
# Ֆեդերացիոն ուսումնական համակարգով աջակցվող Համապատասխանության Օժանդակիչ Բաշխված Թիմերի համար

## Ներածություն

Անվտանգության հարցաթղթեր, համապատասխանության աուդիտներ և երրորդ կողմի ռիսկի գնահատումներ են ամենօրյա իրականություն SaaS պրոյեկտների, ֆինտեկ ընկերությունների և ցանկացած կազմակերպության, որոնք փոխանակում են տվյալներ կարգավորված գործընկերների հետ: Ձեռքսեղմող աշխատանքը՝ ապացուցների հավաքագրում, հարյուրավոր հարցերի պատասխանները, և տարբեր բիզնես միավորների միջև պատասխանների համաժամեցումը, արագ դառնում են խառնուրդ:

Արդենիս AI‑նադրված հարցաթղթի հարթակները կենտրոնացնում են բոլոր տվյալները մեկ պահեստում, սերտապես տեղադրվում են մեծ լեզվի մոդելները (LLM) այդ տվյալների վրա, և ապա արտադրում են պատասխանները: Այս առանձնահատկությունը արդյունավետ է, սակայն մշտապես գործածվում են երկու հիմնական խնդիր:

1. **Տվյալների דינסטությունը** – Շատ ենթակառուցվածքներ ([EU‑GDPR](https://gdpr.eu/), Չինա‑PIPL, US‑CLOUD Act) արգելում են մատյանների (չքողված) հարցաթղթի տվյալների տեղափոխությունը սահմանների ագծի:
2. **Կորպորատիվ բաժանորդագրություններ** – Բաշխված թիմերը (արտադրություն, ինժեներություն, իրավական, վաճառք) պահում են առանձին ապացույցների պահեստներ, որոնք շրջանում չեն ծանոթանում իրարից:

**Ֆեդերացիոն ուսումնական համակարգը** լուծում է երկու խնդիրները: Փոխարենում, որ տվյալները տեղափոխվեն կենտրոնացված սերվեր, յուրաքանչյուր թիմ չի ճշգրտում տեղական մոդել իր սեփական հարցաթղթի ապացույցների վրա: Տեղական‑սերտված մոդելի պարամետրերը ապա հավաքագրվում են ապահով կերպով՝ մեկ գլոբալ մոդել ստանալու համար, առանց չքողված տվյալների ցուցադրման: Արդյունքը՝ *համապատասխանության օժանդակիչ*՝ որը շարունակաբար սովորում է յուրաքանչյուր թիմի ընդհանուր լեզվական քշվածությունից, միաժամանակ հարգելով տվյալների բնակության պահանջները:

Այս հոդվածը կառաջարկի ձեզ ֆեդերացիոն ուսումնական համակարգով կարգավորված պատասխանչի վերջնական դիզայնը, սկսած הויך‑դասի ճարտարապետությունից մինչև կոնկրետ իրականացման քայլերը, և մատնանշում է բիզնեսի արտաքին ազդեցության նոր տեսալիտեր:

---

## Ինչու ընթացիկ լուծումները չեն բավարարում

| Նախընթաց խնդիր | Կենտրոնացված AI հարթակ | Ֆեդերացիոն մոտեցում |
|------------------|--------------------------|----------------------|
| **Տվյալների տեղականություն** | Պետք է բոլոր ապացույցները բեռնավորել ամպային շրջանցում → ռեգուլյատորային ռիսկ | Տվյալները երբեք չեն լքում սկզբական միջավայր; միայն մոդելի թարմացումը անցնում է |
| **Մոդելի շամանակը** | Գլոբալ մոդելը թարմացնում են քառամասական ՝ պատասխանները դառնում են հին | Շարունակական տեղական ուսումնական մոտեցումը տրամադրում է թարմացում թվչիստված ժամանակում |
| **Թիմի ինքնավարություն** | Միաչափ սխալ ցուցումներ, միակակողմանի փոխակերպումներ | Յուրաքանչյուր թիմ կարող է տեղական ճշգրտում կատարել՝ արտադրական‑սպերսիկ տերմinol\թրում |
| **Վստահություն և աուդիտներ** | Միշտ դժվար է ապացուցել, թե ինչ ապացույց է նպաստել տվյալ պատասխանը | Ապահով հավաքագրման լոգերը տրամադրում են անխառը նախապատում յուրաքանչյուր զտվածության համար |

Դրդող արդյունքն ավելի երկար պատասխանների համար, բարձրացված համապատասխամության ռիսկ և փոքր արհեստագործի վստահության զգալի նվազում:

---

## Ֆեդերացիոն ուսումնական համակարգի հիմունքները

1. **Տեղական ուսում** – Յուրաքանչյուր մասնակից (թիմ, շրջան, կամ ապրանքի գիծ) կատարում է ուսումնական աշխատանք իրենց տվյալների վրա, սովորաբար նախկինում պատասխանված հարցաթղթեր, ապացույցի աջակցություն և վերանայողի մեկնաբանություններ:  
2. **Մոդելի թարմացում** – Մի քանի эпохանների հետո, մասնակը հաշվարկում է *գրադիտատ* (կամ ժղանգ) և կոդավորում է այն հոմոմորյական կոդավորումներով կամ անվտանգ բազմակողմանի հաշվարկ (MPC):  
3. **Ապահով հավաքագացում** – Օրգանիզատորը (սովորաբար ամպային գործառույթ) հավաքում է կոդավորված թարմացումները բոլոր մասնակիցներից, հավաքագրում դրանք և պատրաստում նոր գլոբալ մոդել: Չկա մուտք ուղղված չքողված տվյալների կամ նույնիսկ չքողված գրադիտատների:  
4. **Մոդելի բաշխում** – Նորացված գլոբալ մոդելը վերածվում է յուրաքանչյուր մասնակից, որտեղ այն դառնում է հաջորդ տեղական ուսման հիմքը:

Այս պրոցեսը կրկնվում է շարունակաբար, դարձնելով համապատասխանության օժանդակիչը ինքնավար‑սովորող համակարգ, որը զարգանում է յուրաքանչյուր պատասխանմամբ ամբողջ կազմակերպությունում:

---

## Սորսյունակ ճարտարապետություն

Ներքևում ներկայացված է ճարտարապետության ընդլայնված երևույթ՝ Mermaid գրաֆիկի միջոցով: Բոլոր հանգույցի պիտակները  ընդունված են չծրագրող երկուական գQuotes, համաձայն խմբագրական ուղեցույցների:

```mermaid
graph TD
    "Distributed Teams" -->|"Local Evidence Store"| L1[ "Team Node A" ]
    "Distributed Teams" -->|"Local Evidence Store"| L2[ "Team Node B" ]
    "Distributed Teams" -->|"Local Evidence Store"| L3[ "Team Node C" ]

    L1 -->|"Local Training"| LT1[ "Federated Trainer A" ]
    L2 -->|"Local Training"| LT2[ "Federated Trainer B" ]
    L3 -->|"Local Training"| LT3[ "Federated Trainer C" ]

    LT1 -->|"Encrypted Gradients"| AG[ "Secure Aggregator" ]
    LT2 -->|"Encrypted Gradients"| AG
    LT3 -->|"Encrypted Gradients"| AG

    AG -->|"Aggregated Model"| GM[ "Global Model Hub" ]
    GM -->|"Model Pull"| LT1
    GM -->|"Model Pull"| LT2
    GM -->|"Model Pull"| LT3

    LT1 -->|"Answer Generation"| CA[ "Compliance Assistant UI" ]
    LT2 -->|"Answer Generation"| CA
    LT3 -->|"Answer Generation"| CA
```

**Կենտրոնական բաղադրիչներ**

| Բաղադրիչ | Դերիք |
|----------|-------|
| **Տեղական ապացույցների պահուստ** | Անվհատ պահոց (օրինակ՝ գաղտնագրված S3 սեղան, տեղական DB)՝ ներառում է նախկին հարցաթղթի պատասխան, ապահովող փաստաթղթեր, և վերանայող նշումներ: |
| **Ֆեդերացիոն մարզիչ** | Լիցենզավորված Python կամ Rust ծառայություն, որն գործում է թիմի ապահովմանը, ինչպես նաև LLM‑ի փոքր fine‑tuning (օրինակ LoRA OpenAI‑ում, HuggingFace): |
| **Ապահով հավաքագիչ** | Ամպային ֆունկցիա (AWS Lambda, GCP Cloud Run)՝ օգտագործում է threshold homomorphic encryption՝ միաձայն թարմացումները հուզում առանց որոնքից որևէ շերեփ տեսնել: |
| **Գլոբալ մոդելի կենտրոն** | Վרסիոնային մոդելի ռեգիստր (MLflow, Weights & Biases)՝ և պահում գրանցում provenance‑metadata‑ը: |
| **Համապատասխանության Օժանդակչի UI** | Վեբ‑չաթի ինտերֆեյս, միավորված գոյություն ունեցող հարցաթղթի հարթակների հետ (Procurize, ServiceNow, և այլն), առաջարկելով իրական‑ժամանակի պատասխանների առաջարկներ: |

---

## Աշխատանքային հոսք գործնականում

1. **Նոր հարցի ընդունում** – Վենդորն ուղադրում է նոր ապահովություն‑հարցաթղթեր: Համապատասխանության Օժանդակչի UI‑ն ցույց է տալիս հարցը պատասխանատու թիմին:  
2. **Տեղական հրավիարանի գեներացում** – Տիմը FedTrainer‑ը օգտագործում է վերջին գլոբալ մոդելը, ավելացնելով թիմ‑որոշված կոնտեքստ (արտադրանքի անվանում, նոր ճարտարագետ փոփոխումներ) և արտադրում է հարցի սկիզբ պատասխան:  
3. **Մարդու վերանայել** – Արտոնչվածները խմբագրում են սկիզբ պաստառը, միասին տալիս ապացույցերը և հաստատում են: Վերջին պատասխանն, նրա ապացույցների հետ, վերադառնում է Տեղական ապացույցների պահվածք:  
4. **Ուսումնական շրջանի հիշեցում** – Ամենօրեում, FedTrainer‑ը հավաքում է նոր հաստատված պատասխանները, միաչափեցում են տեղական մոդելը մի քանի քայլի համար և կոդավորում են ծավալ սինդիկեցնելը:  
5. **Ապահով հավաքագում** – Բոլոր մասնակցողները բացում են իրենց կոդավորված թարմացումները Secure Aggregator-ին: Հավաքագրողը միաձայնում է դրանք նոր գլոբալ մոդել և գրանցում այն Model Hub‑ում:  
6. **Մոդելի թարմացում** – Բոլոր թիմերը ներմուծում են թարմացված մոդելը հաջորդ պլանված միջօրեը (օրինական 12 ժամ)՝ ապահովելով, որ հաջորդ նախագիծում առաջարկները օգտվեն ընդհանուր գիտելիքներից:

---

## Կարգավարտված առավելություններ

| Ճակատագրի չափ | Արդենիս Կենտրոնացված | Ֆեդերացիոն Օժանդակիչ (փիլիտ) |
|----------------|----------------------|-------------------------------|
| **Մեջչափող պատասխանը** | 3.8 օր | 0.9 օր |
| **Ապահովության աուդիտների ելքեր** | 4.2 % պատասխաններով նշված | 1.1 % պատասխաններով նշված |
| **Տվյալների բնակության դեպք** | 2 տարվա ընթացքում | 0 (չկա չքողված տվյալների տեղափոխություն) |
| **Մոդելի բարելավման ուշացողը** | Քառամասական թողարկում | Շարունակական (12‑ժամյա ցիկլ) |
| **Թիմի գոհունակություն (NPS)** | 38 | 71 |

Այս թվերը կազմված են 6‑ամյակ պիլոտից միջից, որը ներդրեց ֆեդերացիոն օժանդակչը երեք արտադրական թիմերում՝ Հյուսիսական Ամերիկա, Եվրոպա և ԱԶԱ:

---

## Ինձիցնե Շարունակական պլան

### 1-րդ փուլ – Հիմքեր (1‑4 շաբաթ)

1. **Ապացույցների ինվենտարիզացիա** – Տեսակել բոլոր նախկին հարցաթղթերի պատասխաններն ու ապահովող փաստաթղթերը: Պիտակավորել ըստ արտադրանքի, շրջան և համապատասխանության շրջանակների:  
2. **Մոդելի հիմք ընտրում** – Ընտրեք գործանական LLM՝ fine‑tune (օրինակ՝ LLaMA‑2‑7B LoRA):  
3. **Ապահով պահեստի պատրաստում** – Տեղակայեք գաղտնագրված բարկի կամ տեղական տվյալների բազան յուրաքանչյուր տարածաշրջանում: Օգտագործեք IAM քաղաքականություններ՝ սահմանափակելու հասանելիությունը միայն համապատասխան թիմին:  

### 2-րդ փուլ – Ֆեդերացիոն մարզչի կառուցում (5‑8 շաբաթ)

1. **Ուսումնական շղթայի ստեղծում** – HuggingFace `transformers` եւ `peft` LoRA‑ով; տեղադրվող Docker‑պատկեր:  
2. **Կոդավորելիություն ներառություն** – OpenMined `PySyft` գրադարան additive secret sharing կամ AWS Nitro Enclaves-ի պահեստված ծածկագրում:  
3. **CI/CD** – Դեպի Kubernetes Job‑ին տեղադրվում է ամառային ուսումնական ցիկլը:  

### 3-րդ փուլ – Ապահով հավաքագիչ & Model Hub (9‑12 շաբաթ)

1. **Հավաքագչի տեղադրում** – Serverless function, ընդունում է կոդավորված վրայի փոփոխությունները, ստուգում ստորագրությունները, կատարում homomorphic addition:  
2. **Մոդելների ռեգիստրի ստեղծում** – MLflow tracking server‑ը S3 backend‑ով; հնարավոր ենթադրվում են provenance‑tags (թիմ, batch, timestamp):  

### 4-րդ փուլ – UI‑ի միավորում (13‑16 շաբաթ)

1. **Chat UI** – Ընդունականշեք առկա հարցաթղթի պորտալը React‑կազմի, որը զանգում է FastAPI inferencing endpoint‑ին:  
2. **Վերադասում** – Աջակցեք օգտատիրոջ խմբագրած օրինակները որպես “հաստատված օրինակ” և ուղարկել դրանք տեղական պահեստում:  

### 5-րդ փուլ – Մոնիտորինգ & Կառավարություն (17‑20 շաբաթ)

1. **Մտավորների Dashboard** – Հետևել պատասխանների տպավորությունը, մոդելի drift‑ին (KL divergence) և հավաքագրման սխալների տոկոսին:  
2. **Աուդիտների լոգ** – Գրանցել յուրաքանչյուր Gradient‑ի անվճար TEE‑սահմանված metadata‑ն՝ բավարարելու աուդիտներին:  
3. **Պարտադիր կառավարման ստուգում** – Դարձնել երրորդ կողմի անվտանգության փորձարկում – կոդի և կոդավորման ուղղակիորեն:  

---

## Лучшие практики և Խնդիրներ

| Պրակտիկա | Ինչու կարևոր է |
|-----------|-------------------|
| **Differential Privacy** | Գրավիտների վրա նորմալացված աղդիետը կանխում է զագված ճանապարհների բացահայտումը: |
| **Մոդելի սեղմում** | Քվանտիզացիա (8‑bit) պահպանում է ինֆերանսի ուշացումը ալքային սարքերի վրա: |
| **Fail‑Safe Rollback** | Պահպանեք նախորդ գլոբալ մոդելը առնվազն երեք հավաքագրման շրջանների համար՝ ռիսկի դեպքում նվազեցնելու համար: |
| **Թիմերի միջանկյալ կապ** | Ստեղծեք “Prompt Governance Board”՝ բոլոր մասնակցող փոփոխությունների վերանայման և հաստատման համար: |
| **Որոշման կառավարում** | Համոզվեք, որ ընտրված կրիպտոգրագրաֆական սկզբունքները թույլատրվել են բոլոր գործածող երկրներում: |

---

## Ապագա տեսլություն

Ֆեդերացիոն համապատասխանության օժանդակիչը հանդիսանում է **այսպսասի մասը**, որտեղ հարցաթղթի յուրաքանչյուր պատասխան դառնում է աուդիտին ենթարկված տրանզակցիա: Յուրաքանչյուր հարցաթղթի հետքթի միացումը հնարավոր են ամբողջովին միացանկից փակագնին մեկ ներդր տեղեկատվության հիմքով:

**Նոր ուղղումներ**, որոնք հնարավոր են միաժամանակի հետ:

* **Zero‑Knowledge Proofs** – Ապացույց տալ, որ պատասխանն համապատասխանում է կարգված կանոնին՝ բացած տվյալների բացահայտումից առանց:  
* **Blockchain‑Based Provenance** – Անկողմանի լրատուի հեշը՝ կապելով յուրաքանչյուր ապացույցի հետ, որը օգտագործված է ընդհատված մոդուլի թարմացման համար:  
* **Ավտոմատ Գործընթացի ռիսկի քարտեզներ** – Ռեալ‑տայմ ռիսկի վերլուծություն, որը միաժամանակ համընկնում է հավաքագրված մոդելի հետ, ցուցադրում է ղեկավարողներին:  

Այս ընդլայնված հնարավորությունները փոխում են համապատասխանությունը ակակապի շարժումից՝ պաստուարություն՝ տվյալ‑կենտրոնացված գործառույթ, որը աճում է կազմակերպության համար:

---

## Եզրափակիչ

Ֆեդերացիոն ուսումնական համակարգը տրամադրում է գործնական, գաղտնիորեն պաշտպանված ճանապարհ AI‑նադրված հարցաթղթի աբստրակտի համար՝ բաժանված թիմերի համար: Պահպանելով չքողված ապացույցները, շարունակաբար բարելավել ընդհանուր մոդելը և միաժամանակ ներդնելով օժանդակիչը աշխատանքքննին, կազմակերպությունները կարող են նվազեցնել պատասխանների ժամկետները, նվազեցնել աուդիտների խնդիրները, և պահպանում են համապատասխանությունը սահմանների դիմակաստանում:  

Սկսեք փոքր, արագ շրջաձևերով, և թույլ տվեք ձեր թիմերի ընդհանուր բանականությունը դառնալու այն շարժիչը, որը պահպանում է վստահելի, աուդիտելի համապատասխանության պատասխանները – հիմա և ապագայում:

---

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

- [Google AI Blog – Ֆեդերացիոն ուսումնական համակարգի մարտահրավերները և հնարավորությունները](https://ai.googleblog.com/2022/04/federated-learning-challenges-and.html)  
- [NIST Privacy Framework – Տվյալների բնակություն AI համակարգերում կառավարելը](https://www.nist.gov/privacy-framework)  
- [OpenMined – Secure Multi‑Party Computation for Federated Learning](https://www.openmined.org)