
# Federatiivinen oppiminen mahdollistaa tietosuojakyselyjen automaation

> **TL;DR** – Federatiivinen oppiminen antaa useiden yritysten yhdessä parantaa tietoturvakyselyjen vastauksiaan vaihtamatta koskaan arkaluontoista raakadataa. Kun kollektiivinen älykkyys syötetään tietosuojaa suojaavaan tietämysverkkoon, Procurize voi luoda korkealaatuisia, kontekstitietoisia vastauksia reaaliajassa, jolloin manuaalinen työkuorma ja auditointiriski vähenevät merkittävästi.

---

## Sisällysluettelo
1. [Miksi perinteinen automaatio epäonnistuu](#miksi-perinteinen-automaatio-epäonnistuu)  
2. [Federatiivinen oppiminen yhdellä silmäyksellä](#federatiivinen-oppiminen-yhdellä-silmäyksellä)  
3. [Tietosuojaa suojaavat tietämysverkot (PPKG)](#tietosuojaa-suojaavat-tietämysverkot-ppkg)  
4. [Arkkitehtuurin yleiskatsaus](#arkkitehtuurin-yleiskatsaus)  
5. [Vaihe‑vaiheinen työnkulku](#vaihe‑vaiheinen-työnkulku)  
6. [Hyödyt tietoturva‑ ja vaatimustenmukaisuustiimeille](#hyödyt-tietoturva‑ja-vaatimustenmukaisuustiimeille)  
7. [Toteutusmalli Procurize‑käyttäjille](#toteutusmalli-procurize‑käyttäjille)  
8. [Parhaat käytännöt ja sudenkuopat vältettäväksi](#parhaat-käytännöt-ja-sudenkuopat-vältettäväksi)  
9. [Tulevaisuuden näkymät: Kyselyiden ulkopuolella](#tulevaisuuden-näkymät-kyselyiden-ulkopuolella)  
10. [Yhteenveto](#yhteenveto)  

---

## Miksi perinteinen automaatio epäonnistuu

| Kipupiste | Perinteinen lähestymistapa | Rajoitus |
|-----------|----------------------------|----------|
| **Datasilot** | Jokainen organisaatio säilyttää oman todistearkistonsa. | Ei yhtiövälistä oppimista; päällekkäinen työ. |
| **Staattiset mallipohjat** | Ennalta rakennettu vastauskirjasto aikaisempien projektien perusteella. | Käy nopeasti vanhaksi säädösten muuttuessa. |
| **Manuaalinen tarkastus** | Ihmisarvioijat varmistavat AI‑luodut vastaukset. | Aikavaativaa, virhealttiita, skaalausongelma. |
| **Vaatimustenmukaisuusriski** | Raa’an todistusaineiston jakaminen kumppaneiden kanssa on kielletty. | Oikeudelliset ja tietosuojarikkomukset. |

Keskeinen ongelma on *tiedon eristäminen*. Monet toimittajat ovat ratkaisseet “miten tallentaa” -ongelman, mutta heiltä puuttuu mekanismi **tiedon jakamiseen** ilman, että taustadata paljastuu. Tässä federatiivinen oppiminen ja tietosuojaa suojaavat tietämysverkot kohtaavat.

---

## Federatiivinen oppiminen yhdellä silmäyksellä

Federatiivinen oppiminen (FL) on hajautettu koneoppimisen paradigma, jossa useat osallistujat kouluttavat jaettua mallia **paikallisesti** omilla datoillaan ja vaihtavat vain **mallipäivityksiä** (gradientteja tai painoja). Keskuspalvelin aggregoi nämä päivitykset tuottaen globaalin mallin, jonka se lähettää takaisin osallistujille.

Keskeiset ominaisuudet:

- **Datan paikallisuus** – raaka‑todisteet pysyvät omassa ympäristössä tai yksityisessä pilvessä.  
- **Differentiaalinen tietosuoja** – päivityksiin voidaan lisätä kohinaa, jotta yksityisyysbudjetti takaa.  
- **Turvallinen aggregointi** – kryptografiset protokollat (esim. Paillier‑homomorfinen salaus) estävät palvelinta näkemästä yksittäisiä päivityksiä.

Tietoturvakyselyiden kontekstissa jokainen yritys voi kouluttaa paikallisen *vastausgeneraattorimallin* historiallisen kyselyhistorian perusteella. Aggregoitu globaali malli on fiksumpi tulkitsemaan uusia kysymyksiä, kartoittamaan sääntelykohtia ja ehdottamaan todisteita – jopa yrityksille, joilla ei ole koskaan ollut vastaavaa auditointia.

---

## Tietosuojaa suojaavat tietämysverkot (PPKG)

Tietämysverkko (KG) tallentaa entiteettejä (esim. kontrollit, resurssit, käytännöt) ja niiden välisiä suhteita. Jotta verkko olisi tietosuoja‑ystävällinen, toteutetaan:

1. **Entiteettien anonymisointi** – tunnistettavat tunnisteet korvataan pseudonyymeillä.  
2. **Suhteiden salaus** – suhteen metatiedot salataan attribuuttipohjaisella salauksella.  
3. **Pääsytokenit** – tarkat käyttöoikeudet roolin, vuokralaisen ja sääntelyn perusteella.  
4. **Zero‑Knowledge‑todistukset (ZKP)** – todistetaan vaatimustenmukaisuus paljastamatta taustadataa.

Kun federatiivinen oppiminen jatkuvasti hioa KG‑solmujen *semanttisia upotuksia*, verkko kehittyy **tietosuojaa suojaavaksi tietämysverkoksi**, jota voidaan kysellä kontekstitietoisilla todiste‑ehdotuksilla samalla kun GDPR, CCPA ja toimialakohtaiset salassapitosäännökset täyttyvät.

---

## Arkkitehtuurin yleiskatsaus

Alla on korkean tason Mermaid‑kaavio, joka havainnollistaa kokonaisvirran.

```mermaid
graph TD
    A["Osallistuva organisaatio"] -->|Paikallinen koulutus| B["Paikallinen mallikouluttaja"]
    B -->|Salattu gradientti| C["Turvallinen aggregointipalvelu"]
    C -->|Aggregoitu malli| D["Globaali mallirekisteri"]
    D -->|Malli jakelu| B
    D -->|Päivitä| E["Tietosuojaa suojaava tietämysverkko"]
    E -->|Kontekstuaaliset todisteet| F["Procurize AI -moottori"]
    F -->|Luodut vastaukset| G["Kyselyn työtila"]
    G -->|Ihmisen tarkastus| H["Vaatimustenmukaisuustiimi"]
    H -->|Palaute| B
```

*Kaikkien solmujen tekstit on pakattu kaksoislainausmerkkeihin vaaditulla tavalla.*

### Komponenttien tarkennus

| Komponentti | Rooli |
|------------|-------|
| **Paikallinen mallikouluttaja** | Kouluttaa paikallisen LLM‑mallin yrityksen kyselyarkiston perusteella. |
| **Turvallinen aggregointipalvelu** | Suorittaa homomorfisen salauksen perusteella aggregoinnin mallipäivityksistä. |
| **Globaali mallirekisteri** | Säilöö viimeisimmän globaalin malliversion, johon kaikki osallistujat voivat ottaa yhteyttä. |
| **Tietosuojaa suojaava tietämysverkko** | Säilyttää anonymisoituja kontrolli‑todiste‑suhteita, joita jatkuvasti rikastaa globaali malli. |
| **Procurize AI -moottori** | Hyödyntää KG‑upotuksia tuottaakseen reaaliaikaisia vastauksia, viitteitä ja todistelinkkejä. |
| **Kyselyn työtila** | Käyttäjärajapinta, jossa tiimit tarkastelevat, muokkaavat ja hyväksyvät generoidut vastaukset. |

---

## Vaihe‑vaiheinen työnkulku

1. **Vuokraajan alustaminen** – Jokainen organisaatio rekisteröi federatiivisen oppimisen asiakasohjelmansa Procurizessa ja varmistaa KG‑hiekkalaatikon.  
2. **Paikallinen datan valmistelu** – Historiset kyselyvastaukset tokenisoidaan, luokitellaan ja tallennetaan salattuun tietovarastoon.  
3. **Mallin koulutus (paikallinen)** – Asiakas suorittaa hienosäätötyön kevyellä LLM‑mallilla (esim. Llama‑2‑7B) omilla tiedoillaan.  
4. **Salatun päivityksen lähetys** – Gradientit salataan yhteisellä julkisella avaimella ja lähetetään aggregointipalveluun.  
5. **Globaalin mallin synteesi** – Palvelin aggregoi päivitykset, poistaa kohinan differentiaalisen tietosuojan avulla ja julkaisee uuden globaalin tarkistuspisteen.  
6. **KG‑rikastus** – Globaali malli luo upotuksia KG‑solmuille, jotka yhdistetään PPKGiin käyttämällä turvallista moniosapuolista laskentaa (SMPC) raakadatavuotojen estämiseksi.  
7. **Reaaliaikainen vastausgeneraattori** – Kun uusi kysely saapuu, Procurize AI -moottori kysyy PPKG:stä relevantteja kontrolli‑ ja todiste‑katkelmia.  
8. **Ihmisen tarkastus** – Vaatimustenmukaisuustiimi tarkastaa luonnoksen, lisää kontekstikommentteja ja hyväksyy tai hylkää ehdotukset.  
9. **Palaute‑silmukka** – Hyväksytyt vastaukset liitetään paikallisen koulutuksen data‑joukkoon, sulkien oppimisprosessin.

---

## Hyödyt tietoturva‑ ja vaatimustenmukaisuustiimeille

1. **Nopeutettu vasteaika** – Keskimääräinen käsittelyaika putoaa 3‑5:stä päivää alle 4 tuntiin.  
2. **Korkeampi tarkkuus** – Globaali mallin altistuminen monipuolisille sääntelykonteksteille parantaa vastausten osuvuutta ~27 %.  
3. **Ensisijainen tietosuoja** – Raaka‑todisteet eivät koskaan poikkea organisaatiosta, mikä täyttää tiukat datalokaalisyyden vaatimukset.  
4. **Jatkuva oppiminen** – Kun asetuksissa (esim. uudet ISO 27701‑kohdat) tapahtuu muutoksia, globaali malli sisällyttää ne automaattisesti.  
5. **Kustannussäästöt** – Manuaalisen työn väheneminen tuo 250 k–500 k $ vuotuisia säästöjä keskisuurille SaaS‑yrityksille.

---

## Toteutusmalli Procurize‑käyttäjille

| Vaihe | Toimenpiteet | Työkalut & Teknologiat |
|-------|--------------|------------------------|
| **Valmistelu** | • Inventoi olemassa oleva kyselyhistoria<br>• Määritä dataluokitus | • Azure Purview (datakatalogi)<br>• HashiCorp Vault (salaisuudet) |
| **Asennus** | • Ota käyttöön FL‑asiakas‑Docker‑image<br>• Luo salattu tallennusämpäri | • Docker Compose, Kubernetes<br>• AWS KMS & S3 SSE |
| **Koulutus** | • Aja iltalisä‑hienosäätötyöt<br>• Seuraa GPU‑käyttöä | • PyTorch Lightning, Hugging Face 🤗 Transformers |
| **Aggregointi** | • Provisionoi Secure Aggregation Service (avoin lähde **Flower** homomorfisella salauslisäosalla) | • Flower, TenSEAL, PySyft |
| **KG‑rakennus** | • Tuo kontrollitaksonomia (NIST CSF, ISO 27001, SOC 2) Neo4j‑tietokantaan<br>• Suorita solmujen anonymointiskriptit | • Neo4j Aura, Python‑neo4j driver |
| **Integraatio** | • Kytke PPKG Procurize AI Engine ‑palveluun REST‑gRPC‑rajapinnan kautta<br>• Ota käyttöön UI‑widgetit todiste‑ehdotuksille | • FastAPI, gRPC, React |
| **Validointi** | • Suorita punatiimin auditointi tietosuoja‑takuiden osalta<br>• Aja vaatimustenmukaisuustestisetti (OWASP ASVS) | • OWASP ZAP, PyTest |
| **Käyttöönotto** | • Ota automaattinen reititys saapuville kyselyille AI‑moottorille<br>• Määritä hälytykset mallin‑driften varalta | • Prometheus, Grafana |

---

## Parhaat käytännöt ja sudenkuopat vältettäväksi

| Paras käytäntö | Perustelu |
|----------------|-----------|
| **Lisää differentiaalisen tietosuojan kohinaa** | Varmistaa, ettei yksittäisiä gradientteja voida palauttaa alkuperäiseen dataan. |
| **Versionhallita KG‑solmut** | Mahdollistaa audit trailin: voit jäljittää, mikä malliversio vaikutti tiettyyn todiste‑ehdotukseen. |
| **Käytä attribuuttipohjaista salausta** | Tarkka käyttöoikeuksien hallinta varmistaa, että vain valtuutetut ryhmät näkevät tietyt suhteet. |
| **Seuraa mallin drift‑ilmiöitä** | Sääntelyn muutokset voivat vanhentaa mallin; aseta automaattiset uudelleenkoulutuskierrokset. |

**Yleisiä sudenkuoppia**

- **Paikalliseen dataan liiallinen sovittaminen** – Jos yhden vuokralaisen datasetti dominoi, globaali malli voi vinoutua kyseiseen organisaatioon, heikentäen tasa-arvoisuutta.  
- **Oikeudellisen tarkastelun puuttuminen** – Vaikka anonymisointi on käytössä, se saattaa silti loukata toimialakohtaisia sääntöjä; ota aina lakitiimi mukaan ennen uusien osallistujien lisäämistä.  
- **Salauksen poisjättäminen aggregoinnissa** – Selväkielinen gradienttien jakaminen kumoaa tietosuojalupauksen kokonaan; varmista homomorfinen salaus käyttöön.

---

## Tulevaisuuden näkymät: Kyselyiden ulkopuolella

Federatiivisen oppimisen ja tietosuojaa suojaavan KG‑arkkitehtuurin ydin toimii uudelleenkäytettävänä perustana useille nouseville käyttötapauksille:

1. **Dynaaminen policy‑as‑code -generointi** – Muunna KG‑oivallukset automaattisiksi IaC‑käytännöiksi (Terraform, Pulumi), jotka toteuttavat kontrollit reaaliajassa.  
2. **Uhkainformaatio‑fuusio** – Syötä jatkuvasti avoimen lähdekoodin uhkatiedot KG:hen, jolloin AI‑moottori voi mukauttaa vastauksia viimeisimmän uhatiedon pohjalta.  
3. **Risti‑toimialallinen vertailu** – Finanssi‑, terveys‑ ja SaaS‑yritykset voivat anonyymisti myötävaikuttaa yhteiseen vaatimustenmukaisuustietoon, parantaen koko toimialan resilienssiä.  
4. **Zero‑knowledge‑todistukset identiteetille** – Yhdistä DIDs KG:hen, jotta voidaan todistaa todisteiden olemassaolo ajankohtana paljastamatta itse sisältöä.

---

## Yhteenveto

Federatiivinen oppiminen yhdistettynä tietosuojaa suojaavaan tietämysverkkoon avaa **uuden paradigman** tietoturvakyselyjen automatisoinnissa:

- **Yhteistyö ilman kompromisseja** – Organisaatiot oppivat toisiltaan pitämättä arkaluonteista dataa lukittuna.  
- **Jatkuva, kontekstitietoinen älykkyys** – Globaali malli ja KG kehittyvät sääntelyn, uhka‑tiedon ja sisäisten politiikkojen mukana.  
- **Skaalautuvat, auditoitavat prosessit** – Ihmisen tarkastus on yhä mukana, mutta kuormitus kutistuu dramaattisesti, ja jokainen ehdotus on jäljitettävissä malliversioon ja KG‑solmuun.

Procurize on ainutlaatuisessa asemassa operationalisoimaan tätä pinon, muuttaen perinteisesti työlään kyselyprosessiin **reaaliaikaisen, data‑ohjatun luottamustoimintavälineen** kaikille nykyaikaisille SaaS‑yrityksille.