թվականում է՝ փոփոխելով համաձայնության հավաքածուն կենդանի օրգանիզմի: Գեներատիվ ԱԻ‑ի, իրական‑ժամանակի վավերացման շարժիչի և դինամիկ գիտելիքի գրաֆի միջոցով համակարգը ինքնաբերաբար հայտնաբերում է շողընդ, վերականգնում ապացույցները և տարածում թարմացումները յուրաքանչյուր հարցաթերթի վրա.

---

## 1. Հիմնական հասկացություններ

### 1.1 Գեներատիվ ԱԻ որպես ապացույցների կազմիչ  

Մեծ լեզվի մոդելները (LLM) որոնք թրենավորվել են ձեր կազմակերպության քաղաքականությունների, աուդիտների լոգների և տեխնիկական արխիվների վրա, կարող են **լրիվ պատասխաններ կազմել** ըստ պահանջի: Դարձրելով մոդելը կառուցված հրամանի վրա, որը ներառում է:

* Վերահսկման հղում (օր․ [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.12.4.1)  
* Ընթացիկ ապացույցների արխիվներ (օր․ Terraform-states, CloudTrail logs)  
* Համաձայնված ձայնք (կրկնակի, գործարար‑համակարգչային)  

Մոդելը տալիս է ենթագրի պատասխան, որը պատրաստ է վերանայում.

### 1.2 Իրական‑ժամանակի վավերացման շերտ  

Նորակազմված, կանոնի‑չափագրված և ML‑կառավարված վավերացիչները շարունակաբար ստուգում են:

* **Ապացույցների թարմություն** – ժամանշաններ, տարբերակների համարներ, հեշ‑հաշվարկներ:  
* **Կանոնի հարաբերականություն** – նոր կանոնների տարբերակների քարտեզագրվումը առկա վերահսկումների հետ:  
* **Սեմանտիկա համախնամություն** – գեներատիվ տեքստի և աղբյուր փաստաթղթերի փոխհամեմատման միավորներ.

Երբ վավերիչը՝ գծում է անհամապատասխանություն, գիտելիքի գրաֆը նշում է գագաթը որպես **«հնացած»** և ակտիվացնում վերականգնումը.

### 1.3 Դինամիկ Գիտելիքի Գրաֆ  

Բոլոր քաղաքականությունները, վերահսկումները, ապացույցների ֆայլները և հարցաթերթիկների կարևորակետերը դառնում են **գագաթներ** ուղղված գրաֆում: Կցվածները (edges) ցույց են տալիս կապերը՝ ինչպես *«ապացույց է»*, *«դասակարգված է»* կամ *«պահանջում է թարմացում, երբ»*: Գրաֆը հնարավորություն է տալիս.

* **Ազդեի վերլուծություն** – իդենտիֆիկացնել, թե որոնք են հարցադրման պատասխանները, որոնք կախված են փոփոխված քաղաքականությունից:  
* **Տարբերակների պատմություն** – յուրաքանչյուր գագաթ ունի ժամանակային գծ, որն ապահովում է աուդիտների հետակառուցվածք:  
* **Հարցումների ֆեդերացիա** – ներքեւի գործիքները (CI/CD գծեր, տիկտների համակարգեր) կարող են վերցնել վերջին համաձայնության տեսքը GraphQL‑ով:

---

## 2. Արխիտեկտուրալ Նկատարկություն

Ստորև ներկայացված է բարձր‑ստորակետի Mermaid‑սկան, որը պատկերացնում է SH‑CKB տվյալների ընթացքը.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph "Input Layer"
        A["Policy Repository"]
        B["Evidence Store"]
        C["Regulatory Feed"]
    end

    subgraph "Processing Core"
        D["Knowledge Graph Engine"]
        E["Generative AI Service"]
        F["Validation Engine"]
    end

    subgraph "Output Layer"
        G["Questionnaire Builder"]
        H["Audit Trail Export"]
        I["Dashboard & Alerts"]
    end

    A --> D
    B --> D
    C --> D
    D --> E
    D --> F
    E --> G
    F --> G
    G --> I
    G --> H
```

*Ձևավորումներն են տեղադրված մեջբերված ‟double quotes”*; escapers չեն պահանջվում:

### 2.1 Տվյալների ներմուծում  

1. **Policy Repository** կարող է լինել Git, Confluence կամ առանձնահատված քաղաքականություն‑as‑code պահոց:  
2. **Evidence Store** ընդունում է արտագրություններ CI/CD, SIEM կամ ամպային աուդիտների լոգերից:  
3. **Regulatory Feed** բերում նորացումներ պրովայդերներից՝ ինչպիսիք են [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), ISO, և [GDPR](https://gdpr.eu/) տեսանելիություն:

### 2.2 Գիտելիքի Գրաֆի Քարտուղար  

- **Օբյեկտների դուրսբաստում**՝ չսինարտացված PDF‑ները փոխարկում են գագաթների, օգտագործելով Document AI:  
- **Կապերի ալգորիթմներ** (սեմանտիկա համապարցված + կանոնային ֆիլտրեր) ստեղծում են կապերը:  
- **Տարբերակների ժղոցներ** պահպանվում են գագաթների հատկանիշների մեջ:

### 2.3 Գեներատիվ ԱԻ ծառայություն  

- Գործում է անվտանգ անկյունը (օր․ Azure Confidential Compute):  
- Օգտագործում է **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**: գրաֆը տրամադրում է համատեքստային մաս, LLM-ը գեներացնում է պատասխանը:  
- Արդյունքում լինում են **cite‑ID**‑ներ, որոնք կապում են իշխող գագաթների հետ:

### 2.4 Վավերացման շարժիչ  

- **Կանոնը** ստուգում է ժամանիշի թարմացումը (`now - artifact.timestamp < TTL`).  
- **ML դասակարգիչը** նշում է սեմանտիկա շողընդ (embedding distance > threshold).  
- **Յողակել**‑ը: անճշգրիտ պատասխանները ծառայում են որպես կապի‑սարքանյութերի վերաթողնում LLM-ի համար:

### 2.5 Ելքային շերտ  

- **Questionnaire Builder** վերածում է պատասխանները վաճառքի հատուկ ձևաչափերում (PDF, JSON, Google Forms).  
- **Audit Trail Export** ստեղծում է անխափան լեգեր (օր․ on‑chain hash) աուդիտների համար:  
- **Dashboard & Alerts** ցույց են տալիս առողջապահության չափանիշները՝ % հնացած գագաթներ, վերանման լատենություն, ռիսկի վիճակագրություն:

---

## 3. Ինքնավերականաշրջան Գործողությունը

### Բաջորադաշտի Քայլ‑քայլ հոսք

| Պարագիծ | Ստանալ | Գործողություն | Արդյունք |
|---|---|---|---|
| **Հայտնաբերություն** | ISO 27001-ի նոր տարբերակ გამოუვდება | Կանոնների աղյուսակ լրացնում է թարմագրում → Վավերացման շարժիչը նշում է ազդված վերահսկումները որպես «հնացած» | Գագաթները նշված են որպես հնացած |
| **Վերլուծություն** | Հնացած գագաթը որոշված է | Գիտելիքի գրաֆը հաշվարկում է կախվածությունները (հարցաթերթիկի պատասխաններ, ապացույցի ֆայլեր) | Ազդեցության ցանկի ստեղծում |
| **Վերագեներացում** | Կախվածությունների ցանկը պատրաստ է | Գեներատիվ ԱԻ ստանում է թարմված համատեքստ և պատրաստում նոր պատասխաններ ծանոթություններով | Թարմացված պատասխան՝ վերանայման համար |
| **Վավերացում** | Սպրիթը պատրաստված է | Վավերացման շարժիչը կատարում է հասունությունը և շարունակում հաստատվածությունը | Գողգող՝ «բուժված» նշված |
| **Հրապարակում** | Վավերացման պասը անցավ | Questionaire Builder-ը տեղադրում է պատասխանը վաճառքի պորտալում; Dashboard-ը գրանցում է լատենությունը | Ապահովված, թարմացված պատասխան տրամադրվում է |

Այս պուլսը ինքնակառավարում է համաձայնության հավաքածուն, դարձնելով այն **ինքնավերականող համակարգ**, որը երբեք չի թողնում հնացած ապացույցը վստահության աուդիթում.

---

## 4. Սարքափնտվողների պաշարների ու իրավական թիմերի օգուտները

1. **Ժամանակի ամպի նվազեցում** – միջին პასუხի գեներումը նվազեցնում է օրերինից մինչև րոպեներ:  
2. **Ընդսկզբի ճշգրտություն** – իրական‑ժամանակի վավերացումը հեռացնում է մարդկանց սխալները:  
3. **Աուդիտ‑պատրաստ ճշգրտում** – յուրաքանչյուր վերագեներացման միջոց տեղադրված է կրիպտոգրոսկոպիկ հեշ‑հիշողություն, որը բավարարում է [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) և ISO 27001 փաստաթղթերի պահանջները:  
4. **Զարգացած համագործակցություն** – տարբեր արտադրական թիմերը կարող են ավերը տրամադրել ապացույցները միաժամանակ առանց իրենց բանկումն, գրաֆը ինքնակարգում է բարդությունները:  
5. **Ապագա‑պաշտպանում** – շարունակական կանոնների աղբյուրը ապահովում է հավաքածուի համատեղականությունը առաջիկա ստանդարտների (օր․ [EU AI Act Compliance](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai), privacy‑by‑design) հետ:

---

## 5. Ինստիտուտային պլանակազմի հիմունքները

### 5.1 Պահանջներ  

| Պահանջ | Առաջարկված գործիք |
|---|---|
| Πολիտիկա‑as‑Code պահպանություն | GitHub Enterprise, Azure DevOps |
| Անցակատար ապացույցների պահոց | HashiCorp Vault, AWS S3 with SSE |
| Անվտանգ LLM | Azure OpenAI “GPT‑4o” with Confidential Compute |
| Գրաֆային տվյալների շտեմարան | Neo4j Enterprise, Amazon Neptune |
| CI/CD ինտեգրացում | GitHub Actions, GitLab CI |
| Մոնիտորինգ | Prometheus + Grafana, Elastic APM |

### 5.2 Փակրի ներդրումներ  

| Պարագիծ | Պատվիրը | Հիմնական գործողություններ |
|---|---|---|
| **Պիլոտ** | Հիմնական գրաֆ + AI‑ուղարկիչը հաստատել | Ներմուծել մեկ վերահսկման հավաքածու (օր․ SOC 2 CC3.1). Գեներացնել պատասխաններ երկու վաճառքի հարցաթերթիներով: |
| **Մակշտացում** | Բոլոր ստանդարտները ընդգրկել | Ավելացնել ISO 27001, [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) գագաթները. Միավորել Terraform‑state, CloudTrail‑logs ի հետ: |
| **Ավտոմատացում** | Լրիվ ինքնավերականողություն | Միացնել կանոնների արմատը, գրկել գիշերային վավերացման աշխատանքները: |
| **Կառավարում** | Աուդիտ և կարգավորիչների բյուզք | Կիրառել իրավունքների բաժանում, գաղտնիության‑ցույցագրություն, անխափան աուդիտների գրառում: |

### 5.3 Հաջողության չափանիշներ  

- **Միջին պատասխանման ժամանակ (MTTA)** – նպատակ < 5 րոպե:  
- **Հնացած գագաթների տոկոսադրույք** – նպատակ < 2 % ըստ գիշերային արխիվներից:  
- **Կանոնների ծածկույթ** – % ակտիվ ֆրայմուեստների, որտեղ բոլոր ակտիվ հղումները թարմ են > 95 %:  
- **Աուդիտի հայտնաբերումներ** – կտրման հետազոտությունների հետազոտությունների նվազեցում ≥ 80 %:  

---

## 6. Իրական Ձեր Կետային Օրինակը (Procurize Beta)

**Ընկերություն:** FinTech SaaS, որով աշխատում են ձեռնարկությունների բանկերը  
**Խնդիր:** 150+ պահպանման հարցաթերթիկ մեկ տարբերվում, 30 % SLA‑ը չի իրականացվում հնացած քաղաքականության աղբյուրների պատճառով:  
**Լուծում:** Շատեց SH‑CKB‑ը Azure Confidential Compute-ի վրա, միացրեց Terraform‑state պահոցը և Azure Policy‑ին:  
**Արդյունք:**  

* MTTA‑ը նվազեցրեց **3 օր → 4 րոպե**:  
* Հնացած ապացույցները նվազեցվեց **12 % → 0.5 %** մեկ ամսվա ընթացքում:  
* Աուդիթի թիմերը զեկուցել են **զրո** ապացույցի հետ կապված հայտնաբերումներ հաջորդական SOC 2‑ի աուդիթում:  

Այս օրինակն տրամաբանական է՝ ինքնավերականող գիտելիքի պաշարն արդեն հիմա անհգագումարած մրցամրնի ամպած պայման է:

---

## 7. Ռիսկերը և կանխարգելման մեխանիզմները

| Ռիսկ | Կանչման միջոց |
|---|---|
| **Մոդելի հոլովում** – AI‑ը կարող է կեղծ ապացույցներ ստեղծել: | Կեռնել *citation‑only* գեներացիա, ամենակատարված քոտուները հաստատել գագաթների ստուգված նշանների միջոցով: |
| **Տվյալների հոսություն** – Գիտելիք‑արտապատների սավողություն կարող է հայտնվել LLM‑ի մեջ: | Գործադրել LLM‑ը ներգրավված Confidential Compute‑ում, օգտագործել zero‑knowledge ապացույցներ ապացույցների ստուգման համար: |
| **Գրաֆի անհամապատասխանություն** – Պարապարու կամ սխալ կապեր կարող են գործածվել սխալ ձևաչափի: | Կատարել պարբերական գրաֆի առողջության ստուգումներ, ավտոմատ անոմալիաների հայտնաբերում գագաթների ստեղծման ժամանակ: |
| **Կանոնների միջոցների ուշացում** – Դրախտված նորությունների հետապնդումներ առաջքի բացեր են ստեղծում: | Բաժանորդագրվել մի քանի տվյալների աղբյուրներին, ակտիվեցոլեկտրական միջազդանություն՝ ձեռքով վերաբերողներից: |

---

## 8. Ապագա Ուղղումներ

1. **Դարերին֊ցանց աջակցություն տարբեր կազմակերպությունների հետ** – Երկու կամ ավելի ընկերություններ կարող են առանց գաղտնի տվյալների համատեղ օգտագործում անանուն գեղարխիվներ, այնպէս բարելավելով վավերացման մոդելները:  
2. **Explainable AI (XAI) նշումներ** – Կցել confidence‑score‑ներ և պատճե‑բացատրություններ յուրաքանչյուր գեներատիվ պարբերակին, օգնելով աուդիտերին ըմբոստին տեսնել դրականությունը:  
3. **Zero‑Knowledge Proof ինտեգրավել** – Հնարավոր է տրամադրել կրիպտոգրոսկոպիկ ապացուցում, որ պատասխանն արտագրվում է վավեր ապացույցից առանց իրենը բացահայտելու:  
4. **ChatOps‑ինտեգրացիա** – Անձեռք տալ անվտանգության թիմերին հարցնել գիտելիքի պաշարլի միջոցով Slack/Teams, ստանալ ընթացիկ, վավերացված պատասխաններ:  

---

## 9. Սկսելու ուղեցույց

1. **Կրկնել օրինակային իրականը** – `git clone https://github.com/procurize/sh-ckb-demo`.  
2. **Կարգավորել քաղաքականության պահոցը** – ավելացնել `.policy` պանակի հետ YAML կամ Markdown ֆայլերով:  
3. **Կարգավորել Azure OpenAI** – ստեղծել ռեսուրս՝ *confidential compute* դրոշակով:  
4. **Տեղադրել Neo4j** – օգտագործելով Docker‑compose‑ը պահոցում:  
5. **Գործարկել ներմուծման գրաֆը** – `./ingest.sh`.  
6. **Սկսել վավերացման գհալիրը** – `crontab -e` → `0 * * * * /usr/local/bin/validate.sh`.  
7. **Բացել վահանակը** – `http://localhost:8080` և դիտեք ինքնավերականող գործընթացը իրականում:

---

## Դիտել նաև

- ISO 27001:2022 ստանդարտ – Նկարագրություն և թարմացումներ (https://www.iso.org/standard/75281.html)  
- Գրաֆների մանկական ցանցեր գիտելիքի գծանշման համար (2023) (https://arxiv.org/abs/2302.12345)