
# Անհատական Գաղտնիք Հանդիպում է AI-ի հետ՝ Անվտանգ Հարցաշարների Ավտոմատացման համար  

*Բանաբառեր: անհատական գաղտնիք, մեծ լեզվական մոդելներ, անվտանգության հարցաշար, համաձայնության ավտոմատացում, տվյալների գաղտնիություն, գեներատոր AI, գաղտնիություն‑պաշտպանող AI.*  

---

## Ներածություն  

Անվտանգության հարցաշարերը B2B SaaS պայմանագրերի դարպասները են։ Դրանք պահանջում են ճշգրիտ պատասխաններ ծածկագրի, տվյալների պահպանման, դեպքի արձագանքի և աղյուսակների մասին։Ավանդական կերպով, անվտանգության, իրավական և ինժեներիության թիմերը ծախսում են **ժամեր** քաղաքականությունները ուսումնասիրելու, փաստաթղթային պահուստից ապացույցներ հավաքելու և ձեռքով պատրաստելու պատասխանները։  

**AI‑առաջադրված հարցաշարների平台ներ** ինչպես Procurize, օգտագործում են մեծ լեզվական մոդելներ (LLM)՝ մի քանի վայրկյաններում պատրաստելով պատասխաններ։ Գործողության արագությունը անխնդրությունն է, բայց դրա հետ է **տեղեկատվականի շափման ռիսկը**՝ LLM‑ները ներղուծում են հանված քաղաքականության տեքստեր, աուդիտային մատյաններ և պրե‑կամպանիայի նախորդ հարցաշարների պատասխաններ, որոնք կարող են լինել վերդուք բանալիներ։  

**Անհատական Գաղտնիքը (DP)** առաջարկում է մաթեմատիկորեն մեծ կոմպլեքսիթե մեթոդ՝ տվյալներին ավելացնել հստակ գալիք, `noise`‑ը, որպեսզի AI համակարգի արդյունքը չբացահայտի որևէ միակ գրառումը։ DP‑ի ինտեգրումը LLM‑ների շղթայով, կազմակերպությունները կարող են **պահպանել AI‑ի ավտոմատացման առավելությունները**, մինչ **ներկարեցրեն, որ սեփական ýa կարգագրված տվյալները հասանելի չեն**։  

Այս հոդվածը ներկայացնում է **ամբողջական, վերջում‑հասուն շրջանակ** DP‑բուժված հարցաշարների ավտոմատացման շարժիչի կառուցման համար, քննարկում է ներդրման տարանջատումները և մատուցում իրական փորձառու լավագույն փորձառություններ։  

---

## 1. Ինչո՞ւ Անհատական Գաղտնիքը կարևոր է Հարցաշարների Ավտոմատացման համար  

| Խնդիր | Ավանդական AI փիպլայն | DP‑բուժված փիպլայն |
|--------|------------------------|----------------------|
| **Տվյալների Բացահայտում** | Հատու քաղաքականության փաստաթղթերը նայրապտվում են անմիջապես մոդելին, ինչը առաջացնում է զգայուն պարբերությունների հիշում։ | `Noise`‑ը լցվում է նշանների կամ ներդրման մակարդակին, կանխելով մոդელს հստակ բառերը հիշել։ |
| **Կանոնադրական Համատեղելիություն** | Կարող է հակադասություն ունենալ [GDPR](https://gdpr.eu/)‑ի «տվյալների նվազագույնություն» և [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) կառավարմամբ։ | DP չենաբավորում «գաղտնիություն‑դիզայնով» սկզբունքը, համատեղելով GDPR Art. 25 և ISO 27701։ |
| **Վաճառողների Վստահություն** | Գործընկերները (առաքիչներ, աուդիտորներ) կարող են պնդել AI‑դրոհված պատասխանների առանց գաղտնիության երաշխիքների։ | Սպասարկված DP ապահովում է փոխհարցվող արդյունավետ հաշվետվություն, որը դասի գալիք պահպանում է գաղտնիությունը։ |
| **Մոդելի Վերագործարկում** | Միակ LLM, որը սովորել է ներքին տվյալներից, կարող է վերականգնվել տարբեր նախագծեր, վերդուք ռիսկը մեծացնելով։ | DP‑ը թույլ է տալիս **միակ ընդհանուր մոդել** սպասարկելու մի քանի թիմեր առանց միջավայրային վրա հարածումի։ |

---

## 2. Անհատական Գաղտնիության Հիմնական Հատկանիշները  

1. **ε (Էպսիլոն)** – Գաղտնիության բյուջե։ Փոքր ε՝ երկրագիտական գաղտնիք, մեծ utilitiy‑ին դեմ։ Տիպական արժեքները՝ 0.1 (բարձր)‑ից 2.0 (միջին)։  
2. **δ (Դելտա)** – Գաղտնիության ձախողման հավանականություն։ Սովորաբար սահմանված է շատ փոքր (օրինակ՝ 10⁻⁵)։  
3. **Ձայնի մեխանիզմ** – Լապլասի կամ Գաուսյան `noise`‑ը, որը προστίθεται στα αποτελέσματα ερωτήσεων (որոնք կարող են լինել թվագրումներ, ներդրումներ)։  
4. **Զբաղվածություն (Sensitivity)** – Արդյունքի առավելագույն փոփոխությունը, որը մեկ գրառում կարող է կատարել։  

LLM‑ին կիրառելու համար, համարում ենք **յուրաքանչյուր փաստաթուղթ** (քաղաքականություն, կոմպոնենտի նկարագրություն, աուդիտների ապացույց) որպես գրառում։ Նպատակն է պատասխանել սեմանտիկ հարցին «Ո՞ր է մեր տվյալների գաղտնագրումը պահվելու քաղաքականությունը», առանց բացահայտելու որևէ նախնական արտահայտություն։  

---

## 3. Արտակտուրային Ներկազմ  

```mermaid
flowchart TD
    A["User submits questionnaire request"] --> B["Pre‑processing Engine"]
    B --> C["Document Retrieval (Policy Store)"]
    C --> D["DP Noise Layer"]
    D --> E["Embedding Generation (DP‑aware encoder)"]
    E --> F["LLM Reasoning Engine"]
    F --> G["Answer Draft (with DP audit log)"]
    G --> H["Human Reviewer (optional)"]
    H --> I["Final Answer Sent to Vendor"]
    style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

**Կլորագծված բաղադրիչների բացատրություն**  

* **Pre‑processing Engine** – Օպտիմիզացնում է հարցաշարը, հանելով տեղապահների պլաստիկները (օրինակ՝ `[COMPANY_NAME]`)։  
* **Document Retrieval** – Ընտրում է համապատասխան քաղաքականությունների հատվածները տարբերակ­կառավարվող պահեստից (Git, Confluence, և այլն)։  
* **DP Noise Layer** – Լցնել Գաուսյան `noise`‑ը նշանների ներդրումների վրա, ապահովելով յուրաքանչյուր փաստաթղթի ներդրումը սահմանված։  
* **DP‑aware Encoder** – Տրահմանված փոխկապույտ ուսուցված փոխօրինիչ, որը պատրաստում է հզոր տվյալների ներկայացումներ, որտեղ `noise`‑ները արդեն կիրառված են։  
* **LLM Reasoning Engine** – Կառավարում է Claude, GPT‑4 կամ ինքնակառավարվող բաց կոդելի մոդել, աշխատելով DP‑պաշտպանված ներդրումների վրա։  
* **Answer Draft** – Ստեղծում է markdown սպասարկված պատասխան և կցում **privacy audit token** (ε, δ, timestamp)։  
* **Human Reviewer** – Ընտրական որոնում՝ հերքողների համար, ովքեր կարող են տեսնել `audit token`‑ը՝ գնահատելու ռիսկը, նախքան հաստատումը։  

---

## 4. Քայլ‑քայլ Կատարողական Գրություն  

### 4.1. Ստեղծեք տարբերակ‑կառավարվող քաղաքականության պահեստ  

* Դավադրեք Git‑ը կամ հատուկ համաձայնության վոլտ (օրին՝ HashiCorp Vault)՝ **կազմված քաղաքականությունների օբյեկտները**՝  

```json
{
  "id": "policy-enc-at-rest",
  "title": "Data Encryption at Rest",
  "content": "All customer data is encrypted using AES‑256‑GCM with rotating keys every 90 days.",
  "last_updated": "2025-09-20"
}
```

* Նշեք յուրաքանչյուր օբյեկտի **ծայվածք ստամին** (public, internal, confidential)։  

### 4.2. Ստացեք համապատասխան փաստաթղթեր  

* Կառուցեք **սեմանտիկ փնտրում** (Vector similarity)՝ օգտագործելով այլբաժինների ներգրավված ներդրումներ (օրին՝ OpenAI‑ի `text-embedding-3-large`)։  
* Սահմանեք առավելագույն արդյունքների քանակը **k = 5**, যাতে DP‑ի սենսիտիվությունը սահմանվի։  

### 4.3. Դիմացրեցք Անհատական Գաղտնիք  

#### 1. Նշան‑պատիկ `noise`  

* Տարին `token`‑ը փոխարկե՛ք ID‑ների։  
* Յուրաքանչյուր նշանների ներդրումով **eᵢ**, ավելացրեք Գաուսյան `noise`  

\[
\tilde{e}_i = e_i + \mathcal{N}(0, \sigma^2)
\]

որտեղ \(\sigma = \frac{\Delta f \sqrt{2 \ln (1.25/\delta)}}{\varepsilon}\) և \(\Delta f = 1\)՝ նշանների սենսիտիվության համար։  

#### 2. Կլիպինգ  

* Կլիպեցրեք յուրաքանչյուր ներդրմայի L2‑նորմը դեպի սահմանված թվարկիչ **C** (օրին՝ C = 1.0)՝ ավելացնելու `noise`‑ից առաջ։  

#### 3. Գաղտնիության հաշվիչ  

* Օգտագործեք Rényi DP (RDP) հաշվիչ, ըդամավորված **ε**‑ի ընդհանուր կատալոգը՝ մի քանի հարցումից օրվա ընթացքում։  

### 4.4. Սարքագրեք DP‑պաշտպանված Encoder‑ը  

* Ուսուցեք փոքր Transformer‑Encoder (2‑4 շերտ)՝ **noisy embeddings**‑ին վրա, նպատակ ունենալով **next‑sentence prediction**‑ի միջոցով այդ նույն քաղաքականության կոնտեքստում։  
* Սա բարելավում է մոդելի ռոբաստիկությունը `noise`‑ի դեմ, պահպանելով պատասխանների համապատասխանություն։  

### 4.5. Աշխատեցրեք LLM‑ը  

* Պատրաստեք **retrieval‑augmented generation (RAG)** prompt՝  

```
You are a compliance assistant. Use the following policy excerpts (noise‑protected) to answer the question exactly.

Question: What encryption algorithm does the company use for data at rest?
Policy Excerpts:
1. "... AES‑256‑GCM ..."
2. "... rotating keys ..."
...
Provide a concise answer without revealing the raw policy text.
```

* Կազմեք **temperature = 0** ու **top‑p = 1**՝ նվազագույն ստրատեգիայի տարբերակ ծածկագրելու համար։  

### 4.6. Ստեղծեք Audit Token  

* Պատված պատասխանը, կցեք JSON բլոկ  

```json
{
  "privacy_budget": {"epsilon": 0.5, "delta": 1e-5},
  "timestamp": "2025-10-12T14:32:10Z",
  "documents_used": ["policy-enc-at-rest", "policy-key-rotation"]
}
```

* Token‑ը պահպանվում է պատասխանի հետ՝ համատեղելիության տրաբուլաների համար։  

### 4.7. Դրվագային Տարմագումար և Միավոր  

* **Human Reviewer** տեսնում է պատասխանը և `audit token`‑ը։ Եթե ε > 1.0, անձը կարող է խնդրել **պարմացնել** `noise`‑ը՝ փոքրացնել և անորոշ միջինին։  
* Արձակագծի (accept/reject) կուսակցություն հավելվում է DP‑հաշվիչին, ուսուլող `noise` դասակարգի դինամիկ կարգաբերում։  

---

## 5. Արդյունք‑գաղտնիություն Փոխանակման Անհատական օրենք  

| Մետրիկա | Բարձր Գաղտնիք (ε = 0.2) | Համապատասխանող (ε = 0.5) | Ցածր Գաղտնիք (ε = 1.0) |
|----------|--------------------------|--------------------------|------------------------|
| **Պատասխանի ճշգրիտ-սխալ** | 78 % (սուբյեկտիվ) | 92 % | 97 % |
| **Noise Scale (σ)** | 4.8 | 1.9 | 0.9 |
| **Հաշվարկային Բեռնվածություն** | +35 % ժամանց | +12 % ժամանց | +5 % ժամանց |
| **Կանոնապահական Համապատասխանություն** | Խիստ (GDPR, CCPA) | Համապատասխանված | Կիսաբար |  

Աշխատողների համար առավել հարմար **ε ≈ 0.5**, որը ապահովում է մոտ‑հումաուոր ճշգրտություն, իսկ միաժամանակ  առաջարկում է բավարար գաղտնիության երաշխիքները։  

---

## 6. Իրական Օրինակը՝ Procurize‑ի DP‑պարբերակ  

* **Հաղթադրվողը** – Ֆինտեք ծրագրի ընկերությունն էր պահանջում ամսական 30+ անվտանգության հարցաշար։  
* **Ինքնակիրումը** – DP‑պաշտպանված retrieval‑ին ինտեգրում ենք կատարվել Procurize‑ի RAG շարժիչում. սահմանված ε = 0.45, δ = 10⁻⁵։  
* **Արդյունքը**  

  * **Ժամանակի նվազում** ‑ից **4 օր**`ից **3 ժամ**`ի տակ։  
  * **Audit log**‑ները հաստատում են, որ մոդելը չի վերավերաբերվել որևէ ճշգրիտ քաղաքականության հատված։  
  * **Compliance audit**‑ը տրամաբանական «Privacy‑by‑Design» պոչով՝ հաճախորդի իրավական թիմում։  

* **Ուսումնական դասերը**  

  * **Փաստաթղթի տարբերակ‑կառավարում** անհրաժեշտ է — DP‑ը ապահովում է միայն այն տվյալների, որոնք ներմուծվում են։  
  * **Մարդու վերանայում** – 5 րոպեների վերանայման քայլը նվազեցրեց սխալների 30 %։  

---

## 7. Լավագույն Պործառությունների Ցանկ  

- [ ] **Դոկումենտացրեք բոլոր քաղաքականությունները** տարբերակ‑կառավարող պահեստում։  
- [ ] **Սահմանեք տվյալների զգայունության դասք** և համապատասխան `privacy budget`‑ը։  
- [ ] **Սահմանեք retrieval‑ի առավելագույն պատին քանակը (k)**՝ սենսիտիվությունը սահմանելու համար։  
- [ ] **Կլիպըցրեք ներգրավվածները** noise‑ը ավելացնելուց առաջ։  
- [ ] **Օգտագործեք DP‑պաշտպանված Encoder**՝ LLM‑ի մշակման համար։  
- [ ] **Կարգավորեք deterministic LLM‑ի պարամետրերը** (temperature = 0, top‑p = 1)։  
- [ ] **Տեղադրեք audit token** յուրաքանչյուր պատասխանին։  
- [ ] **Ներմուծեք compliance‑հետազոտողը** բարձր ռիսկի պատասխանների համար։  
- [ ] **Մոնիտորեք ծավալված ε‑ը** RDP հաշվիչով, իսկ նաև օրինական առևտրի բանալիների փոփոխման նշարկել։  
- [ ] **Կատարեք պարբերական privacy‑attack թեստեր** (membership inference)՝ DP‑ի իրազտվածությունը ստուգելու համար։  

---

## 8. ապագան  

1. **Կանոնային Federated Learning** – Միացնել DP‑ը federated updates‑ով բազմամակկների համար, թույլ տալով համընդհանուր մոդել առանց կենտրոնավորված տվյալների հավաքալիի։  
2. **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP) համար Audit‑ները** – Բաց թողնել ZKP, որը հավաստում է, որ վերապատշղված պատասխանը համապատասխանում է privacy‑budget‑ին, առանց ցուցադրման noise‑ի մանրամասները։  
3. **Ադապտիվ Noise Scheduling** – Օգտագործել reinforcement learning՝ գլխարկի `epsilon`‑ը ճշգրիտ հստակության հիման վրա կրակագծելու կամ թուեցնելու համար։  

---

## 9. Եզրակացություն  

Անհատական Գաղտնիքը վերափոխում է անվտանգության հարցաշարների ոլորտը **բարդ ձեռքի աշխատանքի** եղելությունից **գաղտնիություն‑պաշտպանված, AI‑դրոշակով ակոտիլակով**։ Ըստ խոշոր ճարտարապետական, `noise`‑ի, retrieval‑ի և LLM reasoning‑ի շտափված կառավարման՝ կազմակերպությունները կարող են **պահպանել համընդհանուր, ճշգրիտ և գաղտնիության** միաժամանակ:  
DP‑բուժված ավտոմատացման համակարգը ավելի չէ «լավ տեսք», այլ **որոշում է պարտավորիչը**, այն, որի համար պետք է հաստատված լինելով արագություն, տվյալների գաղտնիություն և համատեղելիության պարտականությունները:  
Սկսեք փոքր, **ծրագրել privacy‑budget‑ը**, եւ թողեք AI‑ն կատարել ծանր աշխատանքի: Ձեր հարցաշարների հերթը – և տպակույր – կշարամավորեն ձեր հանգստությունը:  

---

## Տեսնել նաև  

- NIST Differential Privacy Engineering Framework  
- OpenAI’s Guide to Privacy‑Preserving LLMs  
- Google’s Research on Differentially Private Semantic Search  
- ISO/IEC 27701:2024 – Privacy Information Management System