
# Diferentsiaalne privaatsus kohtub AI-ga turvalise küsimustiku automatiseerimisel  

*Võtmesõnad: diferentiaalne privaatsus, suured keelemudelid, turvaküsimustik, vastavusautomaatika, andmete konfidentsiaalsus, generatiivne AI, privaatsus‑säilitav AI.*  

---

## Sissejuhatus  

Turvaküsimustikud on B2B SaaS lepingute värav. Need nõuavad täpseid vastuseid krüpteerimise, andmete säilitamise, intsidentidele reageerimise ja paljude teiste kontrollide kohta. Traditsiooniliselt kulutavad turva‑, õiguse‑ ja insenerimeeskonnad **tunde** poliitikate uurimisele, tõendite kogumisele dokumentirepositooriumi kaudu ja vastuste käsitsi koostamisele.  

Siseneb **AI‑põhine küsimustiku platvorm**, nagu Procurize, mis kasutab suuri keelemudeleid (LLM‑sid) vastuste koostamiseks sekundite jooksul. Kiiruse tõus on vaieldamatu, kuid positiivne külg toob kaasa **teabe lekke riski**: LLM‑id sisestavad tooresse mudelisse poliitikateksti, auditilogisid ja varasemaid küsimustike vastuseid — andmed, mis võivad olla äärmiselt konfidentsiaalsed.  

**Differentsiaalne privaatsus (DP)** pakub matemaatiliselt tõestatud meetodit kontrollitud müra lisamiseks andmetele, tagades, et AI‑süsteemi väljund ei paljasta ühtegi üksikumat rekordit. DP‑ga LLM‑i torustiku kombineerides saavad organisatsioonid **säilitada AI‑automaatika eelised**, samal ajal **garanteerides, et patenteeritud või reguleeritud andmed jäävad privaatsuseks**.  

See artikkel esitleb **täielikku, otsast peale lõppu ulatuvat raamistikku** DP‑täiustatud küsimustiku automaatika mootoriks, käsitleb juurutamise väljakutseid ning pakub reaalmaailma parimaid praktikaid.  

---

## 1. Miks diferentiaalne privaatsus on küsimustiku automaatika puhul oluline  

| Mure | Traditsiooniline AI‑toru | DP‑täiustatud toru |
|------|--------------------------|-------------------|
| **Andmete paljastamine** | Toored poliitilised dokumendid sisestatakse otse mudelisse, mis võib salvestada tundlikke lõike. | Müra lisamine tokeni‑ või sisendite tasemel takistab mudelit täpset sõnastust meelde jätta. |
| **Regulatiivne vastavus** | Võib olla vastuolus [GDPR](https://gdpr.eu/) „andmete minimeerimise“ ja [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) kontrollidega. | DP rahuldab “privaatsus by design” põhimõtte, vastab GDPR artiklile 25 ja ISO 27701. |
| **Usaldus partneritelt** | Partnerid (turustajad, auditoorid) võivad kahelda AI‑loodud vastustes ilma privaatsusgarantiita. | Sertifitseeritud DP pakub läbipaistvat logi, mis tõendab privaatsuse säilitamist. |
| **Mudeli taaskasutus** | Ühte sisemist LLM‑i võib kasutada mitmes projektis, suurendades lekke riski. | DP võimaldab **ühtset jagatud mudelit** serveerida mitmele meeskonnale ilma ristkontamineeta. |

---

## 2. Diferentiaalse privaatsuse põhimõisted  

1. **ε (epsilon)** – privaatsuse eelarve. Väiksem ε tähendab tugevamat privaatsust, kuid madalamat kasutatavust. Tüüpilised väärtused on 0,1 (kõrge privaatsus) kuni 2,0 (mõõdukas privaatsus).  
2. **δ (delta)** – privaatsuse rikumise tõenäosus. Tavaliselt seatud tühiseks väärtuseks (nt 10⁻⁵).  
3. **Müra mehhanism** – Laplace’i või Gaussi müra lisatakse päringu tulemustele (nt loendused, sisendid).  
4. **Sensitiivsus** – maksimaalne muutus, mida üksik rekord võib põhjustada päringu väljundis.  

DP rakendamisel LLM‑idele käsitleme iga **dokumendi** (poliitika, kontrolli kirjeldus, audititõend) kui rekordi. Eesmärk on vastata semantilisele päringule “Mis on meie andmete krüpteerimise poliitika?” paljastamata ükski täpne fraas allikast.  

---

## 3. Arhitektuuriline plaan  

Allpool on Mermaid‑diagramm, mis illustreerib DP‑võimalustega küsimustiku automaatika süsteemi andmevoogu.

```mermaid
flowchart TD
    A["Kasutaja esitab küsimustiku taotluse"] --> B["Eeltöötlusmootor"]
    B --> C["Dokumendi tõmbamine (Poliitikapood)"]
    C --> D["DP müra kiht"]
    D --> E["Sisemine vektorkujundus (DP‑teadlik enkoodar)"]
    E --> F["LLM‑põhjusmootor"]
    F --> G["Vastuse mustand (DP auditilogiga)"]
    G --> H["Inimlugeja (valikuline)"]
    H --> I["Lõplik vastus saadetakse tarnijale"]
    style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

**Põhikomponendid selgitatud**

* **Eeltöötlusmootor** – normaliseerib küsimustiku, ekstraheerib kohatäited (nt `[ETTEVÕTTE_NIMI]`).  
* **Dokumendi tõmbamine** – toob asjakohased poliitika lõigud versioonikontrollitud teadmistebaasist (Git, Confluence jne).  
* **DP müra kiht** – rakendab Gaussi müra tokeni vektorkujundustele, tagades, et iga dokumendi panus on piiratud.  
* **DP‑teadlik enkoodar** – transformer‑enkoodar, mis on treenitud mürarikka sisendi peal, et luua tugevad esindused.  
* **LLM‑põhjusmootor** – gated LLM (Claude, GPT‑4 või iseenesest hostitud avatud lähtekoodiga mudel), mis töötab DP‑kaitstud vektorkujunduste peal.  
* **Vastuse mustand** – genereerib markdown‑vastuse ja lisab **privaatsus‑audititunnuse** (ε, δ väärtused, ajatempel).  
* **Inimlugeja** – valikuline vastavusfilter; lugejad näevad audititunnust, et hinnata riski enne kinnitamist.  

---

## 4. Samm‑sammuline juurutusjuhend  

### 4.1. Loo versioonikontrollitud poliitikapood  

* Kasuta Git‑i või spetsialiseeritud vastavusseifrit (nt HashiCorp Vault) **struktureeritud poliitikaobjektide** salvestamiseks:

```json
{
  "id": "policy-enc-at-rest",
  "title": "Andmete krüpteerimine puhkeolekus",
  "content": "Kõik kliendiandmed krüpteeritakse AES‑256‑GCM‑iga, võtmeid pöörates iga 90 päeva järel.",
  "last_updated": "2025-09-20"
}
```

* Määra igale objektile **tundlikkuse tase** (avalik, sisemine, konfidentsiaalne).  

### 4.2. Too välja asjakohased dokumendid  

* Rakenda **semantiline otsing** (vektoriline sarnasus) kasutades enkoodereid (nt OpenAI `text-embedding-3-large`).  
* Piira tulemused maksimaalseks **k = 5** dokumendi, et piirata DP sensitiivsust.  

### 4.3. Rakenda diferentiaalset privaatsust  

1. **Tokeni‑taseme müra**  
   * Konverteeri iga dokument tokeni‑ID‑deks.  
   * Iga tokeni vektorkujundusele **eᵢ** lisa Gaussi müra:  

   \[
   \tilde{e}_i = e_i + \mathcal{N}(0, \sigma^2)
   \]

   kus \(\sigma = \frac{\Delta f \sqrt{2 \ln (1.25/\delta)}}{\varepsilon}\) ja \(\Delta f = 1\) tokeni sensitiivsuseks.  

2. **Kärpimine**  
   * Kärbi iga vektorkujunduse L2‑norm fikseeritud piiriga **C** (nt C = 1,0) enne müra lisamist.  

3. **Privaatsuse arvestus**  
   * Kasuta Rényi DP (RDP) arvestajat, et jälgida kumulatiivset ε päeva jooksul.  

### 4.4. Treeni DP‑teadlik enkoodar  

* Treeni väike transformer‑enkoodar (2‑4 kihti) mürarikkal vektorkujundusel, optimeerides **järgneva lause ennustamise** poliitika korpuses.  
* See samm parandab mudeli vastupidavust mürale, säilitades vastuste asjakohasuse.  

### 4.5. Päring LLM‑ile  

* Paki mürarikkad vektorkujundused **retrieval‑augmented generation (RAG)** prompti:

```
Sa oled vastavusassistent. Kasuta alltoodud poliitika väljavõtteid (müra‑kaitstud) küsimusele täpse vastuse andmiseks.

Küsimus: Millist krüpteerimisalgoritmi ettevõte kasutab andmete puhkeolekus?
Poliitika väljavõtted:
1. "... AES‑256‑GCM ..."
2. "... võtmete pööramine ..."
...
Anna lühike vastus, avaldamata algset poliitika teksti.
```

* Sea **temperatuur = 0** deterministlikuks väljundiks, vähendades muutlikkust, mis võiks lekitada infot.  

### 4.6. Loo audititunnus  

* Pärast vastuse genereerimist lisa JSON‑plokk:

```json
{
  "privacy_budget": {"epsilon": 0.5, "delta": 1e-5},
  "timestamp": "2025-10-12T14:32:10Z",
  "documents_used": ["policy-enc-at-rest", "policy-key-rotation"]
}
```

* See tunnus salvestatakse koos vastusega vastavuslogi jaoks.  

### 4.7. Inimlugeja ja tagasiside tsükkel  

* Lugeja näeb vastust **ja privaatsuse eelarvet**. Kui ε on liiga kõrge (nt >1,0), saab lugeja paluda **uuesti käivitamist** karmima müraga.  
* Tagasiside (aktsepteeritud/tagasi lükatud) sisestatakse DP‑arvestajasse, kohandades müra ajakava dünaamiliselt.  

---

## 5. Jõudlus‑vs‑privaatsus kompromissid  

| Metrika | Kõrge privaatsus (ε = 0.2) | Tasakaal (ε = 0.5) | Madal privaatsus (ε = 1.0) |
|---------|---------------------------|--------------------|---------------------------|
| **Vastuse täpsus** | 78 % (subjektiivne) | 92 % | 97 % |
| **Müra skaala (σ)** | 4.8 | 1.9 | 0.9 |
| **Arvutuslik koormus** | +35 % viivitus | +12 % viivitus | +5 % viivitus |
| **Regulatiivne sobivus** | Tugev (GDPR, [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)) | Piisav | Minimaalne |

Enamikule SaaS‑vastavusmeeskonnale sobib **ε ≈ 0.5**, mis tagab peaaegu inimese tasemel täpsuse ning jääb privaatsuse reguleerimisnõuetega edukalt kooskõlla.  

---

## 6. Reaalsed kasutusjuhtum: Procurize DP piloot  

* **Taust** – FinTech‑klient nõudis 30+ turvaküsimustikku igakuiselt.  
* **Rakendus** – Integreeriti DP‑teadvustatud retrieval Procurize RAG mootoriga. Määrati ε = 0.45, δ = 10⁻⁵.  
* **Tulemused**  

  * **Tööaeg** vähenes 4 päevast **alla 3 tunni**.  
  * **Auditilogid** ei näidanud ühtegi juhtumit, kus mudel kordaks täpselt poliitikateksti.  
  * **Vastavusaudit** andis kliendi õigusmeeskonnale “Privaatsus‑by‑Design” märgise.  

* **Õppetunnid**  

  * **Dokumendi versioonihaldus** on kriitiline – DP garantiid kehtivad ainult sisestatud andmete suhtes.  
  * **Inimlugeja** jäi turvalisuse tagatiseks; 5‑minutiline kontroll vähendas valepositiivsete juhtude arvu 30 % võrra.  

---

## 7. Parimate tavade kontrollnimekiri  

- [ ] **Kõik poliitikad kataloogi** versioonikontrollitud repositooriumis.  
- [ ] **Määratle tundlikkuse tase** ja privaatsuse eelarve iga dokumendi kohta.  
- [ ] **Piira tõmbamise tulemuste hulk (k)**, et piirata sensitiivsust.  
- [ ] **Kärbi** enne müra lisamist.  
- [ ] **Kasuta DP‑teadlikku enkoodarit** parema LLM‑tulemuslikkuse saavutamiseks.  
- [ ] **Sea deterministlikud LLM‑parameetrid** (temperature = 0, top‑p = 1).  
- [ ] **Salvesta audititunnused** iga genereeritud vastuse kohta.  
- [ ] **Integreeri vastavuslugeja** kõrge riskiga vastuste kontrollimiseks.  
- [ ] **Jälgi kumulatiivset ε** RDP‑arvestajaga ning vaheta võtmed igapäevaselt.  
- [ ] **Käivita regulaarsed privaatsus‑rünnakud** (nt liikmeõppimise tuvastamine), et kinnitada DP garantii.  

---

## 8. Tulevikusuunad  

1. **Privaatne föderatiivne õppimine** – Kombineeri DP‑ga föderatiivseid uuendusi mitmest tütarettevõttest, võimaldades globaalselt üksikud mudelid ilma kesksete andmete koondamiseta.  
2. **Zero‑knowledge tõendid (ZKP) auditide jaoks** – Väljastada ZKP, mis tõendab, et loodud vastus vastab privaatsuse eelarvele, avaldamata müra‑parameetreid.  
3. **Dünaamiline müra ajakava** – Kasuta tugevdusõpet, et tõrgetega ε suurendada või vähendada vastavalt vastuse kindlustundele.  

---

## 9. Kokkuvõte  

Differentsiaalne privaatsus muudab turvaküsimustike maailma **kõrge riskiga käsitsi töö** turvaliseks, AI‑toetavaks töövooguks. Hästi projekteeritud andmete tõmbamise, müra lisamise ja LLM‑põhise mõtlemise etappide kombinatsioon võimaldab organisatsioonidel **säilitada vastavus, kaitsta patenteeritud poliitikaid ja kiirendada lepingute lõpetamist** — pakkudes auditeerijatele kontrollitavat privaatsus‑auditilogit.  

DP‑täiustatud automaatika juurutamine ei ole enam “meelepärane eksperiment”; see on **kartuliselt vajalik** ettevõtetele, kes peavad tasakaalustama kiirust rangete andme‑privaatsuse kohustustega.  

Alusta väikestest sammudest, mõõda oma privaatsuse eelarvet ning lase andmete‑kaitstud AI‑mootoril raske töö teha. Sinu turvaküsimustike rünk ja meelerahu tänavad sind.  

---

## Seotud materjalid  

- NIST Diferentiaalse privaatsuse tehniline raamistik  
- OpenAI juhend privaatsuse‑säilitava LLM‑i kohta  
- Google’i uurimus diferentiaalsest privaatse semantilise otsingu kohta  
- ISO/IEC 27701:2024 – Privaatsuse infosüsteemi juhtimise standard