
# Odgovori na anketna pitanja uz pomoć dokaza o nultom znanju za povjerljive anketne upitnike dobavljača

## Uvod

Sigurnosni upitnici i revizije usklađenosti predstavljaju usko grlo u B2B SaaS transakcijama. Dobavljači troše nebrojene sate izvlačeći dokaze iz politika, ugovora i implementacija kontrola kako bi odgovorili na pitanja potencijalnih kupaca. Nedavni AI‑pokrenuti platforme — poput **Procurize** — dramatično su smanjile ručni napor generiranjem nacrta odgovora i orkestriranjem dokaza. Ipak, jedno pitanje ostaje: **kako tvrtka može vjerovati AI‑generiranim odgovorima a da ne izloži sirove dokaze AI servisu ili tražitelju?**  

U nastaju **dokazi o nultom znanju (ZKP‑i)** — kriptografska primitiva koja jednoj strani omogućuje dokazati da je izjava istinita bez otkrivanja osnovnih podataka. Integracijom ZKP‑a s generativnim AI‑jem možemo stvoriti **povjerljivi AI motor odgovora** koji jamči ispravnost odgovora dok osjetljiva dokumentacija ostaje skrivena i modelu AI i naručitelju upitnika.

Ovaj članak detaljno opisuje tehničke osnove, arhitektonske obrasce i praktična razmatranja za izgradnju platforme za automatizaciju upitnika podržane ZKP‑om.

## Glavni problem

| Izazov | Tradicionalni pristup | Pristup samo AI | Pristup AI s ZKP |
|--------|----------------------|-----------------|-------------------|
| **Izlaganje podacima** | Ručno kopiranje politika → ljudske greške | Učitavanje cijelog repozitorija dokumenata u AI uslugu (cloud) | Dokaz nikada ne napušta sigurni trezor; dijeli se samo dokaz |
| **Auditornost** | Papirni tragovi, ručni odobravanja | Zapisi AI upita, ali bez provjerljivog linka na izvor | Kriptografski dokaz povezuje svaki odgovor s točnom verzijom dokaza |
| **Regulatorna usklađenost** | Teško je demonstrirati princip “need‑to‑know” | Može kršiti pravila o rezidenciji podataka | Usklađeno s [GDPR‑om](https://gdpr.eu/), [CCPA‑om](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) i industrijskim propisima o rukovanju podacima |
| **Brzina vs. Povjerenje** | Sporo, ali pouzdano | Brzo, ali nepouzdano | Brzo **i** provjerljivo pouzdano |

## Dokazi o nultom znanju u kratkom pregledu

Dokaz o nultom znanju omogućava **dokazivaču** da uvjeri **provjerača** da je izjava *S* istinita, a da ne otkriva nikakve informacije izvan same valjanosti *S*. Klasični primjeri uključuju:

* **Izomorfizam grafova** – dokazivanje da su dva grafa identična bez otkrivanja preslikavanja.
* **Diskretni logaritamski problem** – dokazivanje poznavanja tajnog eksponenta bez njegovog otkrivanja.

Moderni ZKP‑i (npr. **zk‑SNARK‑i**, **zk‑STARK‑i**, **Bulletproofs**) omogućuju kratke, neinteraktivne dokaze koji se mogu verificirati u milisekundama, što ih čini prikladnim za visoko‑protok API usluge.

## Kako AI danas generira odgovore

1. **Uzimanje dokumenata** – Polise, kontrole i revizijski izvještaji se indeksiraju.  
2. **Pretraživanje** – Semantičko pretraživanje vraća najrelevantnije odlomke.  
3. **Izgradnja upita** – Dohvaćeni tekst plus pitanje upitnika se šalju LLM‑u.  
4. **Generiranje odgovora** – LLM proizvodi odgovor na prirodnom jeziku.  
5. **Ljudska revizija** – Analitičari uređuju, odobravaju ili odbacuju AI izlaz.

**Slaba karika** su koraci 1‑4, gdje se sirovi dokazi moraju izložiti LLM‑u (često hostiranom vanjski), otvarajući potencijalni put curenja podataka.

## Spajanje ZKP‑a s AI‑jem: koncept

1. **Sigurni trezor dokaza (SEV)** – Pouzdano izvršno okruženje (TEE) ili lokalni šifrirani spremnik drži sve izvorne dokumente.  
2. **Generator dokaza (PG)** – Unutar SEV‑a lagani verifier izdvaja točan tekstualni fragment potreban za odgovor i stvara ZKP da *ovaj fragment zadovoljava zahtjev upitnika*.  
3. **Motor AI upita (APE)** – SEV šalje samo **apstraktni namjeru** (npr. “Priloži odlomak o enkripciji pod‑pohranom”) LLM‑u, **bez** sirovog fragmenta.  
4. **Sinteza odgovora** – LLM vraća nacrt na prirodnom jeziku.  
5. **Prilog dokaza** – Nacrt se spaja s ZKP‑om generiranim u koraku 2.  
6. **Verifier** – Primatelj upitnika/ revizor verificira dokaz koristeći javni ključ, potvrđujući da odgovor odgovara skrivenom dokaznom materijalu — sirovi podaci se nikada ne otkrivaju.

### Zašto funkcionira

* **Dokaz** jamči da je AI‑generirani odgovor **izveden iz** specifičnog, kontroliranog dokumenta.  
* **AI model** nikada ne vidi povjerljivi tekst, čime se poštuju pravila rezidencijalnosti podataka.  
* Revizori mogu **ponovno pokrenuti** proces generiranja dokaza kako bi potvrđivali dosljednost kroz vrijeme.

## Arhitektonski dijagram

```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
```

## Korak‑po‑korak radni tok

1. **Prijem pitanja** – Novi upitnik stiže kroz UI platforme.  
2. **Mapiranje politika** – Sustav koristi **graf znanja** za mapiranje pitanja na relevantne čvorove politika.  
3. **Ekstrakcija fragmenta** – Unutar SEV‑a PG izolira točnu klauzulu(e) koja odgovaraju pitanju.  
4. **Kreiranje dokaza** – Generira se sažeti zk‑SNARK koji povezuje hash fragmenta s identifikatorom pitanja.  
5. **Slanje upita** – APE sastavlja neutralni upit (npr. “Sažmi kontrole enkripcije pod‑pohranom”) i šalje ga LLM‑u.  
6. **Primanje odgovora** – LLM vraća sažeti, čitko napisan odgovor.  
7. **Sastavljanje paketa** – Nacrt i ZKP se kombiniraju u JSON‑LD paket s metapodacima (timestamp, version hash, javni ključ za verifikaciju).  
8. **Verifikacija** – Primatelj pokreće mali skript za verifikaciju; uspješna provjera dokazuje da odgovor proizlazi iz navedenog dokaza.  
9. **Revizijski zapis** – Svi događaji generiranja dokaza su nepovratno zabilježeni (npr. u ledgeru s dodatkom) za buduće revizije usklađenosti.

## Prednosti

| Prednost | Objašnjenje |
|----------|-------------|
| **Povjerljivost** | Nijedan sirovi dokaz ne napušta sigurni trezor; dijele se samo kriptografski dokazi. |
| **Regulatorna usklađenost** | Zadovoljava “minimizaciju podataka” zahtjeve **[GDPR‑a](https://gdpr.eu/)**, **[CCPA‑e](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)** i industrijskih propisa. |
| **Brzina** | Verifikacija ZKP‑a traje manje od sekunde, čuvajući brze reakcijske vrijeme AI‑ja. |
| **Povjerenje** | Revizori dobivaju matematički provjerljivu sigurnost da su odgovori izvedeni iz ažuriranih politika. |
| **Kontrola verzija** | Svaki dokaz referencira specifični hash dokumenta, omogućavajući praćenje kroz revizije politika. |

## Razmatranja o implementaciji

### 1. Izbor ZKP sheme
* **zk‑SNARK‑i** – Vrlo kratki dokazi, ali zahtijevaju “trusted setup”. Dobri za statičke repozitorije politika.  
* **zk‑STARK‑i** – Transparentni setup, veći dokazi, veći trošak verifikacije. Pogodni kad su politike česte promjene.  
* **Bulletproofs** – Nema “trusted setup”, srednje veličine; idealni za TEE‑okruženja on‑premise.

### 2. Sigurno izvršno okruženje
* **Intel SGX** ili **AWS Nitro Enclaves** mogu hostati SEV, osiguravajući da se ekstrakcija i generiranje dokaza odvijaju u otpornoj na manipulacije zoni.

### 3. Integracija s LLM pružateljima
* Koristite **API‑je samo za upite** (bez učitavanja dokumenata). Većina komercijalnih LLM‑ova podržava ovaj model.  
* Opcionalno hostajte **open‑source LLM** (npr. Llama 2) unutar enclave‑a za potpuno air‑gapped rješenje.

### 4. Revizorsko evidentiranje
* Pohranite metapodatke generiranja dokaza na **blockchain‑temeljski nepromjenjivi ledger** (npr. Hyperledger Fabric) za regulatorne revizije.

### 5. Optimizacija performansi
* Keširajte često korištene dokaze za standardne kontrolne izjave.  
* Grupirajte obradu više upitnika kako biste amortizirali trošak generiranja dokaza.

## Sigurnosni i privatnosni rizici

* **Side‑channel curenje** – Implementacije enclave‑a mogu biti podložne napadima mjerenjem vremena. Ublažite korištenjem konstantno‑vremenskih algoritama.  
* **Napad ponovne upotrebe dokaza** – Napadač može pokušati iskoristiti valjani dokaz za drugo pitanje. Čvrsto povežite dokaze i s identifikatorom pitanja i nasumičnim nonce‑om.  
* **Halucinacije modela** – Iako je dokaz prisutan, LLM može generirati netočne sažetke. Kombinirajte AI izlaz s **ljudskom revizijom** prije finalne isporuke.

## Budući pravci

Spajanje **povjerljivog računarstva**, **dokaza o nultom znanju** i **generativnog AI‑ja** otvara novu granicu za sigurnu automatizaciju:

* **Dinamička politika‑kao‑kod** – Politike izražene kao izvršni kod mogu se izravno dokazivati bez tekstualne ekstrakcije.  
* **Međusobna ZKP razmjena** – Dobavljači mogu razmjenjivati dokaze s kupcima bez otkrivanja osjetljivih internih kontrola, jačajući povjerenje u lanac opskrbe.  
* **Standardi regulativnih ZKP‑ova** – Nadolazeći standardi mogli bi kodificirati najbolje prakse, ubrzavajući usvajanje.

## Zaključak

AI‑motor odgovora podržan dokazima o nultom znanju postiže jedinstvenu ravnotežu između **brzine**, **točnosti** i **povjerljivosti**. Dokazivanjem da je svaki AI‑generirani odgovor izveden iz verificirane, kontrolirane verzije dokaza — a da se sam dokaz nikada ne otkriva — organizacije mogu s povjerenjem automatizirati radne procese sigurnosnih upitnika i zadovoljiti i najstrože revizorske zahtjeve.

Implementacija ovog pristupa zahtijeva pažljiv odabir ZKP primitiva, sigurno postavljanje enclave‑a i discipliniranu ljudsku reviziju, ali nagrada — značajno skraćeni ciklus revizije, smanjeni pravni rizik i pojačano povjerenje partnera — čini ga vrijednom investicijom za svaku naprednu SaaS tvrtku.