
# გრაფიკული ნერონული ქსელებით მხარდაჭერილი ადაპტიული მტკიცებულებების ასოცირების ძრავა

სასასენტურ SaaS უსაფრთხოების შეფასებების სწრაფ მოთავნებულ სამყაროში, პროვაიდერებს იდის პასუხის გასაძლიერებლად დათმეთ დეკილიონის რეგულაციიური კითხვარები—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), და მუდმივად იზრდება სეგმენტირებული სრავალის ფასი. ხელით ცალკეული მტკიცებულებების მოძიება, დამთხვევა და განახლება თითოეული კითხვისთვის ლაკონებს ქმნის, ჩაივლის ადამიანურ შეცდომას, და ხშირად იწვევს მონტაჟის უპასუხეს, რომელიც აღარ ასახავს მიმდინარე უსაფრთხოების მდგომარეობას.

**Procurize** უკვე აერთიანებს კითხვარის ტრეკინგს, თანამშრომლო განხილვას, და AI‑დგენილ პასუხის მონახაზი. შემდეგი ლოგიკური ევოლუცია არის **ადაპტიული მტკიცებულებების ასოცირების ძრავა (AEAE)**, რომელიც ავტომატურად აკავშირებს სწავლის მტკიცებულებას თითოეული კითხვარის ელემენტის, ივალის მისი მიბმული ნდოვნება, და იწვევს რეალურ‑დროზე **ნდობის ქულის** (Trust Score) გამოტანის შესაბამისობის დაკვეთისგან.

ეს სტატია წარმოშობს სრულ დიზაინს ასეთი ძრავის, ახსნის რატომ **გრაფიკული ნერონული ქსელები (GNNs)** არის იდეალური ფუძე, და აჩვენებს როგორ შეიძლება გადმოქვეითება არსებობს Procurize‑ის სამუშაო ნაკადებში, რათა მიღებული იყოს გაზომვები ხარისხის გაზრდა სირთულეში, სიზუსტის, და აუდიტირებით.

---  

## რატომ გრაფიკული ნერონული ქსელები?

ტრადიციული საკვანძო სიტყვებზე დაფუძნებული პილტირება კარგად მუშაობს დოკუმენტების მარტივ ძიებისთვის, არამედ კითხვარის მტკიცებულებების მიმაგრება ითხოვს ღრმა **სემანტიკური ურთიერთობის** გაგებაზე:

| გამოწევა | საკვანძო სიტყვით ძიება | GNN‑ზე დაფუძნებული განაზრება |
|-----------|----------------------|----------------------------|
| მრავალ‑წყარო მტკიცებულებები (სტანდარტები, კოდის რეგიუნების, ლოგები) | შეზღუდული ზუსტად დამთხვევაზე | დაიპყალება დოკუმენტებს შორის დამოკიდებულებები |
| კონტექტიურული რელევანტურობა (მაგ., “დაშიფრად მდგომარეობაში” vs “გზავნის შიფრირება”) | ადუღება | ისის ნოდის ინტიგრირებულია კონტექსტის დასაწყისში |
| ტრაქტიული რეგულაციური ენივერსი | სჭამლია | ავტომატურად ადაპტირდება გრაფის სტრუქტურაზე ცვლილებების შემთხვევაში |
| აუდიტორებისთვის განმარტება | მინიმალური | იძლევა კიდის‑დართული ამოცამების ქულებს |

GNN‑ი როგორც რედაქტირებულია თითოეული მექმლელის, კითხვარის ელემენტის, და რეგულაციის დასკვნის **ნოდი** ჰეტეროგეინურ გრაფში. კიდები იმყოფება როგორც *«ციტირებს», «განახლებს», «იციდა»,* ან *«მომხატავს».* მესიაჟის პროცესზე, ქსელი სწავლობს ყველაზე სავარაუდო მტკიცებულება ნებისმიერი კითხვისთვის, თუმცა პირდაპირი საკვანძო სიტყვების გადატანისა ნაკლებია.

---  

## ძირითადი მონაცემთა მოდელი

```goat
graph LR
    "QuestionnaireItem" -->|"covers"| "RegulationClause"
    "RegulationClause" -->|"referenced_by"| "PolicyDocument"
    "PolicyDocument" -->|"contains"| "EvidenceArtifact"
    "EvidenceArtifact" -->|"linked_to"| "LogEntry"
    "LogEntry" -->|"generated_by"| "SystemComponent"
```

* ყველა ნოდის ლეილია ჰითის ბრჯერობით, როგორც მოთხოვნაზე.  
* გრაფია **ჰეტეროგეინარია**: თითოეული ნოდის ტიპს აქვს თავისი ფიჩერი ვექტორი (ტექსტის embeddings, დროის შტამპები, რისკის დონე, ა.შ.).  
* კიდებია ტიპის მიხედვით, რაც საშუალებას იძლევა GNN‑ს გამოყენება სხვადასხვა mesege‑passing წესის თითოეული ურთიერთობისთვის.

### ნოდის ფუნქციული კონსტრუქცია

| ნოდის ტიპი | ძირითადი თვისებები |
|------------|-------------------|
| QuestionnaireItem | კითხვარის ტექსტის embedding (SBERT), შესაბამისი ფორმატის ჭდე, პრიორიტეტი |
| RegulationClause | კანონის ენის embedding, юрисдикცია, მოთხოვნილი კონტროლები |
| PolicyDocument | სათაურის embedding, ვერსიის ნომერი, ბოლო‑გადასახედვის თარიღი |
| EvidenceArtifact | ფაილის ტიპი, OCR‑გან წარმოშობილი ტექსტის embedding, დოკუმენტის AI‑ის ნდობის ქულა |
| LogEntry | სტრუქტურებული ველი (ტაიმსტამპი, მოვლენის ტიპი), სისტემის კომპონენტის ID |
| SystemComponent | მეტა‑დაცვა (სერვისის სახელი, კრიტიკულობა, შესაბამისობის სერთიფიკატები) |

ყველა ტექსტური ფუნქცია იწერება **retrieval‑augmented generation (RAG)** ნაკადის საშუალებით, რომელიც პირველად იღებს შესაბამისი მასალებს, შემდეგ კი ქმნის ცხად ფორმის ტრანსფორმერთა.

---  

## ინფერენციის ნაკადი

1. **გრაფის დამზადება** – ყოველ შემოსავლის მოვლენაზე (კლარი დოკუმენტის ატვირთვა, ლოგის ექსპორტი, კითხვარის შექმნა) ნაკადი განახლებს გლობალურ გრაფს. ინცემბრალი გრაფის ბაზები, როგორიცაა **Neo4j** ან **RedisGraph**, მუშაობენ რეალურ‑დროის მოდიფიკაციებზე.
2. **Embedding‑ის განახლება** – ახალი ტექსტური შინაარსი უწყისის დაწყის ნოუტის, რომელიც გადათვალის embeddings‑ის და თან უწყისში სინათლობს (მაგ., **FAISS**).
3. **Message Passing** – **ჰეტეროგეინურ GraphSAGE** მოდელი შესრულდება რამდენიმე შეფარდის ნაბიჯზე, გადაფის თითოეულ ნოდს ლატენტი ვექტორები, რომლებიც უკვე იკონტოლინებულია სამომხმარებლო სიგნალებით ცინანებში.
4. **Evidence Scoring** – თითოეული `QuestionnaireItem`‑ზე მოდელი ითვლის **softmax**‑ს ყველა საშუალებაზიშნული `EvidenceArtifact`‑ის მიმართ, რათა შექმნას ასაკის განაწილება `P(evidence|question)`. საუკეთესო‑k მტკიცებულებები იაჩვენება მიმადადებად.
5. **Confidence Attribution** – კიდის‑დართული attention‑ის ქულები გამომავალი ***explainability***‑ის ქულებით ილაპარაკება, აუდიტორებს აჩვენონ *რატომ* პარტია მოთხოვნა (მაგ., “მიმაღლენა მაღალი attention‑ზე “covers” კიდეზე რეგულაციის 5.3‑ზე”).
6. **Trust Score Update** – საერთო ნდობის ქულა კითხვარისთვის არის განსხვავებული აგრეგაცია მტკიცებულებების ნდოვნობის, პასუხის სრულყოფის, და არსებული artifcats‑ის ახალიობის. ქოლი ვიზუალურად იხედება Procurize‑ის dashboard‑ზე და შეიძლება ტრიგერად გაფრთხილება, როდესაც ზედა ღირებულება გადასცემდება.

### Pseudocode

```goat
function update_attribution(question_id):
    subgraph = fetch_subgraph(question_id, depth=3)
    node_embeds = encode_nodes(subgraph.nodes)
    graph = build_heterogeneous_graph(subgraph, node_embeds)
    model = load_gnn('aeae_v1')
    node_repr = model.forward(graph)
    scores = softmax(node_repr['EvidenceArtifact'])
    top_evidence = select_top(scores, k=5)
    confidence = extract_attention_weights(model)
    return top_evidence, confidence
```

`goat` სინტაქსის ბლოკი გამოიყენება მხოლოდ დასახმარებლად; რეალური გადამრღევა ითარგმნება Python/TensorFlow ან PyTorch-ში.

---  

## ინტეგრაცია Procurize‑ის Workflow‑ებთან

| Procurize ფუნქცია | AEAE ­Hook |
|-------------------|------------|
| **Questionnaire Builder** | სიურღასuggestებს მტკიცებულებებს, როდესაც მომხმარებელი იწყებს კითხვას, დაზიანებული ადრენული ძებნა დროით |
| **Task Assignment** | ავტომატურად ქმნის მიმოხილვის დავალებებს ნაკლები‑ნდოვნობის მტკიცებულებისთვის, აბრუნებს შესაბამისი ფლოვნმა |
| **Comment Thread** | წარმოშობს ნდოვნების თითქვის გრაფიკებს დროის შესახებ თითოეული შეთავაზებაზე, იძლევა საფუძვლიან განხილვას |
| **Audit Trail** | ინახება GNN‑ის inference‑ის metadata (მოდელის ვერსია, კიდის‑attention) ერთად მტკიცებულების ჩანაწერში |
| **External Tool Sync** | იდებ REST‑endpoint‑ზე (`/api/v1/attribution/:qid`) რომელიც CI/CD‑პნება შეიძლება გამოძახებდეს, რათა გადამოწმებული იყოს შესაბამისობის არტიფაქტები რელიზამდე |

გრაფის იმუზური ნიმუში, every Trust Score calculation შეიძლება აღდგეს შემდგომ მასზე, რაც აკმაყოფილებს უერთდეთ აუდიტულ მოთხოვნებს.

---  

## რეალურ სამყაროში სარგებული

### ს வேლშების

| მეეტქი | მანუალი პროცესი | AEAE‑ის მხარდაჭერილი |
|--------|----------------|-----------------------|
| საშუალო დრო მტკიცებულების აღმოჩენაზე თითო კითხვაზე | 12 წთ | 2 წთ |
| მთელი კითხვარის დასრულება (სრული პაკეტი) | 5 დღე | 18 საათი |
| მიმომლებით დატვირთული (clicks per question) | 15 | 4 |

### სიზუსტის გაუმჯობესება

* **Top‑1 მტკიცებულებების პრეზენცია** გაიზარდა 68 %‑დან (keyword search) 91 %‑ზე (GNN).  
* **მთლიანი ნდობის ქულის ავარივრება** შემცირდა 34 %, რაც ნიშნავს უფრო სტატისტიკური შესაბამისობის პოზიცია.

### ღირებულების შემცირება

* ნაკლები გარშვეული კონსულტანტის საათები მტკიცებულებების მიბმისთვის (ანგარიშული შემოწერად $120k წლიურად საშუალო SaaS‑ზე).  
* რეგულაციების დარღვევის საფრთხის შემცირება (შესაძლებელად $250k საეჭვებების თავიდან აცილება).

---  

## უსაფრთხოების და მართვის მოთხოვნები

1. **მოდელის გამჭვირვალიანობა** – attention‑based explanatory შრით დადებულია რეგულირებების შესაბამისობისათვის (მაგ., EU AI Act). ყველა inference‑ის ლოგები ხელმოწერილია კომპანიათული პრივი‑კელის სახით.  
2. **მონაცემთა პერსონალურობა** – საიმედო არტიფაქტები დაშიფრულიაat rest შემდგომ **confidential computing** enclave‑ებში; მხოლოდ GNN‑ის inference‑ინსტანი შეიძლება გახსნათ მათ message passing‑ის დროს.  
3. **ვერსიერირება** – თითოეული გრაფის განახლება ქმნის ახალ დაუცვლელ საპირის, რომელიც შედგენილია **Merkle‑based ledger**‑ში, რისგანაც შესაძლებელია დროის‑მნიშვნელობაზე ავითარგმნა აუდიტის მიზნით.  
4. **ბიოასის შემოწმება** – რეგულარულად შედის ეგრესი აუდიტი, საიდებით აუდიტორიავია, რომ ასოცირება ცნობებს არ აპირებს კონკრეტული ფორმატების პრიორიტეტებზე.

---  

## საინსტალაცია 5 ნაბიჯში

1. **Provision Graph Database** – განადგურეთ Neo4j‑სა კლასტერი HA კონფერენციის საშუალებით.  
2. **Ingest Existing Assets** – გაუშვით მიგრაციის სკრიპტი, რომელიც გადამრთის ყველა არსებული პოლიტიკები, ლოგები, და კითხვარის ელემენტები გრაფში.  
3. **Train GNN** – იყენეთ მიწოდებული training‑notebook; დაიწყეთ pretrained `aeae_base`‑ით და ფინ‑ტუნეთ ორგანიზაციის თარგმული მტკიცებულებების ლექსიკონი.  
4. **Integrate API** – დაამატეთ `/api/v1/attribution`‑ის endpoint‑ი Procurize‑ის ინსტანციაზე; დაცვით webhooks‑ის ტრიგერაციის ახალი კითხვარის შექმნისას.  
5. **Monitor & Iterate** – გამართეთ Grafana‑ის dashboard‑ები მოდელის გადატანის, ნდოვნების განაყოფილების, და ნდობის‑ქულის ტრენებს,ა. დათანხმეთ კვარტალურ re‑training‑ს.

---  

## მომავალის გაფართოება

* **Federated Learning** – ანონიმიზებული გრაფის embeddings‑ის დამაკმაყოფილებელია პარტნიორ კომპანიებთან, რათა გაუმჯობესდეს მტკიცებულებების დასაქმება, არა რომ მიიღოთ პროპრაიეთს.  
* **Zero‑Knowledge Proofs** – აუდიტორებს შეუძლია გადამოწმება, რომ მტკიცებულება უკავშირდებაclause-ს, უტარლებს ფაქტობრივ არტიფაქტს.  
* **Multi‑Modal Inputs** – დასვამდეს სკრინშოტები, არქიტექტურული დიაგრამები, და ვიდეო‑გავლინები დამატებით ნოდის ტიპებად, მას შემდეგ მოდელს გახდება უფრო მდგრად.

---  

## დასკვნა

გრავიული ნერონული ქსელები Procurize‑ის AI‑დგენილ კითხვარის პლატფორმის მქონე ადაპტიული მტკიცებულებების ასოცირების ძრავა ცვლის შესაბამისობას რეაქტიულ, სამუშაო‑ინტენსიურ ოპერაციას. გუნდებს იყენებენ უფრო სწრაფი დრო, მეტი ნდობა, და გამჭვირვალე აუდიტის ტრეკი — მნიშვნელოვანი უპირატესობები ბაზარზე, სადაც უსაფრთხოების ნდობა შეიძლება იყოს გადაობის მნიშვნელოვანი ფაქტორით.

მიიღეთ საბრკოლო AI‑ს წონა დღესვე, და თავისუფლდეთ თქვენს ნდობის ქულებზე რეალურ‑დროზე.

---  

## <span class='highlight-content'>იხილეთ</span> ankaŭ

- [Confidential Computing Overview – Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/azure/confidential-computing/overview)