
# ადაპტირებული რისკის კონტექსტუალიზაცია წარმომადგენლების კითხვარიებისთვის რეალურ‑დროის საფეხერის ინტელიგენციისთან ერთად

სასაურის გაცქეკით სავალთში SaaS‑ის სამყაროში, ყოველ პროვაიდერის მოთხოვნაზე უსაფრთხოების კითხვარი შეიძლება იყოს ბლოკი გაყიდვის დამუშავებაში. ტრადიციული შესაბამისობის გუნდები რამდენიმე **საათი**—იდან გულდატანად **დღე**—ით უჭირავენ სწორ პოლის შესაძენ, უახლეს აუდიტის ანგარიშებს გადაუდენ, ბოლო უსაფრთხოების ცნობებზე მიბმულათ. შედეგად წარმოუდგენილია ნელი, შეცდომის მიბედული პროცესი, რომელიც უკაჩერებს გაყიდვების რიცხვს და გამყოფებს კომპანიებს შესაბამისობის დიფრეცია.

### ადაპტირებული რისკის კონტექსტუალიზაცია (ARC)

 arc‑ის გამოვლენა – გენერაციული‑AI‑ით დატვირთული ბოროტი სისტემა, რომელიც **ინტენსიურად ინტეგრირებულია რეალურ‑დროის საფეხერის ინტელიგენციასთან (TI) პასუხის გენერირების ნაკადში**. ARC არ დამაგრიწყავს სტატიკური დოკუმენტები; იგი **აზრდება მიმდინარე რისკის სურათზე**, გადავა პასუხის სიტყვებში, შევსება უახლესი ადეკვატური გიგანტები—ყველა ეს პრობლემა რეალურად, ადამიანები არ იყენებენ არცერთი ხაზის.

ამ სტატია მოიცავს:

* ARC‑ის ძირითადი კონცეფციების განმარტება, რატომ გადადის ტრანდიციული AI‑მზადებული კითხვარი ინსტრუმენტები უკარგული.
* მოდელის მთლიან არქიტექტურაზე დაკლასტერება, აქცერით ინტეგრაციის პუნქტებზე საფეხერის-ინტელიგენციის ნაკადებთან, ცოდნის გრაფებთან და LLM‑ებთან.
* პრაქტიკული აჩერის სიმულირები, მათ შორის **Mermaid დიაგრამა** მონაცემების ნაკადის.
* უსაფრთხოების, აუდიტირობითი, შესაბამისობის გავლენა.
* მოქმედ ნაბიჯები გუნდებისთვის, რომლებიც მზად არიან ARC‑ს დანერგვა (მაგალითად, Procurize).

---

## 1. რატომ მოვლენენ ტრადიციული AI‑ის პასუხები

სახლის‑ტექნიკური კითხვარი‑პლატფორმები ძირითადად **სტატიკური ცოდნის ბაზაზე** ეცემა—პოლისი დოკუმენტები, აუდიტის ანგარიშები, წინასწარ დაწერილი პასუხის შაბლონები. გენერატორებზე იმყოფება შესაძლებლობა თანამედროვე აზროვნებისთვის, თუმცა არ აქვთ **ინდივიდუალური კონტექსტის**. ორი ძირითად შეცდომის მოდელი:

| შეცდომის მოდელი | მაგალითი |
|----------------|------------|
| **ძველებული ადეკვატურობა** | პლატფორმა ბრუნავს ღრუბლოვანი პროვადის **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** ანგარიშს 2022‑მდე, მიუხედავად იმისა, რომ შემდგომში 2023‑ში მნიშვნელოვანი კონტროლი გაუქმდა. |
| **კონტექსტის გაუქმება** | მომხმარებლის კითხვა მიმართავს “მალდურებისთვის, რომლებიც იყენებენ CVE‑2025‑1234‑ის შანსს”. პასუხი მიმართავს საერთო ანტივირუსულ ინსტრუმენტს, უგო შინაარსში მოშორებული CVE‑ს. |

ორივე ტიპის შეცდომა მაპოქრი არქავს. შესაბამისის პასუხისმგებლურებმა საჭიროა დარწმუნება, რომ ყველა პასუხი შეესაბამება **უახლესი რისკის მდგომარეობის**ა და **მიმდინარე რეგულაციული მოთხოვნების**.

---

## 2. ადაპტირებული რისკის კონტექსტუალიზაციის ძირითადი სვეტები

ARC‑ის შემდგარია სამ საფუძველზე:

1. **ცოცხალი საფეხერის‑ინტელიგენციის ნაკადი** – CVE‑ის, ღირებულის ბულინეტების და ინდუსტრი‑სპეციფიკური საფეხერის-ნაკადების (მაგალითად ATT&CK, STIX/TAXII) განთავსება.
2. **დინამიკური ცოდნის გრაფი** – გრაფი, რომელიც იმკავშირებთ პოლისი-კლოზებს, ადეკვატურ გვიჩვენებს, და TI‑ის ერთეულებს (საკვრები, საფრთხის მსახიობები, თავდასხმის ტექნიკები) უშუალოდ ვერსიასთან დაკავშირებულ ურთიერთობას.
3. **გენერაციული კონტექსტული იმქსენი** – Retrieval‑Augmented Generation (RAG) მოდელი, რომელიც მოთხოვნისას უმეტესი გრაფ‑ნოდებს გადმოძის და ქმნის პასუხს, რომელიც მიმართავს რეალურ‑დროის საფეხერის‑ინტელიგენციის მონაცემებს.

ეს კომპონენტები მუშაობენ **დამაცერილ უკუკავშირით**: ახალი TI‑ის განახლება ავტომატურად პრეროდუქცირის გრაფის მოდერაციის შედეგად, რომელიც შემდეგ გავლენას ახდენს შემდეგ პასუხის გენერირებაზე.

---

## 3. მიმოქცევის არქიტექტურა

ქვემოთ ექარკაკების დეგრალი ცისისკვეთა, რომელიც ასახავს მონაცემების ნაკადს საფეხერის‑ინტელიგენციის მიღებიდან პასუხის მიწოდებაზე.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph "მისკის ინტელიგენციის ფენა"
        TI["\"ცოცხალი TI ნაკადი\""] -->|შემოქვე| Parser["\"ანალიზატორი & ნორმალიზატორი\""]
    end

    subgraph "დინამიკური გრაფი ფენა"
        Parser -->|მდიდრება| KG["\"დინამიკური KG\""]
        Policies["\"პოლიტიკის &მარჯვენა საცავი\""] -->|შეერთება| KG
    end

    subgraph "RAG იმქსენი"
        Query["\"კითხვა კითხვარის პრომპტის\""] -->|გამოხვება| Retriever["\"გრაფის გამაღება\""]
        Retriever -->|ტოპ‑K ნოდები| LLM["\"გენერაციული LLM\""]
        LLM -->|შექმნა პასუხის| Answer["\"კონტექსტული პასუხი\""]
    end

    Answer -->|გამოქვეყნება| Dashboard["\"შეთანხმების დაფა\""]
    Answer -->|აუდიტის ლოგი| Audit["\"საბრძანდლო აუდიტის ტრეილია\""]
```

### 3.1. საფეხერის‑ინტელიგენციის შემოტანა

* **წყაროები** – NVD, MITRE ATT&CK, პროვაიდერის სპეციფიკური განცხადებები, ქსნის‑ფული ნაკადები.
* **ანალიზატორი** – ჩვეულებრივი ცოდექსის ცხოველად იძე‑ნორმალიზაციას რამდენიმე **TI‑ონტოლოგია**: `ti:Vulnerability`, `ti:ThreatActor`.
* **შესვლის სიმრავლე** – მინიჭეთ **რისკის ქულა** CVSS‑ის, შემლაპარაკი მცდელობის, ბაჟის შესაბამისობის მიხედვით.

### 3.2. ცოდნის გრაფის გაზრდა

* ნოდები: **პოლისი‑კლოზები**, **დაადასტურებული არქივები**, **სისტემა**, **საკვდილი**, **თავდასხმების ტექნიკები**.
* წინა‑საპრული კავშირები: `covers`, `mitigates`, `impactedBy`.
* **ვერსია** – ყველა შეცვლა (პოლისი‑განახლება, ახალი ადეკვატურ, ახალი TI‑-ე ჩანაწერი) ქმნის ახალი გრაფ‑სნეპშოტს, რომელიც აუდიტირებისთვის დრო‑გადავლის მოთხოვნა.

### 3.3. Retrieval‑Augmented Generation

1. **აკრიფვა** – კითხვარის ველი გარდაქმნის ბუნებრივი‑ენული მოთხოვნად (მაგალითად “განმარტეთ, როგორ იცვა Windows‑სერვერებზეგან რანсомვერის შედარება”).
2. **გამოხვება** – გამაღებული ინსტრუმენტი განისაზღვრება **გრაფ‑სტრუქტურული მოთხოვნა**, რომელიც:
   * იპოვის პოლისი‑კლოზებს, რომლებიც `mitigate`‑ით ეხება შესაბამის `ti:ThreatTechnique`.
   * ირჩევენ უახლეს ადეკვატურ (მაგალითად, ენდ-პუნქტები) დაკავშირებული კვაკალებით.
3. **LLM** – იღებს გამაღებულ ნოდებს როგორც კონტექსტს, მიმართავს პრომპტსა და ქმნის პასუხს, რომელიც:
   * **ციტაციას** დადის კონკრეტული პოლისი‑კლოზა და ადეკვატურ ID‑ს.
   * **გარდა‑მოტანის** – მიმდინარე CVE‑ის ან საფეხერის‑ტექნიკას, CVSS‑ის ქულა.
4. **პოსტ‑პროცესორი** – ფორმატირებს პასუხს კითხვარის შაბლონს (markdown, PDF) და ივრცელებს **პირადულობის ფილტრებს** (მაგალითად, შიდა IP‑ების რედაქტირება).

---

## 4. ARC‑ის აგება Procurize-ში

Procurize უკვე გთავაზობთ ცენტრალურ საცავს, დავალებების დაგეგმვასა და ინტეგრაციის ბილიკებს. ARC‑ის ინტეგრაციისთვის:

| ბიჯი | ქმედება | ინსტრუმენტები / API‑ები |
|------|----------|--------------------------|
| 1 | **TI‑ნაკადების კავშირი** | გამოიყენეთ Procurize‑ის `Integration SDK` ჰუკების რეგისტრაციისთვის NVD‑სა და ATT&CK‑ის ნაკადებისთვის. |
| 2 | **გრაფ‑DB‑ის გაშვება** | განავითარეთ Neo4j (ან Amazon Neptune) როგორც მართული სამსახური; გაამყარეთ GraphQL‑ის ინტერფეისი Retriever‑ს. |
| 3 | **განახლების სამუშაოები** | შეამუშავეთ ღამის ჟურნალი, რომელიც შეასრულებს Parser‑ს, განაახლებს გრაფს და მონიშნება `last_updated`‑ით. |
| 4 | **RAG‑მოდელის კონტროლირება** | გამოიყენეთ OpenAI‑ის `gpt‑4o‑r` Retrieval‑Plugin, ან მოხსნათ LLaMA‑2 Open‑Source‑ით, მუშაობის LangChain‑ის საშუალებით. |
| 5 | **ინტეგრაცია კითხვარის UI‑ში** | დაამატეთ “AI‑პასუხის გენერირება” ღილაკი, რომელიც იწყებს RAG‑სამსახურს და აჩვენებს პრევიურს. |
| 6 | **აუდიტის ლოგირება** | შეიტანეთ გენერირებული პასუხები, გამაღებული ნოდები, TI‑სნეპშოტის ვერსია Procurize‑ის აუდიტ‑ლოგი (მაგალითად AWS QLDB)ში. |

---

## 5. უსაფრთხოების და შესაბამისობის ზემოქმედება

### 5.1. მონაცემის კონფიდენციალურობა

* **Zero‑Knowledge Retrieval** – LLM ვერ მიიღებს საერთო ადეკვატურ ფაილებს; მიიღება მხოლოდ შეზღუდული სათაურის (ჰეში, მეტა‑ინფორმაცია) შემუშავება.
* **აღმატებული ალგორითმული ფილტრები** – დადგენილი წესები აცილებს PII‑საა და შიდა IP‑ებს, სანამ პასუხი გადის მომხმარებელზე.

### 5.2. განმარტება

თითული პასუხის თანეულად იკვეთება **ტრეილობა**:
* **პოლისი‑კლოზა** – ID, ბოლო რევიზია.
* **ადეკვატურ** – ბმული შენახული არქივი, ვერსიის ჰეში.
* **TI‑კონტექსტი** – CVE ID, სევერობა, პუბლიკაციის თარიღი.

მომხმარებლებს შეუძლიათ დაწერონ თითოეულ ელემენტის მიხედვით და ნახონ დოკუმენტები—აგრძელდება “explainable AI” აუდიტორებისთვის.

### 5.3. ცვლილებების მართვა

გრამის ვერსიის მიხედვით, **ცვლილებების გავლენა** ღონისძიება ავტომატურია:
* ახალი პოლისი (მაგ. ახალი **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/54534.html)** კონტროლზე) იოცდება ყველა კითხვარის ველი, რასაც ცხადია აღნიშნული კლოზისგან.
* დაწერისას დაკრიფის **რिइ-გენერაციის ალერტი**, რელიც უზრუნველყოფს, რომ შესაბამისობის ბიბლეოთეკა არასოდეს იყოს მოძველებულია.

---

## 6. რეალურ‑დროის გავლენა – ROI‑ის სწრაფი მზრუნველობა

| მაკრატული | ტრადიციული პროცესი | ARC‑ის გავლენა |
|------------|----------------------|-----------------|
| საშუალო დრო თითოეული კითხვარის ველისთვის | 12 წუთ | 1.5 წუთ |
| ადამიანური შეცდომის პროცენტი (არასაკმარისი ადეკვატურ) | ≈8 % | <1 % |
| აუდიტ‑შეკითხვები (მოძრავი ადეკვატურ) | 4 წლიური | 0 |
| ახალი CVE‑ის დანერგვის დრო (მაგ. CVE‑2025‑9876) | 3‑5 დღე | <30 წამი |
| რეგულაციების (SOC 2, ISO 27001, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**, **[PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)**, HIPAA) მხარდაჭერა | SOC 2, ISO 27001 | SOC 2, ISO 27001, GDPR, PCI‑DSS, HIPAA (ვარდი) |

200 კითხვარის მოთხოვნის მქონე საშუალო SaaS‑მოცემად **400 საათი** მარტივად ადაპტირებულია, რაც **≈$120k** ინვენტარული ღირებულების შემცირებაში (საათი $300). დამატებით, მეტი ნამცხვრი სწრაფდება შეძენის ციკლი, რომელიც შეიძლება გაიზარდოს **5‑10 %** ARR‑ზე.

---

## 7. 30‑დღიური დანერგვის დაგეგმვა

| დღე | მიზანი |
|------|--------|
| 1‑5 | **დასკვნის სამუშაო** – გამოცინოთ კრიტიკული კითხვარის კატეგორიებია, არსებული პოლისი, სასურველი TI‑ნაკადები. |
| 6‑10 | **ინფორმაციის ინსტალაცია** – გამამზადეთ მართებული გრაფ‑DB, უსაფრთხოების TI‑ინტექციის პაიპლეინი (გამოყენეთ Procurize‑ის საიდუმლოებების მმართველი). |
| 11‑15 | **მონაცემის მოდელირება** – შექმენით `compliance:Control`‍‑ის ნოდები პოლისი, `compliance:Evidence`‑ის ნოდები, გაფორმეთ TI‑ის ერთეულები `ti:Vulnerability`. |
| 16‑20 | **RAG პროტოტიპის** – შევქმნათ მარტივი LangChain‑ის ცეკვა, რომელიც ითხოვს გრაფის ნოდებს და თანხის LLM‑ს. ტესტის 5 კითხვარის მაგალითზე. |
| 21‑25 | **UI‑ის ინტეგრაცია** – დაამატეთ “AI‑გენერაცია” ღილაკი Procurement‑ის კითხვარის რედაქტორზე, დაამატეთ ტრეკის პანელი. |
| 26‑30 | **პილოტის გამოქმედება & განახლება** – გაუშვით პილოტი რეალურ_vendor საბოლოო მოთხოვნებზე, მიიღეთ უკუკავშირი, დაიტენოთ Retrieval‑Scoring, ინტეგრირეთ აუდიტ‑ლოგი. |

პილოტის შემდეგ, გაფართოვეთ ARC‑ის მხარდაჭერილი კითხვარის სახეობებზე (SOC 2, ISO 27001, GDPR, PCI‑DSS) და დასაგრძელებლად KPI‑თსა გამოყოფა.

---

## 8. მომავალის გაფართოებები

* **ფედერირებული საფეხერის‑ინტელიგენცია** – შერევით შიდა SIEM‑ის ალერტებს გარე ნაკადებთან, დასამყარებლად “კომპანიის‑სპეციფიკური” რისკის კონტექსტი.
* **რინეფორსმენთა ლერკის შელევა** – არბიტრაჟის სისტემის დაქვერვება (reward) LLM‑ის გასაღებად პასუხებზე, რომლებიც მოხსენებით აუდიტორებმა მიიღეს დადებით შეფასება.
* **მლტ‑ენა მხარდაჭერა** – ინტეგრე Azure Cognitive Services ან სხვა ტრანსლაციის სერვისები ავტომატურად ადგილობრივ პასუხის ლოკალიზაციისთვის, თუმცა ადეკვატურ‑ინფორმაციის ინტეგრაცია დარჩება იგივე.
* **Zero‑Knowledge Proofs** – მითითეთ კრიპტოგრაფიული დამადასტურებელი დონეები, რომ პასუხი წარმოქმნა უახლეს ადეკვატურ‑დოკუმენტიდან, არ გამოვახსენოთ თვით თავით.

---

## 9. დასკვნა

ადაპტირებული რისკის კონტექსტუალიზაცია აუხსნის თავსებადობას **სტატიკური შესაბამისობის რეპოზიტორიის**ა და **განვითარებული საფეხრების‑ინტელიგენციის** შორის. რეალურ‑დროის საფეხერის‑ინტელიგენციის, დინამიკური ცოდნის გრაფის, კონტექსტუალური გენერაციული მოდელის შერევით, ორგანიზაციებმა შეძლებენ:

* **განთავსებული, განახლებული** კითხვარის პასუხის მიწოდება მასალაზე.
* **სრულად აუდიტირებული** ადეკვატურ‑ტრეკის ბუნება.
* **გაყიდვების ციკლების** სწრაფება და პროცედურათა გადატვირთვის შემცირება.

ARC‑ის დანერგვა შემდგომი შემსახურებით Procurize‑ში – როგორია ტრანსპორტილების მაღალი ROI‑ის მაღალი‑დავალება SaaS‑კომპანიებისთვის, რასაც მიზნებად მიამართება რეგულაციურ შემოწმებაზე, უსაფრთხოების გამჭვირვალეობისა და ეფექტურობის შესახებ. 

---

## იხილეთ აგრეთვე
- [AWS QLDB – უძლიერესი ლედგერი აუდიტისთვის](https://aws.amazon.com/qldb/)