
# Զրո‑Թաչ ապացույցների ստեղծում գեներատիվ AI-ով

Համաձայնության աուդիտորդները մշտապես պահանջում են կոնկրետ ապացույցներ՝ հաստատելու համար՝ անվտանգության kontroller‑ները իրականում գոյություն ունեն՝ օրինակ՝ կազմաձևի ֆայլեր, գրանցված հատվածներ, վանդակագրներիանոցների նկարանկարներ, նույնիսկ տեսագրիչները։ Ավանդաբար, անվտանգության ինժեներները ծախսում են **ձատրեր** —ըսfois **օրեր**—՝ փնտրելով պահպանիչների հավաքակազմերում, ձեռքով նկարանկարելով, և միացնելով այս բոլոր արտֆակտները միասին։ Արդյունքը աղճագոտակ, սխալից թուալված գործընթաց է, որը վատ ձեւակերպված է, երբ SaaS ապրանքը աճում է։

Մուտքագրում են **գեներատիվ AI**, ամենա նոր գործիքը, որը կկարդելու համար կուրսի համակարգի տվյալները տեղափոխել լուրան պայմանավորված ապացույցների **առանց որևէ ձեռնարկված սեղմների**։ Մի խաչեցնելով մեծ լեզու մոդելները (LLM‑ները) կառուցված թելեմետրի պայպակների հետ, ընկերությունները կարող են ստեղծել **զրո‑թաչ ապացույցների ստեղծման** աշխատանքային շրջան, որը.

1. **Տվյալացնի** ճիշտ կոնտրոլը կամ հարցաթերթիկի միավորը, որ պահանջում է ապացույց։  
2. **Համահավասար** համապատասխան տվյալները գրանցումների, կազմաձևի պահարոցի կամ մոնիտորինգ API‑ներից։  
3. **Փոխատրում** կուրսի տվյալները մարդկա‑կարդելի արտֆակտ (օրինակ՝ ֆորմատավորված PDF, markdown հատված, կամ մեկնաբանված նկարանկար)։  
4. **Թղածում** արտֆակտը անմիջապես համաձայնության հাবում (օրինակ՝ Procurize) և կապում այն համապատասխան հարցաթերթիկի պատասխանի հետ։

Անդորե, ծածկագրվող ենք դու՝ տեխնիկական ճարտարապետության, AI մոդելների, լավագույն գործնական քայլերի և մշակված անունների վրա, ինչպես նաև չափավոր բիզնեսի ազդեցությունը:

---

## Որակների ցուցակ

1. [Ինչու աուդիտային ապացույցների ավանդական հավաքումը ձախողում է մեծ չափերով](#why-traditional-evidence-collection-fails-at-scale)  
2. [Զրո‑Թաչ պայպակների հիմնական բաղադրիչները](#core-components-of-a-zero-touch-pipeline)  
3. [Տվյալների ներգործություն՝ թելեմետրիդից գիտման գրաֆներ](#data-ingestion-from-telemetry-to-knowledge-graphs)  
4. [Պրոմպտների կառուցում ճշգրիտ ապացույցների համերգման համար](#prompt-engineering-for-accurate-evidence-synthesis)  
5. [Ցևակ պատկերագրության ստեղծում՝ AI‑սպասված նկարանկարներն ու դիագրամները](#generating-visual-evidence-ai-enhanced-screenshots--diagrams)  
6. [Անվտանգություն, գաղտնիություն և աուդիտելի փետուրա](#security-privacy-and-auditable-trails)  
7. [Թիրամի ուսումնասիրություն՝ 48 ժամից մինչև 5 րոպե քուրսի պատասխանների ընթացքում](#case-study-cutting-questionnaire-turnaround)  
8. [Ապագայի պլան: շարունակական ապացույցների համաժամություն և ինքնակողմանի ձևանմուշներ](#future-roadmap)  
9. [Սկսում են Procurize‑ով](#getting-started-with-procurize)

---

## Ինչու ավանդական ապացույցների հավաքումը ձախողում է մեծ չափերում

| Պինդ կետ | Ձեռքշողող գործընթաց | Ազդեցություն |
|----------|------------------------|-------------|
| **Ժամանակը տվյալների տեղայնացման համար** | Կրակել գրանցման ինդեքսը, պատճեն–պաստ | 2‑6 ժմ․ մեկ հարցաթերթիկի համար |
| **Մարդկանց սխալ** | Չշատված դաշտեր, հնացած նկարանկարներ | Անհամակող աուդիտային գծեր |
| **Թարմացման տարբերություն** | Պոլիցիաները են թարմանում ավելի արագ, քան փաստաթղթեր | Անհամապատասխան ապացույց |
| **Գործընկերների խոչընդոտ** | բազմապատիկ ինժեներների կրկնակ | Բիերքերները վաճառքի ցիկլերում |

Աճող SaaS ընկերության համար, մեկ անվտանգություն‑քուրսի հարցաթերթիկը կարող է պահանջել **10‑20 տարբեր ապացույցների**։ Բազմապատիկ **20+** հաճախակիր աուդիտ յուրաքանչյուր քառորդում, իսկ թիմը արագ չափում կսարքվի։ Պատճառները ուղիղ են՝ ավտոմատացումն է唯一ի լուծումը, բայց դասավորված սցենարների պուժակները չեն ունենում տեղական հարմարվածություն՝ նոր հարցաթերթիկի ձևաչափերը կամ նուազված kontroller‑ների բարդ արտահայտությունները համապատասխանեցնելը:

Գեներատիվ AI լուծում է *դիմավորության* խնդիրը՝ կարող է հասկանալ kontroll‑ի սեմանտիկը, տեղադրել համապատասխան տվյալները և արտադրել շինարար պղպջակ, որը բավարարում է աուդիտորների ակնկալիքները:

---

## Զրո‑Թաչ պայպակների հիմնական բաղադրիչները

```mermaid
flowchart TD
    A["Ցնցիակարի միավորը (Kontroller-ի տեքստ)"] --> B["Պրոմպտ կառուցիչ"]
    B --> C["LLM տարբերակող շարժիչ"]
    C --> D["Տվյալների վերացում ծառայություն"]
    D --> E["Ապացույցների ստեղծման մոդուլ"]
    E --> F["Արտֆակտի ֆորմատավորիչ"]
    F --> G["Համաձայնության հաբ (Procurize)"]
    G --> H["Անհատական գրառման ձայնագրման ալիս"]
```

* **Պրոմպտ կառուցիչ**՝ փոխում է kontroll‑ի տեքստը կառուցված պրոմպտի, կրթելով կոնտեքստ, օրինակ՝ համաձայնության շրջանակ (SOC 2, ISO 27001)։  
* **LLM տարբերակող շարժիչ**՝ օգտագործում է նախապատրաստված LLM (օրինակ՝ GPT‑4‑Turbo)՝ կանխատեսելու, թե որ թելեմետրի աղբյուրները համապատասխան են։  
* **Տվյալների վերացում ծառայություն**՝ կատարվում է պարամետրերով հարցումների միջոցով Elasticsearch, Prometheus, կամ կազմաձևի տվյալների բազանների։  
* **Ապացույցների ստեղծման մոդուլ**՝ ձևավորում է կուրսի տվյալները, գրառում է կարճ բացատրություններ, և, եթե անհրաժեշտ է, ստեղծում է պատկերագրական արտֆակտներ։  
* **Արտֆակտի ֆորմատավորիչ**՝ տեղադրում ամեն ինչ PDF/Markdown/HTML ձևաչափով՝ պահպանելով կրիպտոգրաֆիկ հյուուների հետագա հաստատում համար։  
* **Համաձայնության հաբ**՝ բեռնավորում է արտֆակտը, պիտակավորում և կապում այն հարցաթերթիկի պատասխանի հետ։  
* **Անհատական գրառման ձայնագրիչ**՝ պահպանում անխախտելի մետադատա ( ով, երբ, որն LLM‑ի տարբերակը)՝ թուալ‑պայծառ հաշվիչում։

---

## Տվյալների ներգործություն՝ թելեմետրիդից գիտման գրաֆներ

Ապացույցների ստեղծման հիմնախնդիրը սկսում է **կառավարված թելեմետրիով**։ Փոխարենը, որն հաշվարկված են ամբողջ գրանցված ֆայլերը պարբերաբար, մենք նախապատրաստում ենք **գիտության գրաֆ**, որը պատկերացնում է կապերը միջև.

* **Պարագաները** (սերվերներ, կոնտեյներներ, SaaS ծառայություններ)  
* **Kontroller‑ները** (կոմպլիացիաների‑գործողություններ՝ գաղտնագրում‑դեպի‑քայլ, RBAC քաղաքականություններ)  
* **Իվենտները** (լոգինների փորձեր, կազմաձևի փոփոխություններ)  

### օրինակ՝ Գրաֆի սխեմա (Mermaid)

```mermaid
graph LR
    Asset["«Պարագան»"] -->|պահում է| Service["«Ծառայություն»"]
    Service -->|կատարում է| Control["«Kontroller»"]
    Control -->|պաստում է| Event["«Իվենտ»"]
    Event -->|գրանցված է| LogStore["«Գրանցումների պահարան»"]
```

Այս գրաֆի միջոցով LLM‑ը կարող է անել **գրաֆի հարցումներ**՝ «գտնել վերջին իրողությունը, որի օգնությամբ Kontroller X‑ը կապակցված է Service Y‑ում», ընդհանրացնելով ամբողջակի վերցնելը։  

**Կիրառման իդեա:** օգտագործեք Neo4j կամ Amazon Neptune որպես գրաֆի շերտ, և պլանավորեք գիշերվա ETL աշխատանքներ, որոնք թելեմետրի գրանցումները փոխակերպում են գրաֆի հանգույցների/քաշերի տեսքով։ Պահպանեք **տարբերակված կրկնապատկերը** գրաֆի արգելվածը՝ աուդիտելու համար:

---

## Պրոմպտների կառուցում ճշգրիտ ապացույցների համար

AI‑ի ստեղծված ապացույցների որակը ուղղագրված է պրոմպտին։ Լավ կառուցված պրոմպտը ներառում է.

1. **Kontroller‑ի բացատրություն** (ճշգրիտ տեքստը հարցաթերթիկից)։  
2. **Պահանջվող ապացույցի տեսակ** (գրանցման հատված, կազմաձևի ֆայլ, նկարանկար)։  
3. **Կոնտեքստային սահմանափակումներ** (ժամանակի պատկերը, համաձայնության շրջանակ)։  
4. **Ֆորմատավորման բարեփոխումներ** (markdown աղյուսակ, JSON հատված)։

### օրինակ՝ Պրոմպտ

```
Դու AI համաձայնության օգնական ես: Հաճախորդը ցանկանում է ապացույց, որ «Տվյալները ծրագրով են գաղտնագրված AES‑256‑GCM‑ով»: Ուրիշք:
1. Կարճ բացատրություն, թե ինչպես մեր պահպանումների շերտը ապահովում է այդ գանձագիծը:
2. Վերջին գրանցումը (ISO‑8601 ժամանակ)՝ ցույց տալիս գաղտնագրման բանալու փոխում:
3. Markdown աղյուսակ՝ սյունակներ: Ժամանակ, Բուկետ, Գաղտնագրման ալիգորիթմ, Բանալու ID:
Սահմանափիր պատասխանը 250 բառին և ներառիր գրանցումի կրիպտոգրաֆիկ հշսը:
```

LLM‑ը վերադարձնում է կառուցված պատասխան, որը **Ապացույցների ստեղծման մոդուլը** հաստատում է՝ համեմատելով վերածված տվյալների հետ։ Եթե հշսը չի համընկնում, պայպակը σημαίνειված նշում է ձեռքով ստուգման, պահպանելով անվտանգություն, բայց հասնելেում թե «զրո‑թաչ» գրանցումը:

---

## Ստեղծում՝ բովանդակ աւրինակներ՝ AI‑Սպասված նկարանկարներ եւ Դիագրամներ

Աուվհրու  «կարդողներն» հաճախ պահանջում են **դիտողական ապացույցներ** (օրինակ՝ CloudWatch‑ի ցվածի վիճակի նկարանկար). Ավանդական ավտոմատացված լուծումները օգտագործում են գլխերծք բրաուզերներ, բայց մենք քիչ ավելացնում AI‑ի **նշանակված annotate‑ում**:

### գործընթաց՝ AI‑աստված նկարանկարների համար

1. **Ապահովիր** պատկերակ (Puppeteer կամ Playwright)։  
2. **Կատարիր OCR** (Tesseract)՝ ցուցակագրելով այն գրառված տեքստը։  
3. **Ծրագիրը** (LLM)՝ OCR‑ի և Kontroller‑ի տեքստը՝ որոշում, թե ինչ պետք է ընդգծվի։  
4. **Ներառիր** սահմանագծեր և բացատրություններ՝ օգտագործելով ImageMagick կամ JavaScript‑canvas։

Արդյունքն այն **ինքնապատասծված պատկերաքար**, որը ադիտորները հեշտությամբ հասկանում են, առանց առանձին բացատրական պաստառները:

---

## Անվտանգություն, գաղտնիություն և աուդիտելի փետուրա

Զրո‑Թաչ պայպակները վերաբերում են **կնոջ տվյալների** վերացում, այնուամենայնիվ, պետք է իրականացվի հետեւյալ անվտանգության միջոցները.

| Սպասարկում | Նկարագություն |
|------------|----------------|
| **Մոդելների İzolasiya** | LLM‑ները հյաստատված արգելված VPC‑ում, օգտագործելով ծածկագրված inference endpoint‑ներ։ |
| **Տվյալների նվազեցում** | Ընդհատակապես վերցնել միայն պահանջվող դաշտերը, մնացածը հեռացնել։ |
| **Կրիպտոգրաֆիկ Հշս** | Հաշվել SHA‑256 հշսերը սկզբնական ապացույցների, և պահպանում դրանք անփոփոխ գրանցումում։ |
| **Դարաշրջան‑բաժանված հասանելիություն** | Միայն համաձայնության ինժեներն են կարող ակտիվացնել ձեռքի վերածվածը; բոլոր AI‑գործողությունները գրանցված են user‑ID‑ով։ |
| **Բացատրելիության շերտ** | Գրանցիր ճիշտ պրոմպտը, մոդելի տարբերակը եւ տեղեկական հարցումը յուրաքանչյուր արտֆակտի համար, որպեսզի հետագայում կարելի լինի վերանայել։ |

Բոլոր գրառումները և հշսերը կարող են պահվել **WORM** (Write‑Once‑Read‑Many) երկոււիթ կամ **append‑only ledger**‑ի մեջ, օրինակ՝ AWS QLDB, դրա համար, որ աուդիտորները կարող են հետևս հետագա հետագծում:

---

## Թիրամի ուսումնասիրություն՝ 48 ժամից մինչև 5 րոպե

**Ընկերություն:** Acme Cloud (Series B SaaS, 250 աշխատակից)  
**Խնդիրը:** 30+ անվտանգություն‑քուրսի հարցաթերթիկն յուրաքանչյուր քառորդում, յուրաքանչյուրին 12+ ապացույցներ՝ ձեռքի աշխատանքը consume 600 ժամ/տարեկան։  
**Լուծված:** Զրո‑Թաչ պայպակ, օգտագործելով Procurize‑ի API, OpenAI‑ի GPT‑4‑Turbo եւ ներքին Neo4j‑ի թելեմետրի գրաֆ։  

| Մետրիկ | Նախ | Հաջո |
|--------|------|------|
| Ավարտված ապացույցների ժամանակում | 15 ր/մեկ items | 30 վրկ/մեկ items |
| Քուրսի ամբողջական վերափոխում | 48 ժամ | 5 րոպե |
| Մարդու պակաս (սխալ) | 600 ժամ/տարեթ | 30 ժամ/տարեթ |
| Աուվդիտային հաջողության տոկոս | 78 % (վերականգնող) | 97 % (առաջին անգամ) |

**Հիմնական արդյունք:** Հատուկ գործիքի ավտոմատացում՝ տվյալների վերացումուև, և պատմական նկարագրության գեներացիան, Acme‑ին թույլ տվեց արագ արժեքավոր առաջարկներ, և թույլատրել ընկնել գործատուները երկու շաբաթ ավելի արագ:

---

## Ապագա պլան: շարունակական ապացույցների համաժամություն և ինքնակողմանի ձևանմուշներ

1. **Շարունակական ապացույցների համաժամություն** – Յուրաքանչյուր անգամ, երբ տվյալները փոխվում են (օրինակ՝ նոր բանալիի փոխում), պայպակը ավտոմատ կերպով թարմացնում է կապված ապացույցը Procurize‑ի մէջ, արգելելով ձեռքի թարմացումները։  
2. **Ինքնակողմանի ձևանմուշներ** – LLM‑ը ուսումնասիրում է, թե նշված ապացույցները ինչպե՞ս ընդունված են աուդիտորների կողմից, և օգտագործում է RLHF՝ քիթեցնում պրոմպտները և արտֆակտների ոճը՝ ավելի «աուվդիտային» դառնալու համար։  
3. **Շարունակական շրջանակների քարտեզավորում** – Միակ գիտելիքի գրաֆը կարող է ձևավորել հարցերը՝ SOC 2 ↔ ISO 27001 ↔ PCI‑DSS, և միակ ապացույցը կարող է բավարարել մի քանի համաձայնությունների ծրագրերը։

---

## Սկսում են Procurize‑ով

1. **Միացրեք Թելեմետրի** – օգտագործեք Procurize‑ի **Data Connectors**՝ ներմուծելու գրանցումներ, կազմաձևի ֆայլեր և մոնիտորինգ մետրիկները դեպի գիտելիքի գրաֆ։  
2. **Սահմանեք Ապացույցների ձևանմուշներ** – UI‑ում, ստեղծեք ձևանմուշ, որը փոխում է կառավարչի տեքստը պրոմպտի skeleton‑ի (տես օրինակ պրոմպտը), և ավելացրու համապատասխան հրավեր։  
3. **Միացրեք AI Engine‑ը** – ընտրեք LLM‑ը (OpenAI, Anthropic, կամ տեղական մոդել)։ սահմանեք մոդելի տարբերակը, “temperature”՝ որոշված՝ deterministic outputs։  
4. **Փորձարկում** – ընտրեք նոր քուրսի հարցը, թողեք համակարգը ստեղծնի ապացույց, ծածկագրեք արտֆակտը, և վերանայեք, եթե անհրաժեշտ լինի։  
5. **Մեծացնում** – ակտիվացրեք **auto‑trigger**, որպեսզի յուրաքանչյուր նոր հարցաթերթիկի միավոր կատարվի ավտոմատ, և միացրեք **continuous sync**՝ ապացույցների իրական‑ժամանակի թարմացումների համար։

Այս քայլերը ամբողջապես ներդնում են **զրո‑թաչ** աշխատանքային գծի, որն օգնում է ձեր անվտանգության և համաձայնության թիմին կենտրոնանալ ռազմավարության վրա՝ ոչ ինձնակի փաստաթղթեր կապակցված પ્રક્રություններում:

---

## Եզրակացություն

Ձքամածը հավաքելու ավտոմատացման քանցքիր արտաքին գրադարանները բունբուլատրիկ օպտիմալ Ձին ցածր պարկվաչող ջանքերը, ոչի քաղաքականության կալի համար սա տպադ հատուկ գրում: Գեներատիվ AI‑ի միացում, գիտելիքի գրաֆի կառուցում և անվտանգության պոտենցիան միացնող պլատֆորմերն օգտագործելով **զրո‑Թաչ ապացույցների ստեղծումը** փոխում է կուրսի տվյալները աուդիտային արխիվի արտադրում՝ մի քանի վայրկյանների ընթացքում: Արդյունքում արագ քուրսի պատասխաններ, աճող աուդիտային հաջողություն, եւ անընդհատ համապատասխանված համաձայնության դիրքորոշում, որի միջոցով ձեր ընկերությունը կարող է աճել էկարող բացարձակությունը:

Եթե պատրաստ եք հեռացնել գեղը և թողնել ձեր ինժեներներին կենտրոնանալ ապահով տարրերի վրա, ուսումնասիրեք **Procurize‑ի AI‑կատարող համաձայնության հոբը** այսօր: