
# Механизъм за събиране на данни с опазване на поверителността за автоматизация на въпросници в различни домейни

## Въведение  

Въпросници за сигурност, одити за съответствие и оценки на риска от доставчици стават входните бариери за всяка B2B SaaS сделка. Средният въпросник съдържа **30‑50 различни искания за доказателства** — от IAM журнали, съхранявани в облачна IAM услуга, до инвентари на криптографски ключове, държани в отделна система за управление на ключове, до одиторски доклади на трети страни, хоствани в склад за съответствие.  

Ръчното събиране на тези доказателства е скъпо, податливо на грешки и все по‑рисково от гледна точка на поверителността. **Събирането на данни (data stitching)**, автоматизираният процес за извличане, нормализиране и свързване на доказателства от различни източници, е липсващата връзка, която превръща хаотичен набор от доказателства в съгласуван, готов за одит разказ.  

Когато се комбинира с **техники за запазване на поверителността** — като хомоморфно шифроване, диференциална поверителност и сигурни многопартньорски изчисления (SMPC) — събирането може да се извърши, без някога да се разкрива суровата поверителна информация пред оркестрационния слой. В тази статия разглеждаме архитектурата, ползите и практическите стъпки за изграждане на **Механизъм за събиране на данни с опазване на поверителността (PPDSE)** върху платформата Procurize AI.

---

## Предизвикателството пред доказателства от различни домейни  

| Болка | Описание |
|------|----------|
| **Разпръснато съхранение** | Доказателствата живеят в SaaS инструменти (Snowflake, ServiceNow), локални файлови споделяния и портали на трети страни. |
| **Регулаторно фрагментиране** | Различни юрисдикции (EU [GDPR](https://gdpr.eu/), US [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa), APAC PDPA) налагат различни правила за обработка на данните. |
| **Ръчно копиране‑поставяне** | Екипите по сигурността копират данните във формите на въпросниците, създавайки кошмар с версии. |
| **Риск от изтичане** | Централизирането на сурови доказателства в едно хранилище може да наруши споразуменията за обработка на данни. |
| **Търгове между скорост и точност** | По‑бързите ръчно изготвени отговори често жертват точността, водейки до провалени одити. |

Традиционните автоматизирани тръбопроводи решават проблема със **скоростта**, но не и с **поверителността**, тъй като се базират на доверено централно езеро от данни. PPDSE трябва да задоволи **двете** изисквания: **сигурно, проверяемо събиране** *и* **регулаторно съобразено обработване**.

---

## Какво е събиране на данни?  

Събирането на данни е **програмното сливане на свързани фрагменти от данни** в унифицирано, заявяемо представяне. В контекста на въпросници за сигурност:

1. **Откриване** – Идентифициране кои източници съдържат доказателства, отговарящи на конкретен въпросник.  
2. **Извличане** – Изтегляне на суровия артефакт (журнал, политически документ, конфигурационен файл) от неговия източник, спазвайки контролите за достъп.  
3. **Нормализиране** – Преобразуване на хетерогенните формати (JSON, CSV, PDF, XML) в обща схема (например **Compliance Evidence Model**).  
4. **Свързване** – Установяване на връзки между доказателства (например, свързване на журнал за ротация на ключове с неговата съответна KMS политика).  
5. **Обобщение** – Генериране на кратък, AI‑подкрепен разказ, който отговаря на полето от въпросника, като същевременно се запазва произходът на източника.

Когато процесът е **опазващ поверителността**, всяка стъпка се изпълнява под криптографски гаранции, които възпрепятстват оркестрационния двигател да научи суровите данни.

---

## Как Procurize реализира опазващо поверителността събиране  

AI платформата на Procurize вече предлага единен **център за въпросници**, разпределяне на задачи, коментари в реално време и генериране на отговори с LLM. PPDSE разширява този център с **сигурен конвейер за доказателства**, съставен от три слоя:

### 1. Свързвачи към източници с шифроване без знание  

* Всеки свързвач (за Snowflake, Azure Blob, ServiceNow и др.) шифрова данните **на място** с публичен ключ, принадлежащ на конкретния инстанс на въпросника.  
* Шифрованият пакет никога не оставя източника в нешифрирана форма; само хешът на шифрования текст се предава на оркестрационния слой за индексиране.

### 2. Сигурен изчислителен двигател  

* Използва **SMPC**, за да извърши нормализиране и свързване върху шифровани фрагменти от множество страни.  
* **Хомоморфни агрегати** (например брой съответстващи контроли) се изчисляват без декриптиране на отделните стойности.  
* Модул за **диференциална поверителност** добавя калибриран шум към статистическите обобщения, защитавайки отделни записи.

### 3. AI‑подкрепен генератор на разказ  

* Декриптираните, проверени доказателства се подават в **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** конвейер, който създава разбираеми от хора отговори.  
* **Hooks за обяснение** вграждат метаданни за произход (ID на източник, време на събиране, хеш на шифроване) в окончателния разказ, позволявайки на одиторите да проверят отговора без да виждат суровите данни.

#### Диаграма на архитектурата (Mermaid)  

```mermaid
graph LR
    A["Източников Свързвач<br>(Шифроване без знание)"]
    B["Сигурен Изчислителен Двигател<br>(SMPC + Хомоморфно)"]
    C["AI Генератор на разказ<br>(RAG + Обяснимост)"]
    D["Хъб за въпросници (Procurize UI)"]
    E["Верификация от Одитор (Доказателство за произход)"]
    
    A --> B
    B --> C
    C --> D
    D --> E
```

*Всички етикети са обградени в двойни кавички, както се изисква, без escape символи.*

---

## Ползи от механизма за събиране на данни с опазване на поверителността  

| Полза | Въздействие |
|------|--------------|
| **Регулаторно съответствие** | Гарантира, че данните никога не напускат юрисдикцията им в нешифрирана форма, което опростява одити по GDPR/CCPA. |
| **Намален ръчен труд** | Автоматизира до 80 % от събирането на доказателства, скъсявайки времето за отговор от седмици на часове. |
| **Подготовка за одит с произход** | Имутабилни криптографски хешове осигуряват проверяем път за всеки отговор. |
| **Мащабируемост за множество клиенти** | Дизайн за многопотребителска среда осигурява изолация на данните даже в споделен изчислителен ресурс. |
| **Подобрена точност** | AI‑подкрепено нормализиране премахва човешки транскрипционни грешки и несъответствия в терминологията. |

---

## Стъпки за внедряване  

### Стъпка 1: Инвентаризация на източниците на данни  

* Каталогизирайте всяко хранилище за доказателства (облачно съхранение, локални БД, SaaS API).  
* Присвоете **ID на политика за източника**, което кодира регулаторните ограничения (например „EU‑only“, „US‑only“).

### Стъпка 2: Пускане на свързвачи с нулево знание  

* Използвайте **Connector SDK** на Procurize, за да създадете адаптери, които шифроват пакети с публичния ключ на инстанса.  
* Регистрирайте крайни точки на свързвачите в **Регистъра на Свързвачи**.

### Стъпка 3: Дефиниране на **Compliance Evidence Model** (CEM)  

```yaml
CEM:
  id: string
  source_id: string
  type: enum[log, policy, report, config]
  timestamp: datetime
  encrypted_blob: bytes
  metadata:
    jurisdiction: string
    sensitivity: enum[low, medium, high]
```

*Всички входящи доказателства трябва да следват тази схема преди да влязат в изчислителния двигател.*

### Стъпка 4: Конфигуриране на SMPC работници  

* Създайте **Kubernetes‑базиран SMPC клъстър** (например чрез MP‑SPDZ).  
* Разпределете **части от частния ключ** между работниците; нито един възел сам по себе си не може да декриптира.

### Стъпка 5: Генериране на RAG подсказки  

```text
Using evidence ID "{{evidence.id}}" from source "{{evidence.source_id}}", summarize compliance with {{question.title}}. Include hash "{{evidence.encrypted_hash}}" for verification.
```

*Тези шаблони се използват от генератора, за да вграждат метаданните за произход в отговора.*

### Стъпка 6: Интеграция с UI на Procurize  

* Добавете бутон **„Събери доказателство“** към всеки въпросник.  
* При натискане UI‑тото извиква **Stitching API**, който оркестрира описаните по‑горе стъпки.

### Стъпка 7: Тест на край‑до‑край процеса  

* Извършете **penetration test**, за да проверите, че суровите данни никога не се появяват в логове.  
* Създайте **доклад за верификация**, който одиторите могат да проверят срещу оригиналните хешове от източниците.

---

## Най‑добри практики  

1. **Принцип на най‑малко привилегировано достъпване** – Дайте на свързвачите само права за четене, със сроково ограничени токени.  
2. **Ротация на ключове** – Смяна на публичните/приватните ключове на всеки 90 дни; рекриптиране на съществуващите доказателства по‑надълго.  
3. **Дизайн, основан на метаданни** – Засичайте юрисдикция и чувствителност преди каквото и да е изчисление.  
4. **Логове за одит** – Записвайте всяко API‑извикване с хеширани идентификатори; съхранявайте логовете в неизменяем регистър (например блокчейн).  
5. **Непрекъснато наблюдение** – Използвайте **Compliance Radar** (модул на Procurize AI) за откриване на нови регулаторни промени, засягащи политиките на източниците.

---

## Перспектива за бъдещето  

Съчетаването на **генеративен AI**, **техники за запазване на поверителността** и **знаниеви графове** поражда нова ера, в която въпросниците за сигурност се отговарят *преди* дори да бъдат зададени. Очакваните нововъведения включват:

* **Предиктивно генериране на въпроси** – AI модели, които предвиждат бъдещи въпросници въз основа на анализ на регулаторните тенденции, позволявайки проактивно събиране на доказателства.  
* **Федерални знаниеви графове** – Поверително‑запазващи графи, позволяващи на организации да споделят анонимизирани модели за съответствие без да излагат оригиналните данни.  
* **Нулево докосване при създаване на доказателства** – LLM‑и, които, използвайки шифровани вгради, могат директно да генерират необходимите политически документи от шифровани източници.

Инвестирайки в PPDSE днес, организациите се позиционират да усвоят тези иновации без нужда от преустройство на стекa за съответствие.

---

## Заключение  

Въпросниците за сигурност остават ключов фокус в процеса на продажби и одитиране на SaaS. **Механизмът за събиране на данни с опазване на поверителността** трансформира разпръснатите доказателства в единна, проверяема и AI‑готова стойност — доставяйки **скорост, точност и регулаторна увереност** едновременно. Със модулната AI платформа на Procurize, организациите могат да внедрят този механизъм без значителни смущения, освободивйки екипите по сигурност да се фокусират върху стратегическо управление на риска, а не върху рутинното събиране на данни.

> *„Автоматизирайте рутината, защитавайте поверителността и оставете AI‑то да разказва историята.“* — Ръководител на инженерния екип, Procurize  

---

## Вижте още  

* [NIST SP 800‑53 Rev. 5 – Security and Privacy Controls](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
* [Google Cloud – Privacy‑Preserving Machine Learning](https://cloud.google.com/solutions/ai-privacy)