
# Motor za spajanje podataka uz zaštitu privatnosti za automatizaciju upitnika preko domena

## Uvod  

Sigurnosni upitnici, revizije usklađenosti i procjene rizika dobavljača postaju vrata svakog B2B SaaS ugovora. Prosječni upitnik sadrži **30‑50 različitih zahtjeva za dokaze**—od IAM zapisa pohranjenih u cloud IAM usluzi, do inventara enkripcijskih ključeva čuvanih u zasebnom sustavu za upravljanje ključevima, do izvješća trećih strana smještenih u skladištu za usklađenost.  

Ručna obrada ovih dokaza skupa je, sklona greškama i sve rizičnija s gledišta privatnosti. **Spajanje podataka** (data stitching), automatizirani proces izvlačenja, normalizacije i povezivanja dokaza kroz raznolike izvore podataka, ključni je nedostajući element koji kaotičan bazen dokaza pretvara u koherentnu, revizijski spremnu naraciju.  

Kada se kombinira s **tehnikama zaštite privatnosti**—kao što su homomorfna enkripcija, diferencijalna privatnost i sigurno višestruko izračunavanje (SMPC)—spajanje se može izvesti bez ikada otkrivanja sirovih povjerljivih podataka orchestracijskoj sloju. U ovom članku istražujemo arhitekturu, prednosti i praktične korake za izgradnju **Motora za spajanje podataka uz zaštitu privatnosti (PPDSE)** na platformi Procurize AI.

---

## Izazov dokaza preko domena  

| Problem | Opis |
|------------|-------------|
| **Fragmentirano pohranjivanje** | Dokazi se nalaze u SaaS alatima (Snowflake, ServiceNow), on‑prem dijeljenim mapama i portalima trećih strana. |
| **Regulatorna fragmentacija** | Različite jurisdikcije (EU [GDPR](https://gdpr.eu/), US [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa), APAC PDPA) nameću različita pravila obrade podataka. |
| **Ručni copy‑paste** | Timovi za sigurnost kopiraju podatke u obrasce upitnika, stvarajući noćnu moru upravljanja verzijama. |
| **Rizik od izlaganja** | Centralizacija sirovih dokaza u jedinstvenom repozitoriju može prekršiti sporazume o obradi podataka. |
| **Kompleksnost brzine naspram točnosti** | Brži ručni odgovori često žrtvuju točnost, što dovodi do neuspjelih revizija. |

Tradicionalni automatizacijski pipelinei rješavaju problem **brzine**, ali ne i **privatnosti**, jer se oslanjaju na pouzdani centralni podatkovni jezer. PPDSE mora zadovoljiti **oboje**: **sigurno, auditable spajanje** *i* **regulatorno usklađeno rukovanje**.

---

## Što je spajanje podataka?  

Spajanje podataka je **programatsko spajanje povezanih fragmenta podataka** u jedinstvenu, upitno reprezentativnu formu. U kontekstu sigurnosnih upitnika:

1. **Otkrivanje** – Identificiranje koje izvori podataka sadrže dokaze koji zadovoljavaju određenu stavku upitnika.  
2. **Ekstrakcija** – Povlačenje sirovog artefakta (dio zapisa, politikog dokumenta, konfiguracijske datoteke) iz izvora, poštujući specifične kontrole pristupa.  
3. **Normalizacija** – Pretvaranje heterogenih formata (JSON, CSV, PDF, XML) u zajedničku shemu (npr. **Compliance Evidence Model**).  
4. **Povezivanje** – Uspostavljanje odnosa između pojedinih dokaza (npr. povezivanje zapisa rotacije ključa s odgovarajućom KMS politikom).  
5. **Sažimanje** – Generiranje sažetog, AI‑potpomognutog narativa koji zadovoljava polje upitnika, a istovremeno čuva podrijetlo izvora.

Kada je proces spajanja **zaštite privatnosti**, svaki korak se izvodi pod kriptografskim jamstvima koja sprječavaju da orchestracijski engine sazna stvarne sirove podatke.

---

## Kako Procurize implementira spajanje uz zaštitu privatnosti  

AI platforma Procurize već nudi jedinstveni **centar upitnika**, zadavanje zadataka, komentiranje u stvarnom vremenu i generiranje odgovora putem LLM‑a. PPDSE proširuje taj centar **sigurnim pipelineom dokaza** koji se sastoji od tri sloja:

### 1. Konektori izvora s enkripcijom bez znanja  

* Svaki konektor (za Snowflake, Azure Blob, ServiceNow, itd.) enkriptira podatke **na izvoru** koristeći **javni ključ** pripadajući instanci upitnika.  
* Enkriptirani paket nikada ne napušta izvor u čitljivom obliku; samo **hash enkriptiranog teksta** šalje se orchestracijskoj sloju za indeksiranje.

### 2. Motor za privatno izračunavanje  

* Koristi **SMPC** za izvođenje normalizacije i povezivanja na enkriptiranim fragmentima kroz više strana.  
* **Homomorfni agregati** (npr. broj usklađenih kontrola) izračunavaju se bez dekriptiranja pojedinačnih vrijednosti.  
* Modul **diferencijalne privatnosti** dodaje kalibriran šum statističkim sažetcima, štiteći izlaganje pojedinačnih zapisa.

### 3. Generator narativa AI  

* Dekriptirani, provjereni dokazi predaju se u **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** pipeline koji konstruira narativ koji je čitljiv ljudima.  
* **Hook‑ovi za objašnjivost** ugrađuju meta‑podatke o podrijetlu (ID izvora, vremenska oznaka, hash enkripcije) u konačni narativ, omogućujući revizorima provjeru odgovora bez uvida u sirove podatke.

#### Diagram arhitekture (Mermaid)

```mermaid
graph LR
    A["Konektor izvora<br>(Enkripcija bez znanja)"]
    B["Motor za privatno izračunavanje<br>(SMPC + Homomorfna)"]
    C["Generator narativa AI<br>(RAG + Objašnjivost)"]
    D["Centar upitnika<br>(Procurize UI)"]
    E["Verifikacija revizora<br>(Dokaz o podrijetlu)"]
    
    A --> B
    B --> C
    C --> D
    D --> E
```

*Sve oznake čvorova su stavljenje u dvostruke navodnike kako je zahtijevano, bez znakova za bijeg.*

---

## Prednosti Motora za spajanje podataka uz zaštitu privatnosti  

| Prednost | Utjecaj |
|----------|---------|
| **Regulatorna usklađenost** | Jamči da podaci nikada ne napuste svoju jurisdikciju u čitljivom obliku, pojednostavljujući GDPR/CCPA revizije. |
| **Smanjena ručna potrošnja** | Automatizira do 80 % prikupljanja dokaza, skraćujući vrijeme odgovora na upitnik s tjedana na sate. |
| **Auditable podrijetlo** | Nepromenjivi kriptografski hash‑ovi pružaju provjerljiv trag za svaki odgovor. |
| **Skalabilno po najamcima** | Multi‑tenant dizajn osigurava da podaci svakog klijenta ostanu izolirani, čak i u zajedničkom okruženju za izračunavanje. |
| **Poboljšana točnost** | AI‑potpomognuta normalizacija otklanja ljudske pogreške u transkripciji i nesklad terminologije. |

---

## Koraci implementacije  

### Korak 1: Inventarizacija izvora podataka  

* Popišite svako spremište dokaza (cloud pohrana, on‑prem DB‑i, SaaS API‑ji).  
* Dodijelite **ID politike izvora** koji kodira regulatorna ograničenja (npr. samo EU, samo US).

### Korak 2: Postavite konektore bez znanja  

* Koristite **Connector SDK** Procurize‑a za izradu adaptera koji enkriptiraju sadržaje javnim ključem instance.  
* Registrirajte krajnje točke konektora u **Register konektora**.

### Korak 3: Definirajte **Compliance Evidence Model (CEM)**  

```yaml
CEM:
  id: string
  source_id: string
  type: enum[log, policy, report, config]
  timestamp: datetime
  encrypted_blob: bytes
  metadata:
    jurisdiction: string
    sensitivity: enum[low, medium, high]
```

*Sav dolazni dokaz mora se pridržavati ove sheme prije ulaska u motor za izračunavanje.*

### Korak 4: Konfigurirajte SMPC radnike  

* Pokrenite **Kubernetes‑bazirani SMPC klaster** (npr. koristeći MP‑SPDZ).  
* Distribuirajte **dio privatnog ključa** među radnicima; nijedan pojedini čvor ne može dekriptirati samostalno.

### Korak 5: Izgradite RAG promptove  

```
Koristeći dokaz ID "{{evidence.id}}" iz izvora "{{evidence.source_id}}", sažmi usklađenost s {{question.title}}. Uključi hash "{{evidence.encrypted_hash}}" za verifikaciju.
```

### Korak 6: Integrirajte s UI‑om Procurize  

* Dodajte gumb **“Spajanje dokaza”** uz svaku stavku upitnika.  
* Kada se aktivira, UI poziva **Stitching API**, koji orkestrira korake opisane iznad.

### Korak 7: Testirajte end‑to‑end auditable tok  

* Izvedite **penetracijski test** kako biste potvrdili da sirovi podaci nikada ne pojavljuju u logovima.  
* Generirajte **izvješće verifikacije** koje revizori mogu potvrditi nasuprot originalnim hash‑ovima izvora.

---

## Najbolje prakse  

1. **Najmanje privilegije** – Konektori dobivaju samo token‑e za čitanje, s vremenskim ograničenjem.  
2. **Rotacija ključeva** – Rotirajte parove javnog/privatnog ključa svakih 90 dana; postojeće dokaze enkriptirajte ponovo po potrebi.  
3. **Prvo‑metadata pristup** – Zabilježite jurisdikciju i osjetljivost prije bilo kojeg izračuna.  
4. **Logiranje revizije** – Svaki API poziv logirajte s hash‑iranim identifikatorima; logove pohranite u nepromjenjivi ledger (npr. blockchain).  
5. **Kontinuirani nadzor** – Upotrijebite **Compliance Radar** (drugi AI modul Procurize) za otkrivanje novih regulatornih promjena koje utječu na politike izvora.

---

## Pogled u budućnost  

Spoj **generativne AI**, **računanja uz zaštitu privatnosti** i **grafova znanja** najavljuje novu eru u kojoj se sigurnosni upitnici odgovaraju *prije* nego što se postave. Predviđeni napredci uključuju:

* **Prediktivno generiranje pitanja** – AI modeli koji predviđaju nadolazeće stavke upitnika na temelju analize regulatornih trendova, potičući preventivno spajanje dokaza.  
* **Federativni grafovi znanja** – Privatno‑zaštićeni grafovi koji omogućuju organizacijama dijeljenje anonimiziranih uzoraka usklađenosti bez otkrivanja sirovih podataka.  
* **Zero‑Touch generiranje dokaza** – LLM‑ovi koji, koristeći enkriptirane embedinge, mogu izravno sintetizirati tražene dokaze (npr. politike) iz enkriptiranog sadržaja izvora.

Ulaganjem u PPDSE već danas, organizacije se pozicioniraju da iskoriste ove inovacije bez potpunog preuređenja svog compliance stacka.

---

## Zaključak  

Sigurnosni upitnici ostaju ključna točka u prodajnom i revizijskom pipelineu SaaS usluga. **Motor za spajanje podataka uz zaštitu privatnosti** pretvara fragmentirane dokaze u jedinstvenu, auditable i AI‑spremnu imovinu—donoseći **brzinu, točnost i regulatorno povjerenje** istovremeno. Korištenjem modularne AI platforme Procurize, organizacije mogu implementirati ovaj motor uz minimalne poremećaje, oslobađajući timove za sigurnost da se usredotoče na strateško upravljanje rizicima umjesto na ponavljajuće prikupljanje podataka.

> *„Automatizirajte dosadno, zaštitite osjetljivo i dopustite AI‑u da ispriča priču.“* – voditelj inženjeringa, Procurize

---

## Pogledajte još  

* [NIST SP 800‑53 Rev. 5 – Security and Privacy Controls](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
* [Google Cloud – Privacy‑Preserving Machine Learning](https://cloud.google.com/solutions/ai-privacy)