
# Конфиденциално изчисление и AI за сигурна автоматизация на въпросници

В бързо променящия се свят на SaaS, сигурностните въпросници са станали вратар за всяка B2B сделка. Огромният обем от рамки — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, CMMC и десетки специфични за доставчика списъци — създава масивно ръчно натоварване за екипите по сигурност и правни въпроси. Procurize вече намали това натоварване с AI‑генерирани отговори, сътрудничество в реално време и интегрирано управление на доказателства.  

Но следващата граница е **защита на данните, които захранват тези AI модели**. Когато компания качва вътрешни политики, конфигурационни файлове или одитни логове, тази информация често е изключително чувствителна. Ако AI услуга я обработва в стандартна облачна среда, данните могат да бъдат изложени на вътрешни заплахи, грешки в конфигурацията или дори сложни външни атаки.

**Конфиденциалното изчисление** — практиката на изпълнение на код вътре в хардуерно базирано Trusted Execution Environment (TEE) — предлага начин данните да останат криптирани *докато се обработват*. Чрез съчетаване на TEE с генеративните AI конвейери на Procurize, можем да постигнем **пълно криптирано автоматизиране на въпросници**, удовлетворяващо както изискванията за скорост, така и за сигурност.

По-долу разглеждаме техническите основи, интеграцията в работния процес, ползите за съответствие и бъдещата пътна карта за тази нова възможност.

---

## 1. Защо конфиденциалното изчисление има значение за автоматизацията на въпросници

| Заплаха | Традиционен AI конвейер | Как конфиденциалното изчисление я намалява |
|---------|--------------------------|--------------------------------------------|
| **Данни в покой** | Файловете са криптирани, но се дешифрират за обработка. | Данните остават криптирани на диск; декриптирането се случва само вътре в енклавето. |
| **Данни в транзит** | TLS защитава мрежовия трафик, но възелът за обработка е открит. | Комуникацията между енклавета използва атестирани канали, което предотвратява манипулации от средата. |
| **Вътрешен достъп** | Операторите на облака могат да виждат чист текст по време на инференция. | Операторите виждат само криптиран текст; енклавето изолира чистия текст от ОС. |
| **Изтичане на модел** | Теглото на модела може да бъде извлечено от паметта. | Моделът и данните съжителстват в едно енклаве; паметта е криптирана извън TEE. |
| **Одитируемост** | Дневниците могат да бъдат манипулирани или да са непълни. | Енклавето генерира криптографски подписани атестации за всяка стъпка от инференцията. |

Резултатът е **слой за обработка с нулево доверие**: дори ако инфраструктурата бъде компрометирана, чувствителното съдържание никога не напуска защитената паметна област.

---

## 2. Преглед на архитектурата

По-долу е високото ниво на това как е събран конфиденциалният AI конвейер на Procurize. Диаграмата използва Mermaid синтаксис, като всяка етикетирана точка е обградена в двойни кавички, както се изисква.

```mermaid
graph TD
    A["Потребителят качва доказателства (PDF, JSON и др.)"] --> B["Клиентско криптиране (AES‑256‑GCM)"]
    B --> C["Сигурно качване в Object Store на Procurize"]
    C --> D["Атестирана TEE инстанция (Intel SGX / AMD SEV)"]
    D --> E["Декриптиране в рамките на енклавето"]
    E --> F["Предобработка: OCR, извличане на схеми"]
    F --> G["Генеративен AI инференция (RAG + LLM)"]
    G --> H["Синтез на отговори и свързване с доказателства"]
    H --> I["Подписан от енклаве пакет с отговор"]
    I --> J["Криптирано доставяне до заявителя"]
    J --> K["Одит лог, съхранен в неизменима книга"]
```

### Ключови компоненти

| Компонент | Роля |
|-----------|------|
| **Клиентско криптиране** | Гарантира, че данните никога не се изпращат в чист текст. |
| **Object Store** | Съхранява криптирани блокове; доставчикът на облака не може да ги прочете. |
| **Атестирано TEE** | Показва, че кодът, изпълняван в енклавето, съвпада с известен хеш (далечно атестиране). |
| **Предобработващ енджин** | Извършва OCR и извличане на схеми в енклавето, за да запази суровото съдържание защитено. |
| **RAG + LLM** | Retrieval‑augmented generation, който извлича релевантни политически фрагменти и създава отговори на естествен език. |
| **Подписан пакет с отговор** | Включва AI‑генерирания отговор, указатели към доказателства и криптографско доказателство за изпълнение в енклаве. |
| **Неизменима одит книга** | Обикновено блокчейн или append‑only лог за регулаторно съответствие и форензик анализ. |

---

## 3. Пълен работен процес от край до край

1. **Сигурно въвеждане**  
   - Потребителят криптира файловете локално с ключ за качване.  
   - Ключът се опакова с публичния атестиращ ключ на Procurize и се изпраща заедно с качването.  

2. **Далечно атестиране**  
   - Преди декриптирането клиентът изисква атестационен доклад от TEE.  
   - Докладът съдържа хеша на кода в енклавето и nonce, подписан от хардуерния корен на доверието.  
   - Само след проверка на доклада клиентът предава опакования ключ за декриптиране.  

3. **Конфиденциална предобработка**  
   - В енклавето криптираните материали се декриптират.  
   - OCR извлича текст от PDF‑‑ове, а парсърите разпознават JSON/YAML схеми.  
   - Всички междинни артефакти остават в защитена памет.  

4. **Сигурно Retrieval‑Augmented Generation**  
   - LLM (напр. Claude или Llama) живее в енклавето, заредено от криптиран пакет.  
   - Retrieval компонентата пита криптиран векторен магазин, съдържащ индексирани политически фрагменти.  
   - LLM синтезира отговори, реферира доказателства и генерира оценка за доверие.  

5. **Атестиран изход**  
   - Финалният пакет с отговор се подписва с частния ключ на енклавето.  
   - Подписът може да се провери от всеки одитор, използвайки публичния ключ на енклавето, доказвайки, че отговорът е генериран в доверена среда.  

6. **Доставка и одит**  
   - Пакетът се криптира отново с публичния ключ на заявителя и се изпраща обратно.  
   - Хеш на пакета, заедно с атестационния доклад, се записва в неизменима книга (например Hyperledger Fabric) за бъдещи проверки на съответствие.  

---

## 4. Ползи за съответствие

| Регулация | Как конфиденциалният AI помага |
|------------|--------------------------------|
| **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) (Security Principle)** | Доказва „криптиране на данни в употреба“ и предоставя дневници, устойчиви на манипулация. |
| **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) (A.12.3)** | Защитава конфиденциални данни по време на обработка, удовлетворявайки „криптографски контрол“; |
| **GDPR Art. 32** | Прилага „най-модерните“ мерки за защита на поверителност и целостност. |
| **CMMC Level 3** | Подкрепя работа с „Controlled Unclassified Information (CUI)“ в твърдо изолирани енклавета. |

Освен това, подписаната атестация служи като **доказателство в реално време** за одиторите – без нужда от отделни скрийншотове или ръчно извличане на логове.

---

## 5. Съображения за производителност

| Метрика | Конвенционален облак | Конфиденциално изчисление |
|---------|----------------------|---------------------------|
| **Латентност (средно за въпросник)** | 2–4 секунди | 3–6 секунди |
| **Пропускателна способност (запитвания/секунда)** | 150 qps | 80 qps |
| **Използване на памет** | 16 GB (неограничено) | 8 GB (лимит на енклаве) |

Procurize компенсира тези разходи чрез:

* **Дистилация на модели** – по‑малки, но все още точни LLM варианти за изпълнение в енклаве.  
* **Партидно инференция** – групиране на множество контексти за намаляване на разхода на заявка.  
* **Хоризонтално скалиране на енклаветата** – разполагане на множество SGX инстанции зад балансьор.

В практиката повечето отговори на сигурностни въпросници все още се завършват под една минута, което е приемливо за повечето продажбени цикли.

---

## 6. Реален пример: FinTechCo

**Контекст**  
FinTechCo работи с чувствителни транзакционни логове и криптиращи ключове. Тяхният екип по сигурност се колебае да качи вътрешни политики в SaaS AI услуга.

**Решение**  
FinTechCo внедри конфиденциалната конвейерна технология на Procurize. По време на пилот проекта автоматизира отговорите на три високорискови SOC 2 въпросника.

**Резултати**

| KPI | Преди конфиденциален AI | След конфиденциален AI |
|-----|--------------------------|------------------------|
| **Средно време за отговор** | 45 минути (ръчно) | 55 секунди (автоматично) |
| **Инциденти с изтичане на данни** | 2 (вътрешни) | 0 |
| **Усилие за подготовка на одит** | 12 часа/одит | 1 час (авто‑генерирана атестация) |
| **Ниво на доверието на заинтересуваните страни (NPS)** | 48 | 84 |

Подписаната атестация удовлетвори както вътрешните одитори, така и външните регулатори, премахвайки необходимостта от допълнителни споразумения за обработка на данни.

---

## 7. Най‑добри практики за сигурност при внедряване

1. **Редовно ротиране на криптиращи ключове** – Използвайте услуга за управление на ключове (KMS), за да ротираете ключовете за качване на всеки 30 дни.  
2. **Верифициране на вериги от атестации** – Интегрирайте проверка на далечните атестации в CI/CD процеса за актуализации на енклаветата.  
3. **Запазване на неизменими дневници** – Периодично правете снимки (snapshot) на одитната книга в отделно съхранение със write‑once достъп.  
4. **Наблюдение на здравето на енклаветата** – Използвайте TPM‑метрики за откриване на възможни рол‑бекове или аномалии във фърмуера.  
5. **Сигурно обновяване на модели** – Пускане на нови LLM версии като подписани пакети; енклавето проверява подписа преди зареждане.

---

## 8. Бъдеща пътна карта

| Тримесечие | Ключово постижение |
|------------|--------------------|
| **Q1 2026** | Поддръжка за AMD SEV‑SNP енклавета, разширяване на съвместимостта с хардуер. |
| **Q2 2026** | Интеграция с многопартидна компютърна изчислителна (MPC) технология за съвместно отговаряне на въпросници без споделяне на сурови данни. |
| **Q3 2026** | Генериране на нулево знание доказателства (ZKP) за „Имам съответстваща политика“, без разкриване на самата политика. |
| **Q4 2026** | Автоматично скалиране на ферми от енклавета според реално натоварване, използвайки Kubernetes + SGX device plugins. |

Тези улучшения ще затвърдят Procurize като **единствената платформа, която може да гарантира едновременно AI‑едини ефективност и криптографска поверителност** за автоматизацията на сигурностни въпросници.

---

## 9. Как да започнете

1. **Поискайте пробен период за конфиденциално изчисление** от вашия акаунтен мениджър в Procurize.  
2. **Инсталирайте клиентския инструмент за криптиране** (наличен като крос‑платформено CLI).  
3. **Качете първия си пакет с доказателства** и наблюдавайте таблото за атестация – статусът трябва да е зелен.  
4. **Изпълнете тестов въпросник** – системата ще върне подписан пакет с отговор, който можете да проверите с публичния ключ, предоставен в потребителския интерфейс.  

Подробни стъпки са описани в документацията на Procurize под *Secure AI Pipelines → Confidential Computing Guide*.

---

## 10. Заключение

Конфиденциалното изчисление преобразува модела за доверие при AI‑асистирано съответствие. Като гарантира, че чувствителните политически документи и одитни логове никога не напускат криптирано енклаве, Procurize предлага **доказуемо сигурен, одитируем и изключително бърз начин за отговаряне на сигурностни въпросници**. Синергията между TEE, RAG‑задвижвани LLM‑ове и неизменни одитни дневници не само намалява ръчния труд, но и изпълнява най‑строгите регулаторни изисквания – предоставяйки решаващо предимство в днешната високо конкурентна B2B екосистема.