
# Ապահով AI Հարցաթղթի Պատասխաններ Հոմոմորֆիկ Գաղտնագրությամբ

## Ներածություն

Անվտանգության հարցաթղթեր և կոմպլիանսի աուդիթները բաղկացած են B2B SaaS գործարքների հիմնական գծից: Բայց самим հարցերը պատասխանումը հաճախ ստիպում է կազմակերպությունները բացահայտել գաղտնի մշակման մանրամասները, սեփական կոդի հատվածները, կամ նույնիսկ կրիպտոագրական բանալիները՝ արտաքին գրանցիչների համար: Դահլիճակների AI‑չափիչ հարցաթղթի պլատֆորմները աճեցնում են այդ ռիսկը, քանի որ մեծ լեզվական մոդալները (LLM‑ները) պետք է ունենան բաց‑տեքստ մուտք, որպեսզի վավեր արդյունք տանան:

**Հոմոմորֆիկ գաղտնագրություն (HE)** – մաթեմատիկական նորարարություն, որը թույլ է տալիս կատարել հաշվարկներ ծածկագրված տվյալների վրա: HE‑ի միավորում Procurize AI-ի գեներատիվ պոպինսի հետ, հնարավորություն տալիս ենք AI‑ին **կարդալ և մտավորանալ** հարցաթղթի բովանդակության **առանց երբ-либо զանգվածի տվյալները տեսնելու**: Արդյունքը ամբողջությամբ գաղտնի, վերջ‑տևյալ ավտոմատացված կոմպլիանսի համակարգն է:

Այս հոդվածը բացատրում է:

* HE‑ի կրիպտոգրադական հիմքերը և ինչու է այն համապատասխան դիրքորոշում հարցաթղթի ավտոմատիզացիայի համար։
* Ինչպե՞ս Procurize AI‑ը վերակառուցում է ներծուծումը, հրավարման և ապստամբի շերտերը՝ մնալու ծածկագրված։
* Քայլ առ քայլ իրական‑ժամանակի աշխատանքային մեթոդը, որը AI‑ով գեներացված պատասխանները seconds‑ում, մինչ ամբողջական գաղտնիության պահպանումը։
* Պրակտիկ նկատողություններ, կատարողական չափանիշներ, և ճանապարհների ուղղումներ։

> **Կետի ամփոփում**: Հոմոմորֆիկ գաղտնագրությունը հնարավորություն է տալիս “հաշվարկել մողին մեջ” AI-ին, որն թույլ է տալիս ընկերություններին պատասխանել անվտանգության հարցաթղթերին մեքենայական արագությամբ, առանց տվյալների հիման վրա բացահայտելու որևէ զգայուն նյութ:

---

## 1. Ինչու Հոմոմորֆիկ Գաղտնագրությունը Փոխում է Համապատասխանություն Ավտոմատիզացիայի Խաղը

| Բարդություն | Ավանդական Մակարդակ | HE‑ԶԾածկված Մակարդակ |
|------------|------------------|----------------------|
| **Տվյալների բացահայտում** | Պոլիսների, կոնպիգուրացիների, կոդի բացատեքստային ներմուծում | Բոլոր մուտքերը ծածկագրված են վերջից‑վերջ |
| **Կանոնակարգային ռիսկ** | Աւդիտորի կարող են պահանջել հումայական վաստակ, սեղմելով օրինակները | Ապահովում երբեք չի լքում ծածկագրված վայրը, փոխարենը ստուգիչները ստանում են կրիպտոարգումական ապացույցներ |
| **Մատակարարի վստահություն** | Հաճախորդները պետք է վստահեն AI հարթակին գաղտնիքներով | Zero‑knowledge ապացույցը համոզում է, որ հարթակը երբեք չի տեսնում հստակ տեքստ |
| **Վերահսկելիություն** | Գործադիր գրանցումներ, թե ով ինչին հասանելի էր | Անփոփոխ ծածկագրված մատյաններ, կպված կրիպտոառագայթ բանալիների հետ |

Հոմոմորֆիկ գաղտնագրությունը բավարարում է **confidential‑by‑design** սկզբունքն, որը պահանջվում է [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) և առաջիկա տվյալ‑սևերախոսակ ռեգուլյացիաների համար: Ապա, այն ամբողջովին ինտեգրվում է **Zero‑Trust** կառուցվածքներում՝ ցանկացած բաղադրիչ համարելով դժբայթ, սակայն կատարելով իր գործիքը, քանի որ տվյալները մաթեմատիկորեն պաշտպանված են:

---

## 2. Հիմնական Կրիպտոարգատիկ Հաստատումներ Պարզեցված

1. **Բացատեկություն → Գաղտնագրություն**  
   Հանրային բանալիով ցանկացած փաստաթուղթի (պոլիս, ճարտարապետական գծեր, կոդի հատված) վերածվում է ծածկագրված բլոբ `E(P)`-ի.

2. **Հոմոմորֆիկ գործողություններ**  
   HE համակարգերը (BFV, CKKS, TFHE) աջակցում են ալգեբրայն գործողություններին ծածկագրված տվյալների վրա:  
   `E(P1) ⊕ E(P2) → E(P1 ⊕ P2)` որտեղ `⊕`՝ գումարը կամ բազմապատկումը: Արդյունքը, ապագա ապացուցումից հետո, լինի ամբողջապես նույնը, ինչ պատահեր բաց‑տեքստի վրա.

3. **Բուտստրեփինգ**  
   Խոշոր շորը մեֆրիկ (noise) պահելու համար, բուտստրեփինգը պարբերաբար թարմացնում է ծածկագրած տվյալները, աճեցնելով հաշվարկի խորությունը.

4. **Ծածկագրված Տոկենային Հրահանգում**  
   Փոխարինելով հստակ տեքստը LLM‑ի, մենք ներդրումում ենք ծածկագրված նկարագրեր հրամայական շաբլոնում, որպեսզի մոդելը կարողանա «ծածկագրված ուշադրություն» (encrypted attention) շերտների միջոցով մտավորանալու **ծածկագրված վեկտորների** վրա:

Այս բացատրություններն մեզ հնարավորություն են տալիս կառուցել **ապագա գործընթացի շարավարություն**, որը չի պետք է դուրս գալ տվյալները, մինչև վերջնական պատասխանն հեշտ մատչելի լինի պնդունին.

---

## 3. Համակարգի Կառուցվածքի Ընդհատված Նկատում

```mermaid
graph TD
    A["User Uploads Policy Docs (encrypted)"] --> B["Encrypted Document Store"]
    B --> C["HE‑Enabled Pre‑Processor"]
    C --> D["Ciphertext‑Aware Prompt Builder"]
    D --> E["Encrypted LLM Inference Engine"]
    E --> F["Homomorphic Result Aggregator"]
    F --> G["Threshold Decryptor (key‑holder)"]
    G --> H["AI‑Generated Answer (plaintext)"]
    H --> I["Secure Delivery to Vendor Reviewer"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

**Որոշ բաղանակներ**:

* **Encrypted Document Store** – ամպ‑ծածկագրված պահեստ, որտեղ յուրաքանչյուր կոմպլիանսի փաստաթուղթի ծածկագրված ձևը տեղադրվում է հոմոմորֆիկ հեշով։
* **HE‑Enabled Pre‑Processor** – կարգավորող և թոքենիզացիա կատարվում է *ծածկագրված‑պահպանում* ալգորիթմների (օր․ homomorphic token hashing) միջոցով։
* **Ciphertext‑Aware Prompt Builder** – հստակ տեքստի փոխարեն, հրամայականը գեներացնում է «ծածկագրված ապաստանագրեր», որոնք պահում են պահանջված հաշվարկային խորությունը։
* **Encrypted LLM Inference Engine** – հատուկ փաթեթավորված բացակայում transformer (օր. LLaMA) որը գործում է ծածկագրված վեկտորների վրա՝ «ծածկագրված թվակազմային» բակում։
* **Homomorphic Result Aggregator** – հավաքում է մասնակին ծածկագրված արտադրանքները (պատասխանների հատվածներ, վստահության միավորներ) և կատարում է հոմոմորֆիկ համատեղում։
* **Threshold Decryptor** – միակողմանի հաշվարկ (MPC) մոդուլ, որը բացում է վերջին պատասխանը միայն այն դեպքում, երբ բանալի‑պայմանատները (key‑holders) համաձայնեն, ապահովելով բացակա единակողմանի վստահություն։
* **Secure Delivery** – ճշգրիտ պատասխանը ստորագրվում, գրանցվում և ուղարկվում է գաղտնակված (TLS 1.3) ալիքի միջոցով vendor‑ի ուղղորդին:

---

## 4. Իրական‑ժամանակի աշխատանքային մեթոդը

### 4.1 Ներմուծում

1. **Պոլիսների գրավորություն** – անվտանգության թիմերը օգտագործում են Procurize UI‑ն, որպեսզի գրանցեն պոլիսները։  
2. **Օգտագործողի‑կողմի գաղտնագրություն** – Բրաուզերը, նախ uploader‑ից, ծածկագրում է յուրաքանչյուր փաստաթուղթը կազմակերպության հանրային բանալու (WebAssembly‑հիմքված HE SDK) միջոցով։  
3. **Մետադատա պիտակագրում** – Ծածկագրված փաստաթղթեր պիտակաբերվում են *սեմանտիկ նկարագրիչներով* (օր. “դատարկ‑համարած գաղտնիք”, “հասանելիության‑սահմանակ”):

### 4.2 Հարցի համապատասխանություն

Նոր հարցաթղթի դեպքում:

1. **Հարցերի վերխադություն** – Հարթակը թոկենիզում է յուրաքանչյուր հարցը և համընկնող ապաստանագրերին կցված է համապատասխան ապաստանագրերի տեսակը՝ *գնելիքի գրաֆի* միջոցով։  
2. **Ծածկագրված ապաստանագրերի որոնում** – Յուրաքանչյուր թեմայի համար համակարգը կատարում է հոմոմորֆիկ որոնում ծածկագրված պահեստում, վերադարձնելով համապատասխան տեսականեր:

### 4.3 Հրահանգների կազմավորում

Բազային հրահանգը կազմված է.

```
You are an AI compliance assistant. Based on the encrypted evidence below, answer the following question in plain English. Provide a confidence score.

Question: {{QUESTION}}
Encrypted Evidence: {{CIPHERTEXT_1}}, {{CIPHERTEXT_2}}, …
```

Պլեյխոլդերները մնացած են ծածկագրված, ինչպես նաև ամբողջական հրահանգը՝ նույն հանրային բանալու միջոցով, մինչ այն ուղարկվի LLM‑ին.

### 4.4 Ծածկագրված հաշվարկ

* **Ծածկագրված LLM**‑ը օգտագործում է հատուկ թվակազմական բակ (HE‑aware matrix multiplication)՝ հաշվում ինքնա‑շրջի (self‑attention)՝ ծածկագրված տվյալների վրա։  
* HE պլանշերը աջակցում են գումարին և բազմապատկմանը, հետևաբար transformer‑ների շերտերը կարող են դիվանագիտակցի տարբերակներով արտահայտվել որպես հանգիստի (homomorphic) գործողություններ։  
* Բուտստրեփինգային աշխատանքի համար ավտոմատ կերպով կանչվում է, երբ խորության ամպ‑ձայնը (noise) չափը գերազանցում է սահմանը:

### 4.5 Արդյունքների համատեղում և բացում

* Դերակային ծածկագրված պատասխանի հատվածները (`E(fragment_i)`) գումարվում են հոմոմորֆիկ կերպով։  
* **Threshold Decryptor**‑ը (Shamir‑ի 3‑ից‑5 գաղտնիք մասը) բացում է վերջնական պատասխանը, երբ կոմպլիանսի պատասխանիչները հաստատում են հարցումը։  
* Բացված պատասխանը հեշավորված, ստորագրված և պահված է մարտավարական մատյանում:

### 4.6 Առաքում

* Պատասխանը ուղարկվում է vendor‑ի վերանայող UI‑ն միջոցով **zero‑knowledge proof**‑ով, որը ապացուցում է, որ պատասխանն ստացվել է սկզբնական ծածկագրված ապաստանագրերից՝ առանց նրանցոն բացահայտելու։  
* Վերստիները կարող են պահանջել *կոմպլիանսի ապացույց*, որը ցույց է տալիս օգտագործված գրանցված ապաստանագրերի հեշերը:

---

## 5. Կատարողական չափանիշներ

| Չափանիշ | Ավանդական AI Գործընթաց | HE‑ԶԾածկված Գործընթաց |
|----------|------------------------|--------------------------|
| **Միջին պատասխանների առավելություն** | 2.3 վրկ (բաց‑տեքստ LLM) | 4.7 վրկ (ծածկագրված LLM) |
| **Պազմապատկելիություն (պատասխաններ/րոպե)** | 26 | 12 |
| **CPU‑օգտագործում** | 45 % | 82 % (HE‑գանում) |
| **Հիշողության սպիտակագրում** | 8 GB | 12 GB |
| **Անվտանգության մակարդակ** | Փակ տվյալները հիշողության մեջ | Zero‑knowledge երաշխավորում |

*Չափումները կատարվրին 64‑բայթ AMD EPYC 7773X, 256 GB RAM, CKKS պլանշի 128‑բիթ պաշտպանված*: Ժամանակի փոքր ընդհատը (≈2 վրկ) փոխարէն է **դատակի բացահայտում**՝ այդպիսի փոփոխում կանոնակարգված կազմակերպություններն ընդունում են:

---

## 6. Պրակտիկ առավելություններ կոմպլիանսի թիմերի համար

1. **Կարգավարական համատեղում** – համապատասխանում է *confidential‑by‑design* կանոններին, որտեղ “տվյալները երբեք բաց չեն թողնվում”ը միակ պահանջն է։  
2. **Օղակների իրավական ռիսկը** – Ոչ մի կերամիկ ապաստանագիր չի գալիս երրորդ‑ջիրների սերվերների վրա; մատյանները պարունակում են միայն կրիպտոարդյունքի ապացույցներ։  
3. **Արագ գործարքների արագացում** – Vendor‑ները ստանում են պատասխանները անմիջապես, իսկ անվտանգության թիմերը պահպանում են գաղտնագրուածություն։  
4. **Մունկտեղադրման համագործակցություն** – Մի քանի վարպետների միջավայրում կարելի է բաժնեց իր քրիպտոարխիվը՝ առանց բանալիները բացել։  
5. **Ապագա ապահովում** – HE‑ի շարունակական բարելավումը (օր. քվանտային‑համարձակ լատիսներ) թույլ է տալիս համակարգը ընդլայնելու առանց կառուցվածքը վերամշակելու:

---

## 7. Կառուցվածքային մարտահրավերները և լուծումներ

| Մարտահրավի | Նկարագրություն | Լուցում |
|------------|----------------|--------|
| **Ձայնի աճում** | HE‑ի ծածկագրված տվյալները հավաքում են ձայն, որը կարող է արգելել ապագա բացումը | Պարբերական բուտստրեփինգ, խորության պլանշի հաշվարկ |
| **Բանալների կառավարում** | Հնարավոր է բացահայտել հասարակ բանալիների բաժանումը թիմերի միջև | HSM‑ներ, threshold decryption |
| **Մոդելի համատեղելիություն** | Օրինական LLM‑ները չի նախատեսված հայտարերյան համար | Անհատական փաթեթ, որը փոխում է matrix‑ops‑ը HE‑չափանիշի,ใช้ฟรี packed‑ciphertext‑ները |
| **Արնավների ծախսը** | CPU‑ի օգտագործման մեծացում, որը կարող է բարելավել Cloud‑աստիճան | Ավտոմատ autoscaling, selective‑HE‑առաջադիմություն՝ բարձր‑ռիսք‑տու տվյալների համար, առանց‑ծածկագրման համար fallback‑ը |

---

## 8. Ճանաչված ճանապարհը՝ բավարարաչկա Ապահով AI սկավառակ

1. **Hy‑MPC Engine** – Հոմոմորֆիկ գաղտնագրում միավորում MPC‑ով՝ թույլ տալու **բազմակողմյան ապաստանագրի կիսվածություն** առանց մեկի վստահության հիմնական։  
2. **Zero‑Knowledge ապաստանագրի ամփոփում** – Գեներացնել համառոց ապաստանագրեր (օր. “Բոլոր տվյալները անթույլատրվող AES‑256‑ով ծածկագրված են”) որոնք կարելի է վերծանել առանց աղբյուրի բացահայտելու։  
3. **Auto‑Generated Policy‑as‑Code** – Գեներացված LLM‑ներ օգտագործելով ստեղծում IaC պոլիսները (Terraform, CloudFormation) որոնք ստորագրվում և անփոփոխ պահվում են։  
4. **AI‑Driven Noise Optimisation** – Մեթա‑մոդել, որը կանխանջում է օպտիմալ բուտստրեփինգի շրջակա պարբերությունները, թույլ տվելով latency‑ը 30 % իջեցնելու։  
5. **Regulatory Change Radar Integration** – Գաղտնագրված թեմաների շարքը՝ ռեգուլյարությունը, ավտոմատ կերպով վերանայում է արդեն առկա պատասխանները, և պետք է թարմացնել գաղտնագրումը, եթե անհրաժեշտ լինի։

---

## 9. Նախագծի «HE‑Mode»-ի սկսում

1. **HE‑ը միացնել Settings‑ում** – Անձինք *Compliance > Security* և սեղմեք “Homomorphic Encryption Mode”.  
2. **Կործան բանալու զույգը գեներացնել** – Օգտագործեք ներքին բանալու հրահանգը կամ ներմուծեք գոյություն ունեցող RSA‑2048 հանրային բանալին:  
3. **Փաստաթղթեր վերբեռնեք** – Գործարկեք պոլիսները drag‑and‑drop‑ով; բրաուզերը ավտոմատ կերպով կհաղտնագրի դրանք։  
4. **Նշանակել ստուգիչներ** – Նշեք threshold‑decryption‑ի մասնակիցները (օր. CISO, VP of Security, Legal Counsel).  
5. **Թեստային հարցաթղթի գործարկում** – Դիտեք գաղտնագրված աշխատանքային գործընթացը *Diagnostics* շերտում; ավարտատու ապացույցի քարտանշան կարտածվի ապագա ապստամբությունը:

---

## 10. Դասավանդություն

Հոմոմորֆիկ գաղտնագրությունը բացում է **սուրբ գրաֆիկը**՝ ունենալով `հաշվելները` առանց որեւէ միակ տվյալների բացահայտումից: Այս միացումը Procurize AI‑ի հարթակին բերում է **zero‑knowledge, audit‑ready, real‑time** պատասխանների գեներատոր, որը փոխում է կիսված ռիսկերը, հաճախականությունը և գործարքի արագությունը: Գործածման latency‑ի փոքր ազդեցությունը, դիմում է տվյալների‑սուվերենսի, ռիսկ‑նվազեցման և գործարքի արագացման առավելությունների հետ համած:

Երբ դաշտը հանդիսանում է ավելի խիստ, ներառելով նոր տվյալ‑սովարար νόգեր, բազմակողմյան աուդիտներ և ավելի բարդ անվտանգության կորչեր, **գաղտնագրված AI** կլինի նախագիծը: Այդ կազմակերպությունները, որոնք այսօր ընդգրկում են այս մոտեցումը, կունենան մրցակցային առավելություն՝ ապահովելով վստահություն‑նախագծային պատասխանների գեներատոր, որոնք բավարարում են չխոնարհող հաճախորդների պահանջները:

---

## Բացի տեսնել

- *AI‑ստացված կոմպլիանսի կառավարման ապագա ուսումնասիրություն*  
- *Վստահելի բազմակողմյան ապաստագանների ընդհանրացումն*  
- *Ինչպե՞ս կառուցել zero‑trust տվյալային գրաֆիկը ռեգուլյատորների հաշվետվության համար*