
# محاسبه محرمانه و هوش مصنوعی برای خودکارسازی امن پرسشنامه‌ها

در دنیای سریع‌السیر SaaS، پرسشنامه‌های امنیتی به نگهبان هر معامله B2B تبدیل شده‌اند. حجم عظیم چارچوب‌ها—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)، [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)، GDPR، CMMC و ده‌ها فهرست خاص فروشنده—بار دستی سنگینی را برای تیم‌های امنیت و حقوقی ایجاد می‌کند. Procurize پیش از این این بار را با پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی، همکاری زمان واقعی و مدیریت شواهد یکپارچه کاهش داد.

اما مرز بعدی **حفاظت از داده‌هایی است که این مدل‌های هوش مصنوعی را تغذیه می‌کنند**. وقتی شرکتی سیاست‌های داخلی، فایل‌های پیکربندی یا لاگ‌های حسابرسی را بارگذاری می‌کند، این اطلاعات اغلب بسیار حساس هستند. اگر سرویس هوش مصنوعی آن‌ها را در یک محیط ابری استاندارد پردازش کند، داده‌ها می‌توانند در معرض تهدیدات داخلی، پیکربندی‌های نادرست یا حتی حملات خارجی پیشرفته قرار گیرند.

**محاسبه محرمانه**—عملکرد کد داخل یک محیط اجرا با اطمینان مبتنی بر سخت‌افزار (TEE)—راهی ارائه می‌دهد تا داده‌ها در حین پردازش **رمزگذاری شوند**. با ترکیب TEEs با خطوط لوله هوش مصنوعی مولد Procurize، می‌توانیم **خودکارسازی پرسشنامه‌های رمزگذاری‌شده سراسری** را بدست آوریم که هم سرعت و هم امنیت را برآورده می‌کند.

در ادامه به بررسی پایه‌های فنی، یکپارچه‌سازی جریان کار، مزایای انطباق و نقشه راه آینده برای این قابلیت نوظهور می‌پردازیم.

---

## 1. چرا محاسبه محرمانه برای خودکارسازی پرسشنامه اهمیت دارد

| بردار تهدید | خط لوله هوش مصنوعی سنتی | کاهش مخاطرات با محاسبه محرمانه |
|-------------|--------------------------|--------------------------------|
| **داده در حالت استراحت** | فایل‌ها به‌صورت رمزگذاری ذخیره می‌شوند، اما برای پردازش رمزگشایی می‌شوند. | داده روی دیسک به‌صورت رمزگذاری باقی می‌ماند؛ رمزگشایی تنها داخل محفظه انجام می‌شود. |
| **داده در حال انتقال** | TLS ترافیک شبکه را محافظت می‌کند، اما گره پردازش در معرض خطر است. | ارتباط محفظه‑به‑محفظه از کانال‌های تأیید شده استفاده می‌کند و از دستکاری میانی جلوگیری می‌کند. |
| **دسترسی داخلی** | اپراتورهای ابر می‌توانند متون واضح را در زمان استنتاج دسترسی داشته باشند. | اپراتورها فقط متن رمزنگار را می‌بینند؛ محفظه متن واضح را از سیستم‌عامل میزبان جدا می‌کند. |
| **نشت مدل** | وزن‌های مدل ممکن است از حافظه استخراج شوند. | مدل و داده در داخل محفظه هم‌زیستی می‌کنند؛ حافظه خارج از TEE رمزگذاری می‌شود. |
| **قابلیت حسابرسی** | لاگ‌ها ممکن است دستکاری یا ناقص باشند. | محفظه برای هر گام استنتاج گواهی‌های رمزنگاری‌شده تولید می‌کند. |

نتیجه یک **لایه پردازش صفر‑اعتماد** است: حتی اگر زیرساخت پایه به خطر بیفتد، محتوای حساس هرگز از ناحیه حافظه محافظت‌شده خارج نمی‌شود.

---

## 2. نگاه کلی به معماری

در زیر نمایی سطح‌بالا از نحوه ترکیب خط لوله هوش مصنوعی محرمانه Procurize آورده شده است. نمودار از سینتکس Mermaid استفاده می‌کند و هر برچسب گره درون double‑quotes قرار گرفته تا به‌درستی ترجمه شود.

```mermaid
graph TD
    A["کاربر شواهد را بارگذاری می‌کند (PDF، JSON و غیره)"] --> B["رمزنگاری سمت‌کلاینت (AES‑256‑GCM)"]
    B --> C["بارگذاری امن به فروشگاه اشیاء Procurize"]
    C --> D["نمونه TEE تأیید شده (Intel SGX / AMD SEV)"]
    D --> E["رمزگشایی داخل محفظه"]
    E --> F["پیش‌پردازش: OCR، استخراج طرح"]
    F --> G["استنتاج هوش مصنوعی مولد (RAG + LLM)"]
    G --> H["سنتز پاسخ و ارتباط شواهد"]
    H --> I["بسته پاسخ‌امضا‌شده توسط محفظه"]
    I --> J["تحویل رمزنگاری‌شده به درخواست‌کننده"]
    J --> K["ثبت لاگ حسابرسی ذخیره‌شده در دفترکل غیرقابل تغییر"]
```

### اجزای کلیدی

| جزء | نقش |
|------|------|
| **رمزنگاری سمت‌کلاینت** | اطمینان می‌دهد داده‌ها هیچ‌گاه به‌صورت متن واضح ارسال نشوند. |
| **فروشگاه اشیاء** | اشیای رمزگذاری‌شده را نگهداری می‌کند؛ ارائه‌دهنده ابر نمی‌تواند آن‌ها را بخواند. |
| **TEE تأیید شده** | صحت کدی که داخل محفظه اجرا می‌شود را با یک هش شناخته‌شده (گزارش تأیید از راه دور) تضمین می‌کند. |
| **موتور پیش‌پردازش** | OCR و استخراج طرح را داخل محفظه اجرا می‌کند تا محتوای خام محافظت شود. |
| **RAG + LLM** | تولید تقویت‌شده با بازیابی که بخش‌های مرتبط سیاست را می‌گیرد و پاسخ‌های متنی طبیعی تولید می‌کند. |
| **بسته پاسخ‌امضا‌شده** | شامل پاسخ تولید شده توسط هوش مصنوعی، پیوندهای شواهد و اثبات رمزنگاری‌شده اجرای محفظه است. |
| **دفترکل حسابرسی غیرقابل تغییر** | معمولاً یک بلاکچین یا لاگ اضافه‑فقط برای انطباق نظارتی و تحلیل جرم‌شناسی. |

---

## 3. جریان کار سراسری

1. **ورود ایمن**  
   - کاربر فایل‌ها را به‌صورت محلی با کلید مخصوص بارگذاری رمزنگاری می‌کند.  
   - این کلید با کلید عمومی تأیید TEE Procurize بسته‌بندی شده و به‌همراه بارگذاری ارسال می‌شود.

2. **تأیید از راه دور**  
   - پیش از هرگونه رمزگشایی، کلاینت گزارش تأیید از TEE درخواست می‌کند.  
   - گزارش شامل هش کد محفظه و یک nonce امضا شده توسط ریشه‌اعتماد سخت‌افزاری است.  
   - فقط پس از اعتبارسنجی گزارش، کلاینت کلید رمزگشایی بسته‌بندی شده را انتقال می‌دهد.

3. **پیش‌پردازش محرمانه**  
   - داخل محفظه، اشیای رمزگذاری‌شده رمزگشایی می‌شوند.  
   - OCR متن را از PDF استخراج می‌کند، در حالی که تجزیه‌کننده‌ها طرح‌های JSON/YAML را شناسایی می‌کنند.  
   - تمام Artefacts میانی در حافظه محافظت‌شده باقی می‌مانند.

4. **تولید تقویت‌شده با بازیابی امن**  
   - مدل LLM (مثلاً Claude یا Llama تنظیم‌شده) داخل محفظه قرار دارد و از یک بسته مدل رمزگذاری‌شده بارگذاری می‌شود.  
   - مؤلفه بازیابی به یک فروشگاه برداری رمزگذاری‌شده که قطعات سیاست ایندکس‌شده را شامل می‌شود، پرس‌و‌جو می‌کند.  
   - LLM پاسخ‌ها را ترکیب می‌کند، شواهد را ارجاع می‌دهد و امتیاز اطمینان تولید می‌کند.

5. **خروجی تأیید شده**  
   - بسته نهایی پاسخ با کلید خصوصی محفظه امضا می‌شود.  
   - امضا توسط هر حسابرسی با کلید عمومی محفظه قابل تأیید است و ثابت می‌کند پاسخ در یک محیط معتبر تولید شده است.

6. **تحویل و حسابرسی**  
   - بسته با کلید عمومی درخواست‌کننده دوباره رمزنگاری می‌شود و ارسال می‌شود.  
   - هش بسته به همراه گزارش تأیید در یک دفترکل غیرقابل تغییر (مثلاً Hyperledger Fabric) ثبت می‌شود تا در آینده برای چک‌های انطباق در دسترس باشد.

---

## 4. مزایای انطباق

| مقرره | چگونه هوش مصنوعی محرمانه کمک می‌کند |
|--------|---------------------------------------|
| **SOC 2 (اصل امنیت)** | نشان می‌دهد «داده‌های در حال استفاده رمزگذاری شده‌اند» و لاگ‌های غیرقابل دستکاری دارد. |
| **ISO 27001 (A.12.3)** | حفاظت از داده‌های محرمانه در حین پردازش را با «کنترل‌های رمزنگاری» تأمین می‌کند. |
| **GDPR ماده 32** | اجرای «اقدامات امنیتی پیشرفته» برای محرمانگی و یکپارچگی داده‌ها. |
| **CMMC سطح 3** | پشتیبانی از «دستکاری اطلاعات طبقه‌بندی نشده کنترل‌شده (CUI)» داخل محفظه‌های سخت‌افزاری. |

علاوه بر این، گواهی تأیید امضا شده به‌عنوان **شواهد زمان واقعی** برای حسابرسان عمل می‌کند—بدون نیاز به اسکرین‌شات یا استخراج دستی لاگ‌ها.

---

## 5. ملاحظات عملکرد

| معیار | ابر معمولی | محاسبه محرمانه |
|-------|------------|----------------|
| **تاخیر (به‌طور متوسط برای هر پرسشنامه)** | ۲‑۴ ثانیه | ۳‑۶ ثانیه |
| **توان پردازش (درخواست/ثانیه)** | ۱۵۰ qps | ۸۰ qps |
| **مصرف حافظه** | ۱۶ GB (بدون محدودیت) | ۸ GB (حد محفظه) |

Procurize این هزینه‌ها را با روش‌های زیر کاهش می‌دهد:

* **دست‌کی دیجیتال‌سازی مدل**: مدل‌های LLM کوچکتر اما دقیق برای اجرا داخل محفظه.  
* **استنتاج دسته‌ای**: گروه‌بندی چندین زمینه سؤال برای کاهش هزینه هر درخواست.  
* **افزایش افقی محفظه‌ها**: استقرار چندین نمونه SGX پشت یک لود بالانسر.

در عمل، اکثر پاسخ‌های پرسشنامه هنوز در زیر یک دقیقه تکمیل می‌شوند که برای اکثر دوره‌های فروش قابل قبول است.

---

## 6. مطالعهٔ موردی واقعی: FinTechCo

**زمینه**  
FinTechCo لاگ‌های تراکنش حساس و کلیدهای رمزنگاری را مدیریت می‌کند. تیم امنیتی آن‌ها از بارگذاری سیاست‌های داخلی در یک سرویس هوش مصنوعی SaaS هراسی داشته‌اند.

**راه‌حل**  
FinTechCo خط لوله محرمانه Procurize را پذیرفت و یک آزمایش‌پایلوت روی سه پرسشنامهٔ ریسک‌دار SOC 2 اجرا کرد.

**نتایج**

| شاخص | قبل هوش مصنوعی محرمانه | بعد هوش مصنوعی محرمانه |
|------|------------------------|------------------------|
| **زمان متوسط پاسخ** | ۴۵ دقیقه (دستی) | ۵۵ ثانیه (خودکار) |
| **حادثه‌های افشای داده** | ۲ (داخلی) | ۰ |
| **هزینه آماده‌سازی حسابرسی** | ۱۲ ساعت برای هر حسابرسی | ۱ ساعت (گواهی خودکار) |
| **رضایت ذینفعان (NPS)** | ۴۸ | ۸۴ |

گواهی امضا شده تأیید کرد که هر دو حسابرسان داخلی و نظارچیان خارجی راضی هستند و نیازی به توافق‌نامه‌های اضافی برای دسترسی به داده‌ها نماند.

---

## 7. بهترین روش‌های امنیتی برای پیاده‌سازان

1. **چرخش منظم کلیدهای رمزنگاری** – از سرویس مدیریت کلید (KMS) برای چرخش کلیدهای بارگذاری هر ۳۰ روز استفاده کنید.  
2. **اعتبارسنجی زنجیره تأیید** – تأیید گزارش‌های تأیید را در خط CI/CD برای به‌روزرسانی‌های محفظه یکپارچه کنید.  
3. **پشتیبان‌گیری غیرقابل تغییر دفترکل** – دوره‌ای اسنپ‌شات‌های دفترکل را در یک سطل ذخیره‌سازی نوشتن‑یکبار (WORM) ذخیره کنید.  
4. **پایش سلامت محفظه** – از متریک‌های TPM برای تشخیص هرگونه رول‑بک یا ناهنجاری firmware استفاده کنید.  
5. **به‌روزرسانی امن بسته‌های مدل** – نسخه‌های جدید LLM را به‌عنوان بسته‌های مدل امضا‌شده منتشر کنید؛ محفظه قبل از بارگذاری امضا را تأیید می‌کند.

---

## 8. نقشه راه آینده

| سه‌ماهه | نقطه عطف |
|----------|-----------|
| **Q1 2026** | پشتیبانی از محفظه‌های AMD SEV‑SNP برای افزایش سازگاری سخت‌افزاری. |
| **Q2 2026** | یکپارچه‌سازی محاسبه چندطرفه (MPC) برای پاسخ خودکار به پرسشنامه‌ها بین سازمان‌ها بدون به‌اشتراک‌گذاری داده‌های خام. |
| **Q3 2026** | تولید اثبات‌های صفر‑دانش (ZKP) برای «دارای سیاست سازگار هستم» بدون افشای متن سیاست. |
| **Q4 2026** | مقیاس‌پذیری خودکار خوشه‌های محفظه بر پایه Kubernetes + پلاگین‑های دستگاه SGX. |

این پیشرفت‌ها Procurize را به **تنها پلتفرمی تبدیل می‌کند که می‌تواند هم کارآیی هوش مصنوعی را و هم محرمانگی رمزنگاری‌شده را برای خودکارسازی پرسشنامه‌های امنیتی تضمین کند.**

---

## 9. آغاز به کار

1. **درخواست نسخه آزمایشی محاسبه محرمانه** از مدیر حساب خود در Procurize.  
2. **نصب ابزار رمزنگاری سمت‌کلاینت** (در دسترس به‌صورت CLI چند سکو).  
3. **بارگذاری اولین بسته شواهد** و مشاهدهٔ داشبورد تأیید برای وضعیت سبز.  
4. **اجرای یک پرسشنامهٔ آزمایشی** – سیستم بستهٔ پاسخ امضا‌شده را بر می‌گرداند که می‌توانید با کلید عمومی ارائه‌شده در رابط کاربری تأیید کنید.  

برای دستورالعمل‌های گام‌به‌گام، به بخش *Secure AI Pipelines → Confidential Computing Guide* در پورتال مستندات Procurize مراجعه کنید.

---

## 10. نتیجه‌گیری

محاسبه محرمانه **مدل اعتمادی** هوش مصنوعی در انطباق را متحول می‌کند. با اطمینان از اینکه اسناد حساس سیاست و لاگ‌های حسابرسی هرگز از ناحیه حافظه محافظت‌شده خارج نمی‌شوند، Procurize راهی **سریع، قابل حسابرسی و ایمن** برای پاسخ به پرسشنامه‌های امنیتی ارائه می‌دهد. هم‌افزایی TEEs، تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) و گواهی‌های دفترکل غیرقابل تغییر نه تنها زحمت دستی را کاهش می‌دهد، بلکه سخت‌ترین الزامات نظارتی را نیز برآورده می‌کند—مزیتی تعیین‌کننده در اکوسیستم B2B پررقابت امروز.