
# ფედერირებული პრომპტის ინსტრუმენტი პრივატული მრავალმომხმარებლიანი კითხვარის ავტომატიზაციისთვის

## რატომ მნიშვნელოვანია მრავალმომხმარებლიანი უსაფრთხოების კითხვარის ავტომატიზაცია  

უსაფრთხოების და თანაბრობის კითხვარი საბაზისოდ იწვევს პრობლემა SaaS პროვაიდერებისთვის, უმაღლეს მომხმარებლებისთვის და მესამე‑მხედველის აუდიტორებისთვის. ტრადიციული ხელით ჩატარებული მიდგომა შელის იგნორირებას იწვევს შემდეგ ძირითად პრობლემებს:

1. **მონაცემთა სილოთება** – თითოეული მომხმარებელმა თავის ესპირიმენტის და დანიშნულებების დოკუმენტები ჰქონდა, რაც აკეთებს აკლია საერთო სწავლის შესაძლებლობას.  
2. **კონფიდენციალურობის რისკი** – კითხვარებში პასუხების გაზიარება ორგანიზაციებს შორის შეიძლება არანდაცვებთ კონფიდენციალურ კონტროლებს ან აუდიტის შედეგებს.  
3. **მოცულობა** – გამოყენებით, როგორც მომხმარებელთა რაოდენობა იზრდება, პასუხის სიფრთხილე, განახლება და აუდიტის‑მზადება ხაზგასულია ხაზის მიხედვით.

**ფედერირებული პრომპტის ინსტრუმენტი** ამ საკითხებს იღებს საშუალებით, რომ ბევრი მომხმარებელი შეძლოს თანამშრომლობა გაზიარებული AI‑დამოკიდებულ პასუხის გენერაციის სერვისზე, ხოლო ნაერთა მონაცემები არასოდეს დატოვებენ თავიანთ გარემოში.

## საბაზისო ცნება

| ცნება | განმარტება |
|---------|--------------|
| **ფედერირებული სწავლის (FL)** | მოდელის განახლება ადგილობრივად გამოსახული თითოეული მომხმარებლის მონაცემებზე, შემდეგ კი ინტუპირებულია კონფიდენციალურობაში, რათა გაუმჯობესდეს გლობალური LLM პრომპტის რეპოზიტორია. |
| **პრომპტის ინსტრუმენტი** | სერვისი, რომელიც ინახავს, ვერსიის კონტროლს აძლევს და გადახსნის მოხმარებელს პრომპტ­ის ნაწერთა შაბლონებს, რომელიც מותאם რეგულაციურ ფორმატებს (SOC 2, ISO 27001, GDPR, ა.შ.). |
| **Zero‑Knowledge Proof (ZKP) აუტენტიფიკაცია** | გაცემისას გადამოწმება, რომ მომხმარებლის შიდა პრომპტის ბილიკი მართებულია, revealing‑ის გარეშე. |
| **დაშიფრული ცოდნის გრაფი (KG)** | გრაფი, რომელიც მიბმული არის კონტროლებს, დოკუმენტებს და რეგულაციურ წესებს შიფრირებული ფორმით, ძებნისთვის ჰომომორფული დაშიფვრა. |
| **აუდიტული ლოჯერი** | უცვლელი ბლოკჩენ‑ბაზის ჟურნალ, რომელიც ფარავს ყველა პრომპტის მოთხოვნის, პასუხის და მოდელის განახლების ტრეკირებას. |

## არქიტექტურული მიმოხილვა

ქვემოთ გამოიყურება მაღალი‑დონის Mermaid დიაგრამა, რომელიც წარმაცხადებთ მონაცემთა ნაკადის და კომპონენტების საზღვრებს ფედერირებულ პრომპტის ინსტრუმენტში.

```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
```

*All node labels are wrapped in double quotes as required.*

### როგორ მუშაობს

1. **ადგილობრივი პრომპტის შექმნა** – უსაფრთხოების გუნდები ყოველ მომხმარებელშიც ქმნიან პრომპტებს თავიანთი პორტალით. პრომპტები მიუთითებენ კონტროლის ID‑ებს და დოკუმენტების უძრაობის მწვავე KG‑ში.  
2. **დაშიფრვა & გაგზავნა** – პრომპტის დაშიფრულის შეა მომხმარებლის საზოგადო ღია გასაღებით, რაც ეცემა კონფიდენციალურობას, თუმცა ფედერირებულ პრომპტის სერვისს საშუალებას აძლევს ინდენთულად ინდექსირდეს შიფრორებული ტექსტი.  
3. **ფედერირებული მოდელის განახლება** – თითოეული მომხმარებელი გაუშვება ფრჩხვილების FL სამუშაო, რომელიც მცირე LLM‑ს ტრენირებდება შიდა საკითხებზე. მხოლოდ გრადიენტი‑დელტები, differential privacy‑ით დაცული, გაგზავნილია უსაფრთხო ადგრეგატორზე.  
4. **გლობალური პრომპტის რეპოზიტორია** – კომბინირებული განახლება უქამნის საერთო პრომპტის შერჩევის მოდელს. საჯარო პრომპტის რეპოზიტორია ინახავს ვერსიკარგილ, დაშიფრულ პრომპტებს, რომელსაც შეუძლია ნებისმიერი მომხმარებელი უსაფრთხოდ მოპირნახოს.  
5. **პასუხის გენერაცია** – ახალი კითხვარის მოსვლისას, მომხმარებლის პორტალი ჰკითხავს ფედერირებულ პრომპტის სერვისს. სერვისი შერჩევს ყველაზე ცოცხალ დაშიფრულ პრომპტს, მისი დაშიფრულის ახლავე მოხსნავს ადგილობრივად, და ეშვება მომხმარებლის LLM‑ით პასუხის გენერაცია.  
6. **აუდიტის ტრეკი** – ყველა მოთხოვნა, პასუხი, მოდელის შემოწერის ჩანაწერი გატანილია აუკუტებადი ლოჟირის, რაც უზრუნველყოფს სრულ დაკონტროლებას აუდიტის რეგულაციებში.

## კონფიდენციალურობის ტექნიკები ღრმა დიტა  

### დიფერენციალური კონფიდენციალობა (DP)  

DP‑მა დაამატებს კალიბრირებულ ხმას ადგილობრივ გრადიენტზე, სანამ ისინი დატოვებენ მომხმარებლის გარემოზე. ამას უზრუნველყოფს, რომ რომელიმე დოკუმენტის არსებობა ან გამორკაცილება ვერ გაითვალისწინება კომბინირებულ მოდელში.

### ჰომომორფული დაშიფვრა (HE)  

HE‑მა აძლევს ფედერირებულ პრომპტის სერვისს, რომ შესრულებული იყოს საკვანძოების ძიება შიფრირებულ KG‑ებში, განაათვალისწინებლად მათი დაშიფრულის. ეს ნიშნავს, რომ პრომპტის შერჩევა შესაძლებელია თანაბრად კონფიდენციალურობის შეზღუდვების გათვალისწინებით, ხოლო გლობალური ცოდნის ბაზაზე დაკავებულია.

### Zero‑Knowledge Proofs  

როდესაც მომხმარებელი შიდა პრომპტის შაბონერი ბრუნდება, ZKP ადრცერებს, რომ პრომპტი აკმაყოფილებს შიდა პოლიტიკებს (მაგ. არ შევსება განაჩენილი ინფორმაცია) შინაარსის გამჟღავნების გარეშე. ადგრეგატორი იღებს მხოლოდ იმ დამადასტურებელ, რომლებიც შემოწმდება თანაკარგად.

## უსაფრთხოების და თანაბრობის გუნდებისთვის უპირატესობები  

| უხედი | გავლენა |
|---------|--------|
| **ხელის შრომის შეზღუდვა** | ავტომატური პრომპტის შერჩევა და AI‑გენერირებული პასუხები შეკრების დრო კვირებიდან საათებზე იმყოფება. |
| **უწყვეტი სწავლის პროცესი** | ფედერირებული განახლებებმა აუმჯობესენ პასუხის ხარისხი დროული, ახალი რეგულაციების ენის მიმართ ცენტრალურ მონაცემებზე შეგროვების გარეშე. |
| **რეგულაციური მოქილი** | პრომპტის შაბლონები ასოციირებულნი არიან კონკრეტული კრებულებთან; როდესაც პრმატიმის განახლება ხდება, მხოლოდ განახლებული პრომპტები საჭიროება. |
| **სრულად აუდიტირებადი** | მუდმივი ლოჯერის ჩანაწერები აჩვენებენ არვინ რამდენად, როდის, რომელ მოდელის ვერსია გამოიყენება. |
| **მომხმარებლის იზოლაცია** | არარსებული კვალი-ის რიფრუნაციდები არ ეარგება მომხმარებლის KG‑ში, რის გამოც კი დაკმაყოფილდება მონაცემთა ადგილობრივი და კონფიდენციალურობის კანონი. |

## შესრულების ბლიუპრინტი  

1. **პირველი ფაზა**  
   - ფედერირებულ პრომპტის სერვისის გაშვება მართებული Kubernetes‑ქლასტერზე, საიდუმლო‑საკვანძოებით.  
   - არხის ბლოკჩენი სქემა (მაგ. Hyperledger Fabric) აყენეთ აუდიტის ლოჯერისთვის.  

2. **მომხმარებელის საადგილოდება**  
   - თითოეულ მომხმარებელს მინიჭეთ უნიკალური გასაღები მასა და მსუბუქი FL‑გამომშვებელი (Docker‑ გამოსავალი).  
   - არსებული პოლიტიკის დოკუმენტები შერწყმეთ დაშიფრულ KG‑ში ბეპტის განაყიდის მარშრუტით.  

3. **პრომპტის ბიბლიოთეკის პრივატიზაცია**  
   - საჯარო პრომპტის რეპოზიტორია მიწოდეთ განთავსებული შაბლონებით ცნობილი რეჟიმებისთვის (SOC 2, ISO 27001, GDPR, HIPAA, PCI‑DSS).  
   - ერთჯერადი ZKP‑ის გადამოწმება, რომ ყველა შაბლონი თანასწორია.  

4. **ოპერაციული ციკლი**  
   - **დღიურად**: FL‑მუშაობელები ბეჭდავენ გრადიენტი‑განახლებებსა და გადაზიდავენ უსაფრთხო ადგრეგატორზე.  
   - **ყოველ კითხვარზე**: მომხმარებლის პორტალი იღებს შერლეუ შაბლონს, დაშიფრულებს ადგილობრივად, და ფუნქციურმა LLM‑ით answer‑ი ქმნის.  
   - **პასუხის შემდეგ**: შედეგი იгүзგება აუდიტის ლოჟარში, ნებისმიერი მაყურებლის განცხადებები უკავშირდება პრომპტის მოღენების ბრუნტზე.  

5. **ინფორმაციის მონიტორინგი & გენეalogy**  
   - DP‑ის epsilon‑მნიშვნელობები თვალდება, რათა კონფიდენციალურობის ბიუჯეტი უჭირავდეს.  
   - Grafana‑ის dashboards‑ებით იხილეთ მოდელის გადახედვა, პრომპტის ცოცხალი ცივილები, ლოჟერის ჯანდაცვის.  

## რეალურ მოქმედება: SaaS პროვაიდერი “DataShield”

***ფონი**:* DataShield‑ს აქვს 300 მომხმარებელი, ყოველი თემის SOC 2 და ISO 27001 კითხვარის პასუხები. უსაფრთხოების გუნდი ხანდახან დაიხურებოდა **150 პერს‑დღე ყოველთვეში** ცხრილის შერლექისას.

***გამოხლება**:* ფედერირებული პრომპტის ინსტრუმენტის განახლება სამ რეგიონალურ ცენტრში. ორი თვის წინ:

- **პასუხის დრო** დაიქამა **12 დღისგან** **3 საათამდე**.  
- **ხელის შრომის საქონელი** დაიქამა **78 %**, გუნდები შეძლეს უფრო მნიშვნელოვანი რისკის თავიდან აცილება.  
- **აუდიტის მზადყოფნა** გაიზარდა: თითოეული პასუხი უკავშირდება პრომპტის კონკრეტული ვერსია და მოდელის სნეპშოტის ლოჟერში.  

*მთავარი მაკრები*  

| მაკრები | წინ ზოგი | შემდეგ |
|--------|----------|--------|
| საშუალო კითხვარის პასუხის დრო | 12 დღე | 3 საათი |
| პერსონალი, რომელიც შერლის ქმედებაში | 150 | 33 |
| კონფიდენციალურობის შეშფოთებები | 2 | 0 |
| მოდেলের სიზუსტე (BLEU‑სქავა ექსპერტის პასუხებზე) | 0.62 | 0.84 |

## მომავალის მიმართულებები  

1. **ჯგუფური ცოდნის გადაცემა** – გაგება, რომ ფედერირებული ინსტრუმენტი შეძლებს ცოდნის გაზიარებას სხვადასხვა რეგულაციის დომენებს შორის (მაგ. HIPAA ↔ PCI‑DSS) meta‑learning‑ის საშუალებით.  
2. **გენერაციული Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – დაშიფრულ KG‑ის ძებნა და LLM‑ის გენერაცია richer‑answer‑s‑ის, ციტატ‑მიწებვით.  
3. **AI‑მეშვეობით პრომპტის შემოთავაზება** – რეალურ‑დროში გრძნობითი პრომპტის შესაცვლელად, შეყვანის ნაბიჯის უკან აზროვნებით.  

## დასაწყისის სია  

- [ ] Kubernetes‑ქლასტერის მომზადება sealed‑secrets‑ით გასაღების მართვისთვის.  
- [ ] ფედერირებული პრომპტის სერვისის განაყენება, TLS‑მუტუური აუტენტიფიკაციისა.  
- [ ] გასაღებების მასა და Docker‑ოპურებული FL‑აგენტის მინიჭება თითოეულ მომხმარებელსა.  
- [ ] არსებული პოლიტიკის დოკუმენტები დაშიფრულ KG‑ში მიგრძენი ETL‑სიკრებით.  
- [ ] საიტზე პრომპტის ბიბლიოთეკის ცოცხალი შაბლონებზე შიგნებაში.  
- [ ] ბლოკჩენი‑ლოჟერის დასაწყისობა CI/CD‑ის ავტომატური ვერსიის ტეგირით.  

> **Pro tip**: დაწყეთ 5‑10 მომხმარებელზე პილიტ‑ტესტი, რათა ფინქონთ DP‑ის პარამეტრები და ZKP‑ის შემოწმების ზღვარი გამართოთ მასშტაბის დასაწყებად.

---

## <span class='highlight-content'>იხილეთ</span> ასევე

- [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/)