
# დინამიკური ცოდნის გრაფის განახლება რეალურ‑დროის უსაფრთხოების კითხვარის სიზუსტისათვის

SaaS‑ადაშორისი პროდუქტების გაყიდვისას კომპანიებს მუდმივი წნება ელახება უსაფრთხოების კითხვშირებს, მიმღების ქმარის შეფასებებსა და თავსებადობის აუდიტებს პასუხის გაცემა. ძველი‑მონაცემების პრობლემა — როდესაც ცოდნის ბაზა არამზადაა რეგულაციასთან, რომელიც უკვე განახლებულია — იძლევა ივნისის სამუშაო შუშის ხვალით და იწვევს ნდობის დაკარგვას. **Procurize** ამ გამოწვევას დატოვა, შექმნილს **დინამიკური ცოდნის გრაფის განახლევის პროკისი (DG‑Refresh)**, რომელიც მუდმივად იღებს რეჟიმის ცვლილებებს, შიდა პოლიტიკას, დოკუმენტირებაზე რამდენიმე ხელშეწყობას, შემდეგ კი ამ ცვლილებებს გადამზავნის ერთიან თავსებადობის გრაფს.

ამ ღრმა‑გასცემში გამოვყოთ:

* რატომ არის სტატიკური ცოდნის გრაფის მოხმარება რისკ factor 2025 წლის.
* DG‑Refresh-ის AI‑მიხისული არქიტექტურა.
* როგორ მუშაობენ რეალურ‑დროის რეგულაციათა მონიტორინგი, სემანტიკური ბმულები და მტკიცებულებების ვერსიულობა ერთად.
* დამოკიდებული პრაკტიკული შედეგები უსაფრთხოების, თავსებადობისა და პროდუქტის გუნდისთვის.
* ნაბიჯ‑ნაბიჯ გისახლება ორგანიზაციებისთვის, რომელთაგან სურს დინამიკური გრაფის განახლება.

## სტატიკური თავსებადობის გრაფების პრობლემა

ტრადიციული თავსებადობის პლატფორმები ინახავენ კითხვარის პასუხებს როგორც ცალკეული ცხრილები, რომლებიც დაკავშირებულია რამდენიმე პოლიტიკური დოკუმენტისგან. როდესაც ახალი ვერსია გამოჩნდება, მაგალითად, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) ან რაიმე შტატის დონეზე privacy კანონი, გუნდები ხელსაყრელია ხელით:

1. **გამოცხადებული კონტროლების იდენტიფიცირება** — ხშირად რამდენიმე კვირის შემდეგ.
2. **პოლიტიკების განახლება** — კოპირებული‑პასტით, სიამაყის შეცდომის რისკის ქვეშ.
3. **კითხვარის პასუხის გადაგრაინია** — ყოველ პასუხს შეიძლება უკავშირდებოდეს მოძველებული საქმის დავალება.

ლატენციასთან სამი ძირითადი რისკია:

* ** რეგულაციური არაკომპლიციას** — პასუხები აღარ აყენია იურიდიული ბაზისზე.
* **მტკიცებულებების არანგრძლივი** — აუდიტის ტრავმა აღნიშნავს გადმოცემულ არტიფაქტებს.
* **გარიგების შეჭედვა** — კლიენტი ითხოვს თავსებადობის დამადასტურებლად, იღებს მოძველებულ მონაცემებს და უშერებს კონტრაქტებს.

სტატიკური გრაფს ვერ შეძლებს სწრაფად ადაპტაციას, განსაკუთრებით როდესაც რეგულატორები გადადის ყოველწლიურ გამოშვებზე **უწყვეტი გამოცემა** (მაგალითად, [GDPR](https://gdpr.eu/)‑ს მსგავსი “დინამიკური მითითებები”).

## AI‑მიხისული გადაწყვეტა: DG‑Refresh-ის მიმოხილვა

DG‑Refresh მუშაობისავე ეკოლოგიურ სისტემას **ცოცხალი სემანტიკური გრაფი** ითქმება, სადაც:

* **ნოდები** წარმოდგენენ რეგულაციებს, შიდა პოლიტიკებს, კონტროლებს, მწყობა არტიფაქტებს და კითხვარის ელემენტები.
* **უჟკერდი** აკავშირდნენ ურთიერთიკებებს: *“covers”*, *“implements”*, *“evidenced‑by”*, *“version‑of”*.
* **მეტამონაცემები** აკრიფავენ დროის ნიშნებს, წარმოშობის ჰეშებს და ნდობის ქულებს.

ინჟინერი გააკეთებს მარობით სამ AI‑მიხისული პაიპლაინებს:

| პაიპლაინ | ძირითად AI ტექნიკა | შედეგი |
|----------|-------------------|--------|
| **რეგულაციათა მონიტორინგი** | Large‑language‑model (LLM) შეჯამება + ნეიმ‑ენტიტის ამოხსნა | სტრუქტურირებული ცვლილების ობიექტები (მაგ. ახალი პუნქტი, წაშლილი პუნქტი). |
| **სემანტიკური ბმული** | Graph neural networks (GNN) + ontology alignment | ახალი ან განახლებული უჯრები, რომლებიც დაკავშირება რეგულაციული ცვლილებებს მითითებული პოლიტიკური დონეებისგან. |
| **მტკიცებულებების ვერსიული** | Diff‑aware transformer + digital signatures | ახალი მტკიცებულებების არტიფაქტები, ანიმაბრელი წარმოშობის ჩანაწერებით. |

ერთად, ეს პაიპლაინები უზრუნველყოფენ გრაფს **ყოველშივე ახალი**, და ნებისმიერი downstream სისტემა — როგორც Procurize-ის კითხვარის შემტანი — იღებს პასუხებს პირდაპირ მიმდინარე გრაფის მდგომარეობიდან.

### Mermaid დიაგრამა განახლების ციკლის

```mermaid
graph TD
    A["რეგულაციული წყარო (RSS / API)"] -->|LLM ექსტრაქცია| B["ცვლილებების ობიექტები"]
    B -->|GNN ბმული| C["გრაფის განახლების ინტიჯნე"]
    C -->|ვერსიული ჩაწერა| D["თავსებადობის ცოდნის გრაფი"]
    D -->|მოთხოვნა| E["კითხვარის შემტანი"]
    E -->|პასუხის გენერაცია| F["მომაწერი კითხვის ფორმა"]
    D -->|აუდიტის ტრასის| G["ინამაბრიული ლედგერი"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*ყველა ნოდი ლેબელი დართულია დუბლიკატში, როგორც მოთხოვნილია.*

## როგორ მუშაობდება DG‑Refresh დეტალურად

### 1. რეგულაციული მონიტორინგის უწყვეტობა

რეგულატორებმა ახლა იზიდავენ **მანქანაკვეთილი შეცვლების ლოგებს** (მაგ JSON‑LD, OpenAPI). DG‑Refresh არის შეცვლის ფიდებზე შემოსული, შემდეგ:

* **ტექსტის კრაკეტირება** სლაიდინგ‑ვინდოული ტოკენიზატორით.
* **LLM‑ის პრომპტინგი** შაბლონში, რომელიც აიღებს პუნქტის იდენტიფიკატორებს, ეფექტურ თარიღებს და გავლენიან შეჯამებებს.
* **ამოწმება** მიღებული ერთეულებით წეს‑ბაზირებული მატჩერი (მაგრ‑რეგექსით “§ 3.1.4”).

შედეგია **ცვლილების ობიექტი**, მაგალითად:

```json
{
  "source": "ISO27001",
  "section": "A.12.1.3",
  "revision": "2025‑02",
  "description": "Add requirement for encrypted backups stored off‑site.",
  "effective_date": "2025‑04‑01"
}
```

### 2. სემანტიკური ბმული & გრაფის გამომუშავება

განახლებული ცვლილების ობიექტის შემდგომ, **Graph Update Engine** მომხმარებელზე GNN‑ის მუშაობას:

* **ჩასვებთან** თითოეულ ნოდს მაღალი‑განზომილებების ვექტორზე.
* **გამოთვლა აღიარება** ახალი რეგულაციის პუნქტისა და არსებულ პოლიტიკის კონტროლებს შორის.
* **ავტომატურად შექმნა** ან **თავის‑შესანიშნაობის** უჯრები, როგორიცაა `covers`, `requires`, `conflicts‑with`.

ადამოქმედება განტესტული UI‑ის საშუალებით შეიძლება, როდესაც ჩანს შემოთავაზებული უჯრები, თუმცა არადა სისტემა იყენებს ნდობის ქულებს (0‑1) რომ დასკვნიდან ავტომატურად დავეთანხმოთ (მაგ > 0.95).

### 3. მტკიცებულებების ვერსიული & ანამაბრიული წარმოშობა

მნიშვნელოვანი ნაწილი თავსებულობასა არის **მტკიცებულება** — ლოგ‑ექსტრაქტები, კონფიგურაციის სურათები, ადასტურებები. DG‑Refresh დატოვებს **არქივის რეპოზიტორებების** (Git, S3, Vault) ახალი ვერსიებს:

* იყენებს **diff‑aware transformer** მნიშვნელოვნად შესანიშნავი ცვლილებების (მაგ. ახალი კონფიგურაციის ხაზის, რომელიც აკმაყოფილებს ახლად დავამატებულ პუნქტს) განსაზღვრისათვის.
* წარმოშობს **კრიპტოგრაფიული ჰეში** ახალი არტიფაქტის.
* ინახავს არტიფაქტის მეტამონაცემებს **ინამაბრიული ლედგერი**‑ში (მარტივი ბლოკ‑სტილი) რომელიც უკავშირდება გრაფის ნოდე.

ასევე ასრულებს **ერთ-ერთი წყარო‑ნამდვილი** დოკუმენტაციის მიზნის: “პასუხი X მიიღება პოლიტიკ Y‑დან, რომელიც დაკავშირებულია რეგულაცი Z‑თან, აგრძელებული მტკიცებულება H ვერსია 3 ჰეში …”.

## გუნდისთვის სარგებელი

| დაინტერესებული მხარე | პირდაპირი სარგებელი |
|----------------------|----------------------|
| **უსაფრთხოების ინჟინრები** | არ არის ხელით კონტროლის გადაღება; მიღების რეგულაციის გავლენა იდგება იმედოვანყოფით. |
| **ქირა & თანხმობა** | აუდიტის წარმოშობის ჯაჭვი უზრუნველყოფს მტკიცებულებების უცვლელად. |
| **პროდუქტის მენეჯერებს** | სწრაფი შეთანხმება – პასუხები გენერირებულია წამებში, არა დღეებში. |
| **დეველოპერებთან** | API‑პირველი გრაფი აძლევს ინტეგრაციას CI/CD პაიპლაინებში, რათა კონტროლის შემოწმება მოხდეს ონლაინ. |

### რაოდენობრივი გავლენა (კონქრეტული მაგალითი)

საშუალო SaaS კომპანია შეყვანა DG‑Refresh 2025 წლის Q1-ში:

* **დროის გადახედვა** კითხვარის პასუხისგან **7 დღიდან 4 საათამდე** ჩამოშლა (≈ 98 % შემცირება).
* **აუდიტის გადახედვებში** უკავშირდება უვარგისი პოლიტიკური საკითხის გარეშე შეუძლებელია 3 თანდარჩენილი აუდიტის პერიოდში.
* **დეველოპერების დროის დაზოგვა** – **320 საათი** ყოველწელში (≈ 8 კვირა), რაც შეიძლება გადადის ფუნქციაზე.

## გისახლება: ნაბიჯ‑ნაბიჯ გიდი

შემდეგია პრაგმატული რუკა ორგანიზაციებისთვის, რომლებსაც სურთ გრძელ დროდან დინამიკური გრაფის განახლების პაიპლೈನ್.

### ნაბიჯი 1: მონაცემთა შემოტანა

```goat
# Pseudocode for Regulatory Feed Collector
while True:
    feed = fetch_api("https://regulatory.example.com/changes")
    for item in feed:
        store_raw(item, bucket="raw-regulatory")
    sleep(3600)  # poll hourly
```

*აირჩიეთ event‑driven პლატფორმა (AWS EventBridge, GCP Pub/Sub) downstream პროცედურათის ტრიგერის გასაკეთებლად.*

### ნაბიჯი 2: LLM‑ის ექსტრაქციის სერვისი

* გამოიყენეთ ჰოსტირებული LLM (OpenAI, Anthropic) სტრუქტურირებული პრომპტების შაბლონში.
* შეფუთეთ მოთხოვნა **serverless function**‑ში, რომელიც მისაწვდომია JSON ცვლილებების ობიექტებში.
* გრძელვადა დოკუმენტებში **document store** (MongoDB, DynamoDB).

### ნაბიჯი 3: გრაფის განახლების ინტიჯენ

* აირჩიეთ გრაფის ბაზა — Neo4j, TigerGraph, Amazon Neptune.
* ჩაიტვირთეთ არსებული თანაბარი ontology (მაგ. NIST CSF, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)).
* დაიშვას GNN PyTorch Geometric ან DGL‑ით:

```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv

class ComplianceGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, hidden):
        super().__init__()
        self.conv1 = GCNConv(in_channels, hidden)
        self.conv2 = GCNConv(hidden, hidden)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = self.conv1(x, edge_index).relu()
        return self.conv2(x, edge_index)
```

*გაშავითინება ინფერთის ახალი ცვლილებების ობიექტებზე, წარმოშობა similarity‑შეფასება, შემდეგ დაწერეთ უჯრები Cypher‑ის ან Gremlin‑ის მეშვეობით.*

### ნაბიჯი 4: მტკიცებულებების ვერსიული

* დააყენეთ **Git hook** ან **S3 event** ახალი არტიფაქტის ვერსიის აღდგენისთვის.
* გაუშვით **diff‑model** (მოცემული `text-diff-transformer`) კლასიფიცირეთ ცვლილება matter‑თ.
* დაწერეთ არტიფაქტის მეტამონაცემები და ჰეში **ინამაბრიული ლედგერი**‑ში (Hyperledger Besu, მცირე gas‑ხარჯით).

### ნაბიჯი 5: API‑ის გამოტანა კითხვის შემტანისთვის

შექმენით **GraphQL endpoint**, რომელიც ირთავს:

* **Question → Covered Policy → Regulation → Evidence** ჯაჭვი.
* **Confidence score** AI‑შეთავისუფლებული პასუხისათვის.

ეკვიზის მაგალითი:

```graphql
query GetAnswer($questionId: ID!) {
  questionnaireItem(id: $questionId) {
    id
    text
    answer {
      generatedText
      sourcePolicy { name version }
      latestEvidence { url hash }
      confidence
    }
  }
}
```

### ნაბიჯი 6: მართვა & Human‑In‑The‑Loop (HITL)

* განსაზღვრეთ **დამტკიცება დონის** (მაგ. auto‑approve edge თუ confidence > 0.97).
* დაწერეთ **review dashboard**, სადაც თანამხედველი გუნდები შეიძლება უერთად ან უარყოფას AI‑შემოთავაზებულ ბმულებზე.
* ჟურნალი ყოველ გადაწყვეტილებაზე ინახება ლედგერში აუდიტის გამჭვირვალობასთვის.

## მომავალის მიმართულებები

1. **ფედერაციული გრაფის განახლება** – რამდენიმე ორგანიზაცია იყენებს საერთო რეგულაციული ქვეგრაფს,აკაცის პროპორციული პოლიტიკები დარჩენილენ.
2. **Zero‑Knowledge Proofs** – დადასტურება, რომ პასუხი აკმაყოფილებს რეგულაციას, არტიფაქტის გროვის პირთა გარეშე.
3. **Self‑Healing Controls** – როდესაც მტკიცებულება კომპრომისშია, გრაფი ავტომატურად დროზე მიმართავს მოთამაშეები და შესწავლას შემოგთავაზოთ.

## დასკვნა

**დინამიკური ცოდნის გრაფის განახლების პროკისი** გარდაქმნის თავსებადობას რეაქტიული, ხელსაწყო‑ხელით სამუშაოს რეალურ‑მოხმარებლის სერვისად. რეგულაციუ‑ცვალებების მუდმივი მონიტორინგის, სემანტიკური ბმულების ალაგირებით შიდა კონტროლებზე, მტკიცებულებების ვერსიული რეგისტრაციით, კომპანიებს აკეთებს:

* **რეალურ‑დროის სიზუსტის** კითხვარის პასუხების.
* **აუდიტის, უკანა‑მსახურის** უცვლელი წარმოშობა, რომელიც აკმაყოფილება აუდიტორების მოთხოვნებს.
* **სიჩქარის**, რომელიც აჩქარია გაყიდვების ციკლები და იწერება რისკის შემცირებაზე.

Procurize‑ის DG‑Refresh აჩვენებს, რომ თავსებადობის આગામી ფენაა არა უბრალოდ AI‑განმოტვრალი ტექსტი — **ცოცხალი, თვითგანახლება მქონე ცოდნის გრაფი**, რომელიც სრულყოფილად იცავს ყველა თავსებადობის ეკოსისტემას რეალურ‑დროის ზომით.