
# Kecerdasan Buatan Ditenagai Secure Multiparty Computation untuk Respons Rahasia pada Kuisioner Vendor

## Pendahuluan

Kuisioner keamanan adalah penjaga gerbang kontrak B2B SaaS. Mereka meminta informasi terperinci tentang infrastruktur, penanganan data, respons insiden, dan kontrol kepatuhan. Vendor sering harus menjawab puluhan kuisioner per kuartal, masing‑masing menuntut bukti yang mungkin berisi **data internal yang sensitif**—diagram arsitektur, kredensial istimewa, atau deskripsi proses proprietari.  

Otomatisasi berbasis AI tradisional, seperti **Procurize AI Engine**, secara dramatis mempercepat pembuatan jawaban tetapi biasanya memerlukan **akses terpusat** ke materi sumber mentah. Sentralisasi tersebut menimbulkan dua risiko utama:

1. **Kebocoran Data** – Jika model AI atau penyimpanan dasarnya disusupi, informasi perusahaan yang rahasia dapat terekspos.  
2. **Ketidakpatuhan Regulasi** – Regulasi seperti [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa), dan undang‑undang kedaulatan data yang sedang muncul membatasi di mana dan bagaimana data pribadi atau proprietari dapat diproses.

Masuklah **Secure Multiparty Computation (SMPC)**—protokol kriptografi yang memungkinkan beberapa pihak secara bersama‑sama menghitung fungsi atas input mereka sambil menjaga input tetap privat. Dengan menggabungkan SMPC dan AI generatif, kita dapat **menghasilkan jawaban kuisioner yang akurat dan dapat diaudit tanpa pernah mengungkap data mentah ke model AI atau node pemrosesan tunggal mana pun**.

Artikel ini mengeksplorasi dasar‑dasar teknis, langkah implementasi praktis, dan manfaat bisnis dari pipeline **Secure‑SMPC‑AI**, yang disesuaikan untuk platform Procurize.  

> **Intisari:** AI yang diperkaya SMPC memberikan **kecepatan otomatisasi** *dan* **jaminan privasi zero‑knowledge**, mengubah cara perusahaan SaaS merespons kuisioner keamanan.

---

## 1. Dasar‑Dasar Secure Multiparty Computation

Secure Multiparty Computation memungkinkan sekumpulan peserta, masing‑masing memegang input privat, untuk menghitung fungsi bersama **f** sehingga:

* **Kebenaran** – Semua pihak menerima output yang benar **f(x₁, x₂, …, xₙ)**.  
* **Privasi** – Tidak ada pihak yang mempelajari apa pun tentang input pihak lain selain apa yang dapat disimpulkan dari output.

Protokol SMPC terbagi menjadi dua keluarga utama:

| Protokol | Ide Pokok | Kasus Penggunaan Umum |
|----------|-----------|------------------------|
| **Secret Sharing (Shamir, additive)** | Membagi tiap input menjadi share acak yang didistribusikan ke semua pihak. Perhitungan dilakukan pada share; rekonstruksi menghasilkan hasil akhir. | Operasi matriks besar, analitik yang melindungi privasi. |
| **Garbled Circuits** | Satu pihak (garbler) mengenkripsi sirkuit Boolean; evaluator menjalankan sirkuit dengan input terenkripsi. | Fungsi keputusan biner, perbandingan aman. |

Untuk skenario kita—**ekstraksi teks, kesamaan semantik, dan sintesis bukti**—pendekatan **additive secret sharing** paling skalabel karena menangani operasi vektor berdimensi tinggi dengan efisien menggunakan kerangka MPC modern seperti **MP‑SPDZ**, **CrypTen**, atau **Scale‑MPC**.

---

## 2. Ikhtisar Arsitektur

Berikut diagram Mermaid tingkat tinggi yang menggambarkan alur end‑to‑end **SMPC‑augmented AI** dalam Procurize.

```mermaid
graph TD
    A["Pemilik Data (Perusahaan)"] -->|Enkripsi & Share| B["SMPC Node 1 (AI Compute)"]
    A -->|Enkripsi & Share| C["SMPC Node 2 (Policy Store)"]
    A -->|Enkripsi & Share| D["SMPC Node 3 (Audit Ledger)"]
    B -->|Operasi Vektor Aman| E["LLM Inference (Encrypted)"]
    C -->|Pengambilan Kebijakan| E
    D -->|Pembuatan Bukti| F["Zero‑Knowledge Audit Proof"]
    E -->|Jawaban Enkripsi| G["Answer Aggregator"]
    G -->|Jawaban Terbuka| H["Vendor Questionnaire UI"]
    F -->|Audit Trail| H
```

**Penjelasan komponen**

* **Pemilik Data (Perusahaan)** – Menyimpan dokumen proprietari (mis. laporan SOC 2, diagram arsitektur). Sebelum diproses, pemilik **secret‑shares** setiap dokumen menjadi tiga potongan terenkripsi dan mendistribusikannya ke node SMPC.  
* **SMPC Nodes** – Menghitung secara independen pada share. Node 1 menjalankan **mesin inferensi LLM** (mis. Llama‑2 yang di‑fine‑tune) dalam lingkungan terenkripsi. Node 2 menyimpan **graf pengetahuan kebijakan** (mis. kontrol ISO 27001) juga secret‑shared. Node 3 memelihara **ledger audit immutable** (blockchain atau log append‑only) yang mencatat metadata permintaan tanpa mengungkap data mentah.  
* **LLM Inference (Encrypted)** – Model menerima embedding terenkripsi yang berasal dari dokumen yang di‑shred, menghasilkan vektor jawaban terenkripsi, dan mengirimkannya ke aggregator.  
* **Answer Aggregator** – Merekonstruksi jawaban plaintext hanya setelah seluruh komputasi selesai, memastikan tidak ada kebocoran intermediate.  
* **Zero‑Knowledge Audit Proof** – Dihasilkan oleh Node 3 untuk membuktikan bahwa jawaban dihasilkan dari sumber kebijakan yang ditentukan tanpa mengungkap sumbernya.

---

## 3. Alur Kerja Rinci

### 3.1 Ingesti & Secret Sharing

1. **Normalisasi Dokumen** – PDF, file Word, dan potongan kode diubah menjadi plain‑text dan tokenized.  
2. **Pembuatan Embedding** – Encoder ringan (mis. MiniLM) membuat vektor dense untuk tiap paragraf.  
3. **Pembagian Additive Secret** – Untuk tiap vektor **v**, buat share acak **v₁**, **v₂**, **v₃** sehingga `v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p)`.  
4. **Distribusi** – Share dikirim lewat TLS ke tiga node SMPC.

### 3.2 Pengambilan Kebijakan secara Aman

* Graf pengetahuan kebijakan (kontrol, mapping ke standar) tersimpan terenkripsi di seluruh node.  
* Ketika item kuisioner tiba (mis. “Jelaskan enkripsi data‑at‑rest Anda”), sistem **menanyakan** graf tersebut menggunakan **secure set‑intersection** untuk menemukan klausa kebijakan relevan tanpa mengungkap seluruh graf.

### 3.3 Inferensi LLM dalam Enkripsi

* Embedding terenkripsi dan vektor kebijakan yang relevan dipasang ke **transformer privasi‑preserving** yang bekerja pada secret shares.  
* Teknik seperti **attention yang bersahabat dengan FHE** atau **softmax yang dioptimalkan MPC** menghitung urutan token jawaban paling mungkin dalam domain terenkripsi.

### 3.4 Rekonstruksi & Bukti Auditable

* Setelah token jawaban terenkripsi siap, **Answer Aggregator** merekonstruksi jawaban plaintext dengan menjumlahkan share.  
* Secara bersamaan, Node 3 menghasilkan **Zero‑Knowledge Succinct Non‑interactive Argument of Knowledge (zk‑SNARK)** yang mengonfirmasi bahwa jawaban:
  * Menggunakan klausa kebijakan yang tepat.
  * Tidak mengekspor data mentah.

### 3.5 Penyampaian ke Pengguna Akhir

* Jawaban akhir muncul di **UI Procurize** bersama **badge bukti kriptografis**.  
* Auditor dapat memverifikasi badge menggunakan kunci verifikasi publik, memastikan kepatuhan tanpa meminta dokumen dasar.

---

## 4. Jaminan Keamanan

| Ancaman | Mitigasi SMPC‑AI |
|---------|-----------------|
| **Eksfiltrasi Data dari Layanan AI** | Data mentah tidak pernah meninggalkan lingkungan pemilik; hanya secret share yang ditransmisikan. |
| **Insider Threat di Penyedia Cloud** | Tidak ada satu node pun yang memegang tampilan lengkap; ambang kolusi (≥ 2 dari 3) diperlukan untuk merekonstruksi data. |
| **Serangan Ekstraksi Model** | LLM berjalan pada input terenkripsi; penyerang tidak dapat mengquery model dengan data arbitrer. |
| **Audit Regulasi** | Bukti zk‑SNARK menunjukkan kepatuhan sambil menghormati batasan kedaulatan data. |
| **Man‑in‑the‑Middle** | Semua saluran TLS‑protected; secret sharing menambahkan independensi kriptografis dari keamanan transport. |

---

## 5. Pertimbangan Kinerja

Meskipun SMPC menambah overhead, optimasi modern menjaga latensi dalam batas yang dapat diterima untuk otomatisasi kuisioner:

| Metrik | Dasar (AI biasa) | SMPC‑AI (3 node) |
|--------|-------------------|-------------------|
| **Latensi Inferensi** | ~1,2 s per jawaban | ~3,8 s per jawaban |
| **Throughput** | 120 jawaban/menit | 45 jawaban/menit |
| **Biaya Komputasi** | 0,25 CPU‑hour/1k jawaban | 0,80 CPU‑hour/1k jawaban |
| **Traffic Jaringan** | < 5 MB/jawaban | ~12 MB/jawaban (share terenkripsi) |

Optimasi kunci:

* **Batching** – Proses beberapa item kuisioner secara paralel pada share yang sama.  
* **Protokol Hybrid** – Gunakan secret sharing untuk operasi linear berat, alihkan ke garbled circuits hanya untuk fungsi non‑linear (mis. perbandingan).  
* **Edge Deployment** – Letakkan satu node SMPC on‑premises (mis. dalam firewall perusahaan) sehingga mengurangi kepercayaan pada cloud eksternal.

---

## 6. Integrasi dengan Procurize

Procurize sudah menyediakan:

* **Repositori Dokumen** – Penyimpanan terpusat untuk artefak kepatuhan.  
* **Pembuat Kuisioner** – UI untuk menulis, menugaskan, dan melacak kuisioner.  
* **Mesin AI** – LLM yang di‑fine‑tune untuk menghasilkan jawaban.

Untuk menambahkan SMPC‑AI:

1. **Aktifkan Mode SMPC** – Admin mengaktifkan flag di pengaturan platform.  
2. **Provision Node SMPC** – Deploy tiga container Docker (Node 1–3) menggunakan image resmi `procurize/smpc-node`. Container secara otomatis mendaftar ke orchestration layer platform.  
3. **Definisikan Graf Kebijakan** – Ekspor mapping kebijakan yang ada ke format JSON‑LD; platform mengenkripsi dan mendistribusikannya.  
4. **Konfigurasikan Bukti Auditable** – Sediakan kunci verifikasi publik; UI akan menampilkan badge bukti secara otomatis.  
5. **Latih LLM Aman** – Gunakan dataset yang sama dengan mesin AI standar; pelatihan dilakukan off‑chain, kemudian bobot model dimuat ke Node 1 dalam **enclave tertutup** (mis. Intel SGX) untuk keamanan ekstra.

---

## 7. Kasus Penggunaan Dunia Nyata: Audit Vendor FinTech

**Perusahaan**: FinFlow, penyedia SaaS FinTech menengah.  

**Masalah**: Audit kuartalan dari mitra perbankan menuntut **detail lengkap enkripsi data‑at‑rest**. Kunci enkripsi dan kebijakan manajemen kunci mereka bersifat rahasia dan tidak dapat di‑upload ke layanan AI pihak ketiga.

**Solusi**:

1. FinFlow men-deploy node SMPC‑AI — Node 1 pada Azure Confidential Compute VM, Node 2 on‑premises, Node 3 sebagai peer Hyperledger Fabric.  
2. Dokumen kebijakan enkripsi (5 MB) di‑secret‑share ke semua node.  
3. Item kuisioner “Jelaskan jadwal rotasi kunci” dijawab dalam **4,2 detik** dengan bukti yang dapat diverifikasi.  
4. Auditor bank memverifikasi bukti menggunakan kunci publik, mengonfirmasi respons berasal dari kebijakan internal FinFlow tanpa melihat kebijakan tersebut.

**Hasil**: Waktu penyelesaian audit turun dari **7 hari** menjadi **2 jam**, dan **tidak ada pelanggaran kepatuhan** yang dilaporkan.

---

## 8. Jalur Pengembangan Selanjutnya

| Item Roadmap | Dampak yang Diharapkan |
|--------------|------------------------|
| **SMPC Federasi Antar‑Vendor** | Memungkinkan benchmark bersama tanpa berbagi data proprietari. |
| **Pembaruan Kebijakan Dinamis dengan Governance On‑Chain** | Pembaruan kebijakan instan tercermin dalam komputasi SMPC. |
| **Penilaian Risiko Zero‑Knowledge** | Menghasilkan skor risiko kuantitatif yang terbukti berasal dari data terenkripsi. |
| **Narasi Kepatuhan AI‑Generated** | Memperluas cakupan dari jawaban ya/tidak menjadi narasi lengkap sambil tetap melindungi privasi. |

---

## Kesimpulan

Secure Multiparty Computation, bila dipadukan dengan kecerdasan buatan generatif, menawarkan solusi **berbasis privasi, dapat diaudit, dan skalabel** untuk mengotomatiskan respons kuisioner keamanan. Solusi ini memenuhi tiga tuntutan krusial perusahaan SaaS modern:

1. **Kecepatan** – Jawaban hampir real‑time mengurangi gesekan dalam proses penutupan kontrak.  
2. **Keamanan** – Data rahasia tidak pernah meninggalkan pemiliknya, melindungi dari kebocoran dan pelanggaran regulasi.  
3. **Kepercayaan** – Bukti kriptografis memberi pelanggan dan auditor keyakinan bahwa jawaban berasal dari kebijakan internal yang terverifikasi.

Dengan mengintegrasikan SMPC‑AI ke dalam Procurize, organisasi dapat mengubah bottleneck manual tradisional menjadi **keunggulan kompetitif**, memungkinkan penutupan kontrak lebih cepat sambil menegakkan standar privasi tertinggi.

---

## Lihat Juga

- [Blog Procurize: Integrasi Kepatuhan Berbasis AI ke dalam Workflow CI/CD](https://blog.procurize.com/ai-ci-cd-compliance)