
# Федерален двигател за подканви за частна многопотентова автоматизация на въпросници

## Защо е важна автоматизацията на въпросници за сигурност за многопотентови системи  

Въпросниците за сигурност и съответствие са общо място на триене за доставчиците на SaaS, големите корпоративни купувачи и външните одитори. Традиционният ръчен подход страда от три повторяеми проблема:

1. **Изолация на данните** – всеки наемател съхранява собствените си доказателства и политически документи, което прави невъзможно да се възползва от съвместно обучение.  
2. **Риск за поверителност** – споделянето на отговори на въпросници между организации може непреднамерено да разкрие конфиденциални контролни мерки или резултати от одити.  
3. **Ограничения в мащабируемостта** – при нарастване на броя клиенти, усилията необходими за поддържане на точни, актуализирани и одитно готови отговори се увеличават линейно.

**Федерален двигател за подканви** решава тези предизвикателства, позволявайки на множество наематели да сътрудничат в сподена услуга за генериране на AI‑подкрепени отговори, като същевременно гарантира, че оригиналните данни никога не напускат средата, от която произлизат.

## Основни концепции

| Концепция | Обяснение |
|-----------|-----------|
| **Federated Learning (FL)** | Актуализациите на модела се изчисляват локално върху данните на всеки наемател, след което се агрегатрат по начин, запазващ поверителността, за да се подобри глобалното хранилище от подканви за LLM. |
| **Prompt Engine** | Услуга, която съхранява, контролира версии и извлича многократно използваеми шаблони за подканви, пригодени за конкретни регулаторни рамки ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR и др.). |
| **Zero‑Knowledge Proof (ZKP) Authentication** | Гарантира, че приноса на наемателя към споделеното хранилище от подканви е валиден, без да се разкрива подлежащото доказателство. |
| **Encrypted Knowledge Graph (KG)** | Граф, който улавя връзките между контролите, доказателствените артефакти и регулаторните клаузи в криптирана форма, търсим чрез хомоморфно криптиране. |
| **Audit Ledger** | Незаписващ се дневник, базиран на блокчейн, който записва всяка заявка за подканва, отговор и актуализация на модела за пълна проследимост. |

## Архитектурен преглед

По-долу е показана високото ниво диаграма Mermaid, илюстрираща потока на данни и границите на компонентите на федералния двигател за подканви.

```mermaid
graph LR
    subgraph Tenant_A["Tenant A"]
        TA[ "Tenant Portal" ]
        TKG[ "Encrypted KG" ]
        TFL[ "Local FL Worker" ]
        TEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    subgraph Tenant_B["Tenant B"]
        TB[ "Tenant Portal" ]
        TBKG[ "Encrypted KG" ]
        TBF[ "Local FL Worker" ]
        TBEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    FE[ "Federated Prompt Service" ]
    AGG[ "Secure Aggregator" ]
    LED[ "Audit Ledger (Blockchain)" ]
    PUB[ "Public Prompt Repository" ]

    TA --> TEnc --> FE
    TB --> TBEnc --> FE
    TFL --> AGG
    TBF --> AGG
    FE --> PUB
    FE --> LED
    TKG --> FE
    TBKG --> FE
```

*Всички етикети на възлите са оградени с двойни кавички, както е изисквано.*

### Как работи

1. **Локално създаване на подканва** – Екипите по сигурност във всеки наемател създават подканви чрез своя вътрешен портал. Подканвите препращат ID‑та на контроли и указатели към доказателства, съхранени в криптирания KG на наемателя.  
2. **Криптиране и подаване** – Слоят за криптиране на подканви криптира текста на подканвата със специфичен за наемателя публичен ключ, запазвайки конфиденциалност, докато Федералната услуга за подканви може да индексира криптирания полезен товар.  
3. **Федеративна актуализация на модела** – Всеки наемател изпълнява лек FL работник, който фино настройва дистилиран LLM върху собствения си корпус от въпросници. Само градиентните делти, защитени с диференциална поверителност, се изпращат към Сигурния агрегатор.  
4. **Глобално хранилище от подканви** – Агрегираните актуализации подобряват споделения модел за избор на подканви. Публичното хранилище от подканви съхранява версионирани, криптирани подканви, които могат безопасно да се извличат от всеки наемател.  
5. **Генериране на отговор** – Когато пристигне нов въпросник, порталът на наемателя изпраща заявка към Федералната услуга за подканви. Услугата избира най-подходящата криптирана подканва, декриптира я локално и пуска специфичния за наемателя LLM, за да генерира отговор.  
6. **Одитен запис** – Всяка заявка, отговор и принос към модела се записва в Регистъра за одит, осигурявайки пълно съответствие с изискванията за одит.

## Техники за запазване на поверителността в детайли  

### Диференциална поверителност (DP)  

DP добавя калибриран шум към местните градиентни актуализации преди да напуснат средата на наемателя. Това гарантира, че присъствието или отсъствието на какъвто и да е един доказателствен документ не може да бъде извлечено от агрегирания модел.

### Хомоморфно криптиране (HE)  

HE позволява на Федералната услуга за подканви да извършва търсене по ключови думи вътре в криптираните възли на KG, без да ги декриптира. Това означава, че изборът на подканва може да уважава ограниченията за поверителност на наемателя, като същевременно се възползва от глобална база от знания.

### Доказателства с нулево знание  

Когато наемателят допринася с нов шаблон за подканва, ZKP потвърждава, че подканвата отговаря на вътрешните политики (например няма непозволено разкриване), без да разкрива съдържанието ѝ. Агрегаторът приема само доказателства, които верифицират съответствието.

## Ползи за екипите по сигурност и съответствие  

| Полза | Въздействие |
|-------|-------------|
| **Намален ръчен труд** | Автоматичният избор на подканви и AI‑генерираните отговори съкращават времето за обработка на въпросници от седмици до часове. |
| **Непрекъснато обучение** | Федеративните актуализации подобряват качеството на отговорите с времето, адаптирайки се към нови регулаторни формулировки без централно събиране на данни. |
| **Регулаторна гъвкавост** | Шаблоните за подканви са свързани с конкретни клаузи; при актуализация на рамка се преработват само засегнатите подканви. |
| **Пълна одитируемост** | Неизтребимите записи в дневника предоставят доказателства кой е генерирал отговор, кога и с коя версия на модела е използвана. |
| **Изолация на наемателите** | Никоя оригинална доказателствена информация не напуска криптирания KG на наемателя, удовлетворявайки закони за местоживеене на данни и поверителност. |

## План за внедряване  

1. **Фаза на стартиране**  
   - Поставете Федералната услуга за подканви върху управляван Kubernetes клъстер със sealed‑secrets за управлението на криптографски ключове.  
   - Създайте Permissioned блокчейн мрежа (например Hyperledger Fabric) за регистъра за одит.  

2. **Включване на наематели**  
   - Предоставете на всеки наемател уникална двойка ключове и лек FL агент (Docker образ).  
   - Мигрирайте съществуващите документи за политики в криптирания KG с помощта на пакетен ETL конвейер.  

3. **Инициализация на библиотеката с подканви**  
   - Заредете в Публичното хранилище индустриални шаблони за често срещани рамки ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)).  
   - Извършете еднократно ZKP проверка, за да сертифицирате съответствието на всеки шаблон.  

4. **Оперативен цикъл**  
   - **Дневно**: FL работниците изчисляват градиентни актуализации и ги изпращат към Сигурния агрегатор.  
   - **По въпросник**: Порталът на наемателя извлича съответстващи подканви, декриптира ги локално и задейства настроения LLM.  
   - **След отговор**: Резултатът се записва в Регистъра за одит, а всяка обратна връзка от прегледa се връща в цикъла за подобряване на подканвите.  

5. **Наблюдение и управление**  
   - Следете DP epsilon стойностите, за да се уверите, че бюджети за поверителност са спазени.  
   - Използвайте Grafana табла, за да визуализирате отклонения на модела, топлинни карти на употребата на подканви и здравето на дневника.  

## Реален пример: SaaS доставчик „DataShield“

*Контекст*: DataShield обслужва 300 корпоративни клиента, като всеки изисква отговори на въпросници за SOC 2 и ISO 27001. Екипът по сигурност отделя **150 човешки‑дни /месец** за компилация на доказателства.

*Решение*: Внедриха федералния двигател за подканви в три регионални дата центъра. След два месеца:

- **Времето за отговор** падна от средно **12 дни** до **3 часа**.  
- **Ръчният труд** се намали с **78 %**, освобождавайки екипа за дейности с по-голямо въздействие.  
- **Готовност за одит** се повиши: всеки отговор беше проследим до конкретна версия на подканва и моментна снимка на модела в дневника.  

*Ключови показатели*  

| Метрика | Преди | След |
|---------|-------|------|
| Средно време за отговор на въпросник | 12 дни | 3 часа |
| Човешки‑дни, отделени за картографиране на доказателства | 150 | 33 |
| Брой инциденти с поверителност | 2 | 0 |
| Точност на модела (BLEU скор срещу експертни отговори) | 0.62 | 0.84 |

## Бъдещи направления  

1. **Трансфер на знания между домейни** – Разширяване на федералния двигател за споделяне на научени уроци между несвързани регулаторни области (например HIPAA ↔ PCI‑DSS) с мета‑обучение.  
2. **Генеративно извличане‑подкрепена генерация (RAG)** – Свързване на криптираното KG извличане с LLM генерация за по-богати, с цитати‑подкрепени отговори.  
3. **AI‑подкрепено предложение на подканви** – Препоръчване в реално време на подобрения за подканви въз основа на живи обратни връзки и анализ на настроения в коментари на одитори.  

## Списък за започване  

- [ ] Предоставете Kubernetes клъстер със sealed‑secrets за управление на ключове.  
- [ ] Поставете Федералната услуга за подканви и конфигурирайте TLS взаимно удостоверяване.  
- [ ] Издайте двойки ключове и Docker‑изображения за FL работниците на всеки наемател.  
- [ ] Мигрирайте съществуващите политически документи в криптираните KG чрез предоставените ETL скриптове.  
- [ ] Заредете базови шаблони в Публичното хранилище от подканви.  
- [ ] Активирайте блокчейн дневника и интегрирайте с CI/CD за автоматизирано версияно маркиране.  

> **Съвет**: Започнете с пилотен проект за 5‑10 наематели, за да настроите параметрите на DP и праговете за ZKP проверка, преди да мащабирате.  

---

## <span class='highlight-content'>Виж</span> също

- [Google Cloud Blog – Federated Learning at Scale](https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/federated-learning-at-scale)  
- [Hyperledger Fabric Documentation – Building Auditable Ledgers](https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/latest/)