
# Fortrolig Computing og AI driver Sikker Spørgeskema‑automatisering

I den hurtigt bevægende SaaS‑verden er sikkerhedsspørgeskemaer blevet portvagten for hver B2B‑aftale. Den enorme mængde af rammeværker—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, CMMC og dusinvis af leverandørspecifikke tjeklister—skaber en massiv manuel byrde for sikkerheds‑ og juridiske teams. Procurize har allerede reduceret denne byrde med AI‑genererede svar, samarbejde i realtid og integreret evidenshåndtering.  

Allerede er den næste grænse **at beskytte de data, der driver disse AI‑modeller**. Når en virksomhed uploader interne politikker, konfigurationsfiler eller revisionslogfiler, er disse oplysninger ofte meget følsomme. Hvis en AI‑tjeneste behandler dem i et standard cloud‑miljø, kan dataene blive afsløret for insidertrusler, fejlkonfigurationer eller endda avancerede eksterne angreb.

**Fortrolig computing**—praksissen med at køre kode inde i et hardware‑baseret Trusted Execution Environment (TEE)—tilbyder en metode til at holde data krypteret *mens de behandles*. Ved at kombinere TEEs med Procurizes generative AI‑pipeline kan vi opnå **ende‑til‑ende krypteret spørgeskema‑automatisering**, som opfylder både hastigheds‑ og sikkerhedskrav.  

Nedenfor dykker vi ned i de tekniske grundlag, workflow‑integration, overholdelsesfordele og fremtidig køreplan for denne nye funktion.

---

## 1. Hvorfor Fortrolig Computing er Vigtigt for Spørgeskema‑Automatisering

| Trusselsvektor | Traditionel AI‑pipeline | Fortrolig Computing‑afhjælpning |
|----------------|--------------------------|---------------------------------|
| **Data i hvile** | Filer gemt krypteret, men dekrypteret til behandling. | Data forbliver krypteret på disk; dekryptering sker kun inde i enclave. |
| **Data i transit** | TLS beskytter netværkstrafik, men behandlingsnoden er udsat. | Enclave‑til‑enclave kommunikation bruger attesterede kanaler, der forhindrer mellemmand‑manipulation. |
| **Indsideradgang** | Cloud‑operatører kan få adgang til klartekst under inferens. | Operatører ser kun krypteret tekst; enclave isolerer klartekst fra værts‑OS. |
| **Model‑lækage** | Modelvægte kan blive udtrukket fra hukommelsen. | Model og data sameksisterer inden for enclave; hukommelse er krypteret uden for TEE. |
| **Auditabilitet** | Logfiler kan manipuleres eller være ufuldstændige. | Enclave producerer kryptografisk signeret attestation for hvert inferens‑trins. |

Resultatet er et **zero‑trust behandlingslag**: selv hvis den underliggende infrastruktur er kompromitteret, forlader det følsomme indhold aldrig det beskyttede hukommelsesområde.

---

## 2. Arkitekturoversigt

Nedenfor er en overordnet visning af, hvordan Procurizes fortrolige AI‑pipeline er samlet. Diagrammet bruger Mermaid‑syntaks, hvor hver node‑etiket er omsluttet af dobbelte citationstegn som påkrævet.

```mermaid
graph TD
    A["User uploads evidence (PDF, JSON, etc.)"] --> B["Client‑side encryption (AES‑256‑GCM)"]
    B --> C["Secure upload to Procurize Object Store"]
    C --> D["Attested TEE instance (Intel SGX / AMD SEV)"]
    D --> E["Decryption inside enclave"]
    E --> F["Pre‑processing: OCR, schema extraction"]
    F --> G["Generative AI inference (RAG + LLM)"]
    G --> H["Answer synthesis & evidence linking"]
    H --> I["Enclave‑signed response package"]
    I --> J["Encrypted delivery to requester"]
    J --> K["Audit log stored on immutable ledger"]
```

### Nøglekomponenter

| Komponent | Rolle |
|-----------|-------|
| **Klient‑side kryptering** | Garanti for, at data aldrig sendes i klartekst. |
| **Objektlager** | Opbevarer krypterede blobber; cloud‑udbyderen kan ikke læse dem. |
| **Attesteret TEE** | Bekræfter, at koden, der kører i enclave, svarer til en kendt hash (fjernattestering). |
| **Forbehandlingsmotor** | Kører OCR og skemaudtræk inden for enclave for at holde råindhold beskyttet. |
| **RAG + LLM** | Retrieval‑augmented generation, der henter relevante politikfragmenter og udformer naturligt sprog‑svar. |
| **Signerede svarpakke** | Indeholder AI‑genereret svar, evidens‑pekere og kryptografisk bevis for enclave‑eksekvering. |
| **Uforanderlig revisions‑ledger** | Typisk en blockchain eller append‑only log til regulerings‑overholdelse og forensisk analyse. |

---

## 3. End‑to‑End‑Workflow

1. **Sikker indtagelse**  
   - Brugeren krypterer filer lokalt med en per‑upload‑nøgle.  
   - Nøglen er pakket med Procurizes offentlige attestations‑nøgle og sendt sammen med uploaden.

2. **Fjernattestering**  
   - Før nogen dekryptering får sted, anmoder klienten om en attestations‑rapport fra TEE’en.  
   - Rapporten indeholder et hash af enclave‑koden og et nonce signeret af hardware‑roden af tillid.  
   - Kun efter verificering af rapporten transmitterer klienten den pakkede dekrypteringsnøgle.

3. **Fortrolig forbehandling**  
   - Inde i enclave’en dekrypteres de krypterede artefakter.  
   - OCR udtrækker tekst fra PDF’er, mens parsere genkender JSON/YAML‑skemaer.  
   - Alle mellemliggende artefakter forbliver i beskyttet hukommelse.

4. **Sikker Retrieval‑Augmented Generation**  
   - LLM’en (fx en tilpasset Claude eller Llama‑model) kører inde i enclave’en, indlæst fra en krypteret model‑bundle.  
   - Retrieval‑komponenten forespørger et krypteret vektor‑lager, der indeholder indekserede politikfragmenter.  
   - LLM’en syntetiserer svar, refererer til evidens og genererer en tillids‑score.

5. **Attesteret output**  
   - Den endelige svarpakke signeres med enclave‑ens private nøgle.  
   - Signaturen kan verificeres af enhver revisor med enclave‑ens offentlige nøgle, hvilket beviser, at svaret blev genereret i et betroet miljø.

6. **Levering & audit**  
   - Pakken krypteres igen med anmoderens offentlige nøgle og sendes tilbage.  
   - Et hash af pakken samt attestations‑rapporten registreres på en uforanderlig ledger (fx Hyperledger Fabric) til fremtidig compliance‑kontrol.

---

## 4. Overholdelsesfordele

| Regulering | Hvordan Fortrolig AI Hjælper |
|------------|------------------------------|
| **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) (Sikkerheds‑princippet)** | Demonstrerer “krypteret data i brug” og leverer tamper‑evidente logs. |
| **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) (A.12.3)** | Beskytter fortrolige data under behandling, hvilket opfylder “kryptografisk kontrol”. |
| **GDPR Art. 32** | Implementerer “state‑of‑the‑art” sikkerhedsforanstaltninger for datakonfidensialitet og integritet. |
| **CMMC Niveau 3** | Understøtter håndtering af “Controlled Unclassified Information (CUI)” inden for hårdt afskærmede enclaves. |

Den signerede attestation fungerer desuden som **realtidsevidens** for revisorer – ingen ekstra skærmbilleder eller manuel log‑ekstraktion nødvendig.

---

## 5. Ydelsesmæssige Overvejelser

| Metrik | Konventionel Cloud | Fortrolig Computing |
|--------|--------------------|----------------------|
| **Latency (gennemsnit pr. spørgeskema)** | 2–4 sekunder | 3–6 sekunder |
| **Throughput (forespørgsler/sekund)** | 150 qps | 80 qps |
| **Memory Usage** | 16 GB (ubegrænset) | 8 GB (enclave‑grænse) |

Procurize afbøder disse overhead‑effekter gennem:

* **Model‑distillation**: Mindre, men nøjagtige LLM‑varianter til enclave‑eksekvering.  
* **Batch‑inference**: Gruppering af flere spørgsmål for at reducere omkostninger pr. forespørgsel.  
* **Horisontal enclave‑skalering**: Udrulning af flere SGX‑instanser bag en load‑balancer.

I praksis fuldføres de fleste sikkerhedsspørgeskemaer stadig på under et minut, hvilket er acceptabelt i de fleste salgs‑cyklusser.

---

## 6. Virkeligt Case‑studie: FinTechCo

**Baggrund**  
FinTechCo håndterer følsomme transaktionslogfiler og krypteringsnøgler. Deres sikkerhedsteam var tilbageholdende med at uploade interne politikker til en SaaS‑AI‑tjeneste.

**Løsning**  
FinTechCo implementerede Procurizes fortrolige pipeline. De kørte et pilotprojekt på tre høj‑risiko SOC 2‑spørgeskemaer.

**Resultater**

| KPI | Før Fortrolig AI | Efter Fortrolig AI |
|-----|-------------------|---------------------|
| **Gennemsnitlig svartid** | 45 minutter (manuelt) | 55 sekunder (automatiseret) |
| **Databrud‑hændelser** | 2 (internt) | 0 |
| **Audit‑forberedelses‑indsats** | 12 timer pr. audit | 1 time (auto‑genereret attestation) |
| **Stakeholder‑tillid (NPS)** | 48 | 84 |

Den signerede attestation tilfredsstillede både interne revisorer og eksterne regulatorer, hvilket eliminerede behovet for yderligere databehandlingsaftaler.

---

## 7. Sikkerheds‑beste Praksis for Implementører

1. **Roter krypteringsnøgler regelmæssigt** – Brug en nøgle‑administrationstjeneste (KMS) til at rotere per‑upload‑nøgler hver 30 dag.  
2. **Validér attestations‑kæder** – Integrer fjernattestations‑verificering i CI/CD‑pipeline for enclave‑opdateringer.  
3. **Aktiver uforanderlige ledger‑backups** – Tag periodiske snapshots af audit‑ledgeren til en separat write‑once‑lagringsspand.  
4. **Overvåg enclave‑sundhed** – Anvend TPM‑baserede metrikker til at opdage enclave‑rollback eller firmware‑anomalier.  
5. **Patch model‑bundles sikkert** – Udgiv nye LLM‑versioner som signerede model‑bundles; enclave verificerer signaturen før indlæsning.

---

## 8. Fremtidig Køreplan

| Kvartal | Milepæl |
|---------|---------|
| **Q1 2026** | Understøttelse af AMD SEV‑SNP enclaves, udvidet hardware‑kompatibilitet. |
| **Q2 2026** | Integration af Multi‑Party Computation (MPC) for samarbejdende spørgeskema‑svar på tværs af organisationer uden at dele rådata. |
| **Q3 2026** | Generering af Zero‑Knowledge Proofs (ZKP) for “jeg besidder en compliant politik” uden at afsløre politikteksten. |
| **Q4 2026** | Automatisk skalering af enclave‑farme baseret på real‑time kø‑dybde, via Kubernetes + SGX‑device‑plugins. |

Disse forbedringer vil cementere Procurize som **den eneste platform, der kan garantere både AI‑drevet effektivitet og kryptografisk fortrolighed** for sikkerhedsspørgeskema‑automatisering.

---

## 9. Sådan Kommer Du i Gang

1. **Anmod om en Fortrolig Computing‑trial** via din Procurize‑kontoadministrator.  
2. **Installer værktøjet til klient‑side kryptering** (tilgængeligt som cross‑platform CLI).  
3. **Upload dit første evidens‑bundt** og hold øje med attestation‑dashboardet for grøn status.  
4. **Kør et test‑spørgeskema** – systemet returnerer en signeret svarpakke, som du kan verificere med den offentlige nøgle, der leveres i UI’en.  

For detaljeret trin‑for‑trin‑vejledning, se Procurize‑dokumentationsportalen under *Secure AI Pipelines → Confidential Computing Guide*.

---

## 10. Konklusion

Fortrolig computing omdefinerer tillidsmodellen for AI‑assisteret compliance. Ved at sikre, at følsomme politik‑dokumenter og revisionslogfiler aldrig forlader en krypteret enclave, giver Procurize organisationer en **provabelt sikker, auditérbar og lynhurtig** måde at besvare sikkerhedsspørgeskemaer på. Synergien mellem TEEs, RAG‑baserede LLM’er og uforanderlige audit‑logning reducerer ikke kun manuelt arbejde, men opfylder også de strengeste regulatoriske krav – og giver dermed en afgørende konkurrencefordel i dagens høj‑risiko B2B‑økosystem.