
# Föderatiivne RAG ristsuunaliste regulatiivsete küsimustike ühtlustamiseks

Turvaküsimustikud on muutunud universaalseks väravaks B2B SaaS‑tehingutes. Ostjad nõuavad tõendeid, et tarnijad järgivad üha kasvavat regulatsioonide loetelu — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa), [FedRAMP](https://www.fedramp.gov/) ja tööstusspetsiifilised standardid, nagu [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html) või [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/). Traditsiooniliselt haldavad turvateamsed eraldiseisvat poliitikate, kontrollmaatriksite ja auditiaruannete teekonda, kaardistades käsitsi iga regulatsiooni vastavatele küsimustike üksustele. Protsess on veale kaldu, ajakulukas ja skaleerub halvasti, kui regulatiivne maastik areneb.

**Procurize AI** lahendab selle probleemi täiesti uue **Föderatiivse Retrieval‑Augmented Generation (RAG) mootoriga**. Mootor õpib samaaegselt hajutatud vastavusandmete allikatest (füderatiivse õppe kaudu) ja rikastab oma genereerimisvoogu reaalajas kõige asjakohasemate poliitikajälgede, kontrollide narratiivide ja audititõendite otsimisega. Tulemuseks on **ristsuunaline küsimustike ühtlustamine** — üks AI‑põhine vastus, mis rahuldab mitut standardit ilma korduva käsitsi tööta.

Selles artiklis vaatleme:

1. Föderatiivse õppe ja RAG-i tehnilisi aluseid.  
2. Procurize’i Föderatiivse RAG torustiku arhitektuuri.  
3. Kuidas süsteem säilitab andmete privaatsuse, pakkudes täpseid, auditiks valmis vastuseid.  
4. Integreerimisvõimalused, parimad praktikas ning mõõdetav ROI.  

---

## 1. Miks föderatiivne õpe kohtub RAG‑iga vastavuse valdkonnas

### 1.1 Andmete privaatsuse paradoks

Vastavusmeeskonnad haldavad **tundlikke tõendeid** — sisemisi riskihinnanguid, haavatavuse skaneerimise tulemusi ja lepinguklausleid. Toores dokumentide jagamine kesksesse AI‑mudelisse rikuks konfidentsiaalsuskohustusi ning võiks isegi rikkuda GDPR‑i andmeminimeerimise põhimõtet. **Föderatiivne õpe** lahendab paradoksi, treenides globaalse mudeli **ilma tooresid andmeid liigutamata**. Iga tenant (või osakond) teeb lokaalse treeningu, saadab krüpteeritud mudeluuendused koordineerimissevrvrile ja saab tagasi agregatsiooni tulemuse, mis peegeldab kollektiivset teadmist.

### 1.2 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

Puhas generatiivne keelemudel kipub hallutsineerima, eriti kui palutakse konkreetseid poliitika viiteid. RAG vähendab hallutsinatsiooni, **tootes** asjakohaseid dokumente vektoripoest ning andes need genereerijale kontekstina. Seejärel **rikastab** genereerija oma vastuse faktikontrollitud tsitaatidega, tagades jälgitavuse.

Kui **kombineerime** föderatiivse õppe (et hoida mudelit ajakohasena hajutatud teadmisega) ja RAG‑i (et põimida vastused viimaste tõenditega), saame AI‑mootori, mis on **nii privaatsust säilitav kui ka faktuaalselt täpne** — täpselt see, mida automaatsed vastavuslahendused vajavad.

---

## 2. Procurize Föderatiivse RAG arhitektuur

Allpool on kõrgetasemeline ülevaade andmevoost, alates lokaalsest tenant‑keskkonnast kuni globaalse vastuse generaatori teenuseni.

```mermaid
graph TD
    A["Tenant A: Policy Repo"] --> B["Local Embedding Service"]
    C["Tenant B: Control Matrix"] --> B
    D["Tenant C: Audit Records"] --> B
    B --> E["Encrypted Model Update"]
    E --> F["Federated Aggregator"]
    F --> G["Global LLM (Federated)"]
    H["Vector Store (Encrypted)"] --> I["RAG Retrieval Layer"]
    I --> G
    G --> J["Answer Generation Engine"]
    J --> K["Procurize UI / API"]
    style F fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 2.1 Lokaalne sisestusvektorite teenus

Iga tenant käitab **kerget sisestusvektorite mikro‑teenust** oma on‑premise või privaatpilve keskkonnas. Dokumendid teisendatakse tihedateks vektoriteks, kasutades **privaatsust silmas pidades transformeerimist** (nt. tihedat BERT‑mudelit, mis on kohandatud vastavuskeeles). Need vektorid ei lahku tenantide piiridest.

### 2.2 Turvaline mudeluuenduste toru

Pärast kohalikku peenhäälestuse epohhi krüpteerib tenant kaalude erinevused **homomorfse krüpteerimise (HE)** abil. Krüpteeritud uuendused liiguvad **Föderatiivsele agregatsiooniserverile**, mis teeb turvalise kaalutud keskmise kõigi osalejate vahel. Aggregatsioonitud mudel jaotatakse tagasi tenantidele, säilitades konfidentsiaalsuse, kuid pidevalt parandades globaalse LLM‑i arusaamist vastavuse semantika üle.

### 2.3 Globaalne Retrieval‑Augmented Generation

**Globaalne LLM** (tihe, juhiste järgi häälestatud mudel) toimib **RAG‑tsüklis**:

1. Kasutaja esitab küsimustiku üksuse, nt „Kirjeldage oma andmete puhkeoleku krüpteerimise kontrolli.“  
2. **RAG‑otsingu kiht** pärib **krüpteeritud vektoripoest** kõige relevantsemaid poliitikajälgi kõigist tenantidest.  
3. Võetud väljavõtted **dekodeeritakse** andmeid omava tenantide poolt ning antakse kontekstina LLM‑ile.  
4. LLM genereerib vastuse, **viidates** iga väljavõttele stabiilse referents-ID‑ga, tagades audititavad põhialused.

### 2.4 Tõendejälgimise register

Iga genereeritud vastus logitakse **lisanduva plokiahela turvalises registeris**, mis jälgib:

- Päringu räsi.  
- Toetavate väljavõtete ID‑d.  
- Mudeli versioon.  
- Ajatempel.  

See muutumatu jälg muudab auditeerijad rahulolevaks, kuna see tõendab, et vastus pärineb kehtivatest, heakskiidetud tõenditest.

---

## 3. Privaatsust säilitavad mehhanismid üksikasjalikult

### 3.1 Diferentsiaalse privaatsuse (DP) mürgine lisamine

Et täiendavalt kaitsta mudeli tagasipöördumisohtude eest, lisab Procurize **DP‑müra** agregatsioonitud kaaludele. Müra skala on kohandatav iga tenantide poolt, tasakaalustades privaatsuse eelarvet (ε) ja mudeli kasulikkust.

### 3.2 Null‑teadmise tõestus (ZKP) valideerimine

Kui tenant tagastab tõmmatud väljavõtteid, annab ta ka **ZKP‑i**, mis tõestab, et väljavõte kuulub tenantide volitatud tõendite andmehoidlasse, avaldamata ise väljavõtet. Kontrollsammes tagatakse, et kasutatakse ainult legitiimseid tõendeid, kaitstes süsteemi pahatahtlike päringute eest.

### 3.3 Turvaline mitme osapoole arvutamine (SMPC) agregatsioonis

Föderatiivne agregatsiooniserver kasutab **SMPC‑protokolle**, jagades krüpteeritud uuendused mitme arvutusnoodi vahel. Ükski üksik sõlm ei suuda rekonstrueerida tenantide tooresid uuendusi, kaitstes sisemistest ohtudest.

---

## 4. Kuidas see töötab reaalses maailmas: kasutusjuhtum

**Ettevõte X**, meditsiiniliste andmete SaaS‑pakkuja, pidi vastama ühisele **HIPAA + GDPR** küsimustikule suurele haiglate võrgustikule. Varem kulutas nende turvateam küsimustiku täitmisele **12 tundi**, koordineerides eraldi vastavusdokumente.

Procurize’i Föderatiivse RAG‑iga:

1. **Sisend**: “Selgitage, kuidas kaitsete PHI‑d puhkeolekus ELi andmekeskustes.”  
2. **Toomine**: Süsteem tõi välja:  
   - HIPAA‑standarditele vastav krüpteerimispoliitika väljavõte.  
   - GDPR‑iga kooskõlas olevandmete lokaliseerimise klausli.  
   - Hiljutise kolmanda osapoole auditi aruanne, mis kinnitab AES‑256 krüpteerimist.  
3. **Genereerimine**: LLM lõi 250‑sõnalise vastuse, viidates automaatselt igale väljavõttele (`[Policy‑ID #A12]` jne).  
4. **Ajakulu**: **45 minutit** kokku, **90 % kokkuhoid**.  
5. **Auditijälg**: Tõendiregister logis täpsed allikad, mida haiglate auditorid täiendavate küsimusteta aktsepteerisid.

---

## 5. Integreerimispunktid ja API‑pind

| Komponent            | API lõpppunkt                | Tüüpiline koormus                                                                                         | Vastus                                                                                           |
|----------------------|------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------|
| **Küsimuse esitus**  | `POST /v1/question`          | `{ "question": "string", "tenant_id": "uuid", "regulations": ["HIPAA","GDPR"] }`                         | `{ "answer_id": "uuid", "status": "queued" }`                                                   |
| **Vastuse päring**   | `GET /v1/answer/{answer_id}` | –                                                                                                          | `{ "answer": "string", "evidence_refs": ["Policy‑ID #A12","Audit‑ID #B7"] }`                     |
| **Mudeli uuendus**   | `POST /v1/federated/update` (internal) | Krüpteeritud kaalude erinevused                                                                          | `{ "ack": true }`                                                                                |
| **Registeri päring** | `GET /v1/ledger/{answer_id}` | –                                                                                                          | `{ "hash": "sha256", "timestamp": "ISO8601", "model_version": "v1.3" }`                        |

Kõik lõpppunktid toetavad **mutuaalset TLS‑i** ja **OAuth 2.0** ulatuslikke õiguste haldamist.

---

## 6. ROI mõõtmine

| Näitaja                              | Enne rakendust | Pärast rakendust |
|--------------------------------------|----------------|------------------|
| Keskmine küsimustiku täitmise aeg   | 9 h            | 1 h              |
| Inimviga määr (vastuste mittematching) | 12 %           | 2 %              |
| Auditi täiendavate päringute arv      | 18 kvartalis   | 2 kvartalis      |
| Vastavusmeeskonna täiskohaga töötajate arv | 6              | 4                |

Konservatiivse hinnangu kohaselt saavutab keskmise suurusega SaaS‑ettevõte **450 000 USD aastane kulusääst**, peamiselt aja kokkuhoiu ja madalama auditiga seotud kulude tõttu.

---

## 7. Parimad praktikad juurutamiseks

1. **Kvaliteetsete tõendite kureerimine** – Märgistage poliitikad ja auditiaruanded regulatsioonide ID‑dega; otsingu täpsus sõltub metaandmetest.  
2. **Sobiva DP‑eelarve määramine** – Alustage ε = 3, kohandage vastavalt vastuse kvaliteedile.  
3. **ZKP‑tõestuse lubamine** – Veenduge, et tenantide tõendihoidlad toetavad ZKP‑module; mitmed pilveteenuse pakkujad pakuvad ZKP‑lahendusi.  
4. **Mudeli nihete jälgimine** – Kasutage registerit, et avastada, millised väljavõtted vananevad; käivitage vajadusel mudelilaadimine.  
5. **Auditeerijate koolitamine** – Esitage neile lühike juhend registeri kasutamiseks; läbipaistvus vähendab auditiprobleeme.

---

## 8. Tuleviku visioon

- **Rist‑MLM konsensus**: Kombineerida väljundeid mitmest spetsialiseeritud LLM‑ist (nt. õigus‑ ja turvalisus‑mudel) vastuste robustsuse tõstmiseks.  
- **Reaal‑aegne regulatiivne voog**: Sissevõtata CNIL‑, NIST‑ ja muud regulaatorite andmevood, automaatselt värskendades vektoripoodi.  
- **Explainable AI (XAI) visualiseerimine**: Pakkuda UI, mis märgib, millised väljavõtted panustasid iga lause genereerimisse.  
- **Ainult äärirendu juurutus**: Pakkuda täielikult on‑premise Föderatiivse RAG‑stakki, kus igasugune pilvetegevus on välistatud – eriti kaitstud sektoritele (defence, finants).

---

## 9. Kokkuvõte

Procurize AI **Föderatiivne Retrieval‑Augmented Generation** mootor muudab turvaküsimustike käsitlemise käsitsi, eraldiseisvaks protsessiks tõhusaks AI‑põhiseks töövooguks. Ühtlustades vastuseid mitme regulatiivse raamistiku vahel, pakub platvorm mitte ainult kiirendatud tehingukordajaid, vaid ka suuremat kindlustuse õige ja auditeeritava sisuga iga vastuse kohta.

Ettevõtted, kes võttavad selle tehnoloogia omaks, võivad oodata **tundikese täidetud vastuse aega**, **oluliselt madalamat veamäära** ja **läbipaistvat tõendijälge**, mis rahuldab ka kõige nõudlikumaid auditeereid. Ajal, mil vastavuse kiirus on konkurentsieelis, saab Föderatiivne RAG olla vaikiv katalüsaator, mis toob usalduse massiivi.