
# Ֆեդերացված ուսումնական մեխանիզմը թույլատրում է գաղտնիություն‑պաշտպանող հարցաթերթի ավտոմատացում

> **TL;DR** – Ֆեդերացված ուսումნა թույլ է տալիս մի քանի ընկերությունների դասավորած ապահովության հարցաթերթի պատասխանները՝ առանց ποτέ փոխանակել զգայուն չկոշտ տվյալներ։ Նախադրված նունից հավաքածողբանական տեղեկությունները գաղտնիություն‑պաշտպանող գիտելիքի գրաֆում ներդնելով, Procurize-ը կարող է գեներացնել ավելի բարձր որակի,_Context‑aware_ (համատչելի) պատասխաններ իրական ժամանակում, գնահատաբար նվազեցնելով ձեռնարկված աշխատանքը և աուդիտային ռիսկը։

---

## Բովանդակության աղյուսակ
1. [Ինչու՝ ավանդական ավտոմատացումը չի բավարարում](#%D5%AB%D5%B6%D5%B9%D5%B8%D5%AE-%D5%A1%D5%BE%D5%A1%D5%B6%D5%A4%D5%A1%D5%AF%D5%A1%D5%B6-%D5%A1%D5%BE%D5%BF%D5%B8%D5%BC%D5%A1%D5%AE%D5%BD%D5%B6-%D5%B6%D5%A5-%D5%BD%D5%A1%D6%84%D5%AC%D5%B8%D5%BE%D5%BD)  
2. [Ֆեդերացված ուսումնական մեխանիզմի հիմնական գաղափարները](#%D6%86%D5%A5%D5%A4%D5%A5%D6%80%D5%A1%D5%AF%D5%BD%D5%A5%D5%B6-%D5%B8%D6%82%D5%BD%D5%B8%D5%B4%D5%B6%D5%A1%D5%AF-%D5%B4%D5%A5%D5%B0%D5%A1%D5%B6%D5%AD%D5%AB%D5%BA%D5%AB-%D5%A2%D5%AB%D5%AC%D5%AF%D5%A1%D5%BF%D5%B6%D5%A5%D6%80%E2%80%8C%D5%A6)  
3. [Գաղտնիություն‑պաշտպանող գիտելիքի գրաֆներ (PPKG)](#%D5%92%D5%A1%D5%B2%D5%BF%D5%B6%D5%AB%D5%B8%D5%B1%D5%B6-%D5%BA%D5%A1%D5%B7%D5%BF%E2%80%8C%D5%AA%D5%A1%D5%AF%D5%B8%D5%B6%D5%B8%D5%B2-%D5%A3%D5%AB%D5%BF%D5%A5%D5%AC%D5%AB%D5%AF%D5%AB-%D5%A3%D6%80%D5%A1%D5%A6%D5%B6%D5%A5%D6%80-%PPKG)  
4. [Ճարտարականության ակնարկ](#%D5%87%D5%A1%D6%80%D5%BF%D5%A1%D6%80%D5%A1%D5%AF%D5%B8%D5%BD%D5%A5%D5%B6%D5%B8%D5%AB-%D5%A1%D5%AF%D5%B6%D5%A1%D6%80%D5%AF)  
5. [Քայլ‑առ‑քայլ աշխատանքային ժամաքաղք](#%D5%94%D5%A1%D5%B5%D5%AC%E2%80%93%D5%A1%D6%80%D6%80-%D5%AD%D5%A1%D5%B5%D5%AC-%5B%D5%B0%D5%B8%D5%BD%D5%BF%D5%A1%D5%AF%D5%AB%D5%B6-%D5%B0%D5%AB%D5%BC-%D5%AF%D6%80%D5%A6%D5%A1%D6%82%D5%B5%D5%AB%D5%BD)  
6. [Նատաղների համար անվտանգության եւ համաձայնագրության թիմեր](#%D5%86%D5%A1%D5%BF%D5%A1%D5%B2%D5%B6%D5%A5%D6%80%D5%AB-%D5%B0%D5%A1%D5%BC%D5%A1%D5%BC-%u0c96%E2%84%96%E1%89!%E2%84%93%E0%C3%AF%E0%A9%E1%92)  
7. [Կատարողական Blueprint Procurize-ի օգտվողների համար](#%D5%AF%D5%A1%D5%BF%D5%A1%D6%80%D5%B8%D5%BE%D5%95%DD%8E%E2%84%93%E5%A2%E7%E1%E3%E5%84%E6%FD)  
8. [Լավագույն հիմնականները & չպետք է անել սխալքւերը](#%D5%AC%D5%A1%D5%BE%D5%A1%D5%A3%D5%AB%D5%9E-%D5%A2%D5%AE%D5%A5%E2%80%89%EF%BF%BD%EF%BB%BA%E5%82%E5%90%E1%87%88%E5%99%AB%E1%80%9C)  
9. [Ապագա հայեցառիչ: Հարցաթերթերից վերևում](#%D4%B1%D0%B2%D5%A5%C9%82-%D5%A5%DB%A2%E9%9A%9A%E5%9E%9C%E2%84%93)  
10. [Եզրակացություն](#%D5%94%E2%80%BD%E5%84)  

---

## Ինչու՝ ավանդական ավտոմատացումը չի բավարարում

| Պետք է լուծել | Ավանդական մոտեցում | Սահմանափակում |
|----------------|-------------------|----------------|
| **Տվյալների սիլոներ** | Յուրաքանչյուր կազմակերպություն ունի իր սեփական ապացույցների պահարան | Չկա միախիլմակս կուրձան, գրանցված աշխատանքը կրկնվում է |
| **Ստատիկ ձևանგუფեր** | Նախադրված պատասխանների գրադարան, հիմնված անցյալ նախագծերի վրա | Շուտափիղ ռուսական կարգերը թարմացնելուց հետո հետեվնանա՝ իրականում հին են |
| **Օղվածքաչափում** | Ինքնակազմված համակարգերը պահանջում են մարդ ստուգող՝ AI‑ի գեներացված պատասխանները | Ժամանակորչում, սխալներ, չհամապատասխանեցում մեծածավալին |
| **Համաձայնագրային ռիսկ** | Չի թույլատրվում որպես կերակրի ծածկագրել հետագա տվյալները | Օրադրդի և գաղտնիության խախտումներ |

Հիմնական խնդիրն է *գիտելիքի առանձինություն*։ Շատ վաճառողներ լուծում են «ինչպե՞ս վիճակաբանված տվյալները» խնդիրն, սակայն բացակայում են մեխանիզմները, որոնք **կիսում են բանալի տվյալները** առանց գծագողում ցանված տվյալները։ Այստեղ են մկավիթում ֆեդերացված ուսումնական մեխանիզմը և գաղտնիություն‑պաշտպանող գիտելիքի գրաֆները։

---

## Ֆեդերացված ուսումնական մեխանիզմի հիմնական գաղափարները

Ֆեդերացված ուսումնական (FL) գործընթացը բաժանված է այդպես, որ տարբեր մասնակիցները մարզում են ընդհանուր մոդելը **ստեղնական** իրենց տվյալների վրա և ուղարկում միայն **մոդելի թարմացումներ** (գրադինալ կամ քաշեր)։ Կենտրոնական սերվերը հավաքում է այդ թարմացումները, ստեղծում համընդհանուր մոդել և կրկին տարածում ունեցողների մեջ։

### Խնդիրները

- **Տվյալների տեղամաս** – կերակրի տվյալները մնալու են տեղում (ապատասխառն առաջին կամ კერძո)  
- **Δիրեկտիվ գաղտնիություն** – հնարավոր է ավելացնել աղակ՝ երաշխավորելով գաղտնիության բյուջետը  
- **Անվտանգ հավաքում** – կրիպտոգրաֆիկ պրոտոկոլները (օրինակ՝ Paillier‑ի հոմոլոգիական ծածկագրում) արգելում են սերվերին տեսնել առանձին թարմացումները  

Անվտանգության հարցաթերթերի հատվածում, յուրաքանչյուր կազմակերպություն կարող է մարզել տեղական *պատասխանների ստեղծման մոդել* (LLM) իրենց պատմած հարցակատարումներից՝ հավաքածունում։ Աջակցված համընդհանուր մոդելը խելացի տարբերակներով կհարցերի նոր հարցեր, կարգավորող հատվածի դասակարգում և ապացույցների առաջարկումներ, նույնիսկ այն ընկերություններում, որոնք երբեք չեն երևում տվյալ աուդիտում:

---

## Գաղտնիություն‑պաշտպանող գիտելիքի գրաֆներ (PPKG)

Գիտելիքի գրաֆ (KG) է ներկայացնում միավորները (օրինակ՝ կառավարմիներ, ապրանքներ, քաղաքականություններ) և դրանց միջև կապերը։ Գաղտնիական համար պետք է.

1. **Զեկույցների անանունացում** – փոխարինել բնորոշիչները կոդավորելի անուններով  
2. **Զբեռնման գաղտնագրում** – գաղտնագրել կապի մետադատները՝ օգտագործելով հատկաբնութագրված գաղտնագրում (ABE)  
3. **Մուտքի իրավասությունների նշաններ** – մանրակրկիտ թույլտվություն՝ հիմնված դեր, վարպետ և կանոնների վրա  
4. **Զրո-գիծի ապացույցներ (ZKP)** – ապուլսիկ մատուցում առանց բննական տվյալների բացահայտման  

Երբ ֆեդերացված ուսումնանը շարունակաբար բարելավում է *կարգավորող ներդրվածրերը* KG-ի հանգույցների համար, գրաֆը վերադասարվում է **գաղտնիություն‑պաշտպանող գիտելիքի գրաֆի** (PPKG) իրավիճակը, որը կարելի է հրապարակել GDPR, CCPA, և այլ ոլորտային գաղտնիության պայմաններից դուրս:

---

## Ճարտարականության ակնարկ

```mermaid
graph TD
    A["Participating Organization"] -->|Local Training| B["On‑Prem Model Trainer"]
    B -->|Encrypted Gradient| C["Secure Aggregation Service"]
    C -->|Aggregated Model| D["Global Model Registry"]
    D -->|Distribute Model| B
    D -->|Update| E["Privacy‑Preserving Knowledge Graph"]
    E -->|Contextual Evidence| F["Procurize AI Engine"]
    F -->|Generated Answers| G["Questionnaire Workspace"]
    G -->|Human Review| H["Compliance Team"]
    H -->|Feedback| B
```

*Բոլոր հանգույցների պիտակները շուրջում են կրկնագծերով՝ կոնսՈւարտադրվել են* (ծկում չէ).

### Ընդհանուր բաղադրիչները

| Բաղադրիչ | Առաջադրանք |
|----------|------------|
| **On‑Prem Model Trainer** | Մակարդակավորել տեղական LLM‑ին, հիմնված կազմակերպության հարցաթերթերի արխիվում |
| **Secure Aggregation Service** | Հայրակեցել հոմոլոգիական ծածկագրում‑հատված թարմացումները |
| **Global Model Registry** | Պահպանել հասանելի համընդրավող մոդելի տարբերակը, հասանելի բոլոր մասնակիցների համար |
| **Privacy‑Preserving Knowledge Graph** | Պահպանում է անանուն քարտեզը, որի միջոցով կարելի է հանգստացնել պայմանական կապերը |
| **Procurize AI Engine** | Սպառում է KG‑ն՝ ստանալուի ժամանակ պատասխաններ, հղումներ և ապացույցների հղումներ |
| **Questionnaire Workspace** | UI, որտեղ թիմերը դիտում, խմբագրում և հաստատում են ստեղծված պատասխանները |

---

## Քայլ‑առ‑քայլ աշխատանքային ժամաքաղք

1. **Տնտեսական միավոր** – Յուրաքանչյուր կազմակերպություն գրանցում է ֆեդերացված ուսումնական հաճախորդի հաշիվը Procurize-ում և սահմանում է KG‑ի «sandbox» հատվածը։  
2. **Տվյալների նախապատրաստում** – Պատասխանի պատմական հնարամիտները ցուցադրում են, գրված են, եւ պահված են ծածկագրված տվյալների պահեստում։  
3. **Մոդելային մարզում (տեղային)** – Հաճախորդը կատարում է LLM‑ի (օրինակ՝ Llama‑2‑7B) մանրակրկիտ դասընթացը իր տվյալների վրա։  
4. **Անվտանգ թարմացման բեռնում** – Գրադինալի քաշերը ծածկագրված են ընդհանուր հանրային բանալիով և ուղարկվում են հավաքիչին։  
5. **Համընդհանուր մոդել կազմվածություն** – Սերվերը հավաքում է թարմացումները, հեռացնում աղակ տարբերակները, և հրապարակում է նոր համընդհանուր վայրը։  
6. **KG‑ի բարելավում** – Համընդհանուր մոդելը գեներացնում է KG‑ի հանգույցների ներդրվածրերը, որոնք միանում են PPKG‑ին՝ օգտագործելով անվտանգ բազմակողմանի հաշվառման (SMPC) մեխանիզմը։  
7. **Իրաժամանակի պատասխանների գեներացում** – Նոր հարցաթերթ երբ է եկել, Procurize‑ի AI‑Engine-ը կարդում է PPKG‑ից համապատասխանակիր կառավարման և ապացույցի հատվածները։  
8. **Մարդ-իմ-ցատվածս․ հաշվարկ** – Համապատասխանեցող մասնիկները՝ գնահատում, լրացնում են բացատրական մեկնաբանություններ և հաստատում կամ մերժում առաջարկությունները։  
9. **Հետադարձ կապ** – Հաստատված պատասխանները ավելացվում են տեղական ուսումնական բազայում, փակելով ուսումնական ցիկլը։  

---

## Նատաղների համար անվտանգության եւ համաձայնագրության թիմեր

1. **Արագացված տարվա ժամեր** – Պատասխանի միջանցքը նվազեցվում է 3‑5 օրից ցածր 4 ժամուագ:  
2. **Բարձր ճշգրիտություն** – Համընդհանուր մոդելի համարժեքությունների հետազոտությունը բարձրացնում է պատասխանի համապատասխանությունը մոտ 27 %։  
3. **Գաղտնիության‑առաջնական** – Չի դուրս ինքսում չպատասխանատու ապացույց, մոռացումից հետո՝ համապատասխանեցված տվյալների տեղականության պահանջներին։  
4. **Շարունակական ուսումնություն** – Նոր կարգախոսները (օրինակ՝ ISO 27701) ինքնաբար ինտեգրվում են համընդհանուր մոդելին։  
5. **Ծախսերի խնայվածք** – Ձեռքգործման աշխատանքների քանակին 250K‑500K $ տարեկան խնայում են բերող միջնորդային ընկերությունների համար։  

---

## Կատարողական Blueprint Procurize-ի օգտվողների համար

| Փողոց | Գործողություններ | Գործիքներ և տեխնոլոգիաներ |
|-------|------------------|---------------------------|
| **Պատրաստում** | • Իստացված հարցաթերթերի արխիվի ինվենտարիզացիա  <br>• Տվյալների դասակարգման մակարդակները որոշել | • Azure Purview (դատարան) <br>• HashiCorp Vault (գաղտնիություն) |
| **Կալին** | • Ֆեդերացված ուսումնական Docker‑image տեղադրել  <br>• Զգուշացված պահեստական մոտեցում ստեղծել | • Docker Compose, Kubernetes <br>• AWS KMS & S3 SSE |
| **Մարզում** | • Գիշերային մանրակրկիտ համարում <br>• GPU‑ների օգտագործումը վերահսկել | • PyTorch Lightning, Hugging Face 🤗 Transformers |
| **Հավաքում** | • Secure Aggregation Service (open‑source **Flower**‑ը homomorphic‑encryption պլագինով) տեղադրել | • Flower, TenSEAL, PySyft |
| **KG կոնստրուկցիա** | • Կառավարման տաքսոնոմիայի ներմուծում (NIST CSF, ISO 27001, SOC 2) Neo4j‑ում <br>• Հանգույցների անանունացման սկրիպտի գործարկում | • Neo4j Aura, python‑neo4j driver |
| **Ինտեգրացիա** | • PPKG‑ը կապել Procurize‑AI Engine‑ի via REST/gRPC <br>• UI‑ի widget‑ները ակտիվացնել | • FastAPI, gRPC, React |
| **Վավերացում** | • Պրակտիկ հավաքած privacy‑guarantee հեռաշիտակների թեստավորում <br>• Զാങված համաձայնագրերի գնալու (OWASP ASVS) սպասածք | • OWASP ZAP, PyTest |
| **Գործունեություն** | • Ավտոմատ կերպով ուղարկել նոր հարցաթերթերը AI Engine‑ին <br>• Դեպի ցանկի հետեւում մոդելի drift‑ի մասին | • Prometheus, Grafana |

---

## Լավագույն հիմնականները & չպետք է անել սխալքւերը

| Լավագույն ձև | Պատիվ |
|---------------|--------|
| **Ավելացնել differential privacy աղակ** | Թույլատրում է, որ անհատական gradients վերահսկված չդարձվեն վերլուծված |  
| **KG‑ի տարբերակերի պահպանում** | Ապահովում է ակնհայտություն‑հետագա‑ճշտություն՝ կարելի է հետեւքել, թե որ մոդելային տարբերակը արտադրեց կոնկրետ ապացույցի առաջարկ |  
| **Attribute‑Based Encryption կիրառություն** | Ուժեղ հասանելիության վերահսկողություն, հնարավորություն տալու միայն համապատասխան թիմերին տեսնել պատկանող կապերի տվյալները |  
| **Մոդելային drift‑ի մոնիտորինգ** | Ռեգուլյատորների փոփոխությունների դեպքում ավտոմատ պլանավորեք նոր վերապատմուցում |  

**Ընդհանուր սխալքներ**

- **Լրիվ տեղական տվյալների շնորհավորում** – եթե մեկ տիրապետողը տիրակության ավելացման կողմից, համընդհանուր մոդելը շեղվում է իր կողմում, խթանելով ասումարիք։  
- **Անտեսում ի իրավական թես** – նույնիսկ անանունված տվյալները կարող են խախտել որոշ ոլորտային կանոնները, այնպես որ թույլատրել համապատասխան իրավական խորհրդատվություն, երբ միացնել եք նոր մասնակցին։  
- **Secure Aggregation-ի բաց թողնում** – plaintext‑gradient‑ների փոխանցելը կորցնում է գաղտնիության հիմքը, իսկ homomorphic‑encryption‑ի բաց թողնումը անվավեր է։  

---

## Ապագա հայեցառիչ: Հարցաթերթերից վերևում

Ֆեդերացված‑ուսումնական‑հիմնարկված PPKG‑এর ճարտարագանքը կարող է ծառայել հետևյալ նոր օգտագործումների համար.

1. **Դինամիկ քաղաքականություն‑as‑Code գեներատոր** – Գրաֆի ինսայտ‑ները շարժում են ինքնակատարման IaC‑ները (Terraform, Pulumi)՝ անմիջապես իսկականացնի ապահովումներ։  
2. **Threat‑Intel Fusion** – Շրջանակած բացահայտող աղբյուրների ներածում՝ KG‑ի մեջ, թույլատրում է AI‑Engine‑ին իրավունքներից առաջ գնալ նոր պետքերը։  
3. **Ապահովում‑երկիրային Benchmarking** – Տարածված ոլորտների միջում (բաժին, բժշկին, SaaS) անանունված մասնակցությամբ միանալ ընդհանուր համապատասխանության քաղաքականությանը, բարձնելով ամբողջական ռիսկերը։  
4. **Zero‑Knowledge Identity Verification** – Դեբի‑ծածկագրում DIDs‑ի հետ միասին, ապակցում համատեղելիության պնդումները առանց հիմնդատների բացահայտումից։  

---

## Եզրակացություն

Ֆեդերացված ուսումնական և գաղտնիություն‑պաշտպանող գիտելիքի գրաֆի համադրմանը ստեղծում է **նախագծված նոր paradigma**՝ ապահովության հարցաթերթերի ավտոմատացման համար.

- **Սխում-զանգված առանց പ്രഖ്യാപման** – Կազմակերպությունները սովորվում են միացնել իրենց փորձը, չմտնեալով դեպի տվյալների բացահայտումը:  
- **Շարունակական, համատեքստային բանալի** – Համընդհանուր մոդելը և KG‑ը զարգանում են կանոնների, սպաժագիրձերի և ներսի քաղաքականության փոփոխությունների հետ։  
- **Սկալի, շակերտ, վավերեցվող աշխատանքային հոսքեր** – Մարդ‑ձեռքի հետքը փոքրացվում է, իսկ յուրաքանչյուր առաջարկում կարելի է վերադառնալ՝ մոդելի տարբերակին և KG‑ի հանգույցին:

Procurize-ն ունակ է իրականացնել այս կառուցվածքին, դարձնելով երբևէ բարդ հարցաթերթերի գործընթացը **իրավական‑ժամանակի, տվյալ‑կենտրոնացված վստահություն‑սարքիչ** բոլոր ժամանակակից SaaS‑կազմակերպությունների համար։