
# AI‑დამოწერილი სავადინეობის დიგნოზის ანალიზატორი უსაფრთხოების კითხვარის განახლებებისთვის

სამსახორში დღესდღეობით მარცვალები ორგანიზაციებს შემდგარი არიან დუეცის უსაფრთხოების და კონფიდენციალურობის პოლიტიკებით—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) და მუდმივად ზრდადობით ინდუსტრირ‑სპეციფიკ ტანჯვით. ყოველჯერ, როდესაც პოლიტიკა განახლდება, უსაფრთხოების გუნდისა უნდა **ხელახლააისაკვიროს თითოეულ კითხვარს შევსებული კითხვარი**, რომ დავარწმუნოთ, ახალი კონტროლური ტექსტი სრულდება კომპლაიანსის მოთხოვნაზე. ტრადიციულად, პროცესი იქნება ხელით, შეცდომით და რამდენიმე კვირის შრომით.

ეს არტიკული განყოფილება ახსნის **ახალ AI‑დამოწერილ კომპარატიული პოლიტიკის გავლენის ანალიზატორს (CPIA)**, რომელიც ავტომატურად:

1. **აღმიჩნევს პოლიტიკის ვერსიის ცვლილებებს** მრავალსა შორის.  
2. **აკავშირებს შეცვლულ პუნქტებს კითხვარის ელემენტებთან** ცოდნის‑გრაფის‑განმეორებლუსებული სემანტიკური მჭედლის საშუალებით.  
3. **გამოთვლილ ღირებულება‑მოთვალებული გავლენის ქულაზე** თითოეული გავლენით პასუხისთვის.  
4. **ეძევს ინ­terაქტიული ვიზუალიზაცია**, რომ შეუძლია შესაბამისმა თანამშრომლებმა ერთ მონაკვეთშიებ‑გან‑პოლიტიკის დადის რეალურ დროში.

მისამართებით გადავხედავთ საფუძველიან არქიტექტურას, გენერაციული‑AI‑ტექნიკებს, პრაქტიკულ ინტიგრაციის მოდელს და მასშტაბურ ეფექტურობას, რომელიც შემოსვლა მიიღეს ადრეული შემომტანებით.

---

## რატომ ირკოლება ტრაბილური პოლიტიკის ცვლილებების მართვა

| კრონისტული საკითხი | კონვენციული მიდგომა | AI‑გამოყენებული ალტერნატივა |
|-------------------|--------------------|------------------------------|
| **ლატენცია** | ხელით diff → email → ხელით თავიდან პასუხის შედგენა | ვჩინდებული diff აღმოჩენა ვერსიის‑კონტროლის ჰუქებით |
| **კპრავსის გამოტოვება** | ადამიანური მიმოხილვა იყენებს მაგისტრალურ შიგა‑ფრემერვორკის ბმული | ცოდნის‑გრაფის‑განმეორებლუსებული სემანტიკური ბმულები იხდება არასაცნობიერებული დამოკიდებულებები |
| **მასშტაბირებადობა** | ხაზოვანი დასასრული ყველა პოლიტიკის ცვლილებისათვის | პარალელური დამუშავება არასაკმარისობის პოლიტიკის ვერსიებთან |
| **აუდიტირებადობა** | ად‑ჰოკ ელ‑ტაბელები, პროვინენსიის გარეშე | უცვლელი ცვალების ლედჟერი კრიპტოგრაფიული ქრიფის სიმლებით |

დაკარგული ცვლილებების კომბინირებული ღირებულება შეიძლება დიდი იყოს: დაკარგული შეთანხმებები, აუდიტის ნიშნები და რეგულატორის ჯარიმები. დაიმსახურებული, ავტომატიზებული გავლენის ანალიზატორი ხელს უწყობს **უწყვეტი კომპლაიანსის** გარანტიას.

---

## კომპარატიული პოლიტიკური გავლენის ანალიზატის ბირთვა

ქვემოთ აქვს მაღალი დონეზე Mermaid დიაგრამა, რომელიც აჩვენებს მონაცემთა ნაკადის. ყველა გვალის სახელი არის ჩასმული ბრჯინებით, როგორც მოთხოვნებულია.

```mermaid
graph TD
    "Policy Repo" --> "Version Diff Engine"
    "Version Diff Engine" --> "Clause Change Detector"
    "Clause Change Detector" --> "Semantic KG Matcher"
    "Semantic KG Matcher" --> "Impact Scoring Service"
    "Impact Scoring Service" --> "Confidence Ledger"
    "Confidence Ledger" --> "Visualization Dashboard"
    "Questionnaire Store" --> "Semantic KG Matcher"
    "Questionnaire Store" --> "Visualization Dashboard"
```

### 1. პოლიტიკის რეპოზიტორია & ვერსიის Diff Engine

* **Git‑Ops‑მოქმედებული პოლიტიკის შენახვა** – თითოეული ფრემვერები ვერსია ცხოვრობს ცალკეულ ბრანჩზე.  
* **Diff‑ინჟინი** ბეჭდება **სტრუქტურული diff** (დამატება, წაშლა, შეცვლა) პუნქტის დონეზე, შენარჩუნելով მეტა‑დატა, როგორიცაა პუნქტის ID‑ები და მითითებები.

### 2. Clause Change Detector

* იყენებს **LLM‑მოქმედებული diff‑შესახებ შეჯამება** (მაგ. ფინ‑ტუნებული GPT‑4o მოდელი) რომ გარდაქმნის დაკონტურებული diff‑ები **ადამიანისთვის მკვეთრი შეცვლის కథებით** (მაგ: “პასუხის მცდელობა ქათარისგან ეცემის AES‑128‑დან AES‑256‑ზე”).

### 3. Semantic Knowledge‑Graph Matcher

* **ჰეტეროგენურ გრაფის** თბილისში პოლიტიკური პუნქტები, კითხვარის ელემენტები, კონტროლის ბმული.  
* კვანძები: `"PolicyClause"`, `"QuestionItem"`, `"ControlReference"`; კიდეები წარმოადგენენ **“covers”**, **“references”**, **“excludes”** ურთიერთობებს.  
* **Graph Neural Networks (GNNs)** გამოთვლენ ჩანაწერის ქორისტაცებს, რაც იძლევა ძრავის გამოცხადება **მუღელებად დამოკიდებულებებს** (მაგ: მონაცემის შენარჩუნების პუნქტის ცვლილება შეფიქრობს “ჟურნალი შენარჩუნების” კითხვარის ელემენტზე).

### 4. Impact Scoring Service

* თითოეული გავლენით კითხვარის პასუხისათვის, სერვისი ქმნის **Impact Score (0‑100)**:
  * **Base similarity** (KG Matcher‑დან) × **Change magnitude** (Diff Summarizer‑დან) × **Policy criticality weight** (ფრემვერით კონფიგურირებული).  
* ქოლი აისახება **Bayesian confidence model**‑ში, რომელიც ითვალისწინებს არხის დათანხმებით, ბეჭდება **Confidence‑Adjusted Impact (CAI)**.

### 5. Immutable Confidence Ledger

* every impact computation is logged to an **append‑only Merkle tree** stored on a blockchain‑compatible ledger.  
* კრიპტოგრაფიული პრუთები აუდიტორებს მიანიჭებს, რომ გავლენის ანალიზი მოხდა **თვალთვალის გარეშე**.

### 6. Visualization Dashboard

* **reactive UI** შექმნილია D3.js + Tailwind‑ით, რომელიც აჩვენებს:
  * **Heatmap** გავლენით კითხვარის განყოფილებების.  
  * **Drill‑down view** პუნქტის ცვლილებებისა და შექმნილი ისტორიების.  
  * **Exportable compliance report** (PDF, JSON, ან SARIF ფორმატში) აუდიტის დასამეცნებლად.

---

## გენერაციული AI‑ტექნიკები სცენასთან

| ტექნიკა | როლით CPIA‑ში | მაგალითი პრმპტ |
|----------|---------------|-------------------|
| **Fine‑tuned LLM for Diff Summarization** | გარდაქმნის raw‑git‑diff‑ებს მოკლე ცვლილებების აღწერად. | *“Summarize the following policy diff and highlight compliance impact:”* |
| **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** | იწვევს KG‑დან ყველაზე შესაბამისი მასალის მიღება, მის შემდეგ ქრუტინება გავლენით ახსნის. | *“Given clause 4.3 and previous mapping to question Q12, explain the effect of the new wording.”* |
| **Prompt‑Engineered Confidence Calibration** | ქმნის შანსის განაწილებას თითოეული გავლენით ქულისთვის, რაც ახდება Bayesian მოდელს. | *“Assign a confidence level (0‑1) to the mapping between clause X and questionnaire Y.”* |
| **Zero‑Knowledge Proof Integration** | იძლევა კრიპტოგრაფიული დამადასტურებას, რომ LLM‑ის გართულება ღირებულდებულია original‑diff‑ისგან, შიგთავსის გამჟღავნება არდება. | *“Prove that the generated summary is derived from the official policy diff.”* |

Deterministic graph reasoning თანა‑probabilistic generative AI‑ის კომბინაციით, ანალურია **expl****ainability**‑ის და **flexibility**‑ის მოთხოვნებით რეგულირებული გარემოებისათვის.

---

## პრაქტიკული Blueprint შემოთავაზება პროფესიონალთათვის

### Step 1 – Knowledge Graph‑ის bootstrap‑ი

```bash
# Clone policy repo
git clone https://github.com/yourorg/compliance-policies.git /data/policies

# Run graph ingestion script (Python + Neo4j)
python ingest_policies.py --repo /data/policies --graph bolt://localhost:7687
```

### Step 2 – Diff & Summarization Service‑ის დანიშნვა

```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: policy-diff
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: policy-diff
  template:
    metadata:
      labels:
        app: policy-diff
    spec:
      containers:
      - name: diff
        image: ghcr.io/yourorg/policy-diff:latest
        env:
        - name: LLM_ENDPOINT
          value: https://api.openai.com/v1/chat/completions
        resources:
          limits:
            cpu: "2"
            memory: "4Gi"
```

### Step 3 – Impact Scoring Service‑ის კონფიგურაცია

```json
{
  "weights": {
    "criticality": 1.5,
    "similarity": 1.0,
    "changeMagnitude": 1.2
  },
  "confidenceThreshold": 0.75
}
```

### Step 4 – Dashboard‑ის დაკავშირება

Add the dashboard as a **frontend service** behind your corporate SSO. Use the `/api/impact` endpoint to fetch CAI values.

```js
fetch('/api/impact?policyId=ISO27001-v3')
  .then(r => r.json())
  .then(data => renderHeatmap(data));
```

### Step 5 – Auditable Reporting‑ის ავტომატიზაცია

```bash
# Generate SARIF report for the latest diff
python generate_report.py --policy-id ISO27001-v3 --format sarif > report.sarif
# Upload to Azure DevOps for compliance pipeline
az devops run --pipeline compliance-audit --artifact report.sarif
```

---

## რეალური შედეგები

| მაჩვენებელი | Before CPIA | After CPIA (12 months) |
|--------------|------------|------------------------|
| **საშუალო დრო კითხვრის ხელახლა – პასუხის გასაგზავნად** | 4.3 დღე | 0.6 დღე |
| **დაკარგული გავლენით ინციდენტები** | 7 თვეში | 0 |
| **Auditor confidence score** | 78 % | 96 % |
| **Deal velocity improvement** | – | +22 % (უსაფრთხოების სწრაფი მიღება) |

ერთი ეროტიკ SaaS პროვაიდერი ანგარიშია **70 % შემცირება vendor risk review cycles**‑ში, რაც პირდაპირ ადგენს შესრულების ციკლის შეხსენებით და მეტი კომერციული გარიგებების დონეზე.

---

## საუკეთესო პრაქტიკები & უსაფრთხოების შეხედულებები

1. **ყველა პოლისი ვერსიოკონტოლში** – პროგნოზის დოკუმენტები სათვალით როგორც კოდი; განახორციელეთ pull‑request‑ის მიმოხილვა, რომ Diff‑Engine‑ი მიიღოს