
# ინტერაქტიული AI შესაბამისობის სენდბოქსი უსაფრთხოების კითხვარისთვის

> **TL;DR** – სენდბოქსი პლატფორმა ორგანიზაციებს აძლევს შესაძლებლობას, რომ რეალისტური კითხვარის სცენარებიც გენერიროს, AI მოდელებს ვარჯიში მისცეს და პასუხის ხარისხის შეფასება გააკეთონ, რაც უსაფრთხოების კითხვარის მექანიკური პრობლემები განმეორებად, მონაცემებზე հիմնირებულ პროცესად გარდაქმნის.

---

## რატომ არის სენდბოქსი მკაცრ სერია კითხვარის ავტომატიზაციაზე

უსაფრთხოების კითხვარები წარმოებულია “დაშვილის ღირებული დატანის” სახით SaaS პროვაიდერებისთვის. თუმცა, ბევრი გუნდი მაინც იყენებს ელ‑ცხრილებს, ელ‑ფოსტას და აროფორმალურ კოპირება‑დასტასპის პოლიტიკაზე. კი, თუ AI‑ის სილამაო არსებული, პასუხის ხარისხი დამოკიდებულია სამურველ ფაქტორებზე:

| დამალული ფაქტორი | ტიპიური შიშის პუნქტები | როგორ ასრულებს სენდბოქსი |
|-------------------|-----------------------|--------------------------|
| **მონაცემთა ხარისხი** | მოძველებული წესები ან ანგარიშის ნაკლები ცხრილები ვითარდება გაურკვეველი პასუხები. | სინთეზური წესების ვერსიონირება საშუალებას აძლევს AI‑ს გამოცემის ყოველ დოკუმენტის მდგომარეობაზე დატესტოს. |
| **კონტექსტუალური შეუსაბამობა** | AI‑მა შეიძლება წარმოშნოს ტექნიკური სწორია, მაგრამ კონტექსტუალური დასაწერი პასუხის სახე არაყმებელია. | სიმულირებული პროვაიდერის პროფილები მოდელს იყენებს ტონ, შუალედისა და რისკის შთაბეჭდილებებს. |
| **საპასუხოების ციკლი** | ხელით შემოწმება ძალიან ბერ მაგია; შეცდომები გახსოვდებიან მომავალ კითხვარებზე. | რეალური‑დროის შეფასება, ახსნის შესაძლებლობა და თამაშიფიცირებული ტრენინგი ციკლი მიმდევრებად ადრიანად დამხურობს. |

სენდბოქსი ამ ნაკლებებების დამუშავება აკეთებს **დაცული‑ციკლის სათამაშოდ**, სადაც ყველა ელემენტი – რეგულაციული ფიდები, მიმოხილვის კომენტარები და სხვ. – პროგრამირებადია და შეიძლება დაკონტროლოთ.

---

## სენდბოქსის ძირითადი არქიტექტურა

ქვემოთ წარმოდგენილია საერთო ფლოუ. დიაგრამა იყენებს **Mermaid** სინტაქსს, რომელიც Hugo‑ის ავტომატურად გადმუშავდება.

```mermaid
flowchart LR
    A["სინთეზური პროვაიდერის გენერატორი"] --> B["დინამიკური კითხვარის ძრავა"]
    B --> C["AI პასუხის გენერატორი"]
    C --> D["რეალური‑დროის შეფასების მოდული"]
    D --> E["გამოხატული უკუკავშირის داشბორდი"]
    E --> F["ცნობითი‑მქ graphs სინქრონიზაცია"]
    F --> B
    D --> G["წესის დრაფტის დიტექტორი"]
    G --> H["რეგულაციული ფიდის შემიღებლი"]
    H --> B
```

*ყველა ღერძის ლેબელი წყლორტული განყოფილება, რათა Mermaid‑ის მოთხოვნა დაკმაყოფილდეს.*

### 1. სინთეზური პროვაიდერის გენერატორი  
ქმნის რეალურ პროვაიდერის პერსონაჟებს (საყვარელი, ინდუსტრია, მონაცემთა რეზიდენცია, რისკის შთამბეჭდვით). ატრიბუტები შემთხვევით ჩამოყალიბებულია კონფიგურირებად განაწილებაზე, რაც წყალობას ფართო სცენარებზე.

### 2. დინამიკური კითხვარის ძრავა  
გ აგატავს უახლეს კითხვარის შაბლონებს (**[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**, ა.) და შედის პროვაიდერის‑სპეციფიკური ცვალებულები, ქმნის **უნიკალურ კითხვარის მაგალითს** ყოველი სამუშაოსათვის.

### 3. AI პასუხის გენერატორი  
შეიცავს ნებისმიერი LLM‑ს (OpenAI, Anthropic, ან საკუთარი მოდელი) **პრომტ‑ტემპლატინგით**, რომელიც მიწოდებს სინთეზურ პროვაიდერის კონტექსტს, კითხვარს და პოლიტიკის რეპოსტს.

### 4. რეალური‑დროის შეფასების მოდული  
ქვეპროვებიდან პასუხებს ასარგებლებს სამ ღერძზე:
* **შესაბამისობის სისწორე** – ლექსიკონი შესაბამისობაში პოლიტიკის გრაფიკასთან.
* **კონტექსტური თანასწორობა** – პროვაიდერის რისკის პროფაილთან შეჯამება.
* **ნარაციის თანმიმდევრულობა** – მრავალ‑შეკითხვის პასუხის თანამგზავრება.

### 5. გამოხატული უკუკავშირის داشბორდი  
აჩვენებს დარღვევის დონეს, აღნიშნავს მცდარი სასიერვლის ინფორმაციას და უბეჭრავს **რჩეულ სამყაროს შესწორებებს**. მომხმარებელს შეუძლია დაეუხება, უარი ილია ან ახალი გენერაცია მოითხოვა, რაც ქმნის მუდმივი გაუმჯობესების ციკლს.

### 6. ისტორი‑მქ graphs სინქრონიზაცია  
თითოეულ დასამოწმებელ პასუხში შეიკრიბება შესაბამისობის გრაფიკი, რაც უკავშირდება მტკიცებულებებს, წესის ქლოუსებსა და პროვაიდერის ატრიბუტებს.

### 7. წესის დრაფტის დიტექტორი & რეგულაციული ფიდის შემიღებლი  
მიმისცემა გარე არხებზე (მაგ. **[NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)**, ENISA, და **[DPAs](https://www.dpocentre.com/what-is-a-dpa-and-why-do-you-need-one/)**). ახალი რეგულაციის მოვლენა ტრიგერს **წესის ვერსიის შეცვლა**, თვითაც ავტომატურად გაუშვება გავლენიანი სენდბოქსის სცენარები.

---

## თქვენს პირველ სენდბოქსის ინსტანსის შექმნა

ქვემოთ წარმოდგენილია ნაბიჯ‑ნაწილის გეგმა. ბრძანებები Docker‑‑ზეა დაყრდნობილი; თუ გინდათ, შეგიძლიათ შეცვალოთ Kubernetes‑ის მანიფესტებით.

```bash
# 1. კლონიეთ სენდბოქსი რეპოზიტორია
git clone https://github.com/procurize/ai-compliance-sandbox.git
cd ai-compliance-sandbox

# 2. დაწყება ძირითად სერვისებზე (LLM API პროქსი, Graph DB, Evaluation Engine)
docker compose up -d

# 3. ლოგურიგმული წესების დატვირთვა (SOC2, ISO27001, GDPR)
./scripts/load-policies.sh policies/soc2.yaml policies/iso27001.yaml policies/gdpr.yaml

# 4. სინთეზურ პროვაიდერის გენერაცია (რეტეილ‑SaaS, EU‑მდებარეობა)
curl -X POST http://localhost:8080/api/vendor \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"industry":"Retail SaaS","region":"EU","risk_tier":"Medium"}' \
     -o vendor.json

# 5. კითხვარის ინსტანსის შექმნა ამისთვის პროვაიდერისთვის
curl -X POST http://localhost:8080/api/questionnaire \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @vendor.json \
     -o questionnaire.json

# 6. AI პასუხის გენერატორის გაშვება
curl -X POST http://localhost:8080/api/generate \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @questionnaire.json \
     -o answers.json

# 7. შეფასება და უკუკავშირის მიღება
curl -X POST http://localhost:8080/api/evaluate \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @answers.json \
     -o evaluation.json
```

როცა გახსენით `http://localhost:8080/dashboard`, დაიხედავთ **რეორრეალურ ჰీట్-მაპს** შესაბამისობის რისკის, **დარწმუნებულობის სლაიდერს** და **ახსნა‑პასუხის პანელს**, რომელიც ხაზგასმელს ზუსალება, რომელისი პოლიტიკი იწვევს ბალანსის შემცირებაზე.

---

## თამაშიფიცირებული ტრენინგი: სწავლა როგორც კონკურენცია

სენდბოქსის ყველაზე პოპულარული ფუნქცია არის **სამსახურის ლიდა​ბორდი**. გუნდებმა უნდებიან ქულები:

* **სიჩქარე** – კითხვარის სრულდამსრულება სტანდარტული დროის შუალედის ქვეშ.
* **სიზუსტე** – 90 %+ შესაბამისობის ქულა.
* **გაუმჯობესება** – დროზე‑დროზე დიფრენციის შემცირება.

ლიდა­ბორდი ხელს უშლის წარმოშობას, დაჭერილ კრიტერიუმებს დანაყავს (მაგ. “დაკარგული დასტური დაშიფვრის‑ულ‑გადმოცვის შესახებ”) და შემოგთავაზებს მიზნობრივი ტრენინგის მოდულებს.

---

## რეალური უპირატესობები: პრიორიტული მაკრნატული ციფრები ადაპტორებიდან

| მაკრნატული | სენდბოქის წინ | 90‑დღიანი სენდბოქის ამაღლველი |
|------------|----------------|------------------------------|
| საშუალო კითხვარის ტრანზიტის დრო | 7 დღე | 2 დღე |
| ჰანდმანის ში‑შეკრი (პირ‑საათი) | 18 საათი თითოეული კითხვარისთვის | 4 საათი თითოეული კითხვარისთვის |
| პასუხის სისწორე (პატმინისტის ქონა) | 78 % | 94 % |
| წესის დრაფტის აღმაჩენების ლათენცია | 2 კვირა | < 24 საათში |

სენდბოქსი არა მხოლოდ დრო‑საჭიროების შემცირებას აძლიერებს, არამედ ქმნის **ცოცხალი დასაქმებული დამზადებული პორფი** რომელიც იზრდება ორგანიზაციასთან ერთად.

---

## გაფართოების პლატფორმა: პლაგ‑‑ინ არქიტექტურა

პლატფორმა აშენებულია **მიკრო‑სერვისის “პლაგ‑‑ინ” მოდელზე**, რაც გაფართოების შესაძლებლობას აძლევს:

| პლაგ‑‑ინ | მაგალითის გამოყენება |
|----------|------------------------|
| **ხელით LLM ვრამერი** | შეცვალეთ მიმდინარე მოდელი დომენ‑სპეციფიკური ფაინ‑ტიუნებული LLM‑ით. |
| **რეგულაციური არხის კორექტორი** | EU‑DPA‑ის განახლება RSS‑ით, ავტომატურ მოდიფიკაციაზე კლოზის შესაბამისობაში. |
| **მტკიცებულებების გენერაცის ბოტი** | ინტეგრირება Document AI‑ს, PDF‑ისგან ავტომატურად შიფრაციის სერტიფიკატის გამომოყვანა. |
| **გარე მიმოხილვის API** | დაბალი‑დამარნეობის პასუხები გადაეწოდება ბოროტ აუდიტორებს, დამატებით სანდოობის დონით. |

დეველოპერები სვეძინება საკუთარ პლაგ‑‑ინებს “მარკეტპლეისში” სენდბოქსის შემდგომ, რაც შექმნის compliance‑ინჟინერის საზოგადოებას, რომელიც იყენებს გაგრძელებული კომპონენტებს.

---

## უსაფრთხოების და პრივატურობის განწყობა

თუმცა სენდბოქსი მუშაობს სინთეტიკმ მონაცემურ საშუალებით, პროდუქტის დეპლॉयმენტი ხშირად იწვევს რეალური წესის დოკუმენტები, ზოგჯერ კონფიდენციალური დასტური. ქვედაცაა პრივატურის მყისიერება:

1. **Zero‑Trust ქსელი** – ყველა სერვისი ურთიერთობა მტლსენით (mTLS); წვდომა OAuth 2.0‑ის სკოპებით ზედამხედველია.  
2. **მონაცემთა დაშიფვრა** – `AES‑256`‑ით დისკზე; ტრანსპორტში `TLS 1.3`.  
3. **აუდიტული ლოგები** – თითოეული გენერაცია და შეფასება არამოქმედი ჩანაწერში **Merkle‑tree**‑ის ლედჯერში, რაც აურია forens‑‑analysis‑‑‑.  
4. **პრივატურ‑გაფრთხილება** – რეალურ ಸಾಕადასტის შემწვარში აუცილებელია **დიფერენციალური პრივატურობა** ცოდნის‑გრაფიკზე, რომ არ გაუვლენა სენსიტივის ველები.

---

## მომავალის რუკა: სენდბოქსიდან Autonomous‑Compliance‑Engine‑ამდე

| კვარტალი | მიზანი |
|----------|--------|
| Q1 2026 | **ავტონომური პრომტ‑ოპტიმიზერი** – გაწმინდული ლერნინგის ციკლები ავტომატურად აუმჯობესებენ პრომტ‑ებს შეფასების ქულებზე დაყრდნობით. |
| Q2 2026 | **ჯგუფური ფედერაცია‑ლერნინგი** – მრავალ კომპანიის ანონიმურ მოდელური განახლება, რომელიც არა უკუწირის პროვაიდერის მონაცემებს. |
| Q3 2026 | **ცოცხალი რეგულაციული რადარი** – რეალურ დროში გაფანტული შეტყობინებები პირდაპირ სენდბოქსში, წესის რევიზიის ავტომატურად. |
| Q4 2026 | **CI/CD‑ის სრულყოფილი შეცვლის compliance‑ისამენგარედ** – სენდბოქსის გაშვების ინტეგრაცია GitOps‑ში; დადებითი კითხვარის ვერსია უნდა გადაიტანოს სენდბოქსის ტესტებზე, სანამ მთავარი ბილდზე შედის. |

ეს ყველა განახლება გარ­ანტირებს, რომ სენდბოქსი გადაგდება **თვენის‐სერნიზის სივრცეზე** ტრენირებად, AI‑ინტერპრეტირებული, მუდმივად ადაპტირებადი სისტემის.

---

## დღესვე დაჭერით

1. **ეწევით ღია‑წყაროს რეპოში** – <https://github.com/procurize/ai-compliance-sandbox>.  
2. **დაპლიკეთ ლოკალურ ინსტანს Docker‑Compose‑ით** (ნახეთ სწრაფი‑გაშვების სკრიპტ).  
3. **მიაქციეთ Security‑სა და Product‑ის გუნდებს “პირველი‑გრე” სამუშაო**.  
4. **გაკალხეთ** – პრომტ‑ის გადმოწერა, დასტავე მიმა‑მიმის ცხვება, თვალის დაირბანა ლიდა­ბორდზე.

უსაფრთხოების კითხვარის ბიოლოგიურად რთული პროცესი გაკეთებულია **ინტერაქტიული, მონაცემებზე‑მოტებული გამოცდა** – რომელიც Teams‑ებს აძლიერებს სწრაფ სრულყოფაზე, ზუსტი პასუხის მიწოდებით, და რეგულაციული მოდერნიზაციით წინაშე.

---