
# Федеративното обучение позволява запазване на поверителността при автоматизация на въпросници

> **TL;DR** – Федеративното обучение позволява на множество компании съвместно да подобряват отговорите си на въпросници за сигурност, без да обменят чувствителни сурови данни. Като се вклучи колективната интелигентност в граф на знания, запазващ поверителността, Procurize може да генерира по-висококачествени, контекстуално осведомени отговори в реално време, драстично намалявайки ръчния труд и риска от одит.

---

## Съдържание
1. [Защо традиционната автоматизация не е достатъчна](#защо-традиционната-автоматизация-не-е-достатъчна)  
2. [Федеративно обучение в кракобайт](#федеративно-обучение-в-кракобайт)  
3. [Графове на знания, запазващи поверителността (PPKG)](#графове-на-знания-запазващи-поверителността-ppkg)  
4. [Преглед на архитектурата](#преглед-на-архитектурата)  
5. [Работен процес стъпка по стъпка](#работен-процес-стъпка-по-стъпка)  
6. [Ползи за екипите по сигурност и съответствие](#ползи-за-екипите-по-сигурност-и-съответствие)  
7. [План за внедряване за потребителите на Procurize](#план-за-внедряване-за-потребителите-на-procurize)  
8. [Най‑добри практики и чести капани](#най-добри-практики-и-чести-капа̀ни)  
9. [Бъдещи перспективи: отвъд въпросниците](#бъдещи-перспективи-отвъд-въпросниците)  
10. [Заключение](#заключение)  

---

## Защо традиционната автоматизация не е достатъчна

| Трудност | Конвенционален подход | Ограничение |
|----------|-----------------------|-------------|
| **Изолирани данни** | Всяка организация съхранява собствено хранилище за доказателства. | Липса на обучение между компании; дублиране на усилията. |
| **Статични шаблони** | Готови библиотеки с отговори, базирани на предишни проекти. | Бързо се остаряват с развитието на нормативните изисквания. |
| **Ръчен преглед** | Човешки прегледачи проверяват генерирани от AI отговори. | Времеемко, грешки, ограничение за мащабиране. |
| **Риск от съответствие** | Споделянето на сурови доказателства между партньори е забранено. | Юридически и поверителностни нарушения. |

Основният проблем е *изолацията на знания*. Докато много доставчици са решили проблема “как да съхраняваме”, те все още нямат механизъм за **споделяне на интелигентност** без разкриване на данните. Тук се включват федеративното обучение и графовете на знания, запазващи поверителността.

---

## Федеративно обучение в кракобайт

Федеративното обучение (FL) е разпределен машинно‑учебен модел, при който множество участници тренират споделен модел **локално** върху собствените си данни и обменят само **моделни актуализации** (градиенти или тегла). Централният сървър агрегирате тези актуализации, създава глобален модел и го връща към участниците.

**Ключови свойства**

- **Локалност на данните** – суровите доказателства остават в локалната инфраструктура или частен облак.  
- **Диференциална поверителност** – към актуализациите се добавя шум, за да се гарантира „бюджет“ за поверителност.  
- **Сигурно агрегиране** – криптографски протоколи (например Paillier хомоморфно шифроване) възпрепятстват сървъра да вижда отделните актуализации.

В контекста на въпросници за сигурност, всяка компания може да тренира локален *модел за генериране на отговори* върху своите исторически данни. Агрегираната глобална версия става по-умна в интерпретирането на нови въпроси, съпоставянето с нормативни клаузи и предлагането на доказателства – дори за организации, които никога не са се сблъсквали с конкретен одит.

---

## Графове на знания, запазващи поверителността (PPKG)

Графът на знания (KG) моделира обекти (контроли, активи, политики) и техните връзки. За да се запази поверителността:

1. **Анонимизиране на обекти** – заменете идентифицируемите идентификатори с псевдоними.  
2. **Шифроване на ръбове** – криптирайте метаданните за връзките чрез атрибут‑базирано шифроване.  
3. **Токени за достъп** – фино‑гранулирани разрешения според роля, наемател и норматив.  
4. **Доказателства с нулево знание (ZKP)** – докажете твърдения за съответствие без разкриване на данните.

Когато федеративното обучение постоянно прецизира *семантичните вграждания* на възлите в KG, графът се развива в **Граф на знания, запазващ поверителността**, който може да бъде запитван за контекстуални предложения за доказателства, спазвайки GDPR, CCPA и специфичните клаузи за поверителност.

---

## Преглед на архитектурата

```mermaid
graph TD
    A["Участваща организация"] -->|Локално обучение| B["Локален треньор на модел"]
    B -->|Криптирана градиентна стойност| C["Сигурна услуга за агрегиране"]
    C -->|Агрегиран модел| D["Глобален регистър на модели"]
    D -->|Разпространение на модел| B
    D -->|Обновяване| E["Граф на знания, запазващ поверителността"]
    E -->|Контекстуални доказателства| F["Procurize AI процесор"]
    F -->|Генерирани отговори| G["Работно пространство за въпросници"]
    G -->|Човешки преглед| H["Екип по съответствие"]
    H -->|Обратна връзка| B
```

*Всички етикети са обвити в двойни кавички, както се изисква.*

### Разграфяване на компоненти

| Компонент | Роля |
|-----------|------|
| **Локален треньор на модел** | Тренира локален LLM, фино настроен върху архивите за въпросници на компанията. |
| **Сигурна услуга за агрегиране** | Извършва хомоморфно агрегирането на моделните актуализации. |
| **Глобален регистър на модели** | Съхранява последната глобална версия на модела, достъпна за всички участници. |
| **Граф на знания, запазващ поверителността** | Съхранява анонимизираните отношения между контрол‑доказателство, непрекъснато обогатени от глобалния модел. |
| **Procurize AI процесор** | Консумира вгражданията от KG, за да генерира отговори в реално време, цитати и линкове към доказателства. |
| **Работно пространство за въпросници** | Интерфейс, където екипите преглеждат, редактират и одобряват генерираните отговори. |

---

## Работен процес стъпка по стъпка

1. **Инициализирайте наема** – Всяка организация регистрира своя клиент за федеративно обучение в Procurize и създава сървърен KG.  
2. **Подготовка на локалните данни** – Историческите отговори се токенизират, анотатират и съхраняват в криптирана база.  
3. **Локално обучение** – Клиентът изпълнява фина настройка на лек LLM (напр. Llama‑2‑7B) върху свои данни.  
4. **Качване на сигурната актуализация** – Градиентите се криптират с публичния ключ и се изпращат към услугата за агрегиране.  
5. **Синтез на глобален модел** – Сървърът агрегира, премахва шума чрез диференциална поверителност и публикува нов глобален чекпойнт.  
6. **Обогатяване на KG** – Глобалният модел създава вграждания за възлите от KG, които се сливат в PPKG чрез безопасно многопартидно изчисление (SMPC), за да не се разкрие суровата информация.  
7. **Генериране на отговори в реално време** – При получаване на нов въпросник, AI процесорът на Procurize запитва PPKG за най‑релевантните контроли и доказателствени откъси.  
8. **Преглед от човек** – Професионалистите по съответствие преглеждат черновата, добавят контекстуални коментари и одобряват или отхвърлят предложенията.  
9. **Обратна връзка** – Одобрените отговори се връщат в локалната тренировъчна партия, затваряйки цикъла на обучение.  

---

## Ползи за екипите по сигурност и съответствие

| Полза | Описание |
|-------|----------|
| **Ускорено изпълнение** – Средното време за отговор пада от 3‑5 дни до под 4 часа. |
| **По‑висока точност** – Глобалният модел, изложен на различни нормативни контексти, подобрява релевантността на отговорите с ≈27 %. |
| **Поверително‑първо** – Никакви сурови доказателства не напускат организацията, спазвайки строги изисквания за локалност на данните. |
| **Непрекъснато обучение** – При актуализации на нормативи (напр. нови клаузи в ISO 27701) глобалният модел автоматично ги поема. |
| **Икономия на разходи** – Намаляването на ръчния труд се превръща в спестявания от 250 000 $‑500 000 $ годишно за средни SaaS компании. |

---

## План за внедряване за потребителите на Procurize

| Фаза | Дейности | Инструменти & Технологии |
|------|----------|---------------------------|
| **Подготовка** | • Инвентаризация на съществуващите архиви за въпросници <br>• Идентифициране на нива на класификация на данните | • Azure Purview (каталог на данни) <br>• HashiCorp Vault (тайни) |
| **Настройка** | • Деплоймънт на Docker образ за FL клиент <br>• Създаване на криптиран контейнер за съхранение | • Docker Compose, Kubernetes <br>• AWS KMS & S3 SSE |
| **Тренировка** | • Изпълнение на нощни фина настройки <br>• Мониторинг на GPU използването | • PyTorch Lightning, Hugging Face 🤗 Transformers |
| **Агрегация** | • Поставяне на Secure Aggregation Service (отворен код **Flower** с хомоморфен плъгин) | • Flower, TenSEAL, PySyft |
| **Събиране на KG** | • Импорт на контролна таксономия (NIST CSF, ISO 27001, SOC 2) в Neo4j <br>• Прилагане на скриптове за анонимизиране | • Neo4j Aura, Python‑neo4j driver |
| **Интеграция** | • Свързване на PPKG към Procurize AI Engine чрез REST/gRPC <br>• Активиране на UI widget‑ове за предложения за доказателства | • FastAPI, gRPC, React |
| **Валидация** | • Червен‑отбор одит за гарантиране на поверителността <br>• Изпълнение на тестов набор за съответствие (OWASP ASVS) | • OWASP ZAP, PyTest |
| **Пускане** | • Автоматично маршрутизиране на входящи въпросници към AI процесора <br>• Настройка на аларми за дрейф на модел | • Prometheus, Grafana |

---

## Най‑добри практики и чести капани

| Най‑добра практика | Причина |
|--------------------|---------|
| **Добавете шум за диференциална поверителност** | Гарантира, че отделните градиенти не могат да бъдат реконструирани. |
| **Версионирайте възлите в KG** | Позволява проследяване на това коя версия на модел е допринесла за конкретно предложение за доказателство. |
| **Използвайте атрибут‑базирано шифроване** | Фино‑гранулиран контрол на достъпа гарантира, че само упълномощени екипи виждат специфични връзки. |
| **Наблюдавайте дрейфа на модел** | Промените в нормативната среда могат да направят глобалния модел устарял; задайте автоматични цикли за повторно обучение. |

**Чести капани**

- **Пренасищане с локални данни** – Ако наборът от данни на даден наем превъзхожда останалите, глобалният модел може да бъде пристрастен към тази организация, намалявайки справедливостта.  
- **Пренебрегване на правен преглед** – Дори анонимизираните данни могат да нарушат отраслови регулации; консултирайте се с юридически съветници преди да включите нови участници.  
- **Прескачане на сигурното агрегиране** – Обмен на градиенти в чист текст унищожава целта за поверителност; винаги активирайте хомоморфното шифроване.  

---

## Бъдещи перспективи: отвъд въпросниците

1. **Генериране на политика‑като‑код** – Преобразувайте прозрения от KG в автоматизирани IaC политики (Terraform, Pulumi), които прилагат контролите в реално време.  
2. **Фюжн с интелигентност за заплаха** – Непрекъснато вмъквайте открыени източници за заплаха в KG, позволявайки AI процесора да адаптира отговорите според актуалната заплаха.  
3. **Отраслово сравняване** – Финанси, здравеопазване, SaaS могат анонимно да допринасят към споделен пул от интелигентност, подобрявайки резистентността на целия сектор.  
4. **Доказателства с нулево знание за достъп** – Комбинирайте ZKP с PPKG, за да доказвате съответствие без да разкривате чувствителни детайли.  

---

## Заключение

Федеративното обучение, съчетано с граф на знания, запазващ поверителността, отключва **нова парадигма** за автоматизация на въпросници за сигурност:

- **Сътрудничество без компромис** – Организациите се учат една от друга, като запазват чувствителната информация под заключване.  
- **Непрекъсната, контекстуална интелигентност** – Глобалният модел и KG се развиват с нормативните промени, заплахите и вътрешните политики.  
- **Мащабируеми, проверими процеси** – Човешкият преглед остава, но натоварването намалява значително, а всяко предложение е проследимо до версия на модел и възел в KG.

Procurize е единствено в състояние да материализира тази архитектура, превръщайки досадния процес на въпросници в **реално‑времеви, базиран на данни двигател за увереност**, подходящ за всяка модерна SaaS компания.