
# Federativni Prompt Engine za Privatnu Multi‑Tenant Automatizaciju Upitnika

## Zašto je automatizacija sigurnosnih upitnika za više najmodavaca važna  

Sigurnosni i usklađenostni upitnici predstavljaju univerzalnu točku trenja za SaaS pružatelje, poduzeća i treće strane revizore. Tradicionalni ručni pristup pati od tri ponavljajuća problema:

1. **Sijaljenje podataka** – svaki najmodavac pohranjuje svoje dokaze i dokumente politike, što onemogućuje korištenje kolektivnog učenja.  
2. **Rizik od povrede privatnosti** – dijeljenje odgovora na upitnike između organizacija može nenamjerno otkriti povjerljive kontrole ili revizijske nalaze.  
3. **Ograničenja skalabilnosti** – kako broj kupaca raste, napor potreban za održavanje točnih, ažurnih i spremnih za reviziju odgovora raste linearno.

**Federativni prompt engine** rješava ove izazove omogućavajući mnogim najmodavcima suradnju na zajedničkoj AI‑vođenoj usluzi generiranja odgovora, pri čemu se jamči da sirovi podaci nikada ne napuštaju svoje izvorišno okruženje.

## Osnovni pojmovi

| Pojam | Objašnjenje |
|-------|-------------|
| **Federativno učenje (FL)** | Ažuriranja modela izračunavaju se lokalno na podacima svakog najmodavca, zatim se agregiraju na način koji čuva privatnost kako bi se poboljšalo globalno LLM spremište promptova. |
| **Mehanizam za promptove** | Usluga koja pohranjuje, verzionira i dohvaća ponovljive predloške promptova prilagođene specifičnim regulatornim okvirima ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, itd.). |
| **Autentikacija zero‑knowledge dokaza (ZKP)** | Jamči da je doprinos najmodavca zajedničkom fondu promptova valjan bez otkrivanja osnovnih dokaza. |
| **Enkriptirani graf znanja (KG)** | Graf koji bilježi odnose između kontrola, artefakata dokaza i regulatornih klauzula u enkriptiranom obliku, pretraživ se homomorfnom enkripcijom. |
| **Revizijski zapis** | Neizmjenjivi blockchain‑bazirani zapis koji bilježi svaki zahtjev za prompt, odgovor i ažuriranje modela za potpunu trasabilnost. |

## Pregled arhitekture

Dolje je prikazan visokorazinski Mermaid dijagram koji ilustrira tok podataka i granice komponenti federativnog prompt enginea.

```mermaid
graph LR
    subgraph Tenant_A["Tenant A"]
        TA[ "Tenant Portal" ]
        TKG[ "Encrypted KG" ]
        TFL[ "Local FL Worker" ]
        TEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    subgraph Tenant_B["Tenant B"]
        TB[ "Tenant Portal" ]
        TBKG[ "Encrypted KG" ]
        TBF[ "Local FL Worker" ]
        TBEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    FE[ "Federated Prompt Service" ]
    AGG[ "Secure Aggregator" ]
    LED[ "Audit Ledger (Blockchain)" ]
    PUB[ "Public Prompt Repository" ]

    TA --> TEnc --> FE
    TB --> TBEnc --> FE
    TFL --> AGG
    TBF --> AGG
    FE --> PUB
    FE --> LED
    TKG --> FE
    TBKG --> FE
```

*All node labels are wrapped in double quotes as required.*

### Kako funkcionira

1. **Lokalno stvaranje prompta** – Sigurnosni timovi svakog najmodavca kreiraju promptove koristeći svoj interni portal. Promptovi referenciraju ID‑ove kontrola i pokazivače dokaza pohranjene u enkriptiranom KG najmodavca.  
2. **Enkripcija i slanje** – Sloj enkripcije prompta enkriptira tekst prompta javnim ključem specifičnim za najmodavca, čuvajući povjerljivost dok Federativna usluga prompta može indeksirati enkriptiranu poruku.  
3. **Federativno ažuriranje modela** – Svaki najmodavac pokreće lagani FL radnik koji fino podešava destilirani LLM na vlastitom korpusu upitnika. Samo gradientne razlike, zaštićene diferencijalnom privatnošću, šalju se sigurnom agregatoru.  
4. **Globalni repozitorij prompta** – Agregirana ažuriranja poboljšavaju zajednički model za odabir prompta. Javni repozitorij prompta pohranjuje verzionirane, enkriptirane promptove koje bilo koji najmodavac može sigurno dohvatiti.  
5. **Generiranje odgovora** – Kada stigne novi upitnik, portal najmodavca upita Federativnu uslugu prompta. Usluga odabire najbolje podudarajući enkriptirani prompt, dekriptira ga lokalno i pokreće specifični LLM najmodavca za generiranje odgovora.  
6. **Revizijski trag** – Svaki zahtjev, odgovor i doprinos modelu bilježe se u revizijskom zapisu, osiguravajući potpunu usklađenost s revizijskim propisima.  

## Tehnike očuvanja privatnosti u dubini  

### Diferencijalna privatnost (DP)  

DP dodaje kalibrirani šum lokalnim gradientnim ažuriranjima prije nego što napuste okruženje najmodavca. To jamči da se prisutnost ili odsutnost bilo kojeg pojedinačnog dokumenta dokaza ne može izvesti iz agregiranog modela.

### Homomorfna enkripcija (HE)  

HE omogućuje Federativnoj usluzi prompta da izvrši pretragu ključnih riječi unutar enkriptiranih KG čvorova bez dekripcije. To znači da izbor prompta može poštovati povjerljivost najmodavca, a istovremeno koristiti globalnu bazu znanja.

### Zero‑knowledge dokazi  

Kada najmodavac doprinosi novom predlošku prompta, ZKP potvrđuje da prompt zadovoljava interne standarde politike (npr. nema zabranjeno otkrivanje) bez otkrivanja sadržaja prompta. Agregator prihvaća samo dokaze koji verificiraju usklađenost.

## Prednosti za timove sigurnosti i usklađenosti  

| Prednost | Utjecaj |
|----------|---------|
| **Smanjeni ručni napor** | Automatski odabir prompta i AI‑generirani odgovori smanjuju vrijeme obrade upitnika s tjedana na sate. |
| **Kontinuirano učenje** | Federativna ažuriranja poboljšavaju kvalitetu odgovora kroz vrijeme, prilagođavajući se novom regulatornom jeziku bez centralnog prikupljanja podataka. |
| **Regulatorna agilnost** | Predlošci prompta su mapirani na određene klauzule; kada se okvir ažurira, potrebno je izmijeniti samo pogođene promptove. |
| **Potpuna revizijska mogućnost** | Neizmjenjivi zapisi pružaju dokaz tko je generirao odgovor, kada i koja verzija modela je korištena. |
| **Izolacija najmodavca** | Nijedan sirovi dokaz nikada ne napušta enkriptirani KG najmodavca, zadovoljavajući zakone o rezidenciji podataka i privatnosti. |

## Plan implementacije  

1. **Faza pokretanja** – Deployaj Federativnu uslugu prompta na upravljanom Kubernetes klasteru s sealed‑secrets za šifrirne ključeve. Postavi dopuštenu blockchain mrežu (npr. Hyperledger Fabric) za revizijski zapis.  
2. **Uvođenje najmodavaca** – Svakom najmodavcu osiguraj jedinstveni par ključeva i lagani FL agent (Docker slika). Migriraj postojeće dokumente politike u enkriptirani KG koristeći batch pipeline za unos.  
3. **Početno punjenje biblioteke prompta** – Napuni Javni repozitorij prompta standardnim predlošcima za uobičajene okvire ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)). Pokreni jednokratnu ZKP verifikaciju za certificiranje usklađenosti svakog predloška.  
4. **Operativni ciklus**  
   - **Dnevno**: FL radnici izračunavaju gradientna ažuriranja i šalju ih Sigurnom agregatoru.  
   - **Po upitniku**: Portal najmodavca dohvaća podudarajuće promptove, dekriptira ih lokalno i poziva podešeni LLM.  
   - **Nakon odgovora**: Rezultat se bilježi u revizijski zapis, a povratna informacija preglednika povlači se natrag u petlju poboljšanja prompta.  
5. **Nadzor i upravljanje** – Prati DP epsilon vrijednosti kako bi se osiguralo poštivanje proračunskih budžeta privatnosti. Koristi Grafana nadzorne ploče za vizualizaciju driftova modela, toplinskih karata korištenja prompta i zdravlja ledger-a.  

## Primjer iz stvarnog života: SaaS pružatelj “DataShield”

**Pozadina**: DataShield opslužuje 300 poduzeća, a svako od njih treba SOC 2 i ISO 27001 odgovore na upitnike. Njihov sigurnosni tim trošio je **150 radnih dana mjesečno** na sastavljanje dokaza.

**Rješenje**: Implementirali su federativni prompt engine kroz tri regionalna podatkovna centra. Unutar dva mjeseca:

- **Vrijeme odgovora** je pale iz prosječnih **12 dana** na **3 sata**.  
- **Ručno ulaganje** je padlo za **78 %**, oslobađajući tim za fokusiranje na visokoprioritetne rizike.  
- **Spremnost za reviziju** se poboljšala: svaki odgovor je mogao biti praćen do određene verzije prompta i snimke modela u ledgeru.  

**Ključni pokazatelji**  

| Metrika | Prije | Poslije |
|---------|-------|----------|
| Prosječno vrijeme odgovora na upitnik | 12 dana | 3 sata |
| Radni dani potrošeni na mapiranje dokaza | 150 | 33 |
| Broj incidenata privatnosti | 2 | 0 |
| Točnost modela (BLEU rezultat naspram stručnih odgovora) | 0.62 | 0.84 |

## Budući pravci  

1. **Međudomenska razmjena znanja** – Proširiti federativni engine kako bi dijelio iskustva između nepovezanih regulatornih domena (npr. HIPAA ↔ PCI‑DSS) koristeći meta‑učenje.  
2. **Generativno pretraživanje‑pojačano generiranje (RAG)** – Spojiti enkriptirano pretraživanje KG s LLM generiranjem za bogatije, citirane odgovore.  
3. **AI‑poticani savjetnik za promptove** – U stvarnom vremenu preporučivati poboljšanja prompta na temelju povratnih informacija revizora i analize sentimenta.  

## Lista za početak  

- [ ] Postavi Kubernetes klaster s sealed‑secrets za upravljanje ključevima.  
- [ ] Deployaj Federativnu uslugu prompta i konfiguriraj TLS međusobnu autentikaciju.  
- [ ] Izdaj parove ključeva i Dockerizirane FL agente svakom najmodavcu.  
- [ ] Migriraj postojeće politike u enkriptirane KG‑ove pomoću pruženih ETL skripti.  
- [ ] Popuni Javni repozitorij prompta osnovnim predlošcima.  
- [ ] Aktiviraj blockchain ledger i integriraj ga s CI/CD za automatsko označavanje verzija.  

> **Pro savjet**: Započni s pilotom od 5‑10 najmodavaca kako bi fino podesio DP parametre i pragove ZKP verifikacije prije šire implementacije.  

---

## <span class='highlight-content'>Pogledajte</span> također

- [Google Cloud Blog – Federativno učenje u velikoj skali](https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/federated-learning-at-scale)  
- [Hyperledger Fabric Documentation – Building Auditable Ledgers](https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/latest/)