
# პირადობას შენარჩუნებით მონაცემთა შოვნის ინსტრუმენტი გადამავლობითი დომენური კითხვარის ავტომატიზაციისთვის

## შესავალი  

უსაფრთხოების კითხვაროები, შესაბამისობის აუდიტები და ტრესერის რისკის შეფასებები იწყება ყოველ B2B SaaS ფასზე. საშუალო კითხვარის შიგთავსია **30‑50 განსხვავებული მტკიცებულების მოთხოვნა** — მასისთვის IAM‑ლოგები, რომლებიც იკარგება ღრუბლოვან IAM‑სერვისში, დაშიფვრის გასაღებების ინვენტარი, რომელიც შენახულია ცალკეულ გასაღებების‑მართვის სისტემაში, ან მესამე მხარის აუდიტის ანგარიშები, რომლებიც დასახლებულია შესაბამისობის ვალუტაში.  

ეს მტკიცებულებების ხელით შეგროვება ღირს ღირს, შეცდომებზე მოყოლებულია და, უშუალოდ პირადობის განათლების თვალსატული, უფრო მეტად სახმელურდება. **მონაცემთა შოვნა**, ავტომატური პროცესი, რომელიც იზამენს, ნორმალიზაციით დაასევთ, როგორც მტკიცებულებების თითოეული წყარო, იყოს იგი დაბეჭდილი, ეს პროცესი არის ნაკლები კისი, რომელიც ქმნის გადაღებული მტკიცებულებების კოლექციას ერთიან, აუდიტის‑მზადNarrative‑ად.  

როცა **პირადობას შენარჩუნებული ტექნიკები**— როგორიცაა ჰომონომორფური დაშიფვრა, დიფერენციული პრივასია და უსაფრთხო მრავალ‑მატერიალური გამოთვლა (SMPC) — შემდგარია შოვნა, პროცესი შეიძლება მოხდეს, არაა ღია მონაცემთა საბლოთს მუშაკის‑სის. ამ სტატიის შინაარსში გავითვალისწინებთ არქიტექტურას, უპირატესებებსა და პრაქტიკულ ნაბიჯებს, **Privacy Preserving Data Stitching Engine (PPDSE)**‑ის შემუშავებაზე, რომელიც აგებულია Procurize AI‑ის პლატფორმაზე.

---

## გადამავლობითი დომენურ მტკიცებულებების დარბაზის პრობლემა  

| პრობლემა | აღწერა |
|----------|----------|
| **ქესისგან განაწილებული შენახვა** | მტკიცებულებები სენჯდება SaaS‑ი ინსტრუმენტებში (Snowflake, ServiceNow), შიდა ფაილზე‑განყოფილება, მესამე‑მხარის პორტალებში. |
| **რეგულაციური განაწილება** | სხვადასხვა იურიდიული ადგილმდებარეობა (EU [GDPR](https://gdpr.eu/), US [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa), APAC PDPA) აისახება ცალკეულ მონაცემ‑მუშავებელ წესებზე. |
| **ხელით დაკოპირება‑ჩასწორება** | უსაფრთხოების გუნდები ითითება მონაცემებს კითხვარის ფორმებში, რაც იწვევს ვერსიის‑კონტროლის ღონდირებულებებს. |
| **გამოყენების რისკი** | ასაკის‑მთავარი ნაკადის ცენტრში ცოცხალი მონაცემის განთავსება შეიძლება დარღვევას მიუთითებს მონაცემ‑მუშავებლის შეთანხმებების. |
| **სიჩქარის‑ჩასწორების მორიგება** | სწრაფი ხელით პასუხები ხშირად შემოტანენ შეცდომებს, რაც იწვევს აუდიტის მოხმარებაში ვერ დარღვევის. |

ტრადიციული ავტომატიზაციის ცილაინები ელოდებიან *სიჩქარის* საკითხს, მაგრამ *პირადობის*ა ვერ მოხერხდებათ, რადგან იმყოფება ერთიან ცენტრალურ წყაროში. PPDSE‑მა უნდა დაიცვა **ორივე** კრიტერიუმი: **უსაფრთხო, აუდიტის‑მზად შოვნა** + **მართებული რეგულაციული მონაცემ‑მუშავება**.

---

## რა არის მონაცემთა შოვნა?  

მონაცემთა შოვნა არის **პროგრამული შეერთიანება დაკავშირებული მონაცემის ფრაგმენტებისგან** ერთიან, მოთხოვნის‑განგანყოფილებული წარმოდგენით. უსაფრთხოების კითხვაროის კონტექსტში:

1. **აღმოჩენა** – იდენტიფიცირება, რომელი მონაცემის წყაროები შეიცავენ მტკიცებულებებს, რომელიც აკმაყოფილებს კონკრეტული კითხვარის პუნქტს.  
2. **გახსნა** – მონაცემის (ლოგის ექსპარტი, პოლიტიკაჟის დოკუმენტი, კონფიგურაციის ფაილი) გამოყოფაწყარო‑სპეციფიკური დაშვების კონტროლის ემოციით.  
3. **ნორმალიზაცია** – ჰეტეროგენურ ფორმატების (JSON, CSV, PDF, XML) გარდამხდება საერთო სქემაში (მაგ. **Compliance Evidence Model**).  
4. ** დაკავშირება** – ურთიერთობების დადგენა მტკიცებულებების შორის (მაგ. გასაღების ცვლის ლოგის დაკავშირება შესაბამის KMS‑პოლიტიკასთან).  
5. **წერება** – მიწერა შემოკლებული, AI‑მოწვეული ნარატივა, რომელიც აკმაყოფილებს კითხვარის ველს, თუმცა წყაროს პროვენანსის დამახსოვრება.

როცა შოვნის პროცესი **პირადობას შენარჩუნებული**ა, თითოეული ნაბიჯი განისაზღევს კრიფტოგრავს დატანილი გარანტიებით, რათა ორკესტრაციის ಸಿನჯერ ვერ აღმოჩნდეს ქირვას.

---

## როგორ ახორციელებს Procurize პირადობას შენარჩუნებულ შოვნას  

Procurize‑ის AI‑პლატფორმა უკვე აერთიანებს **კითხარის ჰაბს**, დავალებების გამოყოფას, რეალურ‑დროში კომენტირებას, LLM‑დამზადებული პასუხის გენერაციას. PPDSE‑ი გაფართოვებულია აღნიშნული ჰაბის **უსაფრთხო მტკიცებულების პაიპლაინის** სამი შუალედით:

### 1. წყაროების კავშირები Zero‑Knowledge‑Encryption‑ით  

* თითოეულ შეუერთებულ (Snowflake, Azure Blob, ServiceNow) მონაცემებს შიფრირებულია წყაროთი **ხელოვნური გასაღებით**, რომელიც ეკუთვნის მოთხოვნის­­‑გამოცემის ინსტანსს.  
* შიფრული პეილოდ არ არის გადაცემა წყაროსგან ციფრულ სახით; მხოლოდ **hash‑ის** ციფრულ შერჩეული იპარა ხდება ინდჯესტოზე.

### 2. პირადობას შენარჩუნებული გამოთვლის ძრავა  

* იყენებს **SMPC**‑ს ნორმალიზაციისა და დაკავშირების შესრულებაზე ციფრულ ფრაგმენტებზე მრავალ‑მომხმარებლით.  
* **ჰომონომორფური აგრეგატები** (მაგ. რეგულაციასთან მიმდებარე კონტროლების რაოდენობა) განისაზღვრება առանց ინდივიდუალური ღირებულებების ხაზის გარშემო.  
* **დიფერენციული პრივასიის** მოდული ბჰტინებს არხული შუალედის სტატისტიკაზე, რომლებსაც არ გააჩნია ინდივიდუალური დავლენას.

### 3. AI‑მოწვეული ნარატივის გენერატორი  

* დეშიფრირებული, გადამოწმებული მონაცემები გადაეცემა **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**‑ის მანქანას, რომელიც ქმნის ადამიან‑კითხვის პასუხებს.  
* **Explainability‑hooks** მიმაგრებს ავტორობის ვერის **прოვენანსის** მეტადაფეთქის (წყარო‑ID, დრო‑ტოტტ, ენქრიპტი‑hash) პირველ‑თიხს, აუდიტორებს საშუალებას აძლევს დავადასტუროთ პასუხი, უტაიბედურ მონაცემის გარეშე.

#### Mermaid არქიტექტურული დიაგრამა  

```mermaid
graph LR
    A["წყაროს კავშირი<br>(Zero‑Knowledge Encryption)"]
    B["უსაფრთხო გამოთვლის ძრავა<br>(SMPC + ჰომინორულა)"]
    C["AI Narrative Generator<br>(RAG + Explainability)"]
    D["კითხარის ჰაბი<br>(Procurize UI)"]
    E["აუდიტორების დადასტურება<br>(Proof of Origin)"]
    
    A --> B
    B --> C
    C --> D
    D --> E
```

*ყველა ბეჭდის სახელია დუბლირებულ ბრჭყალებში, როგორც მოთხოვნილია,Escape‑ს ნებისმიერი სახის მითითება არ აქვს.*

---

## პირადობას შენარჩუნებული მონაცემთა შოვნის ინსტრუმენტის უპირატესობები  

| უპირატესობა | ეფექტი |
|--------------|--------|
| **რეგულაციური შესაბამისობა** | გარანტია, որ მონაცემები არასდროს ითვლის თავზე ციფრულ სახით იურიდიული ადგილმდებარეობის მიხედვით, რაც მარტივად ეხმარება GDPR/CCPA აუდიტებს. |
| **ხელით შრომის შემცირება** | ავტომატიზაცია 80 % მეწირე‑მონაცემის შეგროვებას, რაც კითხვარის რეაქტილითა კვირებით საათებში გადატანს. |
| **აუდიტ‑მზად პროვენანსი** | არაურვია კრიფტოგრაფული ჰეშები სავსეა სიმპრობლატური ტროშის წყადრეზე. |
| **ტენდენციასთან ნაკლებად** | მრავალ‑ქქტორიან დებელოპერ გვარებულის შერთებლის პერსპექტივა, ყველა კლიენტის მონაცემები იზრდება, თუმცა არ გადადის ერთზე მეტი სერვერის გამოთვლებში. |
| **ზრდილი სიზუსტე** | AI‑დამზადებული ნორმალიზატორე შეცდომებს და შეცდომებითა ელის. |

---

## განხორციელების ნაბიჯები  

### ნაბიჯი 1: წყაროების მასალა  

* შექმენით ყველა მტკიცებულებების სახელი (ღრუბლოვანი შენახვა, შიდა DB‑ები, SaaS‑API‑ები).  
*უცქანს **წყაროს პოლიტიკის ID**, რომელიც აღნავს რეგულაციურ შეზღუდვებს (მაგ. EU‑only, US‑only).

### ნაბიჯი 2: Zero‑Knowledge‑Connectors‑ის განთავსება  

* გამოიყენეთ Procurize‑ის **Connector SDK**, რათა შემუშავოთ ადაპტორები, რომლებიც შიფრირებენ payload‑ს ინსტანს‑ის იდგის ღია გასაღებით.  
* რეგისტრირეთ კავშირების ბრუკეტი **Connector Registry**‑ში.

### ნაბიჯი 3: განსაზღვერეთ Compliance Evidence Model (CEM)  

```yaml
CEM:
  id: string
  source_id: string
  type: enum[log, policy, report, config]
  timestamp: datetime
  encrypted_blob: bytes
  metadata:
    jurisdiction: string
    sensitivity: enum[low, medium, high]
```

*ყველა შემომავალი მტკიცებულება უნდა დაეცეს ამ სქემას, სანამ შესვლის გამოთვლაზე გადადის.*

### ნაბიჯი 4: SMPC‑ის შფოთლების კონფიგურირება  

*