
# Ֆեդերացված Prompt Engine Գաղտնի Բազմակիրական Հարցնաշարքի Ավտոմատիկա

## Ինչու Բազմակիրական անվտանգության հարցնաշարքի ավտոմատիկա կարևոր է  

Անվտանգության և համապատասխանության հարցնաշարքերը հանդիսանում են ընդհանուր խենսք SaaS տրամադրողների, предпринимательների և երրորդ կողմի աուդիթորի համար: Արդար մենուալ գործառույթները տարբերվում են երեք պարբերական խնդիրներով.

1. **Տուփացված տվյալներ** – յուրաքանչյուր օգտագործող պահպանում իր սեփական ապացույցները և քաղաքականության փաստաթղ թերը, ինչը չի թույլատրում հավաքական ուսում  
2. **Գաղտնիության ռիսկ** – հարցնաշարքի պատասխանների բաժանումը տարբեր կազմակերպությունների միջև կարող է անուցված կերպով բացահայտել գաղտնի վերահսկողություններ կամ աուդիթների արդյունքներ  
3. **Չափավճարման սահմանափակումներ** – օգտատերերի քանակի աճի հետ, ջանքերը՝ պատասխաները թարմ, ճիշտ և աուդիթ‑պատրաստ պահելու նկատմամբ, բնականորեն աճում են

**Ֆեդերացված prompt engine**‑ը ծածկում է այս առարկաները, թույլ տալով ընկերությունների համատեղ աշխատանքը ընդհանուր AI‑նախագծի պատասխաններիծին, միաժամանակ ապահովելով, որ թի պակաս տվյալները երբեք չեն թողնում իրենց նախնական միջավայրից:

## Հիմնական հասկացողություններ  

| Հասկացողություն | Բացատրություն |
|----------------|---------------|
| **Ֆեդերացված ուսում (FL)** | Գործարքային թարմացումները կատարվում են տեղականորեն յուրաքանչյուր օգտագործողի տվյալների վրա, իսկ հետո հավաքվում են գաղտնիութեան ապահովող կերպով՝ հիմնավորելով գլոբալ LLM‑ի prompt պահեստը |
| **Prompt Engine** | Ծառայություն, որը պահպանում, տարբերակների կառավարման և վերականգնման համար օգտագործում է վերադրվող prompt‑ների ձևանմուշներ հատուկ կարգադրման շրջանակների համար ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR և այլն) |
| **Zero‑Knowledge Proof (ZKP) Authentication** | Երդում է, որ օգտագործողի ներդիրը ընդհանուր prompt‑ների պուլում վավեր է առանց բացահայտելու բաց असरակների ենթադրյալները |
| **Encrypted Knowledge Graph (KG)** | Գրաֆ, որը նկարագրում է կապերը ղեկավարումների, ապացույցների և կարգադրման բաժանների միջև, ծածկված է ծածկագրով, որոնելի ռեկուրմիստիկը (homomorphic) ծածկագրի միջոցով |
| **Audit Ledger** | Անխուսափելի բլոկչեյնի փաստաթղտ, որն ընդգրկում է յուրաքանչյուր prompt‑ի պահանջը, պատասխանը և մոդելի թարմացումը՝ ամբողջական հետագծի ապահովման համար |

## Կառուցվածքի ընդհանուր պատկեր  

Ոչ սեղմված Mermaid‑չարտագրի միջոցով ցուցադրվում է տվյալների հոսք և բաղադրիչների սահմանները ֆեդերացիոն prompt engine‑ի.

```mermaid
graph LR
    subgraph Tenant_A["Tenant A"]
        TA[ "Tenant Portal" ]
        TKG[ "Encrypted KG" ]
        TFL[ "Local FL Worker" ]
        TEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    subgraph Tenant_B["Tenant B"]
        TB[ "Tenant Portal" ]
        TBKG[ "Encrypted KG" ]
        TBF[ "Local FL Worker" ]
        TBEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    FE[ "Federated Prompt Service" ]
    AGG[ "Secure Aggregator" ]
    LED[ "Audit Ledger (Blockchain)" ]
    PUB[ "Public Prompt Repository" ]

    TA --> TEnc --> FE
    TB --> TBEnc --> FE
    TFL --> AGG
    TBF --> AGG
    FE --> PUB
    FE --> LED
    TKG --> FE
    TBKG --> FE
```

*Բոլոր գագաթների պիտակները բաժանված են կրկնակի բերդ գրքերով ըստ պահանջի:*

### Ինչպե՞ս է դա գործում

1. **Տեղային Prompt-ի ստեղծում** – անվտանգության թիմերը յուրաքանչյուր օգտագործողում ստեղծում են prompt‑ները, օգտագործելով իրենց ներսի պորտալը: Prompt‑ները հղում են կառավարման ID‑ներին և ապացույցների դիրքերը, որոնք պահպանվում են օգտագործողի ծածկագրված KG‑ում:  
2. **Ծածկագրում և ներկայացում** – Prompt Encryption Layer‑ը ծածկագրում է prompt-ի տեքստը օգտագործողի ընդհանուր հանրային բանալու միջոցով, պահպանելով գաղտնիությունը, բայց թույլատրում Federated Prompt Service‑ին ինդեքսավորել ծածկագրված բովանդակությունը:  
3. **Ֆեդերացված մոդելի թարմացում** – Յուրաքանչյուր օգտագործող գործարկում է թեթև FL‑ավարիչ, որն անպայմանեցակեցված LLM‑ը իրենց հարցնաշարքի հավաքածուի վրա: Միայն gradient‑ների տարբերությունները, որոնք պաշտպանված են տարբերության գաղտնիությամբ (DP), ուղարկվում են Secure Aggregator‑ին:  
4. **Համաշխարհային Prompt սարքարան** – Հավաքված թարմացումները բարելավում են ընդհանուր prompt‑ների ընտրության մոդելը: Public Prompt Repository‑ը պահպանում է տարբերակված, ծածկագրված prompt‑ները, որոնք կարող են բացատրվվել ցանկացած օգտագործողի կողմից:  
5. **Ապածուղու պատասխան** – Երբ նոր հարցնաշարք է մեզ հասնում, օգտագործողի պորտալը հարցում է անում Federated Prompt Service‑ին: Սպասարկողը ընտրում է ամենալավ համընկած ծածկագրված prompt‑ը, տեղականում նրա վրա կատարում է դեկրահակում և գործարկում օգտագործողի LLM‑ը պատասխանը ստեղծելու համար:  
6. **Աուդիտ‑ճամղ** – Յուրաքանչյուր պահանջ, պատասխանը և մոդելի ներդրումը գրանցվում են Audit Ledger‑ում, ապահովելով ամբողջական համապատասխանություն աուդիթ կանոնների հետ:

## Գաղտնիութեան պահպանող տեխնիկաներ մանրամասն  

### տարբերության գաղտնիություն (DP)  

DP‑ը ավելացնում է պայմանավորված շիշտներ gradient‑ների տեղական թարմացումների մեջ, մինչև դրանք թողնել օգտագործողի միջավայրից: Սա հետևում է, որ միակ ապացույցի կամ փաստաթղթի ներկայությունը/բանավորությունը չի կարող ամփոփվել հավաքված մոդելի միջոցով:

### Համոմորված ծածկագրում (HE)  

HE‑ը թույլ է տալիս Federated Prompt Service‑ին կատարել բանալու որոնում ծածկագրված KG‑ի հանգստները առանց դրանց դեկրատում: Դրա արդյունքում prompt‑ի ընտրությունը կարող է հարթել օգտագործողի գաղտնիության սահմանափակումները, միաժամանակ օգտագործելով գլոբալ գիտելիքների սկզբադաս:

### Zero‑Knowledge Proof‑ներ  

Երբ օգտագործողը ավելացնում է նոր prompt ձևանմուշ, ZKP‑ը հաստատում է, որ prompt‑ը համապատասխանում է ներքին քաղաքականության կարգադրվածներին (օրինակ՝ ոչ թույլադրված արտահայտություն) առանց բացահայտելու նրա պարունակությունը: Աղբյուրն ընդունում է միայն իրիրի ամբողջական պահպանումից հետո:

## Սժամանակը & Համապատասխանություն թիմերի համար  

| Օգտակարություն | Ազդեցություն |
|----------------|-------------|
| **Հնարավոր ներդիրից հանված ձեռքի աշխատանք** | Ավտոմատ prompt‑ների ընտրությունը եւ AI‑ն გენերիրած պատասխանները երամոսում են հարցնաշարքերի մշտադիտարկումը շաբաթից ժամերին փոխարինելով |
| **Սիրելի ուսում** | Ֆեդերացված թարմումները հաշվարկում են պատասխանների որակը ժամանակի ընթացքում՝ առանց կենտրոնացված տվյալների հավաքագրման |
| **Կարգադրման ճկունություն** | Prompt‑ների ձևանմուշները կապված են հատուկ երկու բաժինների հետ; երբ կառուցվածքը թարմանում է, պետք է թարմացնել միայն այդ ազդեցված prompt‑ները |
| **Լրիվ ակնարկ** | Անխուսափելի ledger‑ի գրառումները դարձնում են շանթում, թե ով է ստեղծել պատասխանը, երբ և որ տարբերակի մոդել է օգտագործվել |
| **Օգտատիրոջ ապարանջան** | Ոչ մի դուրս աղբյուր չի փակնում երեխասների ապացույցները, համարվելով տվյալների բնակության և գաղտնիության νόգներին |

## Կիրակիրինգի պլան  

1. **Սկսկերը**  
   - Տեղադրել Federated Prompt Service‑ը կառավարիչ Kubernetes‑ի վրա, օգտագործելով sealed‑secrets՝ ծածկագրման բանալիների համար:  
   - Կառուցել թույլտվական blockchain‑ն (օրինակ՝ Hyperledger Fabric) audit ledger‑ի համար:  

2. **Օգտատիրոջ ներգրավում**  
   - Յուրաքանչյուր օգտագործողու համար տրամադրել միակ բանալի‑ձե և թեթև FL‑իրական կատարիչ (Docker‑պատկեր):  
   - Գոյակապ պահոցները միգրացնել հասանելի KG‑ում, օգտագործելով մեծադատված ներմուծում:  

3. **Prompt գրադարանի ծածկագրում**  
   - Սկզբնատուալիք պայմանագրերի ձևանմուշների հավաքածու լրացնել՝ սովորական շրջանակների համար ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)) :  
   - Կատարել մեկ անգամ ZKP‑ի ստուգում, որպեսզի բոլոր ձևանմուշների համատեղումը հաստատվի:  

4. **Օպերատիվ շրջան**  
   - **Աշխարհում**: FL‑արարիչները հաշվարկել gradient‑ների թարմացումները և հպակել Secure Aggregator‑ին:  
   - **Յուրաքանչյուր հարցնաշարքի համար**: Օգտատիրոջ պորտալը վերականգնում է համապատասխան prompt‑ները, դեկրատում տեղականում և կատարում կարգադրված LLM‑ը:  
   - **Պատասխանից հետո**: Արդյունքը գրանցվում է Audit Ledger‑ում, իսկ ցանկացած վերանայումների հետադարձ կապը վերականգնում է prompt‑ների բարելավման հանգույցը:  

5. **Հղրակասկզբյան և կառավարում**  
   - Հսկել DP‑ի epsilon‑ների արժեքները՝ պահապանի համար, որ գաղտնիության բյուջեն չկոտրի:  
   - Օգտագործել Grafana‑ի ցուցակները՝ պատկերագրելու մոդելի drift‑ը, prompt‑ների օգտագործման heatmap‑ները և ledger‑ի առողջությունը:  

## Գործնական առարկա. SaaS‑սպասարկող “DataShield”

*Կոնտեքստ*: DataShield-ն սպասարկում է 300 предприятия‑ի հաճախորդներին, որոնցից յուրաքանչյուրը պետք է SOC 2 և ISO 27001 հարցնաշարք պատասխաններ: Աղբյուրի թիմը ծախսում էր **150 անձնավոր օր/ամիս**՝ ապացույցների հավաքագրում:

*Լուծում*: Գործարկել են ֆեդերացիոն prompt engine‑ը՝ երեք տարածաշրջանային տվյալակենտրոններից: Երկու ամիսներ անց:

- **Պատասխանի ժամանակը** նվազեցավ 12 օրից **3 ժամ**:  
- **Ձեռքի աշխատանքը** նվազեց 78 %֊ով, առանցքի թիմը կարողացավ կենտրոնանալ բարձր ազդեցություն ունեցող ռիսկերը կատարել:  
- **Աուդիթի պատրաստություն** բարելավվեց. ցանկացած պատասխան կարողացավ հետագծվել հատուկ prompt տարբերակին և մոդել-ի snapshots‑ին ledger‑ում:  

*Կիքիկ մատրիտներ*  

| Մատրիտիկա | Նախքան | Հետո |
|-----------|--------|------|
| Μέսին փորձի հերթականության միջին ժամանակը | 12 օր | 3 ժամ |
| Անձինձ աշխատած օրեր ապացույցների քարտեզագրման համար | 150 | 33 |
| Գաղտնիության խրճյունների թիվ | 2 | 0 |
| Մոդելի ճշգրտություն (BLEU) փորձի հասցեների հետ | 0.62 | 0.84 |

## Ապագա ուղղություններ  

1. **Խաչդաշտային գիտելիքների տեղափոխում** – Ընդլայնել ֆեդերացիոն engine‑ը՝ ուսուցում տալու տարբեր կարգադրման ոլորտների (օրինակ՝ HIPAA ↔ PCI‑DSS) համար, օգտագործելով meta‑learning‑ը:  
2. **Ռետրիվ-Ավագացված գեներացում (RAG)** – Միացնել ծածկագրված KG‑ի հետ ներկայացում LLM‑ի գեներացիայով՝ ստեղծելով ավելի հարուստ, մեջբերումներով ապահովված պատասխաններ:  
3. **AI‑բարձր ποιական Prompt առաջարկներ** – Վրայսիակ եղանակների իրական ժամանակի առաջարկում վերակազմել prompt‑ների բարելավումներ՝ օգտագործողների հետադարձ կապի և ակնարկների զգեստավորելով:  

## Սկսելու ցուցակ  

- [ ] Բաժանված Kubernetes‑ի հետակա տեղադրվող համակարգ՝ `sealed‑secrets`‑ի միջոցով բանալի կառավարում  
- [ ] Տեղադրել Federated Prompt Service‑ը և կարգավորել TLS‑mutual authentication  
- [ ] Տալ յուրաքանչյուր օգտագործողում բանալի‑ձե և Docker‑դասավորված FL‑իրական կատարիչ  
- [ ] Տեղափոխել առկա քաղաքականությունների փաստաթղթեր՝ ծածկագրված KG‑ում՝ օգտագործելով պարունակված ETL‑գրությունները  
- [ ] Փորձարկում Public Prompt Repository‑ը՝ սկզբնական template‑ներով  
- [ ] Միացնել blockchain‑ը ledger‑ի համար և ինտեգրո անել CI/CD‑ին՝ ավտոմատ տարբերակների մատնանշման համար  

> **Pro tip**: Սկսեք 5‑10 օգտագործողների մեջ՝ պիլոտել DP‑ի պարամետրերը և ZKP‑ի ստուգման սահմանները, հետո ընդլայնելու համար:

---

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

- [Google Cloud Blog – Federated Learning at Scale](https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/federated-learning-at-scale)  
- [Hyperledger Fabric Documentation – Building Auditable Ledgers](https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/latest/)