
# Důvěrné výpočty a AI umožňují bezpečnou automatizaci dotazníků

Ve světě SaaS se bezpečnostní dotazníky staly brankářem každé B2B dohody. Obrovské množství rámců — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, CMMC a desítky specifických seznamů kontrol — vytváří masivní manuální zátěž pro bezpečnostní a právní týmy. Procurize již tuto zátěž snížila pomocí AI‑generovaných odpovědí, spolupráce v reálném čase a integrované správy důkazů.  

Přesto je další výzvou **ochrana dat, která tato AI modely pohánějí**. Když společnost nahrává interní politiky, konfigurační soubory nebo auditní logy, jde často o vysoce citlivé informace. Pokud AI služba zpracuje tato data v běžném cloudovém prostředí, mohou být vystavena vnitřním hrozbám, špatným konfiguracím či dokonce sofistikovaným externím útokům.

**Důvěrné výpočty** — praktika spouštění kódu uvnitř hardwarově založeného Trusted Execution Environment (TEE) — nabízejí způsob, jak udržet data zašifrovaná *během jejich zpracování*. Spojením TEE s generativními AI pipeline v Procurize můžeme dosáhnout **end‑to‑end šifrované automatizace dotazníků**, která splňuje jak rychlostní, tak bezpečnostní požadavky.

Níže se podíváme na technické základy, integraci workflow, přínosy pro compliance a budoucí směr vývoje této schopnosti.

---

## 1. Proč jsou důvěrné výpočty důležité pro automatizaci dotazníků

| Vektor hrozby | Tradiční AI pipeline | Mitigace pomocí důvěrných výpočtů |
|---------------|----------------------|-----------------------------------|
| **Data v klidu** | Soubory jsou uloženy šifrovaně, ale pro zpracování jsou dešifrovány. | Data zůstávají šifrovaná na disku; dešifrování probíhá pouze uvnitř enclávu. |
| **Data v pohybu** | TLS chrání síťový provoz, ale uzel zpracování je odkryt. | Enclave‑to‑enclave komunikace používá ověřené kanály, čímž zabraňuje útokům typu man‑in‑the‑middle. |
| **Vnitřní přístup** | Operátoři cloudu mohou během inferencí vidět plaintext. | Operátoři vidí jen ciphertext; enclave izoluje plaintext od hostitelského OS. |
| **Únik modelu** | Váhy modelu lze získat z paměti. | Model i data koexistují v enclávu; paměť mimo TEE je šifrovaná. |
| **Auditovatelnost** | Logy mohou být upraveny nebo neúplné. | Enclave produkuje kryptograficky podepsané atestační záznamy pro každý krok inferencí. |

Výsledkem je **zero‑trust vrstva zpracování**: i když je podkladová infrastruktura kompromitována, citlivý obsah nikdy neopustí chráněnou paměťovou oblast.

---

## 2. Přehled architektury

Níže je high‑level pohled na to, jak je sestavena důvěrná AI pipeline v Procurize. Diagram používá syntaxi Mermaid, přičemž každá štítek uzlu je uzavřený v dvojitých uvozovkách, jak je vyžadováno.

```mermaid
graph TD
    A["Uživatel nahrává důkazy (PDF, JSON, atd.)"] --> B["Šifrování na straně klienta (AES‑256‑GCM)"]
    B --> C["Bezpečný upload do Procurize Object Store"]
    C --> D["Atenovaný TEE instance (Intel SGX / AMD SEV)"]
    D --> E["Dešifrování uvnitř enclávu"]
    E --> F["Předzpracování: OCR, extrakce schématu"]
    F --> G["Generativní AI inferenční krok (RAG + LLM)"]
    G --> H["Syntéza odpovědí a propojení důkazů"]
    H --> I["Enclave‑podepsaný balíček odpovědí"]
    I --> J["Šifrované doručení žadateli"]
    J --> K["Auditní log uložený na neměnné ledger"]
```

### Klíčové komponenty

| Komponenta | Role |
|------------|------|
| **Šifrování na straně klienta** | Zajišťuje, že data jsou odesílána vždy v šifrované podobě. |
| **Object Store** | Ukládá šifrované blob‑y; poskytovatel cloudu je nemůže číst. |
| **Atenovaný TEE** | Ověřuje, že kód běžící v enclávu odpovídá známému hashi (remote attestation). |
| **Engine pro předzpracování** | Provádí OCR a extrakci schématu uvnitř enclávu, aby byl surový obsah chráněn. |
| **RAG + LLM** | Retrieval‑augmented generation, který čerpá relevantní úryvky politik a vytváří odpovědi v přirozeném jazyce. |
| **Podepsaný balíček odpovědí** | Obsahuje AI‑generovanou odpověď, ukazatele na důkazy a kryptografický důkaz provedení v enclávu. |
| **Neměnný auditní ledger** | Obvykle blockchain nebo append‑only log pro regulační compliance a forenzní analýzu. |

---

## 3. End‑to‑End workflow

1. **Bezpečný příjem**  
   - Uživatel šifruje soubory lokálně pomocí klíče specifického pro upload.  
   - Klíč je zabalen (wrapped) veřejným klíčem pro atestační službu Procurize a odeslán spolu s uploadem.

2. **Remote attestation**  
   - Před jakýmkoli dešifrováním klient požádá enclávu o atestační report.  
   - Report obsahuje hash kódu běžícího v enclávu a nonce podepsaný hardware root of trust.  
   - Teprve po ověření reportu klient předá zabalený dešifrovací klíč.

3. **Důvěrné předzpracování**  
   - V enclávu jsou šifrované artefakty dešifrovány.  
   - OCR extrahuje text z PDF, zatímco parsery rozpoznají JSON/YAML schémata.  
   - Všechny mezivýsledky zůstávají v chráněné paměti.

4. **Bezpečná Retrieval‑Augmented Generation**  
   - LLM (např. fine‑tuned Claude nebo Llama) běží uvnitř enclávu, načtený z šifrovaného modelového balíčku.  
   - Retrieval komponenta dotazuje šifrovaný vektorový obchod obsahující indexované úryvky politik.  
   - LLM syntetizuje odpovědi, odkazuje na důkazy a generuje skóre důvěry.

5. **Atestační výstup**  
   - Konečný balíček odpovědí je podepsán privátním klíčem enclávu.  
   - Podpis lze ověřit libovolným auditorem pomocí veřejného klíče enclávu, čímž se dokazuje, že odpověď byla vytvořena v důvěrném prostředí.

6. **Doručení a audit**  
   - Balíček je znovu šifrován veřejným klíčem žadatele a odeslán zpět.  
   - Hash balíčku spolu s atestačním reportem je zaznamenán na neměnný ledger (např. Hyperledger Fabric) pro budoucí compliance kontroly.

---

## 4. Přínosy pro compliance

| Regulace | Jak pomáhá důvěrná AI |
|----------|----------------------|
| **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) (Security Principle)** | Prokazuje “šifrování dat během používání” a poskytuje nezměnitelné logy. |
| **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) (A.12.3)** | Chrání důvěrná data během zpracování, splňuje požadavek na “kryptografické kontroly”. |
| **GDPR Art. 32** | Implementuje “nejmodernější” bezpečnostní opatření pro důvěrnost a integritu dat. |
| **CMMC Level 3** | Podporuje zacházení s CUI (Controlled Unclassified Information) uvnitř tvrdě zabezpečených enclávů. |

Navíc podepsaná atestace slouží jako **real‑time důkaz** pro auditory — není třeba vytvářet samostatné screenshoty či manuálně exportovat logy.

---

## 5. Výkonnostní úvahy

| Metrika | Konvenční cloud | Důvěrné výpočty |
|---------|-----------------|-----------------|
| **Latence (průměr na dotazník)** | 2–4 s | 3–6 s |
| **Propustnost (dotazů za sekundu)** | 150 qps | 80 qps |
| **Využití paměti** | 16 GB (neomezené) | 8 GB (limit enclávu) |

Procurize tyto dopady mitigacije pomocí:

* **Distilace modelu** – menší, ale přesné LLM varianty pro běh v enclávu.  
* **Batch inference** – seskupování více otázek snižuje náklady na jednotlivý požadavek.  
* **Horizontální škálování encláv** – nasazení více SGX instancí za load balancer.

V praxi většina odpovědí na bezpečnostní dotazníky stále skončí pod jednou minutou, což je pro většinu prodejních cyklů přijatelné.

---

## 6. Reálná ukázka: FinTechCo

**Pozadí**  
FinTechCo zpracovává citlivé transakční logy a šifrovací klíče. Jejich bezpečnostní tým byl váhavý nahrávat interní politiky do SaaS AI služby.

**Řešení**  
FinTechCo adoptovalo důvěrnou pipeline Procurize. Provedli pilot na třech vysoce rizikových SOC 2 dotaznících.

**Výsledky**

| KPI | Před důvěrnou AI | Po zavedení důvěrné AI |
|-----|-------------------|------------------------|
| **Průměrná doba odpovědi** | 45 min (manuální) | 55 s (automatizované) |
| **Incidenty ohrožení dat** | 2 (interní) | 0 |
| **Práce na přípravě auditu** | 12 h na audit | 1 h (auto‑generovaná atestace) |
| **Spokojenost stakeholderů (NPS)** | 48 | 84 |

Podepsaná atestace uspokojila jak interní auditory, tak externí regulátory, čímž se eliminovaly další dohody o zacházení s daty.

---

## 7. Bezpečnostní best practices pro nasazení

1. **Pravidelná rotace šifrovacích klíčů** — používejte KMS pro rotaci klíčů každých 30 dní.  
2. **Validace atestačních řetězců** — integrované ověřování remote attestation do CI/CD pipeline při aktualizacích enclávu.  
3. **Zálohování neměnného ledgeru** — pravidelně snapshotujte ledger do samostatného write‑once úložiště.  
4. **Monitorování zdraví encláv** — využijte TPM‑metrik pro detekci rollbacků nebo anomálií firmware.  
5. **Bezpečné nasazení modelových balíčků** — nové LLM verze distribuujte jako podepsané balíčky; encláv ověří podpis před načtením.

---

## 8. Budoucí roadmapa

| Čtvrtletí | Milník |
|-----------|--------|
| **Q1 2026** | Podpora AMD SEV‑SNP encláv, rozšíření kompatibility hardwaru. |
| **Q2 2026** | Integrace Multi‑Party Computation (MPC) pro kolaborativní odpovídání na dotazníky bez sdílení surových dat. |
| **Q3 2026** | Generování Zero‑Knowledge Proof (ZKP) pro “mám kompatibilní politiku” bez odhalení samotného textu. |
| **Q4 2026** | Automatické škálování farmy encláv na základě reálné fronty, využívající Kubernetes + SGX device plugins. |

Tyto vylepšení upevní Procurize jako **jedinou platformu, která může zaručit jak AI‑driven efektivitu, tak kryptografickou důvěrnost** automatizace bezpečnostních dotazníků.

---

## 9. Jak začít

1. **Požádejte o trial důvěrných výpočtů** u svého account managera v Procurize.  
2. **Nainstalujte client‑side šifrovací nástroj** (k dispozici jako cross‑platform CLI).  
3. **Nahrajte svůj první balík důkazů** a sledujte atestační dashboard, který by měl zobrazovat zelený stav.  
4. **Spusťte testovací dotazník** — systém vám vrátí podepsaný balíček odpovědí, který můžete ověřit pomocí veřejného klíče uvedeného v UI.  

Podrobný návod najdete v dokumentaci Procurize pod sekcí *Secure AI Pipelines → Confidential Computing Guide*.

---

## 10. Závěr

Důvěrné výpočty mění model důvěry v AI‑asistované compliance. Zajištěním toho, že citlivé dokumenty a auditní logy nikdy neopustí šifrovaný encláv, Procurize poskytuje **prokazatelně bezpečný, auditovatelný a bleskově rychlý** způsob odpovídání na bezpečnostní dotazníky. Synergie TEEn, RAG‑pohoných LLM a neměnných auditních logů nejen snižuje manuální námahu, ale také splňuje nejpřísnější regulatorní požadavky — což představuje rozhodující výhodu v dnešním vysoce konkurenčním B2B ekosystému.