
# Ֆեդերացված ուսուցում կազմակերպությունների մեջ՝ ընդհանուր համաձայնության գիտելիքների շտեմարանի կառուցման համար  

Արագ աճող SaaS անվտանգության աշխարհում պրոդյուցորներից պահանջվում է պատասխանել տասնյակների կարգի կարգապահական հարցաթերթիկներին՝ [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) և այսօր ավելի‑ավելի մեծացվող՝ արդյունագրական‑սպեկտրում. ձեռնարկների համար մատչելի է ձեռնարկային փաստաթղթեր հավաքել, պատմություններ կազմել և պատասխանները ընթացիկ պահնել՝ ձեռնարկների համար բարդ և դանդաղ գործն է, ինչը խանգարում է ինչպես անվտանգության թիմերին, այնպես էլ վաճառքի շրջաններին։  

**Procurize**‑ը արդեն ցույց է տվել, թե ինչպես AI‑ն կարող է միավորել ապացույցները, կառավարել տարբերակված քաղաքականությունները և կազմակերպել հարցաթերթիկների աշխատանքային գործընթացները: Հաջորդ վարդոտը՝ **համագործակցություն առանց խախտելու**՝ մի քանի կազմակերպությունների համար հնարավորություն տալու միմյանց համուժի նարվածությունից, սակայն տվյալները դարձնել խստապես գաղտնի:  

Զանդված է **ֆեդերացված ուսուցումը**՝ գաղտնիություն պահող մեքենային ուսուցման այլընտրանք, որը թույլ է տալիս համատեղ մոդելին բարելավել իր կատարումը՝ օգտագործելով տվյալներ, որոնք երբեք չեն դուրս գալիս մայրսերվերից: Այս հոդվածում մենք խորորեն կը վիրքենք, թե ինչպես է Procurize‑ը կիրառում ֆեդերացված ուսուցումը՝ կառուցելու **ընդհանուր համաձայնության գիտելիքների շտեմարան**, դրա արխիտեկչուրական սկզբունքները, անվտանգության երաշխավորվածությունները և կիրառական օգուտները համաձայնության փորձագետների համար:

---  

## Ինչու որ կարևոր է ընդհանուր գիտելիքների շտեմարանը  

| Ներանգ | Եթեակարող առված ձև | Անգործության արժեք |
|------------|----------------------|------------------|
| **Անհամաձայն պատասխաններ** | Թիմերը պատճեում են նախորդ պատասխանները, որն առաջացնում է շափիկում և հակասություններ | Հաճախորդների հետ վստահության կորուստ; աուդիտի կրկնակի աշխատանք |
| **Գիտելիքի սիլոներ** | Յուրաքանչյուր կազմակերպություն պահպանում է իր ապացույցների պահոցը | Կրկնագաղված աշխատանք; հնարավոր ապացույցների վերնագումարի բացակայություն |
| **Կարգաչափության արագություն** | Նոր ստանդարտները հխանակում են ավելի արագ, քան ներքին քաղաքականության թարմացումները | Կարգաչափության ժամկետների բաց թողնվածություն; արխիվային բացահայտում |
| **Պաշարային սահմանափակումներ** | Փոքր անվտանգության թիմերը չեն կարող ձեռքից վերանայել յուրաքանչյուր հարց | Լիբրական ընթացքի երկարեցում; բարձր churn |
| **Անհատական տվյալների գաղտնիություն** | Ֆեդերացիոն մոդելի միակ պակաս՝ տվյալների գաղտնիության ապահովում | GDPR, CCPA և այլ օրինակի համապատասխանության խնդիրներ |

Ընդհանուր գիտելիքների շտեմարան, որն ավազված է ընդհանուր AI‑ն իմաստով, կարող է **ստանդարտացնել պատմությունները**, **վերագործուղարկել ապացույցները**, և **նախատեսել կարգապահական փոփոխությունները** — բայց միայն եթե տվյալները, որոնք մեխանիզմին նպաստում են, մնան արհեստական:  

---  

## Ֆեդերացված ուսուցում խոշորողաչափ  

Ֆեդերացված ուսուցումը (FL) բաժանում է ուսուցում գործընթացը: Ստանդարտ կերպով, երբ տվյալները ուղարկվում են կենտրոնական սերվերին, FL‑ի մեջ յուրաքանչյուր մասնակիցը՝  

1. **Ներբեռնում** է ընթացիկ գլոբալ մոդելը։  
2. **Մարդկանց աջողություն** դեպի այն տեղում, օգտագործելով իր անձնական հարցաթերթիկների և ապացույցների հավաքածուն։  
3. **Ավելի** միայն ուսուցված քաշի թարմացումները (կամ gradient‑ները) եւ ուղարկում է։  
4. Կարողործող ամենադաշտը **միջինացնում** նոր ընդհանուր մոդելը, օգտագործելով ստացված թարմացումները։  

Որովհանգստից, իրական փաստաթղթեր, գաղտնիքներ և թույլատրված քաղաքականություններ երբեք չեն թողնում հյուրը (host), FL‑ը բավարարում է ամենադժվաճակված գաղտնիության կանոններին՝ *տվյալները մնացին քո տեղում*:  

---  

## Procurize‑ի ֆեդերացված ուսուցման պլանավորումը  

Ներքևում ներկայացված է բարձր‑դժշտած Mermaid‑դիագրամ, որը ցույց է տալիս ամբողջական ընթացքը.

```mermaid
graph TD
    A["Enterprize A: Local Compliance Store"] -->|Local Training| B["FL Client A"]
    C["Enterprize B: Local Evidence Graph"] -->|Local Training| D["FL Client B"]
    E["Enterprize C: Policy Repository"] -->|Local Training| F["FL Client C"]
    B -->|Encrypted Updates| G["Orchestrator (Secure Aggregation)"]
    D -->|Encrypted Updates| G
    F -->|Encrypted Updates| G
    G -->|New Global Model| H["FL Server (Model Registry)"]
    H -->|Distribute Model| B
    H -->|Distribute Model| D
    H -->|Distribute Model| F
```

**Կողմնորոշված բաղադրիչները**

| Բաղադրիչ | Դեր |
|-----------|------|
| **FL Client** (յուրաքանչյուր ընկերության ներսում) | Գործադրում է մոդելի ներքին ֆայն-տյունը գաղտնի, հակակիրքված տվյալների վրա։ Ներքին թուքի «secure enclave»‑ում պատրաստում է թարմացումները։ |
| **Secure Aggregation Service** | Արդյունողում կատարում է կրիպտոգրաֆիկ միացում (օրինակ՝ homomorphic encryption) այնպես, որ օրհցիչը երբեք չի տեսնում անհատական թարմացումները։ |
| **Model Registry** | Հպակող, տարբերակված գլոբալ մոդելները, հետևում է նախնուն և ապահովում է դասավանդված տարբերակները TLS‑պաշտպանված API‑ների միջոցով։ |
| **Compliance Knowledge Graph** | Ընդհանուր օնտոլոջի, որը կապված է հարցի տեսակների, կոնտրոլային անվտանգության և ապացույցների հետ։ Գրաֆը հետապնդվում է գլոբալ մոդելի միջոցով։ |

---  

## Տվյալների գաղտնիության երաշխիքներ  

1. **Երբեք‑չընկալու‑համակարգիչ** – Սկզբնական քաղաքականության փաստաթղթեր, պայմանագրերը և ապացույցները չեն անցնում ընկերության կրակային հագեցած պետք։  
2. **Դիֆերենցիալ գաղտնագրություն (DP) Նուռ** – Յուրաքանչյուր հաճախորդը ավելացնում է հիմնավորված DP‑noise իր քաշի թարմացումներին, ինչը կանխում է վերակապի հուզումներ։  
3. **Secure Multiparty Computation (SMC)** – Միացման քայլը կարող է իրականացվել SMC-որկեր, ապահովելով, որ օրհցիչը տեսնում է միայն կազմված միջինակամնտված մոդելը։  
4. **Audit‑Ready Logs** – Յուրաքանչյուր «սարքաշարք» և միացման քայլը գրանցվում է անխախտելի լեիջերում, պաշպանելով «tamper‑evident» իսկական գրառումները, ձևակերպելով ընդհանրապես կոմպլայանսի կառավարության ադիտորների համար։  

---  

## Անվտանգության թիմերի օգուտները  

| Օգտուտյուն | Բացատրություն |
|------------|--------------|
| **Արագացված պատասխանի գեներացում** | Գլոբալ մոդելը սովորում է ձևավորման, ապացույցների քարտեզի և կարգապահական բնութագրերի անհատականություն, այդինքն պատասխանների կազմման ժամկետը նվազում է մինչև 60 %։ |
| **Բարձր պատասխանների միաստամբացում** | Ընդհանուր օնտոլոգիան ապահովում է, որ նույն ստանդարտը խմբագրվում է միավորը՞ում, բարելավելով վստահվածությունը։ |
| **Փորձառու կարգապահական թարմացումներ** | Երբ նոր կարգաբանություն հայտնվում է, կողմնակից ձեռնարկություններից մեկը արդեն հաստատված ապացույցների օգնությամբ անմիջապես տարածում է արտադրության «գլոբալ մոդուլի» մեջ։ |
| **Նվազեցված իրավական վտանգ** | DP և SMC‑ն ապագայիս կապված են, որ ոչ մի գաղտնի ընկերական տվյալ չի բացատրվում, համապատասխան՝ GDPR, CCPA և մասնագիտացված գաղտնիության բաժինների պահանջներին։ |
| **Էֆեկտիկ գիտելիքի հավաքում** | Որոշորդների հավաքում ավելանում են առանց լրացուցիչ կենտրոնական պահուստային ծախսերի։ |

---  

## Քայլ‑քայլի իրականացման ուղեցույց  

1. **Տեղեկատու պարամետրեր**  
   - Տեղադրեք **Procurize FL SDK** (pip‑ով)։  
   - Միացրեք SDK‑ն ձեր ներքին համաձայնության պահեստին (նշարար, գիտելիքի գրաֆ, կամ Policy‑as‑Code ռեպոզիտորիա)։  

2. **Սահմանեք Ֆեդերացիոն ուսուցումի խնդիր**  
   ```python
   from procurize.fl import FederatedTask

   task = FederatedTask(
       model_name="compliance-narrative-v1",
       data_source="local_evidence_graph",
       epochs=3,
       batch_size=64,
       dp_eps=1.0,
   )
   ```

3. **Կատարեք Տեղային ուսուցում**  
   ```python
   task.run_local_training()
   ```

4. **Ամպնավորե՛ք Ապահով Թարմացումներ**  
   SDK‑ն ինքնավերջին կգաղտնիի քաշի թարմացումները և կհաղորդի դրանք օրհցչին։  

5. **Ստացված Գլոբալ մոդել**  
   ```python
   model = task.fetch_global_model()
   model.save("global_compliance_narrative.pt")
   ```

6. **Ինտեգրեք Procurize Հարցաթերթիկների համակարգին**  
   - Բեռնեք գլոբալ մոդելը **Answer Generation Service**‑ում։  
   - Համապատասխանեցրեք մոդելի արդյունքը **Evidence Attribution Ledger**‑ում, ապահովելով աուդիթի կարողություն։  

7. **Մոնիտորինգ և Կրկնեցում**  
   - Աշակերտեք **Federated Dashboard**‑ը՝ նկատելու ներդրումների (օրինակ՝ պատասխանի ճշգրտման բարելավում) չափանիշները։  
   - Կոորդինատեք կապարային «սարքաշարք»-ի (շաբաթական կամ երկուշաբաթական) ժամկետները՝ հիմնված հարցաթերթիկների ծավալին։  

---  

## Իրական Դիմումների դեպքեր  

### 1. Բազմա‑տենանտ SaaS ծառայող  
SaaS պլատֆորմը, որն է աշխատում տասնյակների Enterprise‑ների հետ, մասնակցում է ֆեդերացված ցանցում՝ իր սեփական ենթադրյալների հետ: Համատեղորեն SOC 2 և ISO 27001-ի պատասխանները ուսուցելով՝ պլատֆորմը կարող է անվտանգության փաստաթղթեր նոր հաճախորդի համար պքատնուացնել մի քանի րոպեում, որ ստիպում է **45 %** տոկոսով նվազեցնել վաճառքի աշխատանքային շրջանները։  

### 2. Կարգապահ FinTech կոնսորպիցի  
Հինգ fintech կազմակերպություները ստեղծում են ֆեդերացիոն շրջան՝ մասնագիտացված «APRA» և «MAS» կարգապահների վերաբերյալ գիտելիքներ փոխանակելու համար: Երբ նոր գաղտնիության շինությունը վերապարվում է, կոնսորպիաների գլոբալ մոդելը անմիջապես առաջարկում է թարմացված պատմության բաժիններ և համապատասխան կոնտրոլների քարտեզներ, ապահովելով **փակ‑զրո ուշացումը** գործընթացում։  

### 3. Գլոբալ արտադրական նախասահմանված  
Արտադրական կազմակերպությունները հաճախ պատասխանել են **CMMC** և **NIST 800‑171** հարցաթերթիկների համար պետական պայմանագրերի համար: Ֆեդերատվելով իրենց ապացույցների գրաֆները, նրանք հասում են **30 %** նվազեցում կրկնօրինակը, և ստանում են միակ ընդհանուր գիտելիքի գրաֆ, որը կապում է յուրաքանչյուր ստանդարտը որոշակի գործընթացային փաստաթղթեր հետ՝ տարբեր գործատեղերում:  

---  

## Ապագա ուղղությունները  

- **Հիբրիդ FL + Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – Միացնել ֆեդերացիոն մոդելների թարմացումները, օգտագործելով՝ պահանջվող օրենքների հրապարակային պահոցները, ստեղծելով հիբրիդ համակարգ, որը դասամակուր կերպով անվտանգ է և ակնհայտ է, չպետք է լրացուցիչ ուսուցման շրջակա շրջանները։  
- **Prompt Marketplace Integration** – Թույլ տալ կազմակերպություններին հավաքել վերագործված prompt‑ի ձևանմուշներ, որոնք գլոբալ մոդելը կարող է ազնիվ ընտրել, ձևափոխելով պատասխանների գեներացման արագությունը։  
- **Zero‑Knowledge Proof (ZKP) Validation** – Օգտագործել ZKP‑ները՝ ապատրելու, որ ներդրիրը վստահեցրեց գաղտնիության չափսը՝ առանց տիևած տվյալների հքսպոզիցիայի, սեղմելով մասնակիցների միջեւ ընկալված վստահալությունը։  

---  

## Ազդեցություն  

Ֆեդերացված ուսուցումը փոխում է ինչպես են անվտանգության և համաձայնության թիմերը համագործակցում: Ծածկելով տվյալները պրակտիկում, ավելացնելով դիֆերենցիալ գաղտնիություն և միացնելով միայն մոդելի թարմացումները, Procurize‑ը թույլ է տալիս **ընդհանուր համաձայնության գիտելիքների շտեմարան**, որը տրամադրում է ավելի շուտ, միավորման և ականչափակող հարցաթերթիկների պատասխանի գեներացում:  

Ձեռնարկություններին, որոնք ընդունում են այս մոտեցումը, սպասում է **վճարող մրցակցային առավելություն**՝ **ուղղակի վաճառքի շրջանների նվազեցում**, **անհատականակի արխիվային ռիսկի նվազեցում**, և **շարունակական բարելավում**, որի հիմքն է համայնքի համակման: Երբ կարգապահական միջավայրը դարձնում է ավելի բանկյուրի, հնարավորությունը **ուսելը միասին, բացահայտչեն գաղտնիությունները** կլինի որոշիչ գործոն՝ ձեռքբերում և պահպանում ձեռնարկոցների հաճախորդների վստահությունը։  

---  

## <span class='highlight-content'>Տես</span> Also  

- [How Federated Learning Protects Data Privacy in Enterprise AI](https://ai.googleblog.com/2023/03/federated-learning-privacy.html)  
- [Zero‑Knowledge Proofs in Secure Machine Learning](https://research.microsoft.com/zero-knowledge-ml)