  

# AI‑განმდიდრული ქმედითი პერსონაჟის მოდელირება უსაფრთხოების კითხვარის ავტო‑პერსონალიზაციისთვის  

საობიექტურ სამყაროში SaaS‑უსაფრთხოების განვითარება, **უსაფრთხოების კითხვარები** გახდა აუცილებელი თითოეულ თანამშრომლობაში, შეწინება, ან ინტეგრაციისთვის. თუმცა, არსებობს ახალი განყოფილება: **ყოველი პასუხის პერსონალიზაცია გუნდის იმ عضوის უნიკალურ სტილს, გამოცდილობაში, და რისკის გულისხმიერებაში**, რომელიც პასუხზე პასუხისმგებელია.  

შესახებ **AI‑განმდიდრულ ქმედითი პერსონაჟის მოდელირებას** – მიდგომა, რომელიც აუკრავს ქმედითი სიგნალებს შიდა სამომხმარებლო ინსტრუმენტებიდან (Slack, Jira, Confluence, ელ‑ფოსტა და ა.შ.), ქმნის დინამიკური პერსონაჟებს, და იყენებს ამ პერსონაჟებს, რათა რეალურ დროში აუტომატურ կերպით პერსონალიზაციონას მიწოდონ კითხვარის პასუხებს. შედეგი – სისტემა, რომელიც არა მხოლოდ აჩქარებს რეაქციონს, არამედ **სანარჩუნებს ადამიანურ მხარდასაჭერობას**, რის გამოც შემოკიდებლებს პასუხები სვამენ ელემენტები როგორც დაწესებულების პოლიტიკას, ისე შესაბამისი პასუხისმგებლის გულშემატკივრობის ხმას.  

> *«ჩვენ ვერ დავიანიჭებთ ერთგან-თავსსამოქმედი პასუხს. მომხმარებლებს უნდა ნახონ ვინცებას, შიდა აუდიტორებს კი პასუხისმგებლობა უნდა აღმოჩნდეს. პერსონაჟ‑ნობილი AI იმ დაშვების წარმოადგენს.»* – Compliance‑ის უფროსი, SecureCo  

---  

## რატომ არის ქმედითი პერსონაჟები მნიშვნელოვანი კითხვარის ავტომატიზაციაში  

| ტრადიციული ავტომატიზაცია | პერსონაჟ‑განცნობითი ავტომატიზაცია |
|-------------------------|-----------------------------------|
| **ერთნაირი ტონი** – ყოველ პასუხს ერთი და იგივე ფორმაა, არარჩერაზე პასუხის შემომტანისგან. | **კონტექსტურიული ტონი** – პასუხები ასახავენ მინიჭებული უპასუხარაის კომუნიკაციის სტილს. |
| **სტატიკური მანქანა** – კითხვრები ეროვნული წესებით განისაზღვრება (მაგ. “ყველა [SOC‑2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) საკითხი გადადის უსაფრთხოების გუნდში”). | **დინამიკური მანქანა** – AI აღისუსტებს კომპეტენციას, უერთხმიერ ქმედებებსა და ღირებულებებს, რათა სწრაფად დანიშნოს საუკეთესო პასუხისმგებელის. |
| **შეზღუდული აუდიტირება** – აუდიტის ჩანაწერები გვუზ წარმოდგენენ “განაწილებული სისტემით”. | **დიდებული გამომშორება** – ყოველ პასუხს აქვთ პერსონაჟის ID, უნდებლურება‑მეტრიკა, და “ვინ-რა-გა” ხელმოწერი. |
| **მაღალი ფალს‑პოზიტივი რისკი** – არასწორი კომპეტენციის მიმოცვლები იწვევს უნდა სწორ ან დაზიანებულ პასუხებს. | **დაპატარავებული რისკი** – AI ასოცირებს კითხვარის ქსემის პერსონაჟის კომპეტენციას, რის გამოც პასუხის სანდოთი ზრდის. |

ძირითადი ღირებულება — **ნდობა** — ორივე შიდა (აკრძალვა, იურიდიული, უსაფრთხოების) და გარე (მომხმარებლები, აუდიტორები). როდესაც პასუხი აშკარაა საქართველოს პერსონაჟზე, ორგანიზაცია ეწვევს ანგარიშდებულებასა და ღრმა ანგარიშის.  

---  

## პერსონაჟ‑გაფრთხილი ძენის ბირთვი  

### 1. ქმედითი მონაცემების შემოტანა  
განტავსდება ანონიმიზებული ინტერაქციის მონაცემები:  

* მესიჯინგის პლატფორმები (Slack, Teams)  
* ბილაკის ტრაკერები (Jira, GitHub Issues)  
* დოკუმენტაციის რედაქტორები (Confluence, Notion)  
* კოდის რევიერის ინსტრუმენტები (GitHub PR comments)  

მონაცემები **დაიფერონდება დისკზე**, გარდაქმნა მსუბუქი ინტერაქციის ვექტორებად (სიმხადი, სენტიმენტი, თემის ემბედინგები) და იქმნება პრივატიზაციის ფუნქციაცის შხრენში.  

### 2. პერსონაჟის შექმნის მოდული  
გამოიყენება **ჰიბრიდული კლასტერიზაცია + ღრმა ემბედინგი** მიდგომა:  

```mermaid
graph LR
    A[ინტერაქციის ვექტორები] --> B[განმარტება (UMAP)]
    B --> C[კლასტერიზაცია (HDBSCAN)]
    C --> D[პერსონაჟის პროფილის]
    D --> E[უნდებლურება‑მეტრიკები]
```  

* **UMAP** - ცოტა‑მოთხოვდით მაღალი‑დიმენციური ვექტორები, ხოლო სემანტიკური ბიოლოგია ირჩევს.  
* **HDBSCAN** - ივსის ბუნებრივი ჯგუფები, ადგილობრივად მსგავს ქმედებებსა.  
* შედეგები **პერსონაჟის პროფილებში** შეიცავს:  
  * სასურველი ტონი (ფორმალურად, დეკონფორმალურად)  
  * დომაინული ექსპერტის ტაგები (ქლაუდ‑უსაფრთხოება, მონაცემების პრივატული, DevOps)  
  * ხელმისაწვდომობის ჰეათმაპები (სამუშაო საათები, პასუხის ლატენცია)  

### 3. რეალურ‑დროის კითხვარის ანალიზატორი  
რეკული კითხვარი მოვიდა, სისტემა იპარებას:  

* **კითხვის ტაქსონომია** (მაგ. [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), SOC‑2, GDPR, და.გ.)  
* **მნიშვნელოვანი ელემენტები** (ენკრიპცია, წვდომის კონტროლ, იყონ გადაწყება)  
* **სენთიმენტი & უღულესი** ნიშნები  

**ტრანსფორმერ‑მოდული** იცის როგორ კითხვარის კონტექსტში აკეთებს იმის‑ამპლიტუდის ემბედინგს, რაც შემდეგ შედის პერსონაჟის‑ექსპერტის ვექტორებთან კოსინუსის სრმათით.  

### 4. ადაპტიული პასუხის გენერატორი  
პასუხის გენერაციის ცხრილი შედგება:  

1. **პორმტ‑ბილ્ડერი** –აც წარმოადგენს პერსონაჟის ატრიბუტებს (ტონი, ექსპერტისი) LLM‑ის პრომტში.  
2. **LLM ბირთვი** – Retrieval‑Augmented Generation (RAG) მოდელი, რომელიც იღებს ორგანიზაციის პოლიტიკის რეპოზიტორიდან, წინათ პასუხებიდან, და ბოლოდან სტანდარტებისგან.  
3. **პოსტ‑პროესსორ** – თვლება კომპლიუსის ცოტა, მიმაგრებს **პერსონაჟის ტეგს** გადამოწმებული ჰეშ‑ით.  

მაგალითი პრომტ (გამარტივებული):  

```
You are a compliance specialist with a conversational tone and deep knowledge of ISO 27001 Annex A. Answer the following security questionnaire item using the company's current policies. Cite relevant policy IDs.
```  

### 5. აუდიტული ლეჯერის პროვენციები  
ყველა გენერირებული პასუხი იწერება **ამოუმტოვებელ ლეჯერში** (მაგ. ბლოკჩეინ‑ზე დაფუძნებული აუდიტ‑ლოგ), რომელიც შეიცავს:  

* დროის შტამპი  
* პერსონაჟის ID  
* LLM‑ის ვერსიის ჰეში  
* უნდებლურება‑მეტრიკა  
* ციფრულ-ხელმოწერით პასუხისმგებელის ხელმძღვანელის  

ეს ლეჯერი აკმაყოფილებს **SOX**, **[SOC‑2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, და **[GDPR](https://gdpr.eu/)** აუდიტ‑მომსახურეობას, რომელიც მოითხოვს ტრაცირობას.  

---  

## End‑to‑End მუშაობის მაგალითი  

```mermaid
sequenceDiagram
    participant User as Security Team
    participant Q as Questionnaire Engine
    participant A as AI Persona Engine
    participant L as Ledger
    User->>Q: Upload new vendor questionnaire
    Q->>A: Parse questions, request persona match
    A->>A: Compute expertise similarity
    A-->>Q: Return top‑3 personas per question
    Q->>User: Show suggested owners
    User->>Q: Confirm assignment
    Q->>A: Generate answer with selected persona
    A->>A: Retrieve policies, run RAG
    A-->>Q: Return personalized answer + persona tag
    Q->>L: Record answer to immutable ledger
    L-->>Q: Confirmation
    Q-->>User: Deliver final response package
```  

პრაქტიკალურად, **უსაფრთხოების გუნდს** არ იქნა საჭირო ცეროტა მასტერი, როდესაც უნდებლურება‑მეტრიკა გადადის ძვირადეულზე (მაგ. 85 %). სხვათუ, სისტემა თვითონ სრულდება პასუხის ფორმირებისას, რაც განსაკუთრებით