
# Приватност‑запазващ Федерален Граф на Знанията за Съвместна Автоматизация на Секюрити Въпросници

В бързо развиващия се свят на SaaS, секюрити въпросниците са станали вратари за всеки нов договор. Доставчиците трябва да отговорят на десетки — понякога стотици — въпроси, обхващащи [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) и индустриално‑специфични рамки. Ръчният процес на събиране, валидиране и отговор е голям бутилков път, отнема седмици усилие и излага чувствителни вътрешни доказателства.

**Procurize AI** вече предоставя единна платформа за организиране, проследяване и отговаряне на въпросници. Въпреки това повечето организации все още работят в изолирани силози: всеки екип създава собствено хранилище за доказателства, настройва собствен голям езиков модел (LLM) и валидира отговорите независимо. Резултатът е дублирани усилия, несъответстващи разкази и повишен риск от изтичане на данни.

Тази статия представя **Приватност‑запазващ Федерален Граф на Знания (PKFG)**, който позволява **съвместна, междоустановочна автоматизация на въпросници**, като запазва строги гаранции за защита на данните. Ще разгледаме основните концепции, архитектурните компоненти, технологиите за защита на поверителността и практическите стъпки за внедряване на PKFG във вашия процес на съответствие.

---  

## 1. Защо традиционните подходи са недостатъчни  

| Проблем | Традиционен стек | Последствие |
|---------|-------------------|-------------|
| **Силози с доказателства** | Индивидуални хранилища за документи по отделни отдели | Дублирани качвания, разлики във версии |
| **Завихряне на модели** | Всеки екип тренира собствен LLM върху частни данни | Несъответстващо качество на отговорите, повече поддръжка |
| **Риск за поверителност** | Директно споделяне на сурови доказателства между партньори | Потенциални нарушения на [GDPR](https://gdpr.eu/) и излагане на интелектуална собственост |
| **Скалируемост** | Централизирани бази данни с монолитни API | Ботилки по време на пикови одитни сезони |

Докато еднопотребителските AI платформи могат да автоматизират генерирането на отговори, те не могат да отключат **колективния интелект**, който съществува в множество компании, дъщерни структури или дори индустриални консорциуми. Липсващият елемент е **федерален слой**, който позволява на участниците да допринасят с **семантичен прозор** без никога да разкриват сурови документи.

---  

## 2. Основна идея: Федерален Граф на Знания срещу Техники за Поверителност  

**Графът на знания (ГЗ)** моделира същности (например контролни мерки, политики, артефакти с доказателства) и връзки (например *подкрепя*, *произхожда‑от*, *обхваща*). Когато множество организации подравняват своите ГЗ спрямо обща онтология, те могат да **заявяват** върху комбинирания граф, за да намерят най‑релевантните доказателства за всеки елемент от въпросника.

**Федерален** означава, че всеки участник хоства свой собствен ГЗ локално. **Координаторски възел** оркестрира маршрутизацията на заявки, агрегирането на резултати и прилагането на правила за поверителност. Системата никога не прехвърля действителните доказателства — само **шифрирани вграждания**, **описатели на метаданни** или **диференциално частни агрегати**.

---  

## 3. Техники за Защита на Поверителността в PKFG  

| Техника | Какво защитава | Как се прилага |
|---------|----------------|----------------|
| **Сигурни Многопарти Дискрипционни Изчисления (SMPC)** | Сурово съдържание на доказателства | Страни заедно изчисляват оценка на отговор без да разкриват входовете |
| **Хомоморфно Шифриране (HE)** | Векторите на характеристиките на документи | Шифрирани вектори се комбинират за изчисляване на сходства |
| **Диференциална Поверителност (DP)** | Агрегирани резултати от заявки | Добавя се шум към броячните заявки (например „колко контроли отговарят на X?“) |
| **Нулеви Доказателства (ZKP)** | Валидирането на твърдения за съответствие | Участниците доказват изявление (например „доказателството отговаря на [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)“) без да разкриват самото доказателство |

Комбинирайки тези техники, PKFG осигурява **конфиденциално сътрудничество**: участниците получават ползата от споделен ГЗ, докато запазват **конфиденциалността** и **регулаторното съответствие**.

---  

## 4. Архитектурен План  

По-долу е високото ниво на диаграма в Mermaid, която илюстрира потока на заявка за въпросник през федералната екосистема.

```mermaid
graph TD
    subgraph Vendor["Инстанция на Procurize на доставчика"]
        Q[ "Заявка за въпросник" ]
        KGv[ "Локален ГЗ (доставчик)" ]
        AIv[ "LLM на доставчика (финетюнинг)" ]
    end

    subgraph Coordinator["Федерален координатор"]
        QueryRouter[ "Маршрутизатор на заявки" ]
        PrivacyEngine[ "Механизъм за поверителност (DP, SMPC, HE)" ]
        ResultAggregator[ "Агрегатор на резултати" ]
    end

    subgraph Partner1["Партньор А"]
        KGa[ "Локален ГЗ (Партньор А)" ]
        AIa[ "LLM на Партньор А" ]
    end

    subgraph Partner2["Партньор Б"]
        KGb[ "Локален ГЗ (Партньор Б)" ]
        AIb[ "LLM на Партньор Б" ]
    end

    Q -->|Разбор и идентификация на елементи| KGv
    KGv -->|Локално търсене на доказателства| AIv
    KGv -->|Генериране на полезен товар за заявка| QueryRouter
    QueryRouter -->|Изпращане на криптирана заявка| KGa
    QueryRouter -->|Изпращане на криптирана заявка| KGb
    KGa -->|Изчисляване на криптирани резултати| PrivacyEngine
    KGb -->|Изчисляване на криптирани резултати| PrivacyEngine
    PrivacyEngine -->|Връщане на шумни резултати| ResultAggregator
    ResultAggregator -->|Съставяне на отговор| AIv
    AIv -->|Генериране на окончателен отговор| Q
```

*Всички комуникации между координатора и възлите‑партньори са криптирани от край до край. Механизмът за поверителност добавя калибриран шум от диференциална поверителност преди резултатите да се върнат.*

---  

## 5. Подробен Работен Поток  

1. **Въвеждане на въпроса**  
   - Доставчикът качва въпросник (например *SOC 2* *CC6.1*).  
   - Собствени NLP тръби извличат **етикети на същности**: контрол, тип данни, нива на риск.  

2. **Локално търсене в ГЗ**  
   - Локалният ГЗ на доставчика връща идентификатори на кандидат‑доказателства и съответните **вектори за вграждане**.  
   - LLM‑ът на доставчика оценява всеки кандидат според релевантност и актуалност.  

3. **Генериране на федерална заявка**  
   - Маршрутизаторът изготвя **полезен товар за заявка**, съдържащ само **хеширани идентификатори на същностите** и **шифрирани вграждания**.  
   - Никако съдържание от документите не напуска периметъра на доставчика.  

4. **Изпълнение в ГЗ‑ите на партньорите**  
   - Всеки партньор дешифрира полезния товар с помощта на **споделен SMPC ключ**.  
   - Съответният ГЗ изпълнява **семантично търсене по сходство** спрямо собствените си доказателства.  
   - Оценките се шифрират хомоморфно и се връщат обратно.  

5. **Обработка от механизма за поверителност**  
   - Координаторът агрегира шифрираните оценки.  
   - Вкарва се шум от диференциална поверителност (ε‑бюджет), гарантирайки, че приносът на всяко отделно доказателство не може да се реконструира.  

6. **Агрегиране и синтез на отговор**  
   - LLM‑ът на доставчика получава шумните, агрегирани релевантност резултати.  
   - Той избира **top‑k** описатели от междудоставчиците (напр. „Доклад за пенетрационен тест от Партньор А №1234“) и **генерира наратив**, който ги цитира абстрактно („Съгласно индустриално валидиран пенетационен тест, …”).  

7. **Генериране на одитен след следа**  
   - Към всеки цитатиран доказателствен референс се прилага **Нулево Доказателство**, позволяващо на одиторите да проверят съответствието без да виждат самите документи.  

---  

## 6. Ползи в Кратки Снимки  

| Полза | Квантитативно въздействие |
|------|---------------------------|
| **Точност на отговорите ↑** | Повишение с 15‑30 % в сравнение с модели в един наемник |
| **Време за изпълнение ↓** | Съкращение с 40‑60 % при генериране на отговор |
| **Риск от несъответствие ↓** | Намаляване с 80 % на инциденти с изтичане на данни |
| **Повторна употреба на знания ↑** | 2‑3× повече доказателствени елементи се използват повторно |
| **Съответствие с регулации ↑** | Гарантирани съответствия с **GDPR**, **CCPA** и **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** чрез DP и SMPC |

---  

## 7. План за Внедряване  

| Фаза | Ключови етапи | Основни дейности |
|------|----------------|-------------------|
| **0 – Основи** | Стартово събрание, съгласуване на интересите | Дефиниране на обща онтология (напр. **ISO‑Control‑Ontology v2**) |
| **1 – Обогатяване на локалния ГЗ** | Деплоймънт на графова БД (Neo4j, JanusGraph) | Инжектиране на политики, контролни мерки, метаданни за доказателства; генериране на вграждания |
| **2 – Настройка на механизма за поверителност** | Интеграция на SMPC библиотека (MP‑SPDZ) & HE рамка (Microsoft SEAL) | Конфигуриране на управление на ключове, определяне на DP ε‑бюджет |
| **3 – Координаторски възел** | Създаване на маршрутизатор и агрегатор услуги | Реализиране на REST/gRPC крайни точки, TLS взаимна автентикация |
| **4 – Сливане с LLM** | Финетюнинг на LLM върху вътрешни откъси (напр. Llama‑3‑8B) | Синхронизация на промпт стратегия за консумация на оценки от ГЗ |
| **5 – Пилотно стартиране** | Реален въпросник с 2‑3 партньорски фирми | Събиране на данни за закъснение, точност, логове за поверителност |
| **6 – Скалиране и оптимизация** | Добавяне на нови партньори, автоматизация на ротация на ключове | Мониторинг на консумацията на DP бюджет, настройка на шум |
| **7 – Непрекъснато обучение** | Обратна връзка за актуализиране на връзки в ГЗ | Човешко‑в‑цикъла валидиране за обновяване на тежести на ръбовете |

---  

## 8. Реален Сценарий: Опит на SaaS Доставчик  

*Компания **AcmeCloud** се съюзи с два от своите най‑големи клиенти — **FinServe** и **HealthPlus**, за да тестват PKFG.*  

- **Базово състояние**: AcmeCloud изискваше 12 човешки‑днa за отговор на 95‑въпросен **SOC 2** одит.  
- **Пилот PKFG**: Чрез федерални заявки AcmeCloud получи релевантни доказателства от FinServe (доклад за пенетрационен тест) и HealthPlus (политика за обработка на HIPAA‑данни) без да вижда суровите файлове.  
- **Резултат**: Времето за реакция падна до **4 часа**, точността се повиши от **78 %** до **92 %**, а никой от AcmeCloud не получи достъп до оригинални доказателства.  

Нулево доказателство, прикачено към всяка цитирана референция, позволи на одиторите да проверят, че споменатите документи отговарят на изискванията на **GDPR** и **[HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html)**, без да нарушават поверителността.

---  

## 9. Бъдещи Подобрения  

1. **Семантично Авто‑Версиониране** – Автоматично откриване на изтекли доказателства и актуализация на ГЗ във всички участници.  
2. **Пазар за Федерален Промпт** – Споделяне на високоефективни LLM промпти като неизменни активи, чието използване се проследява чрез блокчейн‑основано проследяване.  
3. **Адаптивно Разпределение на DP Бюджет** – Динамично регулиране на шума според чувствителността на заявката, намалявайки загубата на полезност при ниско рискови заявки.  
4. **Трансфер на Знание между Дисциплини** – Използване на вграждания от несвързани домейни (например медицински изследвания) за обогатяване на инференцията за контролни мерки.  

---  

## 10. Заключение  

**Приватност‑запазващият Федерален Граф на Знания** трансформира автоматизацията на секюрити въпросници от изолиран, ръчен процес в интелигентен, съвместен двигател за знания. Съчетаването на **семантично моделиране** с **високотехнологични решения за защита на поверителността** дава възможност на организациите да получат по‑бързи, по‑точни отговори, като същевременно спазват регулаторните изисквания.  

Внедряването на PKFG изисква дисциплинирано проектиране на онтологии, стабилна криптографска инфраструктура и култура на споделено доверие — но възнаграждението — намален риск, ускорени бизнес сделки и живо, развиващо се хранилище за съответствие — прави това стратегическа необходимост за всяка напреднала SaaS компания.