
# Ինքնավիղող Համապատասխանության Քաղաքականության Ռեպոզիտորիա՝ Ավտոմատ Ապացույցների Տարբերակավորում

Այսօրվա SaaS լուծումներով գործարող ձեռնարկությունները ստանում են անսահմանափակ անվտանգության հարցաթերթիկների, աուդիտների և կարգապահների ցուցակների հոսք։ Ավանդական աշխատանքը՝ քաղաքականությունների պատճենում, PDF ֆայլերի ձեռքով կցում և աղյուսակների թարմացում, ստեղծում է **գիտելիքի սիլո**, ներածում է մարդային սխալը և երկարացնում է վաճառքի շրջանակը։  

Ինչու եղբայրը, եթե համաձայնեցման կենտրոնը **սովորեր** յուրաքանչյուր հարցաթերթիկից, **ստեղծի** նոր ապացույցներ ավտոմատ կերպով և **տարբերակավորի** այդ ապացույցները ինչպես կոդը տարբերակավորումը։ Դա է **Ինքնավիղող Համապատասխանության Ռեպոզիտորիա (SLCPR)**‑ի խոստումն՝ AI‑ով ալիքված ապացույցների տարբերակավորում։ Այս հոդվածում կվերլուծենք կառուցվածքը, ուսումնասիրենք AI‑ի հիմնական բաղադրիչները և ներկայացնենք իրական ապակտական իրականացման օրինակ, որ համաձայնեցումն դարձն է բացասականից մրցողական առավելության։
---  

## 1. Ինչ համար ավանդական ապացույցների կառավարումը ձախողվում է

| Բաժանման խնդիր | Ձեռքագրերի գործընթաց | Թաքնված ծախս |
|-------------------|------------------------|---------------|
| **Փաստաթղթի ծավալ** | PDF‑ները պահվում են ընդհանուր տեղակայում, կրկին կրկին տարբեր թիմերում | >30 % ժամանակը գնալու որոնման վրա |
| **Հնացած ապացույցներ** | Թարմացումները հիմնվում են էլեկտրոնային փոստի հիշեցումների վրա | Անսարք կարգապահական փոփոխությունները բաց թողնել |
| **Աուդիտի գրանցման բացատ** | Անանուն լրացուցիչ գրանցում, թե ով ինչ է փոփոխել | Անհամապատասխանի ռիսք |
| **Ծանոթության սահմանափակում** | Յուրաքանչյուր նոր հարցաթերթիկ պահանջում է նոր պատճեն/տեղադրել | Գծային աշխատանքը չափսին աճում է |

Այս խնդիրները ավելանում են, երբ կազմակերպությունը պետք է աջակցի բազմաթիվ շրջանակներին ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)) և միաժամանակ օգնի հազարավոր վաճառողի գործընկերներին։ **SLCPR** մոդելը լուծում է ամեն մի խնդիրը՝ ավտոմատ կերպով ստեղծելով ապացույցներ, հատկացնելով սեմանտիկ տարբերակավորման համակարգ և՝ սովորող միացնելով վերադարձը համակարգին։
---  

## 2. Ինքնավիղող Ρեպոզիտորիուսի Հիմնական Սյունակները

### 2.1 Գիտելիքի Գրաֆի Հիմք

**Գիտելիքի գրաֆ**ը պահպանում է քաղաքականություններ, վերահսկումներ, իսկեներ և դրանց միջև կապերը։ Կետերը ներկայացնում են կոնկրետ տարրերը (օրինակ՝ «Տվյալների գաղտնագրման պահում») իսկ կապերը (`requires`, `derived‑from`)՝ կախվածությունները։  

```mermaid
graph LR
    "Քաղաքականության Փաստաթուղթ" --> "Սահմանման Գագաթ"
    "Սահմանման Գագաթ" --> "Ապացույցի Արտևր"
    "Ապացույցի Արտևր" --> "Տարբերակավորման Գագաթ"
    "Տարբերակավորման Գագաթ" --> "Աւդիտ Նորագիր"
```

*Բոլոր գրաֆի պիտակները գտնվում են չակերտների մեջ՝ Mermaid‑ի համապատասխանությանը։*

### 2.2 LLM‑ով հիմնված ապացիւծների իսկեցում

Մեծ լեզվական մոդուլները (LLM‑ները) վերցնում են գրաֆի կոնտեքստը, համապատասխան կանոնների հատվածները և պատմական հարցաթերթիկների պատասխանները՝ **ստեղծելու համապարաչափ ապացույցների պատշգամբներ**։ Օրինակ, եթե հարցն է «Ներբեռնեք տվյալների պահպանում օգտագործված գաղտնագրության մասին», LLM-ը հավաքում է «AES‑256» սեզման կետը, վերջին թեստի տարբերակումը և կազմատևում պարբերություն, որտեղ հղվում է կոնկրետ թեստի նույնականացման համարը։

### 2.3 Ավտոմատ սեմանտիկ տարբերակավորում

Git‑ից ներգրավված մոտեցմամբ, յուրաքանչյուր ապացույցի տարրին տարբերակավորում է սեմանտիկ ( `major.minor.patch` ) համար։ Ընդսատրությունները՝

* **Major** – Կանոնակարգի փոփոխություն (օր.՝ նոր գաղտնագրության ստանդարտ)։
* **Minor** – Գործընթացի բարելավում (օր.՝ նոր թեստի ավելացում)։
* **Patch** – Փոքր սխալ կամ ձևաչափման շտեմում։

Յուրաքանչյուր տարբերակումը պահվում է անխոնդված գրաֆի կետում, կապված **անհատական աուդիտային գրանցումով**, որն գրանցում է պատասխան veren LLM‑ը, խնդրի նախադասության և ժամանակի ժայռը։

### 2.4 Շարունակական սովորում

Յուրաքանչյուր հարցաթերթիկից հետո համակարգը վերլուծում է **վերանայողների հետադարձ կապը** (դաստակների ընդունում/հրկապաստակ, մեկնաբանությունների պիտակներ)։ Այս հետադարձ կապը ուղարկվում է LLM‑ի մուտքագրման գծի, որպեսզի հետագա ապացույցների պտումմամբ բարելավվի։ Շարունակական պլանը կարող է պատկերացվել հետևյալ կերպ.

```mermaid
flowchart TD
    A[Պատասխանների Կազմում] --> B[Վերանայողի Հետադարձ Կապ]
    B --> C[Հետադարձ Կապի Ներդրում]
    C --> D[LLM-ի Ճշգրտում]
    D --> A
```

---  

## 3. Կառուցվածքի Blueprint (Կառուցվածքային կանվան)

Նշված են վերին մակարդակի բաղադրիչների դիագրամները։ Դիզայնը հիմնված է **Micro‑service**‑ի մոտեցմամբ՝ մատչելի ծավալվածություն և տվյալների գաղտնիության պահանջների բավարարում:

```mermaid
graph TB
    subgraph Frontend
        UI[Web Dashboard] --> API
    end
    subgraph Backend
        API --> KG[Knowledge Graph Service]
        API --> EV[Evidence Generation Service]
        EV --> LLM[LLM Inference Engine]
        KG --> VCS[Version Control Store]
        VCS --> LOG[Immutable Audit Log]
        API --> NOT[Notification Service]
        KG --> REG[Regulatory Feed Service]
    end
    subgraph Ops
        MON[Monitoring] -->|metrics| API
        MON -->|metrics| EV
    end
```

#### 3.1 Տվյալների ուղիգ

1. **Regulatory Feed Service**-ը դուրս է բերել նոր կանոնակարգի փոփոխությունները (NIST, ISO և այլն) RSS կամ API‑ով։  
2. Նոր կարգավորիչները ավտոմատ կերպով լրացնում են **Գիտելիքի Գրաֆը**։  
3. Երբ բաց openen­-ված է հարցաթերթիկ, **Evidence Generation Service**‑ը հարցնում է գրաֆից համապատասխան կետերը։  
4. **LLM Inference Engine**‑ը գեներացնում է ապացույցների նամակները, որոնք տարբերակավորվում են և պահվում։  
5. Թիմերը դիտում են գեներացված քարտերը՝ ցանկացած փոփոխություն ստեղծում **Տարբերակավորման Գագաթ** և **Աւդիտ Գրանցում**։  
6. Փակելուց հետո **Feedback Embedding**‑ը թարմացնում է LLM‑ի_FINE‑TUNE_ տվյալները։

---  

## 4. Ավտոմատ ապացույցների տարբերակավորման իրականացման քայլերը

### 4.1 տարբերակավորման քաղաքականության սահմանում

Յուրաքանչյուր ստանդարտի համար կարելի է սահմանել **Version Policy** ֆայլ (YAML) ով:

```yaml
version_policy:
  major: ["regulation_change"]
  minor: ["process_update", "new_test"]
  patch: ["typo", "format"]
```

Համակարգը զուգահեռից գնահատում է այս սինքնը, որպեսզի որոշի լրիվ տարբերակման կարդածը:

### 4.2 Տարբերակման բարդության օրինակ (պսեու‑կոդ)

```goat
function bumpVersion(current, trigger):
    policy = loadPolicy(current.controlId)
    if trigger in policy.major:
        return f"{current.major+1}.0.0"
    if trigger in policy.minor:
        return f"{current.major}.{current.minor+1}.0"
    return f"{current.major}.{current.minor}.{current.patch+1}"
```

### 4.3 Անխոնդված աուդիտային գրանցումների քայլեր

Ապացույցի յուրաքանչյուր նոր տարբերակ ստեղծում է ստորև նշված օգտակազմի JSON‑ը՝ ստորագրված (բլոկչեյին‑ին)/միակատարքնիշ իրու մեկում:

```json
{
  "evidence_id": "e12345",
  "new_version": "2.1.0",
  "trigger": "process_update",
  "generated_by": "LLM-v1.3",
  "timestamp": "2025-11-05T14:23:07Z",
  "signature": "0xabcde..."
}
```

Այդ գրանցումները պահվում են **blockchain‑ի‑հետքված լեգարտում**, ինչը ապահովում է թույտվողություն և აუტակնիկների պահանջների կատուրք։

---  

## 5. Իրական Բացի Օգտագործողի օգուտները

| Չափառք | Նախ SLCPR | Հետո SLCPR | Բարեփործում % |
|----------|-----------|------------|----------------|
| Հարցաթերթիկների միջին վարք | 10 օր | 2 օր | 80 % |
| Ձեռքագրի ապացույցների փոփոխություններ/ամիս | 120 | 15 | 87 % |
| Աուդիտ‑արտահայտության պայկերտիկների քանակը | 30 % | 100 % | +70 % |
| Վերանայողների վերանայման աստիճան | 22 % | 5 % | 77 % |

Թվերի հետ միասին, հարթակը **ստեղծում է կենդանուող համաձայնեցման բաժին**՝ միակ ճշգրիտ ճամաչի, որը զարգանում է կազմակերպության և կարգապահների հետ միասին։

---  

## 6. Գաղտնիություն և գաղտնիության նկատառումներ

1. **Zero‑Trust հաղորդակցություն** – բոլոր micro‑service‑ները կարդում են mTLS‑ով։  
2. **Differential Privacy** – LLM‑ի ֆայն‑տյունին օգտագործելով կարծուքի հետադարձ կապի ժամանակ, ավելացվում է աղտոտվածություն՝ գաղտնիության պաշտպանություն։  
3. **Տվյալների հիմնադրվածք** – ապացույցի տարրերը կարելի է պահպանում՝ տարածաշրջային բանալիների մեջ՝ GDPR և CCPA-ի պահանջներին համապատասխանի համար։  
4. **Role‑Based Access Control (RBAC)** – Գրաֆի հասանելիությունը կարգավորված է յուրաքանչյուր կետի համար, որպեսզի միայն արտոնված օգտագործողները կարողանան խմբագրել բարձր ռիսկի ստանդարտները։

---  

## 7. Սկսկում: քայլ‑կայ շաղաղ (Playbook)

1. **Կառուցեք Գիտելիքի Գրաֆը** – ներմուծեք գոյություն ունեցող քաղաքականությունները CSV‑ով, կապերի քարտեզը սահմանեք։  
2. **Սահմանեք տարբերակավորման քաղաքականություն** – յուրաքանչյուր ստանդարտի համար ստեղծեք `version_policy.yaml` ֆայլ։  
3. **Տեղադրման LLM‑սերվիսը** – օգտվեք մասսայական inference endpoint (շատս OpenAI‑ի GPT‑4o)՝ հատուկ prompt‑ template‑ով։  
4. **Ինտեգրեք Կանոնակարգի Ուղղորդում** – բաժանորդագրվեք [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework) արդիւնքներին և շրջանակների ավտոմատ քարտեզագրման։  
5. **Փորձարկեք օրինակի հարցաթերթիկը** – մնացորդում համակարգը պատրաստում է պատասխանը, հավաքեք վերանայողների հետադարձ կապը և निरीադրէք տարբերակման պահները։  
6. **Վերանայեք աուդիտ գրանցումները** – ստուգեք, որ յուրաքանչյուր ապացույցի տարբերակը properly signed է։  
7. **Կրկնաթի կազմ** – քառքամորդյան հետադարձ կապը LLM‑ի ֆայն‑տյունին օգտագործեք։

---  

## 8. Ապագայումի ուղղություններ

* **Federated Knowledge Graphs** – թույլ տալ տարբեր ենթակազմերին բաժանել գլոբալ համաձայնեցման տեսքի, պահպանելով տեղական տվյալների գաղտնիությունը։  
* **Edge AI Inference** – կարող ենք ապացույցների հատվածները գեներացնել ենթակառուցվածքի վրա, որտեղ տվյալները չեն կարող դուրս գալ։  
* **Predictive Regulation Mining** – LLM‑ները կհայտնի առաջիկա կանոնակարգի փոփոխությունները և կստեղծեն սկզբնադրանք տարբերակվող ստանդարտները։

---  

## 9. Եզրակացություն

**Ինքնավիղող Համապատասխանության Ռեպոզիտորիա**՝ ավտոմատ ապացույցների տարբերակմամբ, փոխադրում է համաձայնեցմանը պասիվ, աշխատավետ գործընթացից՝ պրակտիկա‑կողմնորոշված, տվյալով թե ապակտայնված հնարավորություն։ Գիտելիքի գրաֆները, LLM‑ով գեներացված ապացույցները և անխոնդված տարբերակավորման համակարգը հնարավորություն են տալիս պատասխանի աշխատանքի պրոցեսը րոպեների մեջ՝ պահպանում ակնկալիքները, մատչելիական հետևողություն և ժամանակից առաջակայված փոփոխվող կարգապահների հետ համընկնում։  

Նախագծի ներդրման ներդրումը ոչ միայն կկրճատի վաճառքի շրջանները, այլևս միևնույնը կառուցում է վիճակագրական համաձայնեցման հիմքը, որը կանդրադրված լինի գործերի ծավալի հետ միասին։