
# Federovaný Prompt Engine pro soukromou automatizaci dotazníků pro více‑nájemníky

## Proč je důležitá automatizace bezpečnostních dotazníků pro více nájemníků  

Bezpečnostní a souladové dotazníky jsou univerzálním místem tření pro poskytovatele SaaS, enterprise zákazníky i třetí strany auditující. Tradiční manuální přístup trpí třemi opakujícími se problémy:

1. **Data siloing** – každý nájemce uchovává své vlastní důkazy a politické dokumenty, což znemožňuje využít kolektivní učení.  
2. **Riziko soukromí** – sdílení odpovědí na dotazníky mezi organizacemi může neúmyslně odhalit důvěrné kontroly nebo auditní nálezy.  
3. **Omezení škálovatelnosti** – jak roste počet zákazníků, lineárně se zvyšuje úsilí potřebné k udržení odpovědí aktuálních, přesných a připravených k auditu.

**Federovaný prompt engine** řeší tyto výzvy tím, že umožňuje mnoha nájemcům spolupracovat na sdílené AI‑poháněné službě generování odpovědí, přičemž zaručuje, že surová data nikdy neopustí svůj původní prostředí.

## Základní koncepty

| Koncept | Vysvětlení |
|---------|------------|
| **Federované učení (FL)** | Aktualizace modelu jsou vypočítány lokálně na datech každého nájemce a poté agregovány soukromí‑chránícím způsobem pro zlepšení globálního LLM prompt repozitáře. |
| **Prompt Engine** | Služba, která ukládá, verzionuje a načítá znovu použitelné šablony promptů přizpůsobené konkrétním regulačním rámcům ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR atd.). |
| **Zero‑Knowledge Proof (ZKP) Authentication** | Zaručuje, že příspěvek nájemce do sdíleného poolu promptů je platný bez odhalení podkladových důkazů. |
| **Šifrovaný graf znalostí (KG)** | Graf zachycující vztahy mezi kontrolami, důkazními artefakty a regulačními klauzulemi v šifrované podobě, vyhledávatelný pomocí homomorfní šifrování. |
| **Audit Ledger** | Neměnný blockchain‑based log zaznamenávající každý požadavek na prompt, odpověď a aktualizaci modelu pro plnou sledovatelnost. |

## Architektonický přehled

Níže je diagram v jazyce Mermaid, který ilustruje tok dat a hranice komponent federovaného prompt engine.

```mermaid
graph LR
    subgraph Tenant_A["Nájemce A"]
        TA[ "Portál nájemce" ]
        TKG[ "Šifrovaný KG" ]
        TFL[ "Lokální FL pracovník" ]
        TEnc[ "Vrstva šifrování promptu" ]
    end

    subgraph Tenant_B["Nájemce B"]
        TB[ "Portál nájemce" ]
        TBKG[ "Šifrovaný KG" ]
        TBF[ "Lokální FL pracovník" ]
        TBEnc[ "Vrstva šifrování promptu" ]
    end

    FE[ "Federovaná Prompt Služba" ]
    AGG[ "Bezpečný agregátor" ]
    LED[ "Audit Ledger (Blockchain)" ]
    PUB[ "Veřejný Prompt Repozitář" ]

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

*Všechny popisky uzlů jsou uzavřeny v dvojité uvozovky, jak je vyžadováno.*

### Jak to funguje

1. **Lokální tvorba promptu** – Bezpečnostní týmy v každém nájemci vytvářejí prompty pomocí svého interního portálu. Prompty odkazují na ID kontrol a ukazatele důkazů uložené v šifrovaném KG nájemce.  
2. **Šifrování a odeslání** – Vrstva šifrování promptu zašifruje text promptu veřejným klíčem nájemce, zachová soukromí a zároveň umožní Federované Prompt Službě indexovat šifrovaný payload.  
3. **Federovaná aktualizace modelu** – Každý nájemce spouští lehký FL pracovník, který doladí destilovaný LLM na svém vlastním korpusu dotazníků. Pouze gradientové delta, chráněné diferencálními soukromími, jsou odeslány do Bezpečného agregátoru.  
4. **Globální prompt repozitář** – Agregované aktualizace vylepšují sdílený model výběru promptu. Veřejný Prompt Repozitář ukládá verzované, šifrované prompty, které mohou bezpečně načíst všichni nájemci.  
5. **Generování odpovědí** – Když přijde nový dotazník, portál nájemce dotáže Federovanou Prompt Službu. Služba vybere nejlépe odpovídající šifrovaný prompt, dešifruje jej lokálně a spustí nájemcem specifický LLM pro vytvoření odpovědi.  
6. **Auditní stopa** – Každý požadavek, odpověď i příspěvek modelu jsou zaznamenány v Audit Ledger, což zajišťuje úplnou shodu s auditorskými předpisy.

## Soukromí‑chránící techniky do hloubky  

### Diferenciální soukromí (DP)  

DP přidává kalibrovaný šum k lokálním gradientovým aktualizacím před jejich opuštěním prostředí nájemce. To garantuje, že přítomnost nebo nepřítomnost jakéhokoli konkrétního důkazního dokumentu nelze odvodit z agregovaného modelu.

### Homomorfní šifrování (HE)  

HE umožňuje Federované Prompt Službě provádět vyhledávání klíčových slov uvnitř šifrovaných KG uzlů bez jejich dešifrování. To znamená, že výběr promptu může respektovat konfidenční omezení nájemce a přitom těžit z globální znalostní báze.

### Zero‑Knowledge Proofs  

Když nájemce přispěje novou šablonu promptu, ZKP potvrzuje, že prompt splňuje interní politiky (např. žádné zakázané odhalení) bez zveřejnění obsahu promptu. Agregátor přijímá pouze důkazy, které ověřují soulad.

## Přínosy pro týmy zabezpečení a souladu  

| Přínos | Dopad |
|--------|-------|
| **Snížené manuální úsilí** | Automatický výběr promptů a AI‑generované odpovědi zkracují dobu zpracování dotazníků z týdnů na hodiny. |
| **Kontinuální učení** | Federované aktualizace časem zlepšují kvalitu odpovědí, přizpůsobují se novému regulačnímu jazyku bez centralizovaného shromažďování dat. |
| **Regulační agilita** | Prompt šablony jsou mapovány na konkrétní klauzule; při aktualizaci rámce je potřeba upravit jen zasažené prompty. |
| **Plná auditovatelnost** | Neměnné záznamy poskytují důkaz, kdo odpověď vytvořil, kdy a jakou verzi modelu použil. |
| **Izolace nájemců** | Žádný surový důkaz neopustí šifrovaný KG nájemce, což uspokojuje zákony o rezidenci dat a soukromí. |

## Blueprint implementace  

1. **Fáze zahájení**  
   - Nasadit Federovanou Prompt Službu na spravovaný Kubernetes cluster s sealed‑secrets pro šifrovací klíče.  
   - Postavit permissioned blockchain síť (např. Hyperledger Fabric) pro auditní ledger.  

2. **Onboarding nájemců**  
   - Poskytnout každému nájemci unikátní párový klíč a lehký FL agent (Docker image).  
   - Migraci existujících politických dokumentů do šifrovaného KG pomocí dávkového ingest pipeline.  

3. **Základy knihovny promptů**  
   - Naplnit Veřejný Prompt Repozitář standardními šablonami pro běžné rámce ([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/)).  
   - Provést jednorázové ZKP ověření, aby se certifikovala shoda každé šablony.  

4. **Operační cyklus**  
   - **Denně**: FL pracovníci vypočítají gradientové aktualizace a pošlou je do Bezpečného agregátoru.  
   - **Na každý dotazník**: Portál nájemce načte odpovídající prompty, dešifruje je lokálně a spustí doladěný LLM.  
   - **Po odpovědi**: Výsledek je zaznamenán v Audit Ledger a jakákoli zpětná vazba recenzenta se vrací do smyčky vylepšování promptu.  

5. **Monitoring a governance**  
   - Sledovat DP epsilon hodnoty, aby byl respektován rozpočet soukromí.  
   - Používat Grafana dashboardy k vizualizaci driftů modelu, heatmap využití promptů a zdraví ledgeru.  

## Reálný případ použití: SaaS poskytovatel „DataShield”

**Pozadí**: DataShield obsluhuje 300 enterprise zákazníků, z nichž každý vyžaduje odpovědi na SOC 2 a ISO 27001 dotazníky. Jejich bezpečnostní tým vynakládal **150 osobních dní / měsíc** na shromažďování důkazů.

**Řešení**: Implementovali federovaný prompt engine napříč třemi regionálními datovými centry. Během dvou měsíců:

- **Doba zpracování** klesla z průměrných **12 dnů** na **3 hodiny**.  
- **Manuální úsilí** se snížilo o **78 %**, tým se mohl soustředit na riziková řešení s vysokým dopadem.  
- **Auditní připravenost** se zlepšila: každá odpověď byla traceovatelná k určité verzi promptu a snapshotu modelu v ledgeru.  

**Klíčové metriky**  

| Metrika | Před | Po |
|---------|------|----|
| Průměrná doba odpovědi na dotazník | 12 dnů | 3 hodiny |
| Osobní dny věnované mapování důkazů | 150 | 33 |
| Počet incidentů soukromí | 2 | 0 |
| Přesnost modelu (BLEU skóre vůči expertním odpovědím) | 0,62 | 0,84 |

## Budoucí směry  

1. **Přenos znalostí napříč doménami** – Rozšířit federovaný engine tak, aby sdílel poznatky mezi nesouvisejícími regulačními oblastmi (např. HIPAA ↔ PCI‑DSS) pomocí meta‑learningu.  
2. **Generativní Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – Propojit šifrovaný KG retrieval s LLM generací pro bohatší, citovatelnější odpovědi.  
3. **AI‑poháněná doporučení promptů** – Real‑time návrhy vylepšení promptů na základě živých smyček zpětné vazby a sentimentální analýzy komentářů auditorů.  

## Kontrolní seznam pro zahájení  

- [ ] Zajistit Kubernetes cluster s sealed‑secrets pro správu klíčů.  
- [ ] Nasadit Federovanou Prompt Službu a nastavit TLS mutual authentication.  
- [ ] Vydat párové klíče a Dockerizované FL agenty každému nájemci.  
- [ ] Migrovat existující politické dokumenty do šifrovaných KG pomocí poskytnutých ETL skriptů.  
- [ ] Naplnit Veřejný Prompt Repozitář základními šablonami.  
- [ ] Povolit blockchain ledger a integrovat jej s CI/CD pro automatické version tagging.  

> **Tip profesionála**: Začněte pilot s 5‑10 nájemci, abyste doladili parametry DP a prahy ZKP ověření, než přejdete na plné nasazení.

---

## <span class='highlight-content'>Viz také</span>

- [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/)