
# Գաղտնիություն Պաշտպանող Ֆեդերալացված Գիտելիքների Գրաֆիկ Համատեղական Անվտանգության Հարցաշարների Ավտոմատացման Համար

Ասա‑Սաֆ‑հաճախ տիևող աշխարհում անվտանգության հարցաշարները դարձնել են gate‑keeper‑ներ յուրաքանչյուր նոր պայմանագրի համար: Վաճառողները պետք է պատասխանեն տասնավորապես արածածր – երբեմն հազար – հարցերին, որոնք ընդգրկում են [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 ոլորտ‑սպեցիֆիկ շրջանակներ: Ձեռքով հավաքած, վավերեցված և պատասխանված գործընթացը մեծ սռչակիկ է, օգտագործելով պահանջների մի քանի շաբաթ և արտահայտում է զգայուն ներքին փաստաթղթեր:

**Procurize AI** արդեն տրամադրում է միակ հարթակ հարցաշարների կազմակերպում, հետագբողում և պատասխանման համար: Բայց ավելի քան մեծ մասը կազմակերպություններ դեռ որպես առանձին սիլո գործում են. յուրաքանչյուր թիմ կառուցում է իր սեփական վկայականների ռեպոզիտորին, տեղադրում իր սեփական մեծամիջոցի լեզվի մոդել (LLM) և վավերացնում պատասխանները առանձին: Արդյունքը փոխադրված աշխատանք, անհամընդունելի պատմություններ և ավելի մեծ տվյալների անցման ռիսկ:

Այս հոդվածը ներկայացնում է **Գաղտնիություն Պաշտենող Ֆեդերալացված Գիտելիքների Գրաֆիկ (PKFG)**, որը հնարավորություն է տալիս **համագործակցության, մի քանի կազմակերպության միջուկի հարցաշարների ավտոմատացում**՝ պահպանելով խիստ տվյալների գաղտնիության հնգեր: Մենք կխոսենք առանցքային գաղափարների, ճարտարապետական բաղադերների, գաղտնիություն‑բարձացման տեխնոլոգիաների և պրակտիկ քայլերի մասին, որպեսզի PKFG-ը ներդրվիդ ձեր համապատասխանության աշխատանքային հոսքում:

---  

## 1. Ինչու դասական մոտեցումները չեն բավարարում  

| Πρόβλημα | Տարբերակային պարաուք | Արդյունք |
|---------|-------------------|-------------|
| **Վկայականների սիլոներ** | Յուրաքանչյուր բաժնի առանձին փաստաթղթեր | Կրկնագրված անընդհատներ, տարբերակման շղթաներ |
| **Մոդելի շեղում** | Յուրաքանչյուր թիմ մարզում է իր անջատված LLM‑ին՝ տվյալների վրա | Անհամակեցված պատասխանների որակ, ավելացած սպասարկում |
| **Գաղտնիության ռիսկ** | Աղդումի երկկողմանի մղված փաստաթղթեր բոլորակարհատողների միջև | GDPR-ի պոտենցիալ խախտումներ, ինտելեկտուալ‑սպյութի բացահայտում |
| **Ծածկապատկերի անկարողություն** | Կենտրոնացված տվյալների պահոցներ սված APIs‑ներով | Ձեռնարկատու թվաուղեցված խնդիրներ բարձրացված աուդիտների պարբերությունների ժամանակ |

Նրանցից միակ‑տենանտ AI հարթակները կարող են ավտոմատացնել պատասխանների գեներացիան, սակայն չեն հնարավորություն տալ **ընդհանուր բանականության** բացահայտման, որը գտնվում է մի քանի ընկերությունների, ենթակազմերի կամ նույնիսկ ոլորտային կոնսորդիում: Անկախը բախտադայը **ֆեդերալացված շերտ** է, որի միջոցով մասնակցողները **սեմանտիկա հայեցակարգեր** առանձին չեն բերելով իրական փաստաթղթեր:

---  

## 2. Հիմնական գաղափար․ Ֆեդերալացված Գիտելիքների Գրաֆիկը հանդիպում է Գաղտնիության տեխնոլոգիայից  

**Գիտելիքների գրաֆիկ (KG)**-ը ներկայացնում է միավորները (օրինակ՝ controls, policies, evidence artifacts) և կապերը (օրինակ՝ *supports*, *derived‑from*, *covers*): Երբ մի քանի կազմակերպություններ համընկնում են իրենց KG‑ները ընդհանուր տեղեկատվական խորհրդի տակ, նրանք կարող են **հարցարկել** միացված գրաֆիկը՝ գտնել առավել համապատասխան փաստաթղթեր ցանկացած հարցաշարի կետի համար:

**Ֆեդերալացված** նշանակում է, որ յուրաքանչյուր մասնակցողը պահպանում է իր սեփական KG‑ը տեղականում: **Կոորդինատորային հանգույց**ը կարգավորում է հարցերի ուղարկումը, արդյունքների հավելումը և գաղտնիության իրականացում:* Համակարգը երբեք չի տեղափոխում փաստական վկայականները—դեռ միայն **ակրիպված հետաձգումներ**, **metadata descriptor‑ներ** կամ **դիմետրելով գաղտնի ընդլայնումներ**:

---  

## 3. Գաղտնիություն‑պաշտպանիչ տեխնիկաներ PKFG֊ում  

| Տեխնիկա | Ի՞նչը պաշտպանության է | Ինչպե՞ս կիրառվում է |
|-----------|------------------|------------------|
| **Secure Multiparty Computation (SMPC)** | Արդյունք բովանդակությունը | Գործակցող մարդիկ հաշվարկում են պատասխանների գնահատչը առանց իրերու ներածությունների բացահայտում |
| **Homomorphic Encryption (HE)** | Փաստաթղթերի ազդակների վեկտորները | Գագաթների վեկտորները համախմբվում են գաղտնագրված կերպով, որպեսզի ստացվի նմանատիպության գնահատում |
| **Differential Privacy (DP)** | Արդյունքի քանակը | Խոհունակություն ավելացվում է բազմակի հարցերի հաշվարկները (օրինակ՝ “քանի չափերը բավարարում են X‑ը?”) |
| **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP)** | Համաձայնության փաստաթղթի վավերացումը | Մի մասնակիցը ապացուցում է տրություն (օրինակ՝ “պաստառը համապատասխանում է ISO 27001‑ին”) առանց փաստաթղթի ընդգրկման բացահայտում |

Այսքերից միասին PKFG-ը ապահովում է **համակատարների համագործակցություն**՝ մասնակիցները ստանում են **սկսած** ընդհանուր KG‑ի **օգտագործման** հնարավորություններ, միաժամեապոսի պահելով **քանակական** գաղտնիություն և **կանոնական** համաձայնություն:

---  

## 4. Ճարտարապետական Կարտվածություն  

Ներքևում բերված Mermaid‑գրաֆը ներկայացնում է հարցաշարի խնդրի վրա խատված հարցի ընթացքը միավորված էկոսիստեմում:

```mermaid
graph TD
    subgraph Vendor["Vendor's Procurize Instance"]
        Q[ "Questionnaire Request" ]
        KGv[ "Local KG (Vendor)" ]
        AIv[ "Vendor LLM (fine‑tuned)" ]
    end

    subgraph Coordinator["Federated Coordinator"]
        QueryRouter[ "Query Router" ]
        PrivacyEngine[ "Privacy Engine (DP, SMPC, HE)" ]
        ResultAggregator[ "Result Aggregator" ]
    end

    subgraph Partner1["Partner A"]
        KGa[ "Local KG (Partner A)" ]
        AIa[ "Partner A LLM" ]
    end

    subgraph Partner2["Partner B"]
        KGb[ "Local KG (Partner B)" ]
        AIb[ "Partner B LLM" ]
    end

    Q -->|Parse & Identify Entities| KGv
    KGv -->|Local Evidence Lookup| AIv
    KGv -->|Generate Query Payload| QueryRouter
    QueryRouter -->|Dispatch Encrypted Query| KGa
    QueryRouter -->|Dispatch Encrypted Query| KGb
    KGa -->|Compute Encrypted Scores| PrivacyEngine
    KGb -->|Compute Encrypted Scores| PrivacyEngine
    PrivacyEngine -->|Return Noisy Scores| ResultAggregator
    ResultAggregator -->|Compose Answer| AIv
    AIv -->|Render Final Response| Q
```

*Բոլոր կապերը կոորդինատորի և մասնակցողների միջև են վերջնական ծածկագրում. Գաղտնիության շարժիչը ավելացնում է կարգավորված տարբերություն‑գաղտնիության շղթա մինչև պատկերների ստացում:*

---  

## 5. Փորունակ աշխատանքային պրոցես  

1. **Հարցի ներխեռնում**  
   - Վաճառողը բերի հարցաշար (օրինակ՝ **SOC 2** *CC6.1*).  
   - Սպասական NLP‑պողպողը դուրս է գալիս **կողմնորոշիչ միավորները**՝ controls, data types, risk levels.

2. **Տեղական Գիտելիքների Գրաֆիկի որոնում**  
   - Վաճառողի KG‑ը վերադարձնում է ենթակետ հաստատված փաստաթղթեր և հարատու **embedding‑վեկտորները**:  
   - Վաճառող LLM-ը գնահատում է յուրաքանչյուր ենթակետը համապատասխանության և նորացման հիման վրա.

3. **Ֆեդերալացված Հարցի Կազմակերպում**  
   - Ռաութերն կառուցում է **գաղտնիում‑պաշտպանող հարցի բեռնվածք**, որը պարունակում է միայն **hashed entity identifiers** և **encrypted embeddings**:  
   - Ոչ մի լատինական փաստաթուղթ չի դուրս գալիս վաճառողի պերիմետրից.

4. **Մասնակիցների KG‑ի կատարում**  
   - Յուրաքանչյուր մասնակցող ապագա փաթեթը բաց է  **SMPC‑բանալի** միջոցով.  
   - Նրա KG‑ը կատարվում է **սեմանտիկ similarity** որոնում իր սեփական փաստաթղթերի արտահայտության հետ:  
   - Գումարները **homomorphically encrypted** և ուղարկում են հետ.

5. **Գաղտնիության շարժիչի պրոցեսս**  
   - Կոորդինատորն դասակարգում է կոդավորված գնահատումները:  
   - Դիմետրելով գաղտնիության շղթան (ε‑բյուջետ) ավելացվում է, երաշխավորումով, որ միակ փաստաթղթի ներդրումը չի կարելի հակադառնալ.

6. **Արդյունքի հավաքագրում և պատասխանների կազմավորություն**  
   - Վաճառողի LLM-ը ստանում է աղյուսակի, ավելացված զ_noise‑ով, համապատասխանությունները:  
   - Այն ընտրում է **top‑k**-ին դուրս եկող մասնակցական փաստաթղթեր (օրինակ՝ “Partner A‑ի penetration test report #1234”) և **կազմում է նկարագիր**, որը անհատականորեն նշում է: “ՍՌ ներկայացված penetration test-ի համաձայն, …”.

7. **Աւդիտների հետագիծ**  
   - Յուրաքանչյուր հղված փաստաթղթի համար **Zero‑Knowledge Proof** կցվում է, թույլ ընբողածների վավերացնել համաձայնությունը առանց իրենց փաստաթղթի բացահայտումից.

---  

## 6. Նպատակի Ապահովող Գործողություններ  

| Օպտիմիզացիա | Քանակային ազդեցություն |
|--------------|--------------------------|
| **Պատասխանների ճշգրտություն ↑** | 15‑30 % ավելի բարձր հարաբերական գնահատում միակ‑տենանտ մոդելների հետ |
| **Ժամանակի այլք ↓** | 40‑60 % ավելի արագ պատասխանների ստեղծում |
| **Սահմանման ռիսկ ↓** | 80 % նվազեցված պատահական տվյալների ցածրնոցակի դեպքեր |
| **Գիտելիքի վերականգնված օգտագործում ↑** | 2‑3‑ը ավելի շատ փաստաթղթեր դարձված են բազմակի վաճառողների համար |
| **Կանոնների հարմանում ↑** | Ապահովում **GDPR**, **CCPA**, և **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**‑ին համապատասխան տվյալների փոխանակում՝ DP և SMPC‑ի միջոցով |

---  

## 7. Նպատակի Ընդիգծում  

| Փողոց | Շատորություններ | Հիմն🔑 Գործողություններ |
|-------|----------------|------------------------|
| **0 – Հիմնարարներ** | Սկսում, գործարկողների համաձայնություն | Սպասված հանրություն (ISO‑Control‑Ontology v2) որոշում |
| **1 – Տեղական KG‑ի Բարձրացում** | Դեպարանային տվյալների բազա (Neo4j, JanusGraph) | Ներմուծում քաղաքականությունները, controls, վկայականների metadata; ստեղծում embedding‑եր |
| **2 – Գաղտնիության շարժիչի Ստեղծում** | SMPC գրադարան (MP‑SPDZ) և HE շրջանակ (Microsoft SEAL) | Կոնֆիգուրացնել բանալու կառավարումը, պաստառել DP ε‑բյուջեթը |
| **3 – Ֆեդերալացված Կոորդինատոր** | կառուցվածք հարցերի ռաուտերի և հավաքագրող ծառայությունների | Կատարել REST/gRPC endpoints, TLS‑mutual authentication |
| **4 – LLM‑ի Համակուլացում** | LLM‑ի fine‑tuning-ը ներքին փաստաթղթերի վրա (օրինակ Llama‑3‑8B) | Ադապտացում՝ KG‑ների գնահատվածները օգտագործելու համար |
| **5 – Փիլոտ փորձ** | իրական հարցաշարի գործարկում 2‑3 գործընկերների հետ | Հավաքել latency, ճշգրտություն, գաղտնիության հաշվետվություններ |
| **6 – Համակարգի Ընդլայնում և Օպտիմիզացիա** | ավելացնել ավելի շատ գործընկերներ, ավտոմատացնելու բանալու շրջանը | Նկատել DP‑բյուջեթի վախը, սպասարկում վերափոխել |
| **7 – Շարունակական Սովորություն** | հետադարձ կապ՝ բարելավել KG‑ների կապերը | Հաղորդավարում համակեցված edge‑weights, բարձրորակ ստուգում |

---  

## 8. Դրական Կցված Օրինակ՝ SaaS Վաճառքի Փորձառություն  

*«AcmeCloud» ընկերությունը միակցեց **FinServe** և **HealthPlus**՝ PKFG‑ի պիլոտում:*  

- **Բազում**՝ AcmeCloud-ը 12 անձին պահանջող ժամանակ զբաղեցրեց 95‑չեկված **SOC 2** աուդիտը:  
- **PKFG‑ի Փիլոտ**՝ AcmeCloud-ը շահեց համապատասխան փաստաթղթեր FinServe‑ի penetration‑test‑ից և HealthPlus‑ի HIPAA‑ի համապատասխանություննից՝ չտեսնելով իրական փաստաթղթեր:  
- **Արդյունք**՝ պատասխանման ժամանակը կնողեց 4 անձի ժամ, ճշգրտություն 78 %‑ից 92 %‑ի, և ոչ մի իրական պատկերի բացահայտում չկոչված:

Zero‑Knowledge Proof‑ը դրան հետագծում տրամադրվում էր աուդիտորների համար, որոնք կարող են հաստատել՝ փաստաթուղթը համապատասխանում է [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)‑ին՝ չարտահայտելով փաստաթղթի ինքնությունը, և այդպիսով համոզվել GDPR‑ի և [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html)‑ի պահանջները:

---  

## 9. Ապակետային Բարձրացում  

1. **Սեմանտիկ ավտոմատական տարբերակ** – հայտնաբերել երբ փաստաթուղթը թարմագրված է և ավտոմատ կերպով թարմացնել KG‑ները across բոլոր մասնակիցների:  
2. **Ֆեդերալացված Prompt Marketplace** – փոխըչում բարձրող LLM‑ների prompts‑ները որպես անփոփոխ գտնուող նյութեր, օգտագործման հետագծը վերահսկված blockchain‑ով:  
3. **Ադապտացիոնող DP‑բյուջեթի բաժանում** – արդին հարցերի համար փոփոխական շփողություն, նվազեցնելով օգտատվության կորուստը ցածր-ռիսկերում հարցերով:  
4. **Միջազգարական Գիտելիքների Տրանսֆեր** – օգտագործել embedding‑ները անօրինական ոլորտներից (օրինակ՝ բժշկական հետազոտություն)՝ միջև պաշտպանված անվտանգության controls‑ների ենթակարծումումը:  

---  

## 10. Եզրակացություն  

**Գաղտնիություն Պաշտպանող Ֆեդերալացված Գիտելիքների Գրաֆիկ**-ը փոխում է ապահովական հարցաշարների ավտոմատացումը՝ միակ‑սիլո, ձեռական աշխատանքից դեպի համագործակցական, բանականություն‑բեռնված էկոսիստեմ: Սեմանտիկ‑ստանդարտի KG‑ն միասին համաձանելով **ծանրագույն գաղտնիության տեխնոլոգիաների** հերթականից, կազմակերպությունները կարող են ստանալ արագ, ավելի ճշգրիտ պատասխաններ, միաժամեապոսի պահպանելով օրենքի սահմանները:

PKFG-ը ներդնելու համար պետք է խիստ տեղեկատվական ոտքի  ճկունություն, դրավիչ կոդային միջոցների, և համատեղ աշխատեցվածության մշակություն, բայց պատասխանի – նվազեցված ռիսկ, արագ առավելություն և միոցված համապատասխանության գիտելիքի տվյալների գրանցում – դարձնում այն ռազմավարական պարտականություն յուրաքանչյուր նորարար SaaS‑կազմակերպության համար: