
# Biztonságos Többoldalú Számításra Épülő AI a Bizalmas Szállítói Kérdőív Válaszokhoz

## Bevezetés

A biztonsági kérdőívek a B2B SaaS szerződések kapujaiként szolgálnak. Részletes információkat kérnek az infrastruktúráról, az adatkezelésről, a incidenskezelésről és a megfelelőségi kontrollokról. A szállítóknak gyakran több tucat ilyen kérdőívet kell negyedévente kitölteniük, ahol minden egyes kérés olyan bizonyítékot igényel, amely **érzékeny belső adatokat** tartalmazhat — architektúra-diagramok, privilegizált hitelesítő adat vagy szabadalmaztatott folyamatleírások.

A hagyományos AI‑alapú automatizálás, mint például a **Procurize AI Engine**, jelentősen felgyorsítja a válaszgenerálást, de általában **központos hozzáférést** igényel a nyers forrásanyagra. Ez a központosítás két fő kockázatot hordoz:

1. **Adatkiáramlás** — Ha az AI‑modell vagy a mögöttes tároló kompromittálódik, a bizalmas vállalati információk szivároghatnak.
2. **Szabályozási nem‑megfelelés** — Az olyan szabályozások, mint a [GDPR](https://gdpr.eu/), a [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) és a felbukkanó adat‑szuverenitási törvények korlátozzák, hogy hol és hogyan dolgozható fel személyes vagy szabadalmaztatott adat.

Bemutatkozik a **Biztonságos Többoldalú Számítás (SMPC)** — egy kriptográfiai protokoll, amely lehetővé teszi, hogy több fél közösen számítson egy függvényt a bemeneteik felett, miközben ezek a bemenetek privátok maradnak. Az SMPC-t a generatív AI‑val kombinálva **pontos, auditálható kérdőív válaszokat** hozhatunk létre, anélkül, hogy a nyers adatot valaha is átadnánk az AI‑modellnek vagy egyetlen feldolgozó csomópontnak.

Ez a cikk a technikai alapokat, a gyakorlati megvalósítási lépéseket és az üzleti előnyöket mutatja be egy **Secure‑SMPC‑AI** csővezetékben, amely a Procurize platformra van szabva.  

> **Fő tanulság:** Az SMPC‑kiegészített AI a **automatizálás sebességét** *és* a **nulla‑ismeret titoktartását** hozza, átalakítva a SaaS vállalatok kérdőív‑válaszolási folyamatát.

---

## 1. A Biztonságos Többoldalú Számítás Alapjai

A Biztonságos Többoldalú Számítás lehetővé teszi, hogy egy résztvevői halmaz – mindegyiknek saját privát bemenete – közösen számítson egy **f** függvényt úgy, hogy:

* **Helyesség** — Minden fél megkapja a helyes kimenetet **f(x₁, x₂, …, xₙ)**.
* **Titoktartás** — Senki sem tanul semmit a többiek bemeneteiről, csak azt, ami a kimenetből logikusan következtethető.

Az SMPC protokollok két fő csoportra oszthatók:

| Protokoll | Fő ötlet | Tipikus felhasználási eset |
|-----------|----------|----------------------------|
| **Titkos Megosztás (Shamir, additív)** | Minden bemenetet véletlenszerű részletekre osztják, amelyeket minden fél kap. A számítás a részleteken történik; a rekonstrukció adja az eredményt. | Nagy mátrix műveletek, adatvédő elemzések. |
| **Titkosított Áramkörök** | Egy fél (a garbler) titkosít egy logikai áramkört; a kiértékelő futtatja az áramkört titkosított bemenetekkel. | Bináris döntési függvények, biztonságos összehasonlítások. |

Az általunk vizsgált **szöveg kinyerés, szemantikus hasonlóság és bizonyíték‑összeállítás** feladatokhoz az **additív titkos megosztás** a legjobban skálázható, mivel hatékonyan kezeli a magas dimenziós vektoroperációkat a modern MPC‑keretrendszerek, mint a **MP‑SPDZ**, **CrypTen** vagy **Scale‑MPC** segítségével.

---

## 2. Architektúra Áttekintés

Az alábbi magas szintű Mermaid diagram szemlélteti a **SMPC‑kiegészített AI** teljes körű folyamatát a Procurize‑on belül.

```mermaid
graph TD
    A["Adat Tulajdonos (Vállalat)"] -->|Titkosít és megoszt| B["SMPC Csomópont 1 (AI Számítás)"]
    A -->|Titkosít és megoszt| C["SMPC Csomópont 2 (Szabálytár)"]
    A -->|Titkosít és megoszt| D["SMPC Csomópont 3 (Audit Napló)"]
    B -->|Biztonságos vektor műveletek| E["LLM Inference (Titkosított)"]
    C -->|Szabálylekérdezés| E
    D -->|Bizonyítvány generálás| F["Zero‑Knowledge Audit Bizonyíték"]
    E -->|Titkosított válasz| G["Válasz Aggregátor"]
    G -->|Dekódolt válasz| H["Szállítói Kérdőív UI"]
    F -->|Audit nyomvonal| H
```

**Az egyes komponensek magyarázata**

* **Adat Tulajdonos (Vállalat)** – A vállalat birtokolja a szellemi tulajdont tartalmazó dokumentumokat (pl. SOC 2 jelentések, architektúra‑diagrámok). Mielőtt bármi feldolgozásra kerülne, a tulajdonos **titkos‑megosztja** a dokumentumokat három titkos részesre, és eljuttatja őket az SMPC csomópontokhoz.
* **SMPC Csomópontok** – Függetlenül számolnak a részekkel.  
  * **Csomópont 1** futtatja a **LLM‑inferencia motort** (pl. finomhangolt Llama‑2) titkosított környezetben.  
  * **Csomópont 2** tárolja a **szabály‑tudás gráfot** (ISO 27001 kontrollok) szintén titkos‑megosztva.  
  * **Csomópont 3** egy **immutábilis audit‑naplót** (blockchain vagy csak‑hozzáfűzhető log) vezet, amely a kérések metaadatait rögzíti anélkül, hogy nyers adatot árulna el.
* **LLM Inference (Titkosított)** – A modell a titkosított beágyazott vektorokból dolgozik, titkosított válaszvektorokat hoz létre, és visszaküldi őket az aggregátornak.
* **Válasz Aggregátor** – A végső dekódolás csak a teljes számítás befejeződése után történik, így nem lép fel köztes adatlopás.
* **Zero‑Knowledge Audit Bizonyíték** – A Csomópont 3 kriptográfiai bizonyítékot (zk‑SNARK) állít elő, amely igazolja, hogy a válasz a meghatározott szabály‑források alapján keletkezett, anélkül, hogy a forrásokat felfedné.

---

## 3. Részletes Munkafolyamat

### 3.1 Befogadás és Titkos Megosztás

1. **Dokumentum normalizálás** – PDF‑ek, Word‑fájlok és forráskódrészletek átalakítása egyszerű szöveggé, tokenizálás.  
2. **Beágyazás generálás** – Egy könnyű enkóder (pl. MiniLM) sűrű vektorokat hoz létre minden bekezdéshez.  
3. **Additív titkos megosztás** – Minden vektor **v** esetén generálunk véletlen részeket **v₁**, **v₂**, **v₃**, úgy, hogy `v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p)`.  
4. **Elosztás** – A részeket TLS‑en keresztül a három SMPC csomóponthoz továbbítjuk.

### 3.2 Biztonságos Szabály‑Kontekst Lekérdezés

* A szabály‑tudás gráf (kontrollok, ISO 27001‑térképek) szintén titkos‑megosztott formában tárolódik.  
* Amikor egy kérdés érkezik (pl. „Írja le az adat‑tárolás titkosítását”), a rendszer **biztonságos halmaz‑metszetet** alkalmaz a releváns szabály‑klauzulák megtalálásához, anélkül, hogy a teljes gráfot felfedné.

### 3.3 Titkosított LLM Inference

* A titkosított beágyazott vektorok és a lekérdezett szabály‑vektorok egy **privát‑transzformerbe** kerülnek, amely a részekkel dolgozik.  
* A **FHE‑barát attention** vagy **MPC‑optimalizált softmax** technikák segítségével a legvalószínűbb választoken‑sorozatot számítják ki a titkosított tartományban.

### 3.4 Rekonstrukció és Audit‑Bizonyíték

* A titkosított válasstoken‑ek elkészülnek, a **Válasz Aggregátor** összeadja a részeket, és így megkapja a nyers szöveget.  
* Egyidejűleg a Csomópont 3 **Zero‑Knowledge Succinct Non‑interactive Argument of Knowledge (zk‑SNARK)**‑ot állít elő, amely bizonyítja, hogy a válasz:  
  * A helyes szabály‑klauzulát használta.  
  * Nem szivárgott ki nyers dokumentuminformáció.  

### 3.5 Kiszállítás a Végfelhasználónak

* A végső válasz megjelenik a **Procurize UI**‑ben egy **kriptográfiai bizonyíték jelvény** mellett.  
* Az auditorok a nyilvános ellenőrző kulcs segítségével ellenőrizhetik a jelvényt, biztosítva a megfelelőséget anélkül, hogy a háttérdokumentumokat kérnénk le.

---

## 4. Biztonsági Garanciák

| Kockázat | SMPC‑AI Mitigáció |
|-----------|--------------------|
| **Adatkiáramlás az AI‑szolgáltatástól** | A nyers adatok soha nem hagyják el a tulajdonos környezetét; csak titkos részek kerülnek továbbításra. |
| **Belső fenyegetések a felhőszolgáltatónál** | Egyetlen csomópont sem birtokolja a teljes adatot; a rekonstrukcióhoz (≥ 2 a 3‑ból) szükséges kollektív együttműködés. |
| **Modellek kinyerési támadások** | Az LLM csak titkosított bemenetekkel dolgozik; a támadók nem tudnak tetszőleges adatot a modellnek beadni. |
| **Szabályozói auditok** | A zk‑SNARK bizonyíték bizonyítja a megfelelőséget, miközben tiszteletben tartja az adat‑lokalitási követelményeket. |
| **Man‑in‑the‑Middle** | Minden csatorna TLS‑védett; a titkos megosztás a szállítási biztonságtól független kriptográfiai függetlenséget biztosít. |

---

## 5. Teljesítmény‑szempontok

Bár az SMPC növeli a számítási terhelést, a modern optimalizációk a kérdőív‑automatizáláshoz még mindig elfogadható válaszidőket biztosítanak:

| Metrika | Hagyományos AI | SMPC‑AI (3‑csomópont) |
|----------|----------------|------------------------|
| **Inferencia késleltetés** | ~1,2 s válaszonként | ~3,8 s válaszonként |
| **Áteresztőképesség** | 120 válasz/perc | 45 válasz/perc |
| **Számítási költség** | 0,25 CPU‑óra/1 k válasz | 0,80 CPU‑óra/1 k válasz |
| **Hálózati forgalom** | < 5 MB/válasz | ~12 MB/válasz (titkos részek) |

Főbb optimalizálások:

* **Kötegzés** — Több kérdés egyidejű feldolgozása ugyanazon részekkel.  
* **Hibrid protokoll** — Nagy lineáris műveletekhez titkos megosztás, nem lineáris műveletekhez garbált áramkörök.  
* **Edge telepítés** — Legalább egy SMPC csomópont helyi (on‑prem) üzemeltetése csökkenti a felhőben történő bizalom szükségességét.

---

## 6. Integráció a Procurize‑ba

A Procurize jelenleg biztosítja:

* **Dokumentum tároló** – Központosított hely a megfelelőségi anyagoknak.  
* **Kérdőív‑építő** – UI a kérdések tervezéséhez, kiosztásához és nyomon követéséhez.  
* **AI Engine** – Finomhangolt LLM a válaszgeneráláshoz.

Az SMPC‑AI bevezetéséhez:

1. **SMPC mód engedélyezése** – Az adminisztrátor egy kapcsolót állít be a platform beállításaiban.  
2. **SMPC csomópontok kiosztása** – Három Docker konténer (Node 1‑3) telepítése a hivatalos `procurize/smpc-node` képből. A konténerek automatikusan regisztrálódnak az orchestrációs réteghez.  
3. **Szabály‑gráf definiálása** – Exportálja a meglévő szabály‑térképet JSON‑LD‑ben; a platform titkosítja és elosztja.  
4. **Audit‑bizonyítékok beállítása** – Adj meg egy nyilvános ellenőrző kulcsot; a UI automatikusan megjeleníti a bizonyíték‑jelvényeket.  
5. **Biztonságos LLM betanítása** – Ugyanazzal az adathalmazzal, mint a standard AI motor. A betanítás off‑chain történik, de a modell súlyait a Node 1 **sealed enclave**‑ben (pl. Intel SGX) tölti be a további védelem érdekében.

---

## 7. Valós Példa: FinTech Szállítói Audit

**Cég**: FinFlow, egy közepes méretű FinTech SaaS szolgáltató.  

**Problémája**: Negyedéves auditok a banki partnerek részéről **teljes adat‑tárolás titkosítási részleteket** követeltek. A titkosítási kulcsok és kulcs‑kezelési politika bizalmas, ezért nem volt lehetséges egy külső AI‑szolgáltatáshoz feltölteni.

**Megoldás**:

1. A FinFlow SMPC‑AI csomópontokat telepített – Node 1 Azure Confidential Compute‑on, Node 2 helyi adatközpontban, Node 3 Hyperledger Fabric peer‑ként.  
2. A titkosítási politika dokumentumát (5 MB) titkos‑megosztott formában küldte a csomópontoknak.  
3. A “Kulcs‑rotáció ütemtervének leírása” kérdésre **4,2 másodperc** alatt válaszolt, egy verifikálható bizonyítékkal.  
4. A banki auditorok a nyilvános kulccsal ellenőrizték a bizonyítékot, megerősítve, hogy a válasz a FinFlow belső politikájából származik, anélkül, hogy a politika részleteit látták volna.

**Eredmény**: Az audit átfutási idő **7 napról 2 órára** csökkent, és **semmi adatvédelmi incidens** nem történt.

---

## 8. Jövőbeli Iránymutatások

| Fejlesztési Tétel | Várható Hatás |
|-------------------|----------------|
| **Federált SMPC több szállító között** | Lehetővé teszi a közös benchmark‑készítést anélkül, hogy a szabadalmaztatott adatot megosztanák. |
| **Dinamikus szabály‑frissítés on‑chain governance‑del** | Azonnali szabály‑változások tükröződnek az SMPC számításban. |
| **Zero‑Knowledge kockázati értékelés** | Kvantitatív kockázati pontszámok generálása, amelyek kriptográfiai módon bizonyíthatók. |
| **AI‑generált megfelelőségi narratívák** | Kiterjeszti a igen/nem válaszokat teljes körű, provokatív magyarázatokra, miközben titokban maradnak az adatok. |

---

## Következtetés

A Biztonságos Többoldalú Számítás integrálása a generatív AI‑val **privát, auditálható és skálázható** megoldást nyújt a biztonsági kérdőív‑válaszok automatizálásához. Három kulcsfontosságú igényt elégít ki a modern SaaS vállalatok számára:

1. **Sebesség** – A válaszgenerálás közel valós időben történik, felgyorsítva a szerződéskötési folyamatot.  
2. **Biztonság** – A bizalmas adatok soha nem hagyják el a tulajdonos környezetét, megvédve a szivárgástól és a szabályozási megsértéstől.  
3. **Bizalom** – A kriptográfiai bizonyítékok garantálják, hogy a válasz a meghatározott belső szabályok alapján jött létre.

Az SMPC‑AI beépítésével a Procurize‑ba a vállalatok egy **versenyelőnyt** szerezhetnek, amely felgyorsítja a szerződéskötést, miközben a legmagasabb adatvédelmi sztenderdeket tartja tiszteletben.

---

## Lásd még

- [Procurize Blog: AI‑Powered Compliance Integration Into CI/CD Workflows](https://blog.procurize.com/ai-ci-cd-compliance)