
# Սինտետիկ տվյալներով աջակցված AI անվտանգության հարցաթերթիկների ավտոմատիզացիա

*Գեներացիոն AI-ի դարում, ամենամեծ խոչընդոտը հարցաթերթիկների ավտոմատիզացիայի մասում **տվյալներն են**— ոչ հաշվարկը: Իրական պաշտպանական քաղաքականությունները պաշտպանված, հարուստ ձևաչափված են և երբեք չեն դասավորված մեքենա-սովորման համար. Սինտետիկ տվյալները ապահովում են գաղտնիություն պահպանող պողպատ, թույլատրում են կազմակերպություններին վերապատրաստել, վալիդացնել և այդպիսի LLM‑ներ, որոնք կարող են արձագանքել ճշգրիտ, աուդիտվելի պատասխաններ ըստ պահանջի:*

---

## Ինչո՞ղ է՞ք Սինտետիկ տվյալները բացակա կապը

| Կամակարգ | Դավայի ուղեցույց | Սինտետիկ այլընտրանք |
|-----------|----------------------|-----------------------|
| **Տվյալների պակաս** – Բաղադրիչը ՝ հասարակական անվտանգության‑հարցաթերթիկների բազա | Քաղցկեղ հավաքագրում, ծանր փոխարխիվացում, իրավական հավաստագրում | Տրված բռնաբեր թվով իրականատեր-պատասխանների ծրագրային գեներացում |
| **Գաղտնիության ռիսկ** – Իրական քաղաքականության տեքստում գաղտնիքներ են | Քանդական անանոնացման փայքսները |Ոչ մի իրական տվյալ չի բացահայտվում; սինտետիկ տեքստը ընկալում է ոճը և կառուցվածքը |
| **Ռեժիմների թեքում** – Կանոնները թարմանում են արագ մոդելների թարմացումից | Պիրոտիկ վերաթրեյնինգ | Շարունակական սինտետիկ թարմացում նոր ստանդարտների հետ համատեղ |
| **Վալիդացման անկորոշություն** – Ստուգման աղյուսակները հիմնում են վերապատրաստմանումը | Ավելի հակված չափանիշներ | Կառավարելի սինտետիկ թեստային հատվածներ, որոնք ընդգրկում են եզակի դեպքերը |

Ցուցադրվելով, որ չունենում ենք իրական քաղաքականությունները դնել ուսուցման ցիկլում, սինտետիկ տվյալները ոչ միայն հարգում են գաղտնիությունը, այլև տալիս են համահունչ թիմների ինձ‑չինադիտողության վրա *ինչ* և *ինչպե՞ս* եղանակը մոդելի վարքագծի:

---

## Սինտետիկ Հարցաթերթիկների Դեպի Հիմնական Հիմք

### 1. Պրոմպտ‑համակների գեներացում

LLM‑ները կարելի է հրամանարկել **պարունակել պետքի քաղաքականության հեղինակի** դեր ու գեներացնել պատասխանային սքելների մի քանի օրինակներ: Օրինակային հրամայ:

```
Դուք պարագագերի ղեկավարը եք SaaS հարթակի համար: Գրեք կարճ (≤150 բառ) պատասխանը հետևյալ ISO 27001 կառավարմանը համար.
"Ներմողում բացատրեք, թե ինչպես են ծածկագրության բանալիները պաշտպանվում հանգստի և տեղափոխման համար:"
```

Այս պրոմպտը կիրառելով տարբեր կառավարմամբ ստացվում է **հում հիմքային սինտետիկ կորպուս**:

### 2. Կոնտրոլավորված բառարան և ակտոլոգիայի համընկում

Կարտասություն ստեղծելու համար ներմուծում ենք **անվտանգության ակտոլոգիա** (օրինակ՝ [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)) որը սահմանում է.

- **Էնտիտետների տեսակները**: `Encryption`, `AccessControl`, `IncidentResponse`
- **Հատկանիշները**: `algorithm`, `keyRotationPeriod`, `auditLogRetention`
- **Կապերը**: `protects`, `monitoredBy`

Ակտոլոգիան ուղղորդում է LLM‑ին **կառուցված պրոմպտերով** և **պաշտոնական-պորսեսսինգով**, փոխարինելով ազատ ձևով նկարագրությունները ակտոլոգիական կոդներով, ինչը թույլ է տալիս հետագա վալիդացիան:

### 3. Անշուշտություն Ներդրություն & եզակի դեպքերի մոդելավորում

Հաստատումներից արտահայտված պատասխանը պարբերաբար չէ կատարված. Սինտետիկ պայփընսը մտադիր կերպով ավելացնում է.

- **Փոքր սխալի իրական տվյալներ** (օրինակ՝ մի փոքր հին բանալիների փոփոխության միջակայք) – Modelo‑ին սովորեցնում ենք սխալի հայտնակազմություն:
- **Անբանշիկ արտահայտություն**՝ բարելավելով նրա կարողությունը խնդրումներ անել:
- **Լեզվական տարբերակներ** (բրիտանական vs. ամերիկյան անգլերեն, պաշտոնական vs. ուղղահայացված)՝ բազմալեզու պատրաստակամության համար:

---

## Արդյունք‑ծավալ Սինտետիկ Տվյալների Պայփըն

Ստորև գրված է **Mermaid** գծային գրաֆիկ, որն պատկերացնում է ամբողջական գագաթը՝ կառավարողը‑քրոից մոդելի ներմուծում:

```mermaid
flowchart TD
    A["Control Catalog (ISO, SOC, NIST)"] --> B["Prompt Template Library"]
    B --> C["LLM Synthetic Generator"]
    C --> D["Raw Synthetic Answers"]
    D --> E["Ontology Mapper"]
    E --> F["Structured Synthetic Records"]
    F --> G["Noise & Edge‑Case Engine"]
    G --> H["Final Synthetic Dataset"]
    H --> I["Train / Fine‑Tune LLM"]
    I --> J["Evaluation Suite (Synthetic + Real QA)"]
    J --> K["Model Registry"]
    K --> L["Deploy to Procurize AI Engine"]
    L --> M["Live Questionnaire Automation"]
```

### Պայփընը քայլ առ քայլ

1. **Կառավարմատի կատալոգ** – Վաճառք նորագույն հարցերի ցանկը ստանդարտների բացառերից:  
2. **Պրոմպտների շտեմարան** – Պահպանում ենք վերդիրական պրոմպտի ձևաչափերը կարգի ըստ:  
3. **LLM Synthetic Generator** – Օգտագործում ենք հիմնական LLM (օր.՝ GPT‑4o)՝ ստեղծելու պատասխանների թևերը:  
4. **Ontology Mapper** – Համատեղում ազատ տեքստը անվտանգության ակտոլոգիայով, փոխարինելով բանալի արտահայտությունները օրինական ჭակներով:  
5. **Noise & Edge‑Case Engine** – Կիրառում ենք վերահսկվող փոփոխություններ:  
6. **Final Synthetic Dataset** – Պահպանում ապահովված տվյալակույտում (օր.՝ Snowflake + Delta Lake)՝ տարբերակով:  
7. **Train / Fine‑Tune LLM** – Գործում ենք LoRA կամ QLoRA‑ով՝ հաշվարկային ծախսերը նվազեցնելով:  
8. **Evaluation Suite** – Սինտետիկ թեստերը կներկայիսում՝ մի փոքր curated իրական QA‑ների հետ համեմատություն համար robustness‑ը:  
9. **Model Registry** – Գրանցում մոդուլի տարբերակը մետա‑տվյալներով (տվյալների հատակ, համապատասխանության տարբերակ):  
10. **Deploy to Procurize AI Engine** – Սպասարկում API‑ով, որը ինտեգրում է հարցաթերթիկների վերբեռնման դաշբոջը:  
11. **Live Automation** – Թուրքահամների ձեռք են AI‑գրված պատասխանները, կարող են վերանայում, խմբագրում և հաստատում իրական ժամանակում:

---

## Տեխնիկայով Խորը Դիմում՝ LoRA‑ով Վերմակեցում

**Low‑Rank Adaptation (LoRA)** տրամադրում է հիշողության հաշվից նվազեցում՝ պահելով մոդելի ձևավորումը.

```python
import torch
from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "gpt-4o-mini"
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

lora_cfg = LoraConfig(
    r=16,                # rank
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

lora_model = get_peft_model(base_model, lora_cfg)

# Prepare synthetic dataset
train_dataset = SyntheticDataset(tokenizer, synthetic_path="s3://synthetic/qna/train.json")
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)

optimizer = torch.optim.AdamW(lora_model.parameters(), lr=2e-4)

for epoch in range(3):
    for batch in train_loader:
        outputs = lora_model(**batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
    print(f"Epoch {epoch} loss: {loss.item():.4f}")
```

LoRA‑ը հնարավորություն է տալիս արագություն՝ նոր սինտետիկ բաթչերը կարող են ներառվել շաբաթական առանց ամբողջ մոդելի վերադասացման:

---

## Procurize‑ի ինտեգրում. Որդիից UI‑մ֊ մինչև մոդել

1. **Model Endpoint Registration** – Տավնում LoRA‑վերապատրաստված մոդելն ապահովված inference‑սերվիսում (օր.՝ SageMaker, Vertex AI):  
2. **API Bridge** – Procurize-ի բեյքենդը կոչում է `POST /v1/generate-answer`՝ պեյլլոդով.

```json
{
  "question_id": "SOC2-CC8.1",
  "context": "latest policy version hash",
  "metadata": {
    "requester": "security-team",
    "priority": "high"
  }
}
```

3. **Real‑Time Review Layer** – Դրա նախագիծը UI‑ում ցուցադրված է **խմբագործելի rich‑text** ձևաչափում, **հայտնված ակտոլոգիական թուքեր** և **confidence score** (0–100):  
4. **Audit Trail** – Յուրաքանչյուր AI‑ստեղծված պատասխան նշված է նրա սինտետիկ‑տվյալների սկզբնաղյուրը, մոդել տարբերակ և վերանայող գործողություն, ինչը բավարարում է կարգավորիչների ապացույցների պահանջներին:

---

## Ենթադրումված Ֆայլեր

| Ցուցիչ | Նախկին սինտետիկ AI | Հետո սինտետիկ AI |
|--------|---------------------|--------------------|
| **Աուդիքսիումի պատասխանների միջին ժամաժամանակը** | 3.2 օր | 5.4 ժամ |
| **Մարդկանց խմբագրման ծավալը** | պատասխանի երկարության 45 % | պատասխանի երկարության 12 % |
| **Կարգավորիչների աուդիտների խնդիրները** | 8 փոքր անսպասվածություններ/աուդիտ | 1 փոքր անսպասվածություն/աուդիտ |
| **Նոր ստանդարտների ներմուծման ժամանակը** | 6 շաբաթ (ձեռքագրում) | 2 շաբաթ (սինտետիկ նորացում) |

Acme Cloud-ի իրական ಪ್ರಕರಣը ցույցատուրեց **71 %**‑ը նվազեցված հարցաթերթիկների շրջանաչափում՝ լուծված սինտետիկ-տվյալներով վերապատրաստված LLM‑ին՝ ինտեգրել Procurize-ի հետ:

---

## Լավ Գործընթացներ & Խիստ Ծալումներ

1. **Վալիդացնել ակտոլոգիական միաչափություն** – Ավտոմատ սանությունը, որ յուրաքանչյուր ստեղծված պատասխան պարունակի պահանջվող թուքեր (օր.՝ `encryptionAlgorithm`, `keyRotationPeriod`).  
2. **Մարդի‑լողում (HITL)** – Պարտադրված վերանայող քայլը առավել‑ուրեցված կառավարմամբ (օր.՝ տվյալների խախտման մասին):  
3. **Սինտետիկ տվյալների տարբերակագրություն** – Պահպանում ենք ստեղծման սքրիպտերը, seed‑պերմերը և պատահականության բանալիները՝ ապահովելով վերարտադրելիություն և ակտ‑տվյալների դոկումենտացիա:  
4. **Հետևել կտորների շարժումը** – Հետազոտում ենք confidence‑score‑ների բաշխման փոփոխությունները՝ անսպասված շտապումներ, որոնք կարող են կարգավորիչների թարմացմանը կամ պրոմպտների հինացումը նշանավորելու:  
5. **Պաշտպանություն over‑fitting‑ից** – Դիրունակում ենք փոքրկոշումների իրական, անանոնացված պատասխանների հատվածը՝ մոդելը ամրագրման համար:

---

## Կանխատեսալ Հուներ

- **Անդր-դոմեյնի փոխանցում** – Սինտետիկ տվյալների հավաքածուից SaaS, FinTech, Healthcare‑ից կազմված *ընդհանուր ամբողջական ճարտարապետություն*՝ մի քանի հարյուր հազար դեպքերում:  
- **Գաղտնիութեան‑պարապտու․ Ֆեդերատիվ վերապատրաստում** – Սինտետիկ տվյալները համակցելով գաղտնիութեան մեխանիզմների միջոցով միացնում են մի քանի վաճարողների մոդելները առանց որևէ իրական քաղաքականություն դուրս գալու:  
- **Բացատրելի օգտագործման թղթապարուր** – Սինտետիկ գեներացիան համակցելով պատճառագիծ‑գրաֆիկի օժանդակիչը, որ ավտոմատորեն կապում է պատասխանի հատվածները սկզբնաղբյուրի քաղաքականության բաժիններին՝ տրամադրելով աուդիտորների համար մեքենայով‑պաշտպանված ապացույցների  քարտեզ:

---

## Ընդդաշնակություն

Սինտետիկ տվյալները չեն ընդամենը խելաբում, այլ strateģիկ ինտեգրատոր են, որոնք AI‑ի համար հարցաթերթիկների ավտոմատիզացիան ներածում են պահպանիչ-առաջադեմ աշխարհում: Իրական, ակտոլոգիական համաձայնեցված պատասխանների հավաքածու գեներացնելով, կազմակերպությունները կարող են վերապատրաստել ուժեղ LLM‑ներ առանց կոնֆիդենցիանալի քաղաքականության բացահայտման, արագացնել պատասխանների տևողությունը և պահպանել խստակի փաստաթղթի հետագա աշխատանքը՝ միմյանց կարգակալված չափորոշիչները միշտ նորացված պահելով: Procurize‑ի նման platform‑ի հետ համատեղելով, սինտետիկ-տվյալներով աջակցված AI-ը փոխում է ավանդական ձեռքի մոտեցվում bottleneck‑ը դեպի շարունակական, ինքնավարեցված համահունչության մեքենա:

---

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

- [NIST Special Publication 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- OpenAI Cookbook: Fine‑tuning LLMs with LoRA  
- [ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management Systems Requirements](https://www.iso.org/standard/82875.html)  
- Google Cloud AI‑Ready Synthetic Data Documentation