
# კონტექსტუალური მტკიცებულეობის რეკომენდაციის ძრავა ავტომატურ უსაფრთხოების კითხვარებისთვის

**TL;DR** – კონტექსტზე-მიჰარებული მტკიცებულეობის რეკომენდაციის ძრავა (CERE) აერთიანებს დიდი ენის მოდელებს (LLM‑ებს) მუდმივად განახლებულ ცოდნის გრაფიკთან, რათა აუდიტორებსა და უსაფრთხოების გუნдам აჩვენოთ საჭირო მტკიცებულებაძღრომითვე. შედეგად, მანუცილ ძიება 60‑80 % იცქმება, პასუხების აკურთხება მაღალი ხარისხის სრულყოფას მისცემს, ხოლო წესის მოთხოვნის პროცესი მასშტაბირდება თანამედროვე SaaS‑განვითარების სიჩქეთით.

---  

## 1. რატომ არის რეკომენდაციის ძრავა დაკარგული ბმული

უსაფრთხოების კითხვარები, [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) მზადებადობის შემოწმებები, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) აუდიტები და_vendor risk assessments_ ყველა გაზიარებს ერთრადსა კი: **მrotzka ცხოველთა მგვარილი**. გუნდები ჩვეულებრივ იცავენ ფართოდ გაფანტულ რეპოზიტორიას პოლიტიკებს, აუდიტის რეპორტებს, კონფიგურაციის სურათებს და მესამე მხარის ადრეთებებს. როდესაც კითხვარი მოდის, შესაბამისი ანალიტიკს უნდა:

1. **განტვალოთ კითხვა** ( ხშირად ბუნებრივი ენის ფორმით, ზოგჯერ ინდუსტრიული სპეციალიზებული ცხრებით).  
2. **ველი კონტროლის დომენზე** (მაგ., “Access Management”, “Data Retention”).  
3. **ძიება რეპოზიტორია** დოკუმენტი, რომელიც შესაბამისია კონტროლსაც.  
4. **კოპირება‑ჩასმა ან გადამწერადობა** პასუხის, თანხმობისთვით შენიშვნით.

თეთრი საძიებო ინსტრუმენტებითაც სხვა, მანვრის ციკლი შეიძლება consume several hours per questionnaire, especially when evidence is scattered across multiple cloud accounts, ticketing systems, and legacy file shares. The error‑prone nature of this process fuels compliance fatigue and can lead to missed deadlines or inaccurate answers—both costly for a fast‑growing SaaS business.

Enter **CERE**: an engine that automatically surfaces the most relevant evidence item(s) *as soon as the question is entered*, driven by a blend of semantic understanding (LLMs) and relational reasoning (knowledge graph traversal).

---  

## 2. ძირითადი არქიტექტურული სვეტები

CERE built on three tightly coupled layers:

| ფენა | პასუხისმგებლობა | მნიშვნელოვანი ტექნოლოგიები |
|------|------------------|----------------------------|
| **Semantic Intent Layer** | ტრანსფორმირებულია საწყისი კითხვარის ტექსტი სტრუქტურული ინტენციის (კონტროლის ოჯახი, რისკის დონე, მოთხოვნილი არფაქტის ტიპი). | Prompt‑engineered LLM (e.g., Claude‑3, GPT‑4o) + Retrieval‑Augmented Generation (RAG) |
| **Dynamic Knowledge Graph (DKG)** | ინახება ობიექტები (დოკუმენტები, კონტროლები, აქტივები) და მათი ურთიერთობები, მუდმივად განახლებულია სინქრონიზაციის სისტემებიდან. | Neo4j/JanusGraph, GraphQL API, Change‑Data‑Capture (CDC) pipelines |
| **Recommendation Engine** | ახორციელებს ინტენციის‑დირექციით გრაფიკული მოთხოვნის, ანალიზე ქანდაკება, და აბრუნებს მოკლევნურ, confidence‑scored რეკომენდაციას. | Graph Neural Network (GNN) for relevance scoring, reinforcement‑learning loop for feedback incorporation |

Below is a Mermaid diagram that visualizes the data flow.

```mermaid
flowchart LR
    A["User submits questionnaire question"]
    B["LLM parses intent\n(Control, Risk, ArtifactType)"]
    C["DKG lookup based on intent"]
    D["GNN relevance scoring"]
    E["Top‑K evidence items"]
    F["UI presents recommendation\nwith confidence"]
    G["User feedback (accept/reject)"]
    H["RL loop updates GNN weights"]
    A --> B --> C --> D --> E --> F
    F --> G --> H --> D
```

*All node labels are wrapped in double quotes as required.*

---  

## 3. ტექსტიდან ინტენციამდე: Prompt‑Engineered LLM

The first step is to *understand* the question. A carefully crafted prompt extracts three signals:

1. **Control Identifier** – e.g., “ISO 27001 A.9.2.3 – Password Management”.  
2. **Evidence Category** – e.g., “Policy Document”, “Configuration Export”, “Audit Log”.  
3. **Risk Context** – “High‑Risk, External Access”.

A sample prompt (kept terse for security) looks like:

```
You are a compliance analyst. Return a JSON object with the fields:
{
  "control": "<standard ID and title>",
  "evidence_type": "<policy|config|log|report>",
  "risk_tier": "<low|medium|high>"
}
Question: {question}
```

The LLM’s output is validated against a schema, then fed into the DKG query builder.

---  

## 4. დინამიკური ცოდნის გრაფიკი (DKG)

### 4.1 ელემენტის მოდელი

| ელემენტები | ატრიბუტები | ურთიერთობები |
|------------|------------|---------------|
| **Document** | `doc_id`, `title`, `type`, `source_system`, `last_modified` | `PROVIDES` → `Control` |
| **Control** | `standard_id`, `title`, `domain` | `REQUIRES` → `Evidence_Type` |
| **Asset** | `asset_id`, `cloud_provider`, `environment` | `HOSTS` → `Document` |
| **User** | `user_id`, `role` | `INTERACTS_WITH` → `Document` |

### 4.2 რეალურ‑დროის სინქრონება

Procurize integrates with SaaS tools such as GitHub, Confluence, ServiceNow, and cloud provider APIs. A CDC‑based micro‑service watches for CRUD events and updates the graph in sub‑second latency, preserving **auditability** (each edge carries a `source_event_id`).

---  

## 5. გრაფიკული გადამწვარი რეკომენდაციის გზა

1. **Anchor Node Selection** – The intent’s `control` becomes the starting node.  
2. **Path Expansion** – A breadth‑first search (BFS) explores `PROVIDES` edges limited to the `evidence_type` returned by the LLM.  
3. **Feature Extraction** – For each candidate document, a vector is built from:
   - Textual similarity (embedding from the same LLM).
   - Temporal freshness (`last_modified` age).
   - Usage frequency (how often the doc was referenced in past questionnaires).  
4. **Relevance Scoring** – A GNN aggregates node and edge features, producing a score `s ∈ [0,1]`.  
5. **Ranking & Confidence** – The top‑K documents are ordered by `s`; the engine also outputs the confidence percentile (e.g., “85 % confident this policy satisfies the request”).

---  

## 6. ადამიანი‑თვალზე‑ციკლი უკუკავშირი

No recommendation is perfect out of the gate. CERE captures the *accept/reject* decision and any free‑text feedback. This data fuels a reinforcement‑learning (RL) loop that periodically fine‑tunes the GNN’s policy network, aligning the model with the organization’s subjective relevance preferences.

The RL pipeline runs nightly:

```mermaid
stateDiagram-v2
    [*] --> CollectFeedback
    CollectFeedback --> UpdateRewards
    UpdateRewards --> TrainGNN
    TrainGNN --> DeployModel
    DeployModel --> [*]
```

---  

## 7. ინტეგრაცია Procurize‑ით

Procurize already offers a **Unified Questionnaire Hub** where users can assign tasks, comment, and attach evidence. CERE plugs in as a **smart field widget**:

- When the analyst clicks *“Add Evidence”*, the widget triggers the LLM‑DKG pipeline.
- Recommended documents appear as clickable cards, each with a **“Insert citation”** button that auto‑generates the markdown reference formatted for the questionnaire.
- For multi‑tenant environments, the engine respects **tenant‑level data partitions**—each customer’s graph is isolated, guaranteeing confidentiality while still enabling cross‑tenant learning in a privacy‑preserving manner (via federated averaging of GNN weights).

---  

## 8. შეხედული სარგებელი

| მაჩვენებელი | ბაზის ხაზ (ম্যানუალური) | CERE‑ით |
|--------------|--------------------------|----------|
| **საშუალო მტკიცებულების ძიების დრო** | 15 min per question | 2‑3 min |
| **უპასუხის მკაცრი სისწორე (audit pass rate)** | 87 % | 95 % |
| **გუნდის დასამახსოვრება (NPS)** | 32 | 68 |
| **შესაბამისობის ბეკლოგის შემცირება** | 4 weeks | 1 week |

A pilot with a mid‑size fintech (≈200 employees) reported a **72 % cut** in questionnaire turnaround time and a **30 % drop** in revision cycles after the first month.

---  

## 9. სიძლიერეები & გამჭოლებები

| ტრაილე | გამოსავლინება |
|--------|--------------|
| **Cold‑start for new controls** – No historical evidence references. | Seed the graph with standard policy templates, then use transfer learning from similar controls. |
| **Data privacy across tenants** – Risk of leakage when sharing model updates. | Adopt **Federated Learning**: each tenant trains locally, only model weight deltas are aggregated. |
| **LLM hallucinations** – Mis‑identified control IDs. | Validate LLM output against a **canonical control registry** (ISO, SOC, NIST) before graph query. |
| **Graph drift** – Stale relationships after cloud migrations. | CDC pipelines with **eventual consistency** guarantees and periodic graph health checks. |

---  

## 10. მომავალის რუკა

1. **Multimodal Evidence Retrieval** – Incorporate screenshots, configuration diagrams, and video walkthroughs using vision‑enabled LLMs.  
2. **Predictive Regulation Radar** – Fuse real‑time regulatory feeds (e.g., GDPR amendments) to proactively enrich the DKG with upcoming control changes.  
3. **Explainable AI Dashboard** – Visualize why a document received its confidence score (path trace, feature contribution).  
4. **Self‑Healing Graph** – Auto‑detect orphaned nodes and reconcile them via AI‑driven entity resolution.

---  

## 11. დასკვნა

**კონტექსტუალური მტკიცებულეობის რეკომდენდაციის ძრავა** გარდაქმნის უსაფრთხოების კითხვარები პასუხის გჭირდელობას დათვალებული, სწრაფი გამოცდილებად. დიდი ენის მოდელების შენიშვნები (LLM) მნიშვნელოვანი გრაფიკული სერვისის (DKG) და GNN‑ის შეფასების შრეებით, CERE იძლევა საჭირო მტკიცებულებას მაშინ, როდესაც გჭირდებათ, იზრდება სიჩქეა, სუსტი, სამართლებრივი გამოყოფა. SaaS‑ორგანიზაციებმა მასზე მასშტაბირადი, აუდიტის‑მზადყოფინო ფუნქცია არა-საწყვეტენ, არამედ უღიობენ, როგორც პირველი მოთხოვნა ღრმად ოქროყვა.