
# Ֆեդերացված Edge AI ապահով լինելը համագործակցական հարցնուշի ավտոմատացման համար

Արագ փոփոխվող SaaS աշխարհում անվտանգության հարցնաշարերը դարձան արխված ընդդիմություն յուրաքանչյուր նոր գործընկերության համար: Առանամակ ֆինանսական մոտեցումը—պարբերաբար կրկնել քաղաքականությունները, հավաքել ապացույցներ և խոսակցել տարբերակները—գործում է բրադերը, որոնք նշանակում են շաբաթներ, եթե ոչ ամիսներ, վաճառքի արագության մեջ:

**Ֆեդերացված Edge AI** առաջարկում է radikali փոխակերպում. այն տալիս է քարոզիչ լեզվական մոդելները կազմակերպության եզրին, թույլ տալիս յուրաքանչյուր բաժին կամ գործընկերական միավորություն տեղականորեն «սովորել» իր տվյալների վրա և հավաքում գիտելիքը առանց որպես կոդի ապահովված գանձից դուրս բերել  թաքնված ապացույցները: Արդյունքում ստացվում է **ապահով, իրական‑ժամանակի, համագործակցող շարժակազմ**, որը ավտոմատաբար ստեղծում, վերծանում և թարմացնում է հարցնաշարերի պատասխանները, անհանգստելով տվյալների գաղտնիությունը և ռեգուլյացիոն պահանջներին:

Աքսպորտում ենք տեխնիկական հիմքերը, ընդգծում ենք անվտանգության և ռեգուլյացիոն առավելությունները և ներկայացնում ենք քայլ առ քայլ արքա‑կառավարություն, որպեսզի SaaS‑ ընկերությունները կաշարձակվեն այս մոտեցումը:

---

## 1. Ինչո՞ւ են Ֆեդերացված Edge AI‑ն հաջորդ երաշխավորումը հարցնուշների ավտոմատացման մեջ  

| ԱԴՐԵՆԴԱԿ | Ապրոցուեալ լուծում | Ֆեդերացված Edge AI‑ի առավելություն |
|-----------|-------------------|----------------------------------------|
| **Տվյալների կայողություն** – Ապացույցները (օրինակ. աուդիտների մատյանները, կարգավիճակի ֆայլերը) հաճախ գտնվում են firewall‑ների կամ առանձին տվյալակենտրոնների հետ: | Կենտրոնացված LLM‑ները պահանջում են փաստաթղթերի բեռնման սերվիսի պլատֆորմին, ինչը առաջացնում է գաղտնիության խնդիրներ: | Մոդելները աշխատում **եզրում**, երբեք չգնում տվյալակենտրոնից: Միայն մոդեստները (gradient‑ները) են փոխանակվում: |
| **Ռեգուլյացիոն սահմաններ** – [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) և մասնագիտական չափանիշների պահանջները սահմանում են մակարդակների միջև տվյալների տեղափոխությունը: | Թողնում են անանունպման կամ ձեռքով տեղաշարժը—սարքված և կապակցված: | **Ֆեդերացված ուսուցումը** պահում է տվյալները տեղական:  |
| **Կապակցվածության ուշպատասխան** – Մի քանի մասնավոր կողմեր պետք է սպասեն կենտրոնացված համակարգի նոր ապացույցների մշակմանը: | Կարող են հաջորդական վերանայել շրջաններ, որոնք դադարեցնում են պրոցեսները: | Edge‑ների թարմացումն է **իրական‑ժամանակում**, ֆորվորվող պատասխանների հատվածները անմիջապես տարածելով ցանցում: |
| **Մոդելի հողասահման** – Կենտրոնական մոդելը հինացել է, քանի որ քաղաքականությունները ծագում են: | Պարբերական վերահաշվարկը պահանջում է ծախսյալի տվյալակապարների եւ սպասարկման դաշնամուրը: | **Սարքավորում-աստիճան** (on‑device) փոքր կատարում, որը ապահովում է մոդելի արդիականությունը վերջին ինքական քաղաքականությունների հետ: |

**Edge compute**, **ֆեդերացված գումարում** և **AI‑ի բնական լեզվի գեներացիա** կազմված են մի արձագանքային ցիկլ, որտեղ յուրաքանչյուր պատասխանված հարցը մի վկայական ազդանշան է, խաթված ապագա պատասխանները առանց բացահայտված ապացույցների:

---

## 2. Հիմնական ճարտարապետության ակնարկ  

Ահա բարձր‑լավորդի դիագրամա՝ ֆեդերացված Edge AI-ի դերը հարցնուշների ավտոմատացման համար:  

```mermaid
graph LR
    subgraph EdgeNode["Edge Node (Թիմ/Տարածաշրջան)"] 
        A["Տեղական ապացույցների պահարանը"]
        B["Տեղական LLM"]
        C["Փոքրավորմանը վարպետ"]
        D["Պատասխանների գեներացման ծառայություն"]
    end
    subgraph Aggregator["Ֆեդերացված Ագրեգատոր (Ծառայություն)"]
        E["Ապակարճ պարամետրերի սերվեր"]
        F["Անձնորոշված գաղտնիության մոդուլ"]
        G["Մոդելների գրանցում"]
    end
    A --> B --> C --> D --> E
    E --> G
    G --> B
    style EdgeNode fill:#E6F7FF,stroke:#005B96
    style Aggregator fill:#FFF4E5,stroke:#B35C00
```

**Կենտրոնական բաղադրիչները**

1. **Տեղական ապացույցների պահարանը** – Կոդագրված պահոց (օրինակ. S3‑ի KMS‑ով) որտեղ գտնվում են քաղաքականության փաստաթղթեր, աուդիտների մատյաններ և իսկավորած քաշեր:  
2. **Տեղական LLM** – Թեթև տրանսֆորմեր (օրինակ Llama‑2‑7B քանտիկացված) տեղադրված է անվտանգ VM‑ների կամ Kubernetes‑edge‑կլաստերների վրա:  
3. **Փոքրարմած վարպետ** – Կատարում է **Ֆեդերացված Լկման (FedAvg)** նյութի gradient‑ների տեղական հաշվարկ՝ յուրաքանչյուր հարցնուշի հետ փոխազդեցությունը:  
4. **Պատասխանների գեներացման ծառայություն** – Արտահայտում է API‑ն (`/generate-answer`) UI‑կոմպոնենտների (Procurize‑դաշք, Slack‑բոտներ և այլն) համար AI‑կազմված պատասխանների պահանջը:  
5. **Ապակարճ Պարամետրերի Սերվեր** – Ստանում է ծածկագրված gradient‑ները, կիրառելով **Անձնորոշված Գաղտնիության (DP)** աղքամակ, և գումարում դրանք գլոբալ մոդելում:  
6. **Մոդելների գրանցում** – Պահպանում է ստորակագծված մոդելների տարբերակները; Edge‑նորինակները ներբեռնում են նոր հաստատված մոդելը պլանավորված համաժամանակների ընթացքում:  

---

## 3. Գաղտնիության մեխանիզմները  

### 3.1 Ֆեդերացված Gradient‑ների ծածկագրում  
Յուրաքանչյուր Edge‑նորակում իր gradient‑ը ծածկագրում է **Homomorphic Encryption (HE)**‑ով նախքան փոխանցումը: Անկողպածից հնարավորություն է կատարել սումը առանց ապակողպումի:

### 3.2 Անձնորոշված Գաղտնիության աղքամակ  
Gradient‑ի շպալումը կատարվում է ավելացրած Kalap‑ն (Laplace) աղքամակով, որը ապահովում է **ε‑DP** (սովորաբար ε = 1.0 հարցնուշների աշխատանքների համար). Սա երաշխավորում է, որ միակ փաստաթուղթ (օրինակ, պրաուֆսիոնալ SOC‑2 աուդիտ) չի քաշվածից վերադասում:

### 3.3 Հսկվող մոդելերի մասին հաշվետվություն  
Յուրաքանչյուր չափված գլոբալ մոդելի տարբերակը ներառում է կազմակերպության **սկաղաքական CA**‑ով ստորակագծված: Ստորակագծը և DP‑աղքամակի seed‑ի հեշը պահվում են անօպերատիվ գրանցում (օրինակ Hyperledger Fabric): Ադիտորները կարող են հաստատել, որ գլոբալ մոդելը երբեք չի ներառել ծածկագրված ապացույցները:

---

## 4. Արդյունք‑ից‑Արդյունք աշխատանքային գիծ  

1. **Ճշտի ընդունում** – Անալիզատոր հաստատում է հարցնուշը Procurize-ում: UI‑ն կոչում է Edge‑նորակի `Answer Generation Service`‑ը:  
2. **Տեղական որոնում** – Ծառայությունը կատարում է **սեմանտիկ որոնում** (լոկալ vec‑store, օրինակ Milvus)՝ ապացույցների պահակին, վերադարձնելով “top‑k” համապատասխան հատվածները:  
3. **Prompt‑ի կազմում** – Ընդունված հատվածները կառուցվում են ներդրված prompt‑ի տեսքով՝  
   ```text
   Context:
   - excerpt 1
   - excerpt 2
   Question: {{question_text}}
   ```  
   (ակաստվածը թարգմանված է ներքևում)  
4. **LLM‑ի գեներացում** – Տեղական մոդելը գեներացնում է կոնկրետ պատասխանը:  
5. **Մարդիկ‑ձեռք‑հանդիպումներ** – Անալիզատորը կարող է խմբագրել, մեկնաբանել կամ հաստատել: Բոլոր փոխհարցումները լոգվում են:  
6. **Gradient‑ների հավաքում** – Փոքրարմած վարպետը գրանցում է կորուստ gradient‑ները, որոնք ստացվում են գեներացված և հաստատված պատասխանի միջև:  
7. **Ապակածագրված վերբեռնում** – Gradient‑ները DP‑աղքամակով, ապա HE‑ով ծածկագրված են և ուղարկվում Secure Parameter Server‑ի:  
8. **Գլոբալ մոդելի թարմացում** – Ագրեգատորը կատարում է FedAvg, թարմացնում գլոբալ մոդելը, սպասում, ստորակագրում և ուղարկում նոր տարբերակը Edge‑նորիկներին հաջորդակիս համաժամանակների ընթացքում:  

Քանի որ ամբողջ գործընթացը տրվում է **րոպեների** ընթացքում, SaaS‑ի վաճառքի շրջանները կարող են անցնել “պատրաստ է ապացույցի միջոցով” դեպի “պատասխանեցված” 24 ժամների ընթացքում, ավելի քան շատ ստանդարտ հարցնաշարների համար:

---

## 5. Կիրառում յոդանիշ  

| Պատրաստված փուլ | Իմանալի քայլեր | Առաջարկված գործիքներ |
|------------------|----------------|----------------------|
| **0 – Հիմնարկները** | • Ապացույցների աղբյուրների ինվենտարէն <br>• Տվյալների դասակարգում (հանրային, ներքին, փակ) | AWS Glue, HashiCorp Vault |
| **1 – Edge-ի տեղակայում** | • Kubernetes‑cluster‑ների տեղադրմամբ ամեն մի կայանին <br>• LLM‑կոնտեյների տեղակայում (TensorRT‑ակտիվ) | K3s, Docker, NVIDIA Triton |
| **2 – Ֆեդերացված շտեմարան** | • PySyft կամ Flower-ի տեղակայում ֆեդերացված ուսուցման համար <br>• Homomorphic Encryption գրադարանի ինտեգրման (Microsoft SEAL) | Flower, SEAL |
| **3 – Ապակարճ գումարիչ** | • Parameter Server‑ի հաստատում TLS‑ով <br>• DP‑Noise մոդուլը միացում | TensorFlow Privacy, OpenSSL |
| **4 – UI‑ի ինտեգրումը** | • Procurize UI‑ն ընդլայնել `/generate-answer` endpoint‑ով <br>• Ավելացնել վերանայման գործընթաց և աուդիկ գրառումներ | React, FastAPI |
| **5 – Կառավարում** | • Մոդելը ստորակագծել ներքին CA‑ով <br>• Գրաֆենտեի գրանցում անօպերատիվ գրանցում (blockchain) | OpenSSL, Hyperledger Fabric |
| **6 – Գույնչում** | • Հետազոտել մոդելի շխավը, շտեմակետի և DP‑բջիջների օգտագործումը <br>• Սկրադակիր անսխալների մասին | Prometheus, Grafana, Evidently AI |
| **7 – Մոնիտորինգ** | • Հետևել մոդելի drift‑ին, latency‑ին և DP‑բյուջեի սպառմանը <br>• Ատուն՝ անսխալների զարգացմանը | Prometheus, Grafana, Evidently AI |

**Նշում** – Նախօրեք մեկ թեստագրվող բաժինը (օրինակ՝ Սեկյուրിറ്റി օպերացիոնս)՝ սկզբում, ապա դնել հորիզոնականորեն: Տեստադրետի միջոցով ստուգեք latency‑ը (< 2 s մեկ պատասխան) և կհաստատեք privacy‑budget‑ի օգտագործումը:

---

## 6. Իրական արդյունքների առավելությունները  

| Ցուցիչ | Կարգավիճակ |
|--------|------------|
| **Պատասխանման արագություն** | 60‑80 % կոմպակտուիզացիա (օրերից < 12 ժր) |
| **Մարդկային վերանայման բեռնվածություն** | 30‑40 % միջին ձեռնարկային խմբագրություն մոդելի համատասխանվածության դեպքում |
| **Ռեգուլյացիոն ռիսկ** | Զրո՝ համակարգչային դրոշակի ետորները, audit‑ին՝ DP‑լոգներ |
| **Շարժման վարժություն** | 20‑30 % ծախսած ամպային պրոցեսների (Ադհսու)՝ edge‑compute‑ը՝ ավելի էքոնոմիկ է: |
| **Տարածվածություն** | Տարված աճում – նոր տարածաշրջան ավելացնում Edge‑node, առանց լրացուցիչ կենտրոնային հաշվարկների: |

Միջնորդական միջադեպից, փոքր միջին SaaS‑ը ցույցատվեց **70 %** ցածրեցրած հարցնաշարերի փոխադրման ժամանակը վեց ամսվա ընթացքում, միաժամանակ անցնելով խելացի **[ISO‑27001](https://www.iso.org/standard/54534.html)** աուդիտի պարունակականների՝ առանց տվյալների գողության բացահայտումների:

---

## 7. Համայնքային սխալների նախազգուշացում  

| Սխալ | Ինչու է տեղի ունենում | Իրավական լուծում |
|------|---------------------|-------------------|
| **Անբավական Edge ռեսուրսներ** | Քվանտավորված մոդելները կարող են պահանջել > 8 GB GPU հիշողություն | Օգտագործեք **LoRA‑Adapter**‑ները՝ memory‑ը բացատրում < 2 GB | 
| **DP‑բյուջեի սպառում** | Որինից ավելը վերապատրաստում կարող է սպառել DP‑բյուջեն | Կառավարեք DP‑budget‑ը՝ գրաֆիկ Դե‑քու ներգրավված, սահմանելով ε‑կոդերը | 
| **Մոդելի հնացածությունը** | Edge‑ները բաց թողնում են սինք ռեքվեստերը, պատկանող ցանցերը | Օգնել **peer‑to‑peer gossip** փոխարինիչը՝ փոխանցել մոդելների դելտա | 
| **Լրիվ իրավական հանկարծություն** | Որոշ երկիր սովորում են gradient‑ները որպես դասավորված տվյալ | Համագործակցեք իրավական թիմի հետ՝ կազմել Data‑Processing‑Agreement (DPA) gradient‑ների փոխանակման համար | 

---

## 8. Ապագա զարգացումներ  

- **Բազմա‑մոդալ ապացույցների միացում** – Միացնել լուսանկարներ, կարգավիճակի սկրինքշոտներ և կոդի հատվածները՝ օգտագործելով Vision‑Language մոդելները Edge‑ում:  
- **Zero‑Trust հետապնդում** – Միացնել **Zero‑Knowledge Proofs**՝ ապացուցելու, որ մոդելը տիպի է նմանակել արտաքին տվյալների վրա առանց դրանք բացահայտելու:  
- **Ինքն‑կենսային ձևաչափեր** – Թույլ տալ, որ գլոբալ մոդելը առաջարկի նոր հարցնաշարների ձեւաչափեր, երբ անդամները վերում են կրկնվող բացիքը:  

---

## 9. Սկսելու ստուգված ցուցակ 

- [ ] **Ապացույցների քարտեզագրում** և սեփականատիրոջ նշանակություն:  
- [ ] **Edge‑cluster‑ների նախապատրաստում** ( առնվազն 2 vCPU, 8 GB RAM, GPU՝ ընտրովի):  
- [ ] **Ֆեդերացված շրջանակի տեղակայում** (օրինակ՝ Flower) և HE‑բանալիների ինտեգրացում:  
- [ ] **DP‑պորամարների կարգավորումներ** (ε, δ) և աղքամակի ներդնումը ստուգել:  
- [ ] **Procurize UI‑ի միացում** Edge‑նորակի պատասխանի ծառայությանը և գրանցման մեկնարկը:  
- [ ] **Պիլոտիգում** մեկ հարցնաշարի վրա, հավաքել չափանիշները և կատարել՝ տարբերակներ:  

Այս ցուցակը շրջանակնում է Ձեր կազմակերպությունը նրանից «հանդիրա» դեպի **նախատեսված, AI‑սովորեցված, գաղտնիական, և գեներացված համագործակցության հարթակ**, որը աճում է նոր წესակարգերի և աճման պահանջների հետ:

---

## Տեսնել նաև  

- [Differential Privacy in Federated Machine Learning](https://arxiv.org/abs/2102.06739)