
# پاسخ‌های هوش مصنوعی با کمک اثبات دانش صفر برای پرسش‌نامه‌های محرمانه فروشندگان

## مقدمه

پرسش‌نامه‌های امنیتی و حسابرسی‌های انطباق یک نقطه‌گرهٔ گلوگاه در معاملات B2B SaaS هستند. فروشندگان ساعت‌ها زمان صرف استخراج شواهد از سیاست‌ها، قراردادها و پیاده‌سازی‌های کنترل می‌کنند تا به سؤالات مشتریان بالقوه پاسخ دهند. پلتفرم‌های اخیر مبتنی بر هوش مصنوعی—مانند Procurize—به‌طور چشمگیری تلاش دستی را با تولید پیش‌نویس پاسخ‌ها و هماهنگ‌سازی شواهد کاهش داده‌اند. اما هنوز نگرانی اساسی باقیست: **چگونه می‌تواند یک شرکت به پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی اعتماد کند بدون اینکه شواهد خام را به سرویس هوش مصنوعی یا طرف درخواست‌کننده نشان دهد؟**  

ورود **اثبات‌های دانش صفر (ZKP)**—یک سازوکار رمزنگاری که به یک طرف اجازه می‌دهد یک بیان را درست ثابت کند بدون اینکه داده‌های زیرین را فاش کند. با ترکیب ZKPها با هوش مصنوعی مولد، می‌توانیم یک **موتور پاسخ هوش مصنوعی محرمانه** ایجاد کنیم که صحت پاسخ را تضمین می‌کند در حالی که اسناد حساس هم برای مدل هوش مصنوعی و هم برای درخواست‌کننده پرسش‌نامه مخفی می‌مانند.

این مقاله به مبانی فنی، الگوهای معماری و ملاحظات عملی برای ساخت یک پلتفرم خودکارسازی پرسش‌نامه با قابلیت ZKP می‌پردازد.

## مشکل اصلی

| چالش | روش سنتی | روش صرفاً هوش مصنوعی | روش هوش مصنوعی‑پشتیبانی‌شده با ZKP |
|------|----------|----------------------|-----------------------------------|
| **آشکارسازی داده** | کپی‑پیست دستی سیاست‌ها → خطای انسانی | بارگذاری کل مخزن اسناد به سرویس هوش مصنوعی (ابری) | شواهد هرگز از مخزن امن خارج نمی‌شوند؛ فقط اثبات به اشتراک گذاشته می‌شود |
| **قابلیت حسابرسی** | ردپای کاغذی، امضای دستی | لاگ‌های پرامپت‌های هوش مصنوعی، اما بدون پیوند قابل‌تایید به منبع | اثبات رمزنگاری هر پاسخ را به نسخه دقیق شواهد پیوند می‌دهد |
| **انطباق قانونی** | دشوار برای نشان دادن اصل «نیازمندی دانستن» | ممکن است قوانین محل‌داده را نقض کند | با [GDPR](https://gdpr.eu/)، [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) و الزامات خاص صنعت همراستا است |
| **سرعت در مقابل اعتماد** | کند اما مورد اعتماد | سریع اما غیرقابل‌اعتماد | سریع **و** به‌صورت اثبات‌پذیر قابل اعتماد |

## اثبات دانش صفر به‌طور خلاصه

یک اثبات دانش صفر به **اثبات‌کننده** اجازه می‌دهد به **اعتباردهنده** ثابت کند که یک عبارت *S* درست است بدون اینکه اطلاعاتی جز صحت *S* فاش کند. مثال‌های کلاسیک شامل:

* **هم‌ریختی گراف** – اثبات اینکه دو گراف یکسان هستند بدون نشان دادن نگاشت.
* **لگاریتم گسسته** – اثبات دانستن یک توان مخفی بدون افشای آن.

سازوکارهای مدرن ZKP (مثلاً **zk‑SNARKها**، **zk‑STARKها**، **Bulletproofs**) امکان تولید اثبات‌های کوتاه، غیرتعاملی را فراهم می‌کنند که قابل‌تایید در میلی‌ثانیه‌ها هستند و برای سرویس‌های API با حجم بالا مناسب‌اند.

## چگونگی تولید پاسخ توسط هوش مصنوعی امروز

1. **ورود اسناد** – سیاست‌ها، کنترل‌ها و گزارش‌های حسابرسی فهرست می‌شوند.
2. **بازیابی** – جستجوی معنایی متون مرتبط‌ترین بخش‌ها را برمی‌گرداند.
3. **ساخت پرامپت** – متن بازیابی شده به‌همراه سؤال پرسش‌نامه به مدل زبان بزرگ (LLM) داده می‌شود.
4. **تولید پاسخ** – LLM یک پاسخ به‌زبان طبیعی می‌نویسد.
5. **بازبینی انسانی** – تحلیل‌گران پاسخ را ویرایش، تأیید یا رد می‌کنند.

**نقطه ضعف** در گام‌های 1 تا 4 است، جایی که شواهد خام باید به LLM (اغلب میزبانی خارجی) نشان داده شوند و مسیر افشای احتمالی داده‌ها باز می‌شود.

## ترکیب ZKP با هوش مصنوعی: مفهوم

1. **محفظهٔ شواهد امن (SEV)** – یک محیط اجرای مورد اعتماد (TEE) یا ذخیره‌ساز رمزگذاری‌شده در محل، تمام اسناد منبع را نگه می‌دارد.
2. **مولد اثبات (PG)** – داخل SEV، یک اعتباردهنده سبک وزن بخش دقیق متنی مورد نیاز برای پاسخ را استخراج می‌کند و ZKP تولید می‌کند که *این بخش شرط پرسش‌نامه را برآورده می‌کند*.
3. **موتور پرامپت هوش مصنوعی (APE)** – SEV فقط «هدف انتزاعی» (مثلاً «بند سیاست رمزنگاری‑در‑حالت‑استراحت را ارائه دهید») را به LLM می‌فرستد، **بدون** بخش خام.
4. **سنتز پاسخ** – LLM پیش‌نویس طبیعی‑زبان را برمی‌گرداند.
5. **ضمیمهٔ اثبات** – پیش‌نویس همراه با ZKP تولید‌شده در گام 2 بسته‌بندی می‌شود.
6. **اعتباردهنده** – دریافت‌کننده پرسش‌نامه اثبات را با کلید عمومی تأیید می‌کند و تأیید می‌نماید که پاسخ با شواهد مخفی منطبق است—بدون اینکه دادهٔ خام فاش شود.

### چرا کار می‌کند

* **اثبات** تضمین می‌کند که پاسخ هوش مصنوعی **از** سند خاصی با نسخهٔ کنترل‌شده گرفته شده است.
* **مدل هوش مصنوعی** هرگز متن محرمانه را نمی‌بیند، بنابراین قوانین محل‌داده حفظ می‌شود.
* حسابرسان می‌توانند **دوباره** فرایند تولید اثبات را اجرا کنند تا سازگاری در طول زمان را تأیید کنند.

## نمودار معماری

```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
```

## گردش کار مرحله‌به‌مرحله

1. **دریافت سؤال** – یک آیتم جدید پرسش‌نامه از طریق UI پلتفرم وارد می‌شود.
2. **نقشه‌برداری سیاست** – سیستم از یک **گراف دانش** برای نگاشت سؤال به گره‌های سیاست مربوطه استفاده می‌کند.
3. **استخراج بخش** – داخل SEV، PG دقیقاً بند(های) مرتبط را که سؤال را پوشش می‌دهند، ایزوله می‌کند.
4. **ساخت اثبات** – یک zk‑SNARK مختصر ایجاد می‌شود که هش بخش را به شناسه سؤال پیوند می‌دهد.
5. **ارسال پرامپت** – APE پرامپت خنثی (مثلاً «خلاصهٔ کنترل‌های رمزنگاری‑در‑حالت‑استراحت») را می‌فرستد.
6. **دریافت پاسخ** – LLM خلاصهٔ مختصر و قابل‌خواندن برای انسان برمی‌گرداند.
7. **ساخت بسته** – پیش‌نویس و ZKP در یک بسته JSON‑LD با متادیتا (زمان‑مهر، هش نسخه، کلید عمومی تأیید) ترکیب می‌شوند.
8. **تأیید** – درخواست‌کننده اسکریپت تأیید کوچکی اجرا می‌کند؛ موفقیت نشان می‌دهد که پاسخ از شواهد ادعاشده استخراج شده است.
9. **ثبت حسابرسی** – تمام رویدادهای تولید اثبات به‌صورت غیرقابل تغییر (مثلاً در دفترکل افزودنی) برای حسابرسی‌های آینده ثبت می‌شوند.

## مزایا

| مزیت | توضیح |
|------|--------|
| **محرمانگی** | هیچ شواهد خامی از مخزن امن خارج نمی‌شود؛ فقط اثبات‌های رمزنگاری شده به اشتراک گذاشته می‌شوند. |
| **هم‌راستایی قانونی** | با الزامات «کمینه‌سازی داده» GDPR، CCPA و مقررات خاص صنعت مطابقت دارد. |
| **سرعت** | تأیید ZKP زیر ثانیه است و زمان پاسخ سریع هوش مصنوعی حفظ می‌شود. |
| **اعتماد** | حسابرسان اطمینان ریاضیاتی دارند که پاسخ‌ها از سیاست‌های به‌روز استخراج شده‌اند. |
| **کنترل نسخه** | هر اثبات به هش سند خاصی اشاره دارد و پیگیری تغییرات سیاست در طول زمان ممکن است. |

## ملاحظات پیاده‌سازی

### 1. انتخاب طرح ZKP مناسب
* **zk‑SNARKها** – اثبات‌های بسیار کوتاه، اما نیاز به تنظیم‌پیشین معتبر دارند. برای مخازن سیاستی ثابت مناسب‌اند.
* **zk‑STARKها** – تنظیم شفاف، اثبات‌های بزرگ‌تر، هزینهٔ تأیید بالاتر. برای مواقعی که به‌روزرسانی سیاست‌ها مکرر است مناسب‌اند.
* **Bulletproofs** – بدون تنظیم پیشین، اندازهٔ متوسط؛ برای محیط‌های TEE داخلی ایده‌آل است.

### 2. محیط اجرا امن
* **Intel SGX** یا **AWS Nitro Enclaves** می‌توانند SEV را میزبانی کنند و تضمین کنند که استخراج و تولید اثبات در حوزه مقاوم به دستکاری انجام می‌شود.

### 3. ادغام با ارائه‌کنندگان LLM
* از **APIهای فقط‑پرامپت** (بدون بارگذاری سند) استفاده کنید. بسیاری از سرویس‌های تجاری LLM این الگو را پیش‌پا‌آمده دارند.
* به‌صورت گزینه‌ای می‌توانید یک **LLM منبع باز** (مانند Llama 2) را داخل محفظه میزبانی کنید برای استقرار کاملاً جداگانه.

### 4. ثبت لاگ‌های حسابرسی
* اثبات‌های متادیتا را بر روی **دستگاه دفترکل غیرقابل تغییر مبتنی بر بلاکچین** (مثلاً Hyperledger Fabric) برای ردیابی قانونی ذخیره کنید.

### 5. بهینه‌سازی عملکرد
* اثبات‌های پر‌کاربرد را برای عبارات کنترل استاندارد کش کنید.
* موارد پرسش‌نامه متعدد را به‌صورت گروهی پردازش کنید تا هزینهٔ تولید اثبات amortized شود.

## ریسک‌های امنیتی و حریم‌خصوصی

* **نشت جانبی** – پیاده‌سازی‌های محفظه ممکن است در برابر حملات زمان باشد آسیب‌پذیر باشند. از الگوریتم‌های زمان ثابت استفاده کنید تا خطر کاهش یابد.
* **حملهٔ بازاستفادهٔ اثبات** – یک مهاجم ممکن است یک اثبات معتبر را برای سؤال دیگری به کار گیرد. اثبات‌ها را به‌صورت محکم به شناسه سؤال و یک nonce پیوند دهید.
* **توهم مدل** – حتی با اثبات، LLM ممکن است خلاصهٔ نادرست تولید کند. پیش‌نویس باید قبل از انتشار نهایی توسط یک انسان مرور شود.

## چشم‌انداز آینده

تقاطع **محاسبات محرمانه**، **رمزنگاری دانش صفر** و **هوش مصنوعی مولد** مرز جدیدی برای خودکارسازی ایمن باز می‌کند:

* **سیاست‑به‑عنوان‑کد پویا** – سیاست‌ها به‌صورت کد اجرایی بیان می‌شوند و می‌توانند مستقیماً بدون استخراج متنی اثبات شوند.
* **تبادلات ZKP بین سازمانی** – فروشندگان می‌توانند بدون فاش کردن کنترل‌های داخلی خود، اثبات‌ها را با مشتریان به‌اشتراک بگذارند و اعتماد در اکوسیستم زنجیره‌ تامین را تقویت کنند.
* **استانداردهای ZKP ناشی از مقررات** – استانداردهای نوظهور ممکن است بهترین روش‌ها را رمزگذاری کنند و پذیرش را شتاب‌دهند.

## نتیجه‌گیری

موتورهای پاسخ هوش مصنوعی با پشتیبانی از اثبات دانش صفر تعادل جذابی بین **سرعت**، **دقت** و **محرمانگی** برقرار می‌کنند. با اثبات این که هر پاسخ هوش مصنوعی از یک تکه شواهد کنترل‌شده و نسخه‌دار استخراج شده است—بدون افشای خود تکه—سازمان‌ها می‌توانند گردش کار پرسش‌نامه‌های امنیتی را با اطمینان خودکار کنند و حتی سخت‌ترین حسابرسان انطباقی را راضی سازند.

پیاده‌سازی این رویکرد مستلزم انتخاب دقیق سازوکارهای ZKP، استقرار محفظهٔ امن و نظارت انسانی مستمر است، اما بازدهی حاصل—کاهش چشمگیر دوره حسابرسی، کاهش ریسک حقوقی و تقویت اعتماد با شرکای تجاری—گام ارزشمندی برای هر فروشنده SaaS پیشرو به‌شمار می‌آید.