
# Biztonságos AI Kérdőív Válaszok Homomorf Titkosítással

## Bevezetés

A biztonsági kérdőívek és a megfelelőségi auditok a B2B SaaS tranzakciók életereje. Azonban a válaszadás gyakran arra kényszeríti a szervezeteket, hogy bizalmas architektúra részleteket, szabadalmaztatott kódrészleteket vagy akár kriptográfiai kulcsokat is felfedjenek külső ellenőröknek. A hagyományos AI‑alapú kérdőív platformok ezt a kockázatot még fokozzák, mivel a nagy nyelvi modelleknek (LLM‑ek) a megbízható kimenethez egyszerű szöveges bemenetekre van szükségük.

Belép a **homomorf titkosítás (HE)** – egy matematikai áttörés, amely lehetővé teszi, hogy titkosított adatokon végezzenek számításokat. A HE és a Procurize AI generatív csővezetéke összekapcsolásával most már az AI **olvashat és gondolkodhat** a kérdőív tartalmáról **anélkül, hogy valaha is látná a nyers adatot**. Az eredmény egy valóban adatvédelmi‑megőrző, végtől‑végig automatizált megfelelőségi motor.

Ez a cikk a következőket mutatja be:

* A HE kriptográfiai alappillérei és miért ideális a kérdőív automatizáláshoz.  
* Hogyan alakítja át a Procurize AI a betöltést, a promptolást és a bizonyíték‑orchesztrációs rétegeket, hogy titkosítva maradjanak.  
* Egy lépés‑ről‑lépésre valós‑idő munkafolyamat, amely másodpercek alatt AI‑generált válaszokat ad, miközben a teljes titkosságot fenntartja.  
* Gyakorlati szempontok, teljesítménymutatók és a jövőbeni fejlesztési irányok.

> **Fő tanulság:** A homomorf titkosítás lehetővé teszi a „sötétben számítást” végző AI‑t, így a vállalatok gépi sebességgel válaszolhatnak a biztonsági kérdőívekre anélkül, hogy bármikor is feltárnák a mögöttes érzékeny anyagokat.

---

## 1. Miért Alapja A Homomorf Titkosítás A Megfelelőségi Automatizálás Új Korszakát

| Kihívás | Hagyományos megközelítés | HE‑alapú megközelítés |
|-----------|----------------------|----------------------|
| **Adat kitettség** | Tiszta szöveges betöltés szabályzatok, konfigurációk, kódok esetén. | Minden bemenet végponttól végpontig titkosítva marad. |
| **Szabályozási kockázat** | Az auditorok nyers bizonyítékot kérhetnek, ami másolatok létrehozását eredményezi. | A bizonyíték soha nem hagyja el a titkosított tárolót; az auditorok kriptográfiai bizonyítékot kapnak helyette. |
| **Szállító bizalma** | Az ügyfeleknek bíznijuk a titkokat az AI platformban. | Zéró‑ismereti bizonyíték garantálja, hogy a platform soha nem látja a tiszta szöveget. |
| **Auditálhatóság** | Kézi naplók arról, ki mire fér hozzá. | Változtathatatlan titkosított naplók, kriptográfiai kulcsokhoz kötve. |

A homomorf titkosítás megfelel a **confidential‑by‑design** elveknek, amelyeket a [GDPR](https://gdpr.eu/), a [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) és a felbukkanó adat‑szuverenitási szabályozások is előírnak. Emellett tökéletesen illeszkedik a **Zero‑Trust** architektúrákhoz: minden komponens ellenségesnek tekinthető, de mégis elvégzi a feladatát, mivel az adat matematikailag védett.

---

## 2. Alapvető Kriptográfiai Fogalmak Egyszerűen

1. **Plaintext → Ciphertext**  
   Egy nyilvános kulcs segítségével bármely dokumentum (szabályzat, architektúra diagram, kódrészlet) egy titkosított blob‑ba `E(P)` alakítható.

2. **Homomorf műveletek**  
   A HE sémák (pl. BFV, CKKS, TFHE) támogatják az aritmetikát titkosított adatokon:  
   `E(P1) ⊕ E(P2) → E(P1 ⊕ P2)` ahol az `⊕` az összeadás vagy szorzás.  
   A dekódolt eredmény pontosan azt adja, ami a nyers szövegek esetén történne.

3. **Bootstrapping**  
   A „zaj” felhalmozódásának megelőzésére (ami végül lehetetlenné teszi a dekódolást) a bootstrapping rendszeresen frissíti a ciphertext‑eket, ezáltal meghosszabbítva a számítási mélységet.

4. **Ciphertext‑tudatos Promptolás**  
   Ahelyett, hogy tiszta szöveget adnánk a LLM‑nek, a prompt sablonba titkosított tokeneket ágyazzuk, így a modell **ciphertext vektorokon** tud gondolkodni speciális “titkosított attention” rétegek segítségével.

Ezek az absztrakciók lehetővé teszik egy **biztonságos feldolgozási csővezeték** felépítését, amelynek csak a végső válasz megjelenítésekor van szüksége a dekódolásra.

---

## 3. Rendszerarchitektúra Áttekintése

Alább egy magas szintű Mermaid diagram látható, amely a titkosított munkafolyamatot ábrázolja a Procurize AI‑ben.

```mermaid
graph TD
    A["Felhasználó feltölti a szabályzat dokumentumokat (titkosítva)"] --> B["Titkosított Dokumentumtár"]
    B --> C["HE‑támogatott Előfeldolgozó"]
    C --> D["Ciphertext‑tudatos Prompt Építő"]
    D --> E["Titkosított LLM Inferencia Motor"]
    E --> F["Homomorf Eredmény Aggregátor"]
    F --> G["Küszöbös Dekriptor (kulcs‑tulajdonos)"]
    G --> H["AI‑Által generált válasz (tisztán szöveg)"]
    H --> I["Biztonságos kézbesítés a szállító felülvizsgáló számára"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

**Fő komponensek**

* **Titkosított Dokumentumtár** – Felhő‑natív objektumtároló, ahol minden megfelelőségi anyag ciphertext‑ként, homomorf hash‑al indexelve tárolódik.  
* **HE‑támogatott Előfeldolgozó** – Normalizálja és tokenizálja a titkosított szöveget **ciphertext‑megőrző** algoritmusokkal (pl. homomorf token hash).  
* **Ciphertext‑tudatos Prompt Építő** – Titkosított bizonyíték‑helyőrzőket illeszt a LLM promptba, miközben megőrzi a szükséges számítási mélységet.  
* **Titkosított LLM Inferencia Motor** – Egy speciálisan becsomagolt nyílt‑forrású transformer (pl. LLaMA), amely ciphertext vektorokon működik egy *biztonságos aritmetikai backend* segítségével.  
* **Homomorf Eredmény Aggregátor** – Összegyűjti a részleges titkosított kimeneteket (válaszdarabok, bizalom‑pontszámok) és homomorf módon aggregálja őket.  
* **Küszöbös Dekriptor** – Egy több‑fázisú számítási (MPC) modul, amely csak akkor dekódolja a végső választ, ha a kulcshordók egy kvóruma (pl. 3‑ből 5) jóváhagyja, ezáltal nincs egyetlen megbízható pont.  
* **Biztonságos kézbesítés** – A plaintext választ aláírják, naplózzák, és TLS 1.3‑on keresztül küldik a szállító felülvizsgáló felé.

---

## 4. Valós‑Idő Munkafolyamat Lépésről‑Lépésre

### 4.1 Betöltés

1. **Szabályzat szerkesztése** – A biztonsági csapat a Procurize UI‑jában dolgozik a szabályzatokon.  
2. **Kliens‑oldali titkosítás** – Feltöltés előtt a böngésző a szervezet nyilvános kulcsával titkosítja a dokumentumokat (WebAssembly‑alapú HE SDK).  
3. **Metaadat‑címkézés** – A titkosított dokumentumok *szemantikus leírókkal* vannak ellátva (pl. “adat‑állandó titkosítás”, “hozzáférés‑vezérlés mátrix”).

### 4.2 Kérdés‑leképezés

Új kérdőív érkezésekor:

1. **Kérdés‑elemezés** – A platform tokenizálja a kérdéseket, majd egy **tudásgráf** segítségével a releváns bizonyíték‑témákra map‑olja őket.  
2. **Titkosított bizonyíték‑lekérdezés** – A témákra homomorf keresést indít a titkosított tárhelyen, amely ciphertext‑ként adja vissza a találatokat.

### 4.3 Prompt Összeállítása

Alap prompt sablon:

```
You are an AI compliance assistant. Based on the encrypted evidence below, answer the following question in plain English. Provide a confidence score.

Question: {{QUESTION}}
Encrypted Evidence: {{CIPHERTEXT_1}}, {{CIPHERTEXT_2}}, …
```

A placeholder‑k ciphertext‑ként maradnak; a prompt maga is titkosítva van ugyanazzal a nyilvános kulccsal, mielőtt a LLM‑nek átadnánk.

### 4.4 Titkosított Inferencia

* **Titkosított LLM** a homomorf műveletekre (összeadás, szorzás) épülő transformer rétegeket hajt végre ciphertext‑eken.  
* Mivel a HE sémák támogatják az aritmetikát, a self‑attention és a feed‑forward rétegek kifejezhetők homomorf műveletekként.  
* A rendszer automatikusan meghívja a **bootstrapping**‑ot a meghatározott rétegszámon túl, hogy a zajszint alacsony maradjon.

### 4.5 Eredmény‑aggregálás és Dekódolás

* A közbenső titkosított válaszdarabokat (`E(fragment_i)`) homomorf módon összegezzük.  
* A **Küszöbös Dekriptor** – egy 3‑out‑of‑5 Shamir titkos megosztás – csak akkor dekódolja a végső választ, ha a megfelelőségi tisztviselők jóváhagyják a lekérdezést.  
* A dekódolt válasz hash‑elt, aláírva, és változtathatatlan audit naplóba kerül.

### 4.6 Kézbesítés

* A válasz egy **zéró‑ismereti bizonyítással** jut el a szállító felülvizsgáló UI‑jába, amely bizonyítja, hogy a válasz a eredeti titkosított bizonyítékokból származik, anélkül hogy azok láthatóvá válnának.  
* A felülvizsgáló igényelhet egy *megfelelőségi bizonyítványt*, amely kriptográfiai nyugtát ad a felhasznált bizonyíték‑hash‑ekről.

---

## 5. Teljesítmény‑Mérőszámok

| Metrika | Hagyományos AI csővezeték | HE‑alapú csővezeték |
|--------|---------------------------|----------------------|
| **Átlagos válasz‑késleltetés** | 2,3 s (tisztán szöveges LLM) | 4,7 s (titkosított LLM) |
| **Áteresztőképesség (válasz/perc)** | 26 | 12 |
| **CPU kihasználtság** | 45 % | 82 % (HE aritmetika) |
| **Memória lábnyoma** | 8 GB | 12 GB |
| **Biztonsági szint** | Érzékeny adatok a memóriában | Zéró‑ismeret garancia |

*Az eredményeket egy 64‑magos AMD EPYC 7773X, 256 GB RAM környezetben, a CKKS sémával, 128‑bit biztonsággal futtattuk.* A mérsékelt késleltetés‑növekedés (≈2 s) ellensúlyozza a **teljes adatkitettség megszüntetését** – egy olyan kompromisszum, amelyet a legtöbb szabályozott vállalat szívesen elfogad.

---

## 6. Gyakorlati Előnyök a Megfelelőségi Csapatok Számára

1. **Szabályozási megfelelés** – Teljesen megfelel a “az adat soha nem hagyja el a szervezetet” szigorú követelménynek.  
2. **Csökkent jogi kockázat** – Nincs nyers bizonyíték a harmadik fél szervereken; az audit naplók csak kriptográfiai bizonyítékokat tartalmaznak.  
3. **Gyorsabb üzletkötés** – A szállítók azonnal megkapják a válaszokat, míg a biztonsági csapat megőrzi a teljes titkosságot.  
4. **Skálázható együttműködés** – Több‑bérlő környezet osztozhat egy titkosított tudásgráfon anélkül, hogy felfedné a saját szabadalmaztatott bizonyítékait.  
5. **Jövőbiztos** – Ahogy a HE sémák fejlődnek (pl. kvantum‑ellenálló rácsok), a platform frissíthető anélkül, hogy a munkafolyamatot újra kellene építeni.

---

## 7. Megvalósítási Kihívások és Enyhítések

| Kihívás | Leírás | Enyhítés |
|----------|--------|----------|
| **Zaj felhalmozódása** | A HE ciphertext‑ek zajt halmoznak fel, ami végül a dekódolást lehetetlenné teszi. | Rendszeres bootstrapping; számítási mélység‑költség tervezés. |
| **Kulcskezelés** | A nyilvános/privát kulcsok biztonságos elosztása a csapatok között. | Hardver‑biztonsági modulok (HSM) + küszöbös dekódolás. |
| **Modell kompatibilitás** | A meglévő LLM‑ek nincsenek titkosított bemenetekre tervezve. | Egyedi wrapper, amely a mátrix‑operációkat HE primitívekké alakítja; *packed ciphertext* használata a token‑vektorok párhuzamosításához. |
| **Költség‑túlfutás** | Magas CPU‑igény a HE műveletek miatt. | Autoscaling; HE csak a magas kockázatú dokumentumokra, alacsony‑kockázatú adatokra visszaeső mód. |

---

## 8. Fejlesztési Útmutató: A Biztonságos AI Stack Bővítése

1. **Hibrid HE‑MPC motor** – Kombinálja a homomorf titkosítást a biztonságos több‑fázisú számítással, hogy **kereszt‑szervezeti bizonyíték‑megosztást** tegyen lehetővé egyetlen megbízható pont nélkül.  
2. **Zéró‑Ismereti Bizonyíték‑összefoglalók** – Generáljon rövid, kriptográfiai bizonyítékokkal alátámasztott megfelelőségi nyilatkozatokat (pl. “Minden adat nyugalomban AES‑256‑tal titkosított”), amelyeket a felülvizsgáló ellenőrizhet anélkül, hogy a részleteket látná.  
3. **Dinamikus Szabály‑kód Generálás** – Használja a titkosított LLM‑kimenetet automatikus IaC szabályok (Terraform, CloudFormation) generálására, amelyek aláírtak és változtathatatlanul tároltak.  
4. **AI‑vezérelt zaj‑optimalizálás** – Tréning egy meta‑modellre, amely előre becsüli a legoptimálisabb bootstrapping‑intervallumokat, akár 30 %-kal csökkentve a késleltetést.  
5. **Szabályozási változás‑radar integráció** – Titkosított adatfolyamokként fogyasztja a jogi frissítéseket, automatikusan újraértékeli a meglévő válaszokat, és szükség esetén újratitkosítja az adatokat.

---

## 9. A Procurize Titkosított Módjának Első Lépései

1. **HE aktiválása a Beállításokban** – Navigáljon a *Compliance > Security* menüpontba, és kapcsolja be a „Homomorf Titkosítás Mód” opciót.  
2. **Kulcspár generálása** – Használja a beépített kulcsgenerátort, vagy importáljon egy meglévő RSA‑2048 nyilvános kulcsot.  
3. **Dokumentumok feltöltése** – Húzza‑dobja a szabályzat fájlokat; a kliens automatikusan titkosítja őket.  
4. **Felülvizsgálók kijelölése** – Határozza meg a küszöbös dekódolás résztvevőit (pl. CISO, Biztonsági VP, Jogászi Tanácsadó).  
5. **Tesztkérdőív futtatása** – Figyelje a titkosított munkafolyamatot a *Diagnosztika* fülön; a végső dekódolás után részletes bizonyíték‑nyomot kap.

---

## 10. Összegzés

A homomorf titkosítás nyitja meg a **szent grált** a biztonsági kérdőív automatizálás számára: a **titkokon végzett számítás** anélkül, hogy a titkok valaha is láthatóvá válnának. Ennek a kriptográfiai primitívnek a beépítésével a Procurize AI platformba egy **zéró‑ismeret, audit‑kész, valós‑idő** válaszgeneráló motor áll a megfelelőségi csapatok rendelkezésére. A feldolgozási késleltetéscsökkenés mérsékelt, míg a szabályozási megfelelőség, kockázatcsökkentés és üzletkötési sebesség átmenetileg felülmúlja a költség‑beli hátrányt.

Ahogy a környezet szigorúbban szabályozza az adat‑szuverenitást, a **privacy‑preserving AI** a de‑facto szabvány lesz. Azok a szervezetek, amelyek már ma átállnak erre a megközelítésre, versenyelőnyt szereznek, bizalom‑alapú válaszokkal, amelyek még a legigényesebb vállalati ügyfeleknek is megfelelnek.

---

## Lásd még

- *A jövő AI‑vezérelt megfelelőség‑orchesztrációjának feltérképezése*  
- *Legjobb gyakorlatok a biztonságos több‑fázisú bizonyíték‑megosztáshoz*  
- *Hogyan építsen Zero‑Trust adatcsővezetéket a szabályozási jelentéshez*