
# Сигурно изчисление с множество участници, захранвано от ИИ за конфиденциални отговори на въпросници за доставчици

## Въведение

Въпросниците за сигурност са вратата за B2B SaaS договорите. Те изискват подробна информация за инфраструктурата, обработката на данни, реакцията при инциденти и контролните механизми за съответствие. Доставчиците често трябва да отговарят на десетки такива въпросници на тримесечие, като всеки от тях изисква доказателства, които могат да съдържат **чувствителни вътрешни данни** – архитектурни схеми, привилегирани идентификационни данни или собствени описания на процеси.  

Традиционната AI‑задвижвана автоматизация, като **Procurize AI Engine**, значително ускорява генерирането на отговори, но обикновено изисква **централизирано достъпване** до суровия изходен материал. Това централизиране въвежда два основни риска:

1. **Изтичане на данни** – Ако AI моделът или подлежащото хранилище бъде компрометирано, конфиденциалната фирмена информация може да бъде изложена.  
2. **Несъответствие с регулациите** – Регулации като [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) и нови закони за суверенитет на данните ограничават къде и как могат да се обработват лични или собствени данни.  

Въвеждаме **Secure Multiparty Computation (SMPC)** – криптографски протокол, който позволява на множество страни съвместно да изчисляват функция върху техните входове, като запазват тези входове частни. Чрез съчетаване на SMPC с генеративен ИИ, можем да **произвеждаме точни, проверяеми отговори на въпросници, без да разкриваме сурови данни на AI модела или на нито един отделен процесор**.

Тази статия изследва техническите основи, практическите стъпки за внедряване и бизнес ползите от **Secure‑SMPC‑AI** конвейера, съобразен с платформата Procurize.  

> **Главен извод:** AI, обогатен със SMPC, доставя **скоростта на автоматизация** *и* **гаранциите за поверителност на нулево знание**, променяйки начина, по който SaaS фирмите отговарят на въпросници за сигурност.

---

## 1. Основи на сигурното изчисление с множество участници

Сигурното изчисление с множество участници позволява набор от участници, всеки притежаващ частен вход, да изчисли обща функция **f**, като:

* **Коректност** – Всички страни получават правилния резултат **f(x₁, x₂, …, xₙ)**.  
* **Поверителност** – Нито една страна не научава нищо за входовете на другите, освен това, което може да се изведе от резултата.  

SMPC протоколите се делят в две основни семейства:

| Протокол | Основна идея | Типично приложение |
|----------|--------------|--------------------|
| **Тайно споделяне (Шамира, адитивно)** | Разделя всеки вход на случайни дялове, разпределени до всички страни. Изчисленията се извършват върху дяловете; реконструкцията дава резултата. | Големи матрични операции, анализи, запазващи поверителността. |
| **Гариблирани схеми** | Една страна (хариблер) криптира булева схема; оценителят изпълнява схемата, използвайки криптирани входове. | Двоични решения, сигурни сравнения. |

За нашия сценарий – **извличане на текст, семантична сходност и синтез на доказателства** – подходът **адитивно тайно споделяне** е най‑масштабируем, защото обработва високодименсионални векторни операции ефективно чрез съвременни MPC рамки като **MP‑SPDZ**, **CrypTen** или **Scale‑MPC**.

---

## 2. Преглед на архитектурата

По‑долу е представена високонаиво Mermaid диаграма, илюстрираща целият поток на **SMPC‑засиления ИИ** в Procurize.

```mermaid
graph TD
    A["Data Owner (Company)"] -->|Encrypt & Share| B["SMPC Node 1 (AI Compute)"]
    A -->|Encrypt & Share| C["SMPC Node 2 (Policy Store)"]
    A -->|Encrypt & Share| D["SMPC Node 3 (Audit Ledger)"]
    B -->|Secure Vector Ops| E["LLM Inference (Encrypted)"]
    C -->|Policy Retrieval| E
    D -->|Proof Generation| F["Zero‑Knowledge Audit Proof"]
    E -->|Encrypted Answer| G["Answer Aggregator"]
    G -->|Revealed Answer| H["Vendor Questionnaire UI"]
    F -->|Audit Trail| H
```

**Обяснение на компонентите**

* **Data Owner (Company)** – Държи собствените документи (напр. SOC 2 отчети, архитектурни схеми). Преди обработка, собственикът **тайно споделя** всеки документ на три криптирани парчета и ги разпределя към SMPC възлите.  
* **SMPC Nodes** – Независимо изчисляват върху парчетата. Възел 1 изпълнява **LLM инференция** (напр. фино настроен Llama‑2) в шифрован режим. Възел 2 съхранява **политически графи от знания** (напр. ISO 27001 контроли) също тайно споделени. Възел 3 поддържа **неизменим регистър на одита** (блокчейн или append‑only лог), който записва метаданни на заявките без да разкрива сурови данни.  
* **LLM Inference (Encrypted)** – Моделът получава криптирани ембедингси, генерирани от раздробените документи, произвежда криптирани отговорни вектори и ги връща към агрегатора.  
* **Answer Aggregator** – Реконструира отговора в чист текст само след приключване на цялото изчисление, гарантирайки, че няма междинно изтичане.  
* **Zero‑Knowledge Audit Proof** – Генериран от Възел 3, доказва, че отговорът е изграден от предписаните политически източници без да разкрива самите източници.

---

## 3. Подробен работен процес

### 3.1 Приемане и тайно споделяне

1. **Нормализация на документите** – PDF‑‑ове, Word файлове и изрезки от код се превръщат в чист текст и се токенизират.  
2. **Генериране на ембедингси** – Лек кодироватор (напр. MiniLM) създава гъсти вектори за всеки параграф.  
3. **Адитивно тайно разделяне** – За всеки вектор **v** се генерират случайни дялове **v₁**, **v₂**, **v₃**, така че `v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p)`.  
4. **Разпределяне** – Дяловете се изпращат по TLS към трите SMPC възела.  

### 3.2 Сигурно извличане на политически контекст

* Политическият граф от знания (контроли, съответствия със стандарти) съществува криптиран на всички възли.  
* При настъпване на въпросник (напр. “Опишете криптирането на данните в покой”), системата **запитва** графа чрез **защитено пресичане на множества**, за да открие релевантни клаузи, без да разкрива целия граф.

### 3.3 Криптирана LLM инференция

* Криптираните ембедингси и извлечените политически вектори се подават в **приватен трансформър**, който работи върху тайни дялове.  
* Техники като **FHE‑подходяща внимателност** или **MPC‑оптимизиран softmax** изчисляват най‑вероятната последователност от токени в шифрования домейн.

### 3.4 Реконструкция и проверяемо доказателство

* Когато криптираните отговорни токени са готови, **Answer Aggregator** ги реконструира, сумиравайки дяловете, за да получи чист текст.  
* Паралелно, Възел 3 създава **Zero‑Knowledge Succinct Non‑interactive Argument of Knowledge (zk‑SNARK)**, потвърждаващ, че отговорът:  
  * е изграден върху правилните политически клаузи,  
  * не излага сурови документи.  

### 3.5 Доставяне до крайния потребител

* Финалният отговор се появява в **UI‑то на Procurize**, заедно с **значка за криптографско доказателство**.  
* Одиторите могат да проверят значката със публичен verifier key, като удостоверят съответствието, без да искат оригиналните документи.

---

## 4. Гаранции за сигурност

| Заплаха | Как SMPC‑AI я смекчава |
|--------|------------------------|
| **Изтичане на данни от AI услугата** | Суровите данни никога не напускат средата на собственика; се прехвърлят само тайни дялове. |
| **Вътрешна заплаха в облачния доставчик** | Нито един възел притежава пълен изглед; за реконструкция са нужни минимум 2 от 3 съвместно действие. |
| **Атаки за извличане на модел** | LLM‑ът получава само криптирани входове; нападателите не могат да задават произволни заявки. |
| **Регулаторен одит** | zk‑SNARK доказателството демонстрира съответствие, спазвайки ограничения за локализация на данните. |
| **Man‑in‑the‑Middle** | Всички канали са защитени с TLS, а тайното споделяне добавя криптографска независимост от транспортната сигурност. |

---

## 5. Производителност

Въпреки че SMPC въвежда натоварване, модерните оптимизации поддържат латентност в рамките на приемливи граници за автоматизация на въпросници:

| Метрика | Обикновен AI | SMPC‑AI (3‑възела) |
|---------|--------------|--------------------|
| **Латентност на инференция** | ~1.2 сек за отговор | ~3.8 сек за отговор |
| **Пропускателна способност** | 120 отговора/мин | 45 отговора/мин |
| **Разход на процесора** | 0.25 CPU‑час/1k отговора | 0.80 CPU‑час/1k отговора |
| **Сетеви трафик** | < 5 МБ/отговор | ~12 МБ/отговор (криптирани дялове) |

Основни оптимизации:

* **Бачиране** – Паралелно обработване на множество въпросници върху едни и същи дялове.  
* **Хибриден протокол** – Използва се тайно споделяне за тежки линейни операции, а гариблираните схеми само за нелинейни функции (например сравнения).  
* **Edge внедряване** – Поставяне на един SMPC възел в локалната мрежа на фирмата, намалявайки зависимостта от външен облак.

---

## 6. Интеграция с Procurize

Procurize вече предлага:

* **Склад за документи** – Централизирано съхранение на артефакти за съответствие.  
* **Конструктор на въпросници** – UI за създаване, задаване и проследяване на въпросници.  
* **AI Engine** – Фино настроен LLM за генериране на отговори.  

За да включите SMPC‑AI:

1. **Активирайте SMPC режим** – Администраторското табло предоставя превключвател за този режим.  
2. **Осигурете SMPC възлите** – Деплойте три Docker контейнера (Node 1–3) чрез официалния образ `procurize/smpc-node`. Контейнерите се регистрират автоматично в оркестрационния слой.  
3. **Определете политически граф** – Експортирайте съществуващите политики във JSON‑LD; платформата ги криптира и разпределя.  
4. **Конфигурирайте проверяеми доказателства** – Въведете публичен verification key; UI‑то ще визуализира значки за доказателство автоматично.  
5. **Обучете сигурен LLM** – Използвайте същия набор от данни като за обикновения AI Engine; обучението се извършва офлайн, а получените тегла се зареждат в Node 1 в **sealed enclave** (напр. Intel SGX) за допълнителна защита.

---

## 7. Реален пример: ФинТех одит на доставчик

**Компания**: FinFlow, средно‑голям финтех SaaS доставчик.  

**Проблем**: Тримесечните одити от банкови партньори изискваха **полни детайли за криптирането на данните в покой**. Политиките за управление на ключове са класифицирани и не могат да бъдат качени в трети AI услуги.  

**Решение**:

1. FinFlow внедри SMPC‑AI възли – Node 1 в Azure Confidential Compute VM, Node 2 on‑premise, Node 3 като Hyperledger Fabric peer.  
2. Документът за политика (5 МБ) беше тайно споделен между възлите.  
3. Въпросникът “Опишете графика за ротация на ключове” бе отговорен за **4.2 секунди** с проверяемо доказателство.  
4. Банковите одитори провериха доказателството чрез публичния ключ, удостоверявайки, че отговорът е генериран от вътрешната политика, без да виждат самата политика.

**Резултат**: Времето за одит се съкрати от **7 дни** на **2 часа**, без да се наруши съответствието.

---

## 8. Бъдещи насоки

| Пункт от план | Очаквано въздействие |
|---------------|----------------------|
| **Федеративно SMPC между множество доставчици** | Позволява съвместно benchmarking без споделяне на собствените данни. |
| **Динамично обновяване на политики с он‑чейн управление** | Позволява мигновени актуализации на политиките, отразени в SMPC изчисленията. |
| **Zero‑Knowledge рейтинг на риска** | Генерира количествени оценки на риска, доказуеми от шифрирани данни. |
| **AI‑генерирани повествования за съответствие** | Разширява отговорите от “да/не” към пълни нарратива, съхранявайки поверителността. |

---

## Заключение

Сигурното изчисление с множество участници, комбинирано с генеративен ИИ, предлага **първо‑класно, проверяемо и мащабируемо** решение за автоматизиране на отговорите на въпросници за сигурност. То задоволява трите критични изисквания на модерните SaaS фирми:

1. **Бързина** – Отговори почти в реално време, ускоряващи сключването на договори.  
2. **Сигурност** – Конфиденциалните данни никога не напускат притежателя си, предпазвайки от изтичане и регулаторни нарушения.  
3. **Доверие** – Криптографските доказателства демонстрират, че отговорите се базират на проверени вътрешни политики.

Внедрявайки SMPC‑AI в Procurize, организациите превръщат традиционната „бутилка“ във **конкурентно предимство**, ускорявайки сключването на договори без да жертват най‑високите стандарти за поверителност.

---

## Вижте също

- [Procurize Blog: AI‑Powered Compliance Integration Into CI/CD Workflows](https://blog.procurize.com/ai-ci-cd-compliance)