
# Nullteadmise Tõestuse Abistatud AI Vastused Konfidentsiaalsetele Tarnija Küsimustikutele

## Sissejuhatus

Turvaküsimustikud ja nõuetele vastamise auditid on kitsasuks koondiks B2B SaaS‑tehingutes. Tarnijad kulutavad lugematuid tunde tõendite ekstraheerimisele poliitikates, lepingutes ja kontrolli rakendustes, et vastata potentsiaalsete klientide küsimustele. Hiljutised AI‑põhised platvormid — näiteks Procurize — on käsitsi tööni suurt kergendanud, pakkudes mustandvastuseid ja koordineerides tõendeid. Kuid üks peamine mure püsib: **kuidas saab ettevõte usaldada AI‑genereeritud vastuseid, paljastamata toorandmeid AI‑teenusele ega taotlejale?**

Siseneb **nullteadmise tõestus (ZKP)** — krüptograafiline primitiiv, mis võimaldab ühel poolel tõestada väite tõde, paljastamata sellega seotud andmeid. Integreerides ZKP‑d generatiivse AI‑ga, saame luua **konfidentsiaalse AI‑vastusmootori**, mis garanteerib vastuse õigsuse, hoides samas tundlikku dokumentatsiooni varjatud nii AI‑mudeli kui ka küsitluse taotleja eest.

See artikkel süveneb tehnilistesse alustesse, arhitektuurimustritesse ja praktilistesse kaalutlustesse ZKP‑võimekusega AI‑küsimustiku automatiseerimise platvormi ehitamiseks.

## Põhiprobleem

| Väljakutse | Traditsiooniline lähenemine | AI‑ainus lähenemine | ZKP‑abistatud AI‑lähenemine |
|-----------|----------------------------|--------------------|-----------------------------|
| **Andmete paljastamine** | Käsitsi kopeerimine poliitikatest → inimviga | Täieliku dokumendihalduse üleslaadimine AI‑teenusele (pilve) | Tõendid ei lahku turvalisest seifist; jagatakse ainult tõend |
| **Auditeeritavus** | Paberilised jäljed, käsitsi allkirjad | AI‑päringute logid, kuid puudu on tõestuslik seos allikaga | Krüptograafiline tõend seob iga vastuse konkreetse tõendi versiooniga |
| **Regulatiivne nõuetele vastavus** | Raskesti demonstreeritav “vaja‑teada” põhimõte | Võib rikkuda andmete paiknemise reegleid | Vastab [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) ja tööstusspetsiifiliste andmete käitlemise nõuetele |
| **Kiirus vs usaldus** | Aeglane, kuid usaldusväärne | Kiire, kuid usaldusväärsus puudub | Kiire **ja** tõestatavalt usaldusväärne |

## Nullteadmise Tõestused lühidalt

Nullteadmise tõestus võimaldab **tõestajal** veenda **verifitseerijat**, et väide *S* on tõene, paljastamata midagi muud peale *S* kehtivuse. Klassikalised näited hõlmavad:

* **Graafi Isomorfism** – tõestab kahe graafi identsust ilma mappingut avaldamata.  
* **Diskreetne Logaritm** – tõestab salajase eksponendi teadmise, paljastamata seda.

Kaasaegsed ZKP‑konstruktsioonid (nt **zk‑SNARKs**, **zk‑STARKs**, **Bulletproofs**) võimaldavad lühikesi, mittetöötlemist nõudvaid tõendeid, mida saab millisekundites verifitseerida, muutes need sobivaks kõrge läbilaskevõimega API‑teenustele.

## Kuidas AI täna vastuseid genereerib

1. **Dokumendi sissevõtmine** – Poliitikad, kontrollid ja auditiaruanded indekseeritakse.  
2. **Päring** – Semantiline otsing tagastab kõige asjakohasemad lõigud.  
3. **Päringu koostamine** – Tagastatud tekst koos küsitluse promptiga edastatakse LLM‑ile.  
4. **Vastuse genereerimine** – LLM loob loomuliku keeledrafti.  
5. **Inimese ülevaatus** – Analüütikud redigeerivad, kinnitavad või lükkavad AI‑väljundi tagasi.

**Nõrga lõng** on sammud 1–4, kus toorandmeid tuleb LLM‑ile avaldada (tihti pilveteenuses), avades võimaliku andmelekkega tee.

## ZKP ja AI ühendamine: kontseptsioon

1. **Turvaline Tõendivõti (SEV)** – Usaldusväärne täitmiskeskkond (TEE) või kohapealne krüpteeritud hoidla, mis sisaldab kõiki lähte­dokumendeid.  
2. **Tõendigeneraator (PG)** – SEV‑i sees võtab kergesti kuluva verifitseerija täpselt selle tekstilõigu, mis on vajalik vastuse jaoks, ja loob ZKP‑d, mis kinnitab, et *see lõik vastab küsimuse nõudele*.  
3. **AI‑Päringu Mootor (APE)** – SEV saadab LLM‑ile ainult *abstraheeritud kavatsuse* (nt “Esita krüptimise‑peale‑lahenduse poliitika lõik”), **ilma** toorteksti.  
4. **Vastuse süntees** – LLM tagastab loomuliku keele drafti.  
5. **Tõendi lisamine** – Draft pakitakse ZKP‑ga.  
6. **Verifitseerija** – Küsitluse saaja valideerib tõendi, kasutades avalikku verifitseerimisvõtit, kinnitades, et vastus pärineb varjatud tõendist — toorandmeid ei paljastata kunagi.

### Miks see töötab

* **Tõend** garanteerib, et AI‑genereeritud vastus on **põhjuslikult saadud** konkreetsest, versioonikontrollitud dokumendist.  
* **AI mudel** ei näe konfidentsiaalset teksti, säilitades andmete paiknemise.  
* Auditeerijad saavad **uuesti käivitada** tõendigeneratsiooni, et kontrollida järjepidevust ajas.

## Arhitektuuridiagramm

```mermaid
graph TD
    A["Vendor Security Team"] -->|Uploads Policies| B["Secure Evidence Vault (SEV)"]
    B --> C["Proof Generator (PG)"]
    C --> D["Zero‑Knowledge Proof (ZKP)"]
    B --> E["AI Prompt Engine (APE)"]
    E --> F["LLM Service (External)"]
    F --> G["Draft Answer"]
    G -->|Bundle with ZKP| H["Answer Package"]
    H --> I["Requester / Auditor"]
    I -->|Verify Proof| D
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px
```

## Samm‑sammuline töövoog

1. **Küsimuse sisestamine** – Uus küsimus saabub platvormi UI kaudu.  
2. **Poliitikakaardistamine** – Süsteem kasutab **teadmiste graafi**, et siduda küsimus asjakohaste poliitika‑sõlmedega.  
3. **Lõigu eraldamine** – SEV‑i sees eraldab PG täpselt need klauslid, mis küsimusele vastavad.  
4. **Tõendi loomine** – Loob lühikese zk‑SNARK‑i, mis sidub lõigu hash‑i küsimuse identifikaatoriga.  
5. **Prompti saatmine** – APE koostab neutraalse prompti (nt “Kokkuvõte krüptimise‑peale‑lahendustest”) ja saadab selle LLM‑ile.  
6. **Vastuse vastuvõtmine** – LLM tagastab lühikese, inimesele loetava drafti.  
7. **Paketi koostamine** – Draft ja ZKP ühendatakse JSON‑LD‑paketiks, millel on metaandmed (aegtemärkus, versioonihash, avalik verifitseerimisvõti).  
8. **Verifitseerimine** – Taotleja käivitab väikese verifitseerimisskripti; edukas kontroll tõendab, et vastus pärineb väidetud tõendist.  
9. **Auditilog** – Kõik tõendigeneratsiooni sündmused kantakse muutumatult (nt append‑only ledger) tulevaste nõuetele vastamise auditide jaoks.

## Kasu

| Kasu | Selgitus |
|------|----------|
| **Konfidentsiaalsus** | Toorandmed ei lahku turvalisest seifist; jagatakse ainult krüptograafilised tõendid. |
| **Regulatiivne kooskõla** | Täidab “andmete minimeerimise” nõudeid **[GDPR](https://gdpr.eu/)**, **[CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)** ja tööstusspetsiifilisi standardeid. |
| **Kiirus** | ZKP‑verifitseerimine on alla sekundi, säilitades AI‑pakutud kiire reageerimise. |
| **Usaldus** | Auditoorid saavad matemaatiliselt tõestatud kindluse, et vastused on pärit ajakohastest poliitikatest. |
| **Versioonikontroll** | Iga tõend viitab konkreetsele dokumendi hash‑ile, võimaldades jälgida muudatusi poliitikauuenduste vahel. |

## Rakendamise kaalutlused

### 1. Õige ZKP‑skeemi valik
* **zk‑SNARKs** – Väga lühikesed tõendid, kuid nõuavad usalduslikku seadmist. Sobib staatilistele poliitika‑hoidlastele.  
* **zk‑STARKs** – Läbipaistev seade, suuremad tõendid, kõrgem verifitseerimiskulu. Hea, kui poliitika uuendused on sagedased.  
* **Bulletproofs** – Pole usalduslikku seadmist, mõõdukas tõendi suurus; ideaalne TEE‑keskkondades.

### 2. Turvaline täitmiskeskkond
* **Intel SGX** või **AWS Nitro Enclaves** võivad majutada SEV‑i, tagades, et eraldamine ja tõendigeneratsioon toimivad muutumiskindlas alas.

### 3. Integreerimine LLM‑teenuse pakkujatega
* Kasuta **prompt‑ainult API‑sid** (ilma dokumendi üleslaadimiseta). Paljud kaubanduslikud LLM‑pakkujad toetavad seda juba.  
* Võimalik on hostida **avanliku lähtekoodiga LLM‑i** (nt Llama 2) TEE‑s, et saavutada täiesti õhutatud lahendus.

### 4. Auditeeritav logimine
* Säilita tõendigeneratsiooni metaandmed **plokiahela‑põhisel muutumatul registril** (nt Hyperledger Fabric) regulatiivsete auditijälgede tarbeks.

### 5. Jõudlusoptimeerimine
* Puhverda sageli kasutatavaid tõendeid standardsete kontrollimõtete jaoks.  
* Pakki mitmeid küsimusi korraga, et hajutada tõendigeneratsiooni kulu.

## Turvalisus‑ ja privaatsusriskid

* **Külgsuuna lekke risk** – TEE‑rakendused võivad olla haavatavad ajasõltuvate rünnakute suhtes. Kasuta konstantse aja algoritme riskide vähendamiseks.  
* **Tõendi taaskasutamise rünnak** – Ründaja võib kehtiva tõendi kasutada mõne teise küsimuse korral. Siduge tõendid rangelt nii küsimuse ID‑de kui ka unikaalse nonce‑ga.  
* **Mudeli halusinine** – Isegi tõendi olemasolul võib LLM genereerida ebatäpsed kokkuvõtted. Kaasa **inimese‑kontrolli** enne lõpliku väljalaske heakskiitu.

## Tulevikuvõimalused

* **Dünaamiline „Poliitika‑koodina“** – Poliitikad väljendatud käivitatava koodina, mis võimaldab tõestada otse ilma tekstilise ekstraheerimiseta.  
* **Rist‑organisatsiooni ZKP‑vahetus** – Tarnijad saavad vahetada tõendeid klientidega ilma konfidentsiaalseid sisemisi kontrolliandmeid avaldamata, tugevdades usaldust tarneahela ökosüsteemis.  
* **Regulatiivsed ZKP‑standardid** – Tõenäoliselt kehtivad tulevikus asjakohased standardid, mis kodeerivad parimaid tavasid, kiirendades laiemat kasutuselevõttu.

## Kokkuvõte

Nullteadmise tõestuse abistatud AI‑vastusmootor suudab pakkuda muljetavaldavat tasakaalu **kiiruse**, **täpsuse** ja **konfidentsiaalsuse** vahel. Tõestades, et iga AI‑genereeritud vastus pärineb verifitseeritavast, versioonikontrollitud tõendfragmentist — ilma seda fragmenti kunagi avaldamata — saavad organisatsioonid automatiseerida turvaküsimustike töövoogusid ning rahuldada ka kõige rangemaid nõuetele vastamise auditoreid.

Selle lähenemise elluviimine nõuab hoolikat ZKP‑primitiivi valikut, turvalise kapselduskeskkonna paigaldamist ja pingutavat inimtöötajate järelevalvet, kuid tulemus — drastiliselt lühem auditi tsükkel, vähendatud juriidiline risk ja partneritega tugevnenud usaldus — on väärt investeeringut igale tulevikku suunatud SaaS‑tarnijale.