
# გენერაციული AI‑ით თავის‑გამოთამშვენობა compliance‑ის ცოდნის ბაზა

კომპანია, რომელიც სავსით პროგრამული უზრუნველყოფის სერვისებს დიდი ენტერპრიზებზე მიწოდებს, იზიარებს საბოლოო უსაფრთხოების კითხვარულებს, compliance‑ის აუდიტებს და vendor‑ის შეფასებებს. ტრადიციული მიდგომა — ქათმისა და-პასთ‑ის მანუალური ქოპირება, სატაბლოთი თვალყურის დევნება, შემთხვევითი ელ‑ფოსტის ნაკადები — მოგთავაზება სამ კრიტიკულ პრობლემას:

| პრობლემა | გავლენა |
|---|---|
| **მოძველებული მტკიცდება** | პასუხები სისტემა მითითებული ბიძღებით უვარგისია როგორც კონტროლები იცვლებიან. |
| **ცნობითი სილოზები** | გუნდებს შეუძლიათ თავიდან აცილება მუშაობა, და მათ ვერ იღებენ მიმოხილვას სხვა გუნდებიდან. |
| **აუდიტის რისკი** | შეუთვლა ან მოძველებული პასუხები იწვევს compliance‑ის გაურკვევლობას. |

Procurize‑ის ახალი **Self Healing Compliance Knowledge Base (SH‑CKB)** (თავის‑გამოთამშვენოვანი compliance‑ის ცოდნის ბაზა) გადაჭრები­რათ ეს საკითხები, როგორც compliance‑ის რეპოზიტორიის ცოცხალი ორგანოთქმება. იგი გაუზრდილდება **გენერაციული AI**, **რეალურ‑დროის ვალიდაციის ძრავით** და **დინამიკულ ცოდნის გრაფით**, მასისტური ეფექტით ავტომატურად იძიებს დრიფტს, განახლებთ მტკიცებულებებს, და პროპაგანდირებს განახლება ყველა კითხვარზე.

---

## 1. ძირითი კონცეფციები

### 1.1 გენერაციული AI როგორც მტკიცებულებების კომპოზიტორი  

დიდი ენობრივი მოდელები (LLM‑ები), რომლებიც ტრენირებულია თქვენი ორგანიზაციის პოლიტიკულ დოკუმენტებზე, აუდიტის ლოგებზე და ტექნიკური არქივებზე, შეძლებენ **მიუღლების ზუსტად პასუხის კომპოზიციას** მოთხოვნის მიხედვით. მოდელის შეცდომის შერჩევის გათვალისწინებით, რომელიც შედის სტრუქტურირებულ პრომპტში:

* კონტროლის მიმართვა (მაგალითად, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.12.4.1)  
* მიმდინარე მტკიცებულებების არქივები (მაგალითად, Terraform‑ის state‑ი, CloudTrail‑ის ლოგები)  
* სასურველი ტონი (მოკლე, გარშეკუთვნება‑ნაწერი)  

მოდელი იუწყება დრაფტური პასუხის, რომელიც მზადაა მიმოხილვისთვის.

### 1.2 რეალურ‑დროის ვალიდაციის ფენა  

ქურთული‑ნაყანი და ML‑გაზიარებული ვალიდატორები მუდმივად შესამოწმებლად:

* **არქივის تازობა** – დროის მოხსენება, ვერსიის ნომერი, ჰეშ‑ჩეკის ცეკვა.  
* **რეგულატორული შესაბამისობა** – ახალი რეგულაციების ვერსიების მიბმა არსებული კონტროლებზე.  
* **სემანტიკური თანმიმდევრულობა** – ჟგუფი‑ქმედიასთან მიმართებით დამთხვევის შეფასება გენერირებული ტექსტის წყაროში.  

როცა ვალიდატორი ლაკონებს შეუსაბამობას, ცოდნის გრაფი მონიშნავს უვარგის ძროვნას **“მოძველებულ”** და ახდენს რეგენერაციას.

### 1.3 დინამიკური ცოდნის გრაფი  

ყველა პოლიტიკები, კონტროლები, მტკიცებულების ფაილები და კითხვარის ელემენტები გადაკეთებულია **კვანხვებად** ორიენტირებულ გრაფში. წიბოებს ითვალისწინებთ როგორც *“მტკიცებულება”*, *“გამოყოფილია”* ან *“განახლება საჭირო”*. გრაფის მიზნები:

* **განრიგის ანალიზი** – გამოვიყენოთ, რომელ კითხვარის პასუხებს ეხება შეცვლილი პოლიტიკური.  
* **ვერსიის ისტორია** – თითოეული კვანძი აქვს დროით თითქვე‑თავისი ხაზოვნე, რაც აუდიტის ტრაკს იზიარებს.  
* **კითხვა‑ფედერაცია** – ქვემოთ მდებარე ინსტრუმენტები (CI/CD‑პაიპლაინები, ტრეკინგ‑სისტემები) იღებენ ბოლო compliance‑ის ხედი GraphQL‑ით.  

---

## 2. არქიტექტურული ბლუპპრინტი

ქვემოთ გვინდა მაღალი‑დონის Mermaid‑დიაგრამა, რომელიც აჩვენებს SH‑CKB‑ის მონაცემთა ნაკადის.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph "შეტანის ფენა"
        A["პოლიტიკის რეპოზიტორია"]
        B["მტკიცებულებების საცავი"]
        C["რეგულაციული მასალა"]
    end

    subgraph "დამუშავების ბირთვი"
        D["ცოდნის გრაფის ძრავა"]
        E["გენერაციული AI‑ს სერვისი"]
        F["ვალიდაციის ძრავა"]
    end

    subgraph "გამოტანის ფენა"
        G["კითხვარის ბილდერი"]
        H["აუდიტის ტრაკის ექსპორტი"]
        I["დეპანელი & გაფრთხილება"]
    end

    A --> D
    B --> D
    C --> D
    D --> E
    D --> F
    E --> G
    F --> G
    G --> I
    G --> H
```

*კვანძულები ბეჭდავს ორს კვოტებში, როგორც საჭიროა; escaping‑ის აუცილებლობა არ აღინიშნა.*

### 2.1 მონაცემთა შეყვანა  

1. **პოლიტიკის რეპოზიტორია** შესაძლოა იყოს Git, Confluence, ან სპეციალური policy‑as‑code საცავი.  
2. **მტკიცებულებების საცავი** აბსურს არქივები CI/CD‑ისგან, SIEM‑ისგან, ან ღრუბლული აუდიტის ლოგებიდან.  
3. **რეგულაციული მასალა** იმპორტირებულია განახლება პროდუქტორებიდან, როგორიცაა [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), ISO, და [GDPR](https://gdpr.eu/) სიები.

### 2.2 ცოდნის გრაფის ძრავა  

- **ერთეული‑ექსტრაქცია** გადაყვანა PDF‑ებიდან (უცნობი დოკუმენტები) გრაფის კვანძებად Document AI‑ის საშუალებით.  
- **ლინკის ალგორითმები** (სემანტიკური თანმდევრობა + წესის‑ფილტრები) ქმნის ურთიერთობებს.  
- **ვერსიის შტამპები** ინახება კვანძის ატრიბუტებში.

### 2.3 გენერაციული AI‑ს სერვისი  

- იმუშავებს უსაფრთხოების ცილინტერში (მაგ. Azure Confidential Compute).  
- იყენებს **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**: გრაფი უზრუნველყოფს კონტექსტის ნაწარმს, LLM ქმნის პასუხს.  
- შიშის ბილდერი **ციტაცია‑ID‑ები**, რომლებიც უკავშირდება წყაროს კვანძებს.

### 2.4 ვალიდაციის ძრავა  

- **საქმაო ძრავა** ცეკავს timestamp‑ის (now - artifact.timestamp < TTL).  
- **ML‑კლასიფიკატორი** იუზებს სემანტიკური დრიფტის (embedding distance > threshold).  
- **ფარდობითი ბური**: არასწორი პასუხები გასწორება LLM‑ის რეფორზს‑ლერნინგის ბილაინში.

### 2.5 გამოტანის ფენა  

- **კითხვარის ბილდერი** ქმნის პასუხებს vendor‑ის სპეციფიკაციებში (PDF, JSON, Google Forms).  
- **აუდიტის ტრაკის ექსპორტი** ქმნის ულხმურ ლეჯერს (მაგალითად, on‑chain hash) აუდიტორებისთვის.  
- **დეპანელი & გაფრთხილება** აჩვენებს ჯანმრთელობის მაკიარებს: % მოძველებული კვანძი, რეგენერაციის ლატენცია, რისკის სკორები.

---

## 3. თავის‑გამოთამშვენოვანი ციკლი მოქმედებაში

### ნაბიჯ‑ნაკლები ციკლი

| ფაზა | ტრიალი | მოქმედება | შედეგი |
|---|---|---|---|
| **ნხვდა** | ახალი ვერსია [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) გამოპატარება | რეგულაციული მასალა იწერს განახლება → ვალიდაციის ძრავა აღნიშნავს დამოკიდებულ კონტროლებს “მოძველებულ” | კვანძი დასინიშნება როგორც მოძველებული. |
| **ანალიზი** | მოძველებული კვანძი იდენტიფიცირდება | ცოდნის გრაფი გამოირიცხავს ქვედა დამოკიდებულებებს (კითხვარის პასუხები, მარცხი‑ფაილები). | ეფექტის სია შემუშავებულია. |
| **რეგენერაცია** | დამოკიდებულება მზადია | გენერაციული AI სერვისი იღებს განახლებული კონტექსტი, ქმნის ახალი პასუხის დრაფტით ციტაციით. | განახლებული პასუხი მზადია მიმოხილვისთვის. |
| **ვალიდაცია** | დრაფტი იქცა | ვალიდაციის ძრავა აკლებიდან تازობა & თანმიმდევრულობა რეგენერირებულ პასუხზე. | გატარება → კვანძი “ჯანდაღრობითი”. |
| **გამოქვია** | ვალიდაცია დამტკიცებული | კითხვარის ბილდერი არავს იყენებს vendor‑ის პორტალს; დეპანელი იაფიცირებს ლატენციას. | აუდიტირადი, განახლებული პასუხი გაგზავნილია. |

ციკლი განმეორდება ავტომატურად, რჩება compliance‑ის საცავი **თვით‑რემონტის სისტემის** სახით, რომელიც არ იწვევს მოძველებული მტკიცებულებები აუდიტის პროცესში.

---

## 4. სერველური / იურიდიული გუნდებისთვის უპირატესობები

1. **დამანაკრებული დრო** – პასუხის გენერაცია დღეებიდან წუთებში.  
2. **ჟანდის სიზუსტე** – რეალურ‑დროის ვალიდაცია იუფრინება ადამიანური შეცდომები.  
3. **აუდიტ‑მოწოდებული ტრაკ** – ყველა რეგენერაციის მოქმედება აღნიშნულია კრიპტოგრაული ჰეშებით, აღწევს SOC 2‑სა და ISO 27001‑ის მჭიდროდ.  
4. **მასშტაბური თანამშრომლობა** – მრავალ გუნდისა მონაწილეობა არქივში გადამუშავების გარეშე, გრაფი ავტომატურად ლოგიკულად ეკლავს კონფლიქტებს.  
5. **მომავალ‑დაკავშირება** – მუდმივად რეგულაციული მასალა იწვევს ბაზი სტანდარტებთან (მაგ. [EU AI Act Compliance](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai), privacy‑by‑design‑ის მოთხოვნები).

---

## 5. კომპანიებისთვის რეალიზაციის ბლუკპრინტი

### 5.1 პრესპრესები  

| მოთხოვნა | რეკომენდირებული ინსტრუმენტი |
|---|---|
| პოლიტიკ‑as‑Code საცავი | GitHub Enterprise, Azure DevOps |
| უსაფრთხოების არვივი | HashiCorp Vault, AWS S3+SSE |
| რეგულირებული LLM | Azure OpenAI “GPT‑4o” Confidential Compute‑ით |
| გრაფის ბაზა | Neo4j Enterprise, Amazon Neptune |
| CI/CD‑ინტეგრაცია | GitHub Actions, GitLab CI |
| მონიტორინგი | Prometheus+Grafana, Elastic APM |

### 5.2 ფაზირებული გამყენა  

| ფაზა | მიზანი | მთავარი ქმედებები |
|---|---|---|
| **პილოტი** | ბირთვიანი გრაფი + AI‑პაიპლაინის გადამოწმება | ერთი კონტროლის ნაკრები (მაგ. SOC 2 CC3.1) შემატება, ორი vendor‑ის კითხვარზე პასუხი. |
| **მასშტაბირება** | ყველა სტანდარტის დათვალიერება | ISO 27001, [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) კვანძი დაემატება. ღრუბლული არქივები (Terraform, CloudTrail) იმპორტირება. |
| **ავტომატიზაცია** | სრულყოფილი თვით‑გამოთამშვენება | რეგულაციული მასალა, ღამით გენდერირებული ვალიდაციის დავალებები. |
| **გაუგრძელება** | აუდიტ‑სააცოცხლებული სხურვა | როლ‑ბაზირებული ხელმისაწვდომობა, at‑rest encryption, ულხმურ აუდიტ‑ლოგები. |

### 5.3 ქმედითი მაჩვენებლები  

- **საშუალოთ პასუხის დრო (MTTA)** – მიზანი < 5 წთ.  
- **მოძველებული კვანძი შეერთება** – მიზანი < 2 % ყოველ ღამეს.  
- **რეგულაციური შენიშვნების დასაკვრათობა** – აქტიური სტანდარტის % > 95 %.  
- **აუდიტის აღმოჩენები** – მტკიცებულება‑თან დაკავშირებული აღმოჩენების შემცირება ≥ 80 %.

---

## 6. რეალური მკვლევარი (Procurize ბეტა)

**კომპანია:** FinTech SaaS, რომელიც აკეთებს პროფესიული ბანკებზე  
**პრობლემა:** 150+ უსაფრთხოების კითხვარი კვარტალში, 30 % SLA‑ის ხელახალი შუალედი მოხშდება მოწესრიგული პოლიტიკური ცნობებით.  
**გადაწყვეტა:** SH‑CKB‑ის დანერგვა Azure Confidential Compute‑ზე, Terraform‑ის state‑ის და Azure Policy‑ის ინტეგრაცია.  
**შედეგი:**  

* MTTA‑ის შემცირება **3 დღიდან → 4 წუთში**.  
* მოძველებული მტკიცებულება **12 % → 0,5 %** ერთ თვის შემდეგ.  
* აუდიტის გუნდის წყობა **0 შეთანხმება** მტკიცებულება‑თან დაკავშირებული გასაზრდილ SOC 2 აუდიტში.  

ამ შემთხვევა აჩვენებს, რომ საკუთარი‑გამოთამშვენოვანი ცოდნის ბაზა არაა ფანტასტიკური იდეა, არამედ დღევანდელი კონკურენტული უძლიერებელი.

---

## 7. რისკები & შემცველი სტრატეგია

| რისკი | შემცველი മാര്­ge |
|---|---|
| **მოდელის ჰალუცინაციები** – AI‑მა შეიძლება გადაიტანს ფანტაზიის მყოფის. | კონსტურაცია *მხატვრულ‑სცენუარიდან*; ყველა ციტაცია უნდა დაემატოს გრაფის node‑ის checksum‑ით. |
| **მონაცემთა გაჟახება** – სენსიტივი არქივები შეიძლება გამოვიდეს LLM‑ში. | LLM‑ის გაშვება Confidential Compute‑ში, Zero‑Knowledge Proof‑ის გამოყენებით არვივის გადამოწმება. |
| **გრაფის შეუთავსებლობა** – არასწორი ურთიერთობები სავარაუდოდ საგანგებო შეცდომებით. | რეგულარული გრაფის ჯანმრთელობის შემოწმება, ავტომატური anomalie‑detect‑ის დანერგვა წიბოების შექმნისას. |
| **რეგულაციული მასალის დაყიმება** – განახლება მოგვიანებით იწევს compliance‑ის ხიზომებზე. | მრავალ პროვაიდერთა რეგულაციული მასალას დაკავშირება; მანუალური გადალაგება გაფრთხილებით. |

---

## 8. მომავალის მიმართულებები

1. **ფედერატული ლერნინგი ორგანიზაციებზე** – მრავალკომპანიის ანონიმუს დახაბუნდებეთნელი დრიფტის ნაირსახენი დარეგისტრირებულ მაპლაჟებთან.  
2. **Explainable AI (XAI) ანოტაციები** – აუდიტორებისთვის სანდო‑დამხდელი ქის‐score‑ის და რიზონსის მიწერა.  
3. **Zero‑Knowledge Proof‑ის ინტეგრაცია** – აუდიტორებს იძლევა სრულაფასება, რომ პასუხი მიწოდებულია სწორ არვივზე, არვივის გასაღები არ გამოაჯდება.  
4. **ChatOps‑ინტეგრაცია** – უსაფრთხოების გუნდებისთვის შესაძლებლობა, რომ ცოდნის ბაზისგან პირდაპირ Slack/Teams‑ში მკაფიო, გადამოწმებული პასუხები მიიღოთ.

---

## 9. დასაწყების ეტაპები

1. **რეპოზიტორიის კლონი** – `git clone https://github.com/procurize/sh-ckb-demo`.  
2. **პოლიტიკის დასამატებლად** – დაამატეთ `.policy` ფოლდერში YAML ან Markdown ფაილები.  
3. **Azure OpenAI‑ის კონფიგურაცია** – შექმენით რესურსი `confidential compute`‑ით.  
4. **Neo4j‑ის გაშვება** – გამოიყენეთ Docker‑compose ფაილი რეპოზე.  
5. **შეზღუდული შევსება** – `./ingest.sh`.  
6. **ვალიდაციისგანდაცმარება** – დაემატოთ cron: `0 * * * * /usr/local/bin/validate.sh`.  
7. **დეპანელი დათვალიერება** – გახსენით `http://localhost:8080` და უყურეთ თვით‑რემონტის რეალურ მოქმედებებს.

---

## უფრო მეტი

- ISO 27001:2022 სტანდარტის შეჯამება & განახლება (https://www.iso.org/standard/75281.html)  
- Graf‑Neural‑Networks ნაკლეთა Reasoning (2023) (https://arxiv.org/abs/2302.12345)