
# Konfidencialus skaičiavimas ir AI suteikia saugią klausimynų automatiką

Greitai besikeičiančiame SaaS pasaulyje saugumo klausimynai tapo vartų sargybu kiekvienam B2B sandoriui. Didžiulė įrankių ir standartų įvairovė – [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, CMMC ir dešimtys tiekėjų specifinių kontrolinių sąrašų – sukelia didžiulę rankinę naštą saugumo ir teisinėms komandų. „Procurize“ jau sumažino šią naštą naudodama AI‑generuotus atsakymus, realaus laiko bendradarbiavimą ir integruotą įrodymų valdymą.  

Tačiau kitas iššūkis – **apsaugoti duomenis, kurie maitinasi šiuos AI modelius**. Kai įmonė įkelia vidines politikos nuostatas, konfigūracijos failus ar audito žurnalus, šie duomenys dažnai yra itin konfidencialūs. Jei AI paslauga juos apdoroja įprastoje debesų aplinkoje, duomenys gali patekti į vidinių grėsmių, neteisingos konfigūracijos ar net sudėtingų išorinių atakų sritis.

**Konfidencialus skaičiavimas** – praktika, kai kodas vykdomas aparatinėje patikimoje vykdymo aplinkoje (TEE) – siūlo būdą išlaikyti duomenis šifruotus *apdorojimo metu*. Sujungus TEE su generatyviais AI procesais „Procurize“, galime pasiekti **galutinę šifruotą klausimynų automatizaciją**, atitinkančią tiek greitį, tiek saugumo reikalavimus.

Toliau nagrinėsime techninius pagrindus, darbo integraciją, atitikties privalumus ir ateities planą šiai naujajai galimybei.

---

## 1. Kodėl konfidencialus skaičiavimas svarbus klausimynų automatizavimui

| Grėsmių vektorius | Tradicinis AI procesas | Konfidencialaus skaičiavimo švelninimas |
|-------------------|------------------------|------------------------------------------|
| **Duomenys ramybės būsenoje** | Failai saugomi šifruoti, bet iššifruojami apdorojimui. | Duomenys lieka šifruoti diske; iššifravimas vyksta tik slėgyje. |
| **Duomenys perdavimo metu** | TLS apsaugo tinklo srautą, tačiau apdorojimo mazgas yra atviras. | Slėgio‑su‑slėgiu komunikacija naudoja patvirtintus kanalus, neleidžiančius vidutiniam atakuotojui keisti duomenų. |
| **Vidinių asmenų prieiga** | Debesų operatoriai gali prieiti prie nešifruoto teksto inferencijos metu. | Operatoriai mato tik šifruotą tekstą; slėgis izoliuoja nešifruotą tekstą nuo pagrindinės OS. |
| **Modelio nutekėjimas** | Modelio svoriai gali būti išgauti iš atminties. | Modelis ir duomenys egzistuoja slėgyje; atmintis šifruota už TEE ribų. |
| **Audituojamumas** | Žurnalai gali būti sugadinti arba nebaigti. | Slėgis generuoja kriptografiškai pasirašytas atestacijas kiekvienam inferencijos žingsniui. |

Rezultatas – **nulinio pasitikėjimo apdorojimo sluoksnis**: net jei pagrindinė infrastruktūra yra pažeista, jautrus turinys niekada nepalieka apsaugoto atminties regiono.

---

## 2. Architektūros apžvalga

Žemiau pateikiamas aukšto lygio vaizdas, kaip „Procurize“ konfidenciali AI linija yra sudėtina. Diagrama naudoja Mermaid sintaksę, o kiekvieno mazgo etiketė yra dvigubose kabutėse – kaip reikalaujama.

```mermaid
graph TD
    A["Vartotojas įkelia įrodymus (PDF, JSON ir kt.)"] --> B["Kliento šifravimas (AES‑256‑GCM)"]
    B --> C["Saugus įkėlimas į Procurize objektų saugyklą"]
    C --> D["Patvirtintas TEE egzempliorius (Intel SGX / AMD SEV)"]
    D --> E["Iššifravimas slėgyje"]
    E --> F["Išankstinis apdorojimas: OCR, schemos išskyrimas"]
    F --> G["Generatyviojo AI inferencija (RAG + LLM)"]
    G --> H["Atsakymų sintezė ir įrodymų susiejimas"]
    H --> I["Slėgio pasirašytas atsakymo paketas"]
    I --> J["Šifruotas pristatymas užklausėjui"]
    J --> K["Audito žurnalas saugomas nepakeičiamame ledgeriui"]
```

### Pagrindiniai komponentai

| Komponentas | Vaidmuo |
|------------|----------|
| **Kliento šifravimas** | Užtikrina, kad duomenys niekada nesiunčiami nešifruotu formatu. |
| **Objektų saugykla** | Laiko šifruotus duomenų blokus; debesų tiekėjas jų negali skaityti. |
| **Patvirtintas TEE** | Patikrina, ar slėgyje vykdomas kodas atitinka žinomą maišą (nuotolinė atestacija). |
| **Išankstinio apdorojimo variklis** | Atlieka OCR ir schemos išskyrimą slėgyje, kad apsaugotų neapdorotą turinį. |
| **RAG + LLM** | Paieškos papildyta generacija, kuri ištraukia susijusius politikos fragmentus ir kuria natūralios kalbos atsakymus. |
| **Pasirašytas atsakymo paketas** | Apima AI sugeneruotą atsakymą, įrodymų nuorodas ir kriptografinį slėgio vykdymo įrodymą. |
| **Nekintama audito registras** | Paprastai blockchain arba tik pridedamas žurnalas reguliaciniai atitikimo ir forensinės analizės tikslais. |

---

## 3. Visas procesas nuo pradžios iki pabaigos

1. **Saugus įkėlimas**  
   - Vartotojas vietoje šifruoja failus naudodamas unikalų įkėlimo raktą.  
   - Raktas yra supakuotas su „Procurize“ viešuoju atestacijos raktu ir siunčiamas kartu su įkelimu.

2. **Nuotolinė atestacija**  
   - Prieš bet kokį iššifravimą klientas prašo atestacijos ataskaitos iš TEE.  
   - Ataskaitoje yra slėgio kodo maišas ir nešiojamo šakninio patikros parašas.  
   - Tik patvirtinus ataskaitą, klientas perduoda supakuotą iššifravimo raktą.

3. **Konfidencialus išankstinis apdorojimas**  
   - Slėgyje šifruoti artefaktai dešifruojami.  
   - OCR išgauna tekstą iš PDF, o parseriai atpažįsta JSON/YAML schemas.  
   - Visi tarpiniam rezultatai lieka apsaugotoje atmintyje.

4. **Saugus RAG‑generavimas**  
   - LLM (pvz., pritaikytas Claude arba Llama modelis) yra slėgyje, įkeliamas iš šifruoto modelio paketo.  
   - Paieškos komponentas teirauja iš šifruoto vektorinės bazės, kurioje yra indeksuoti politikos fragmentai.  
   - LLM sintezuoja atsakymus, nurodo įrodymus ir generuoja pasitikėjimo balą.

5. **Patvirtintas išėjimas**  
   - Galutinis atsakymo paketas pasirašomas slėgio privataus rakto.  
   - Parašą gali patikrinti bet kuris auditorius, naudodamas slėgio viešąjį raktą, įrodydamas, kad atsakymas buvo sugeneruotas patikimoje aplinkoje.

6. **Pristatymas ir auditas**  
   - Paketas vėl užšifruojamas užklausėjo viešuoju raktu ir siunčiamas atgal.  
   - Paketo maišas kartu su atestacijos ataskaita įrašomas į nekintamą ledgerį (pvz., Hyperledger Fabric) būsimiems atitikties patikrinimams.

---

## 4. Atitikties privalumai

| Reguliavimas | Kaip konfidencialus AI padeda |
|--------------|-------------------------------|
| **SOC 2 (Saugumo principas)** | Parodo „šifruotus duomenis naudojimo metu“ ir suteikia įrodymus apie bandymus manipuliuoti žurnalais. |
| **ISO 27001 (A.12.3)** | Apsaugo konfidencialius duomenis apdorojimo metu, atitinka „kriptografines kontrolės“ reikalavimus. |
| **GDPR Art. 32** | Įgyvendina „aukščiausios pažangos“ saugumo priemones duomenų konfidencialumui ir vientisumui. |
| **CMMC Level 3** | Palaiko „Valdomą neatpažintą informaciją (CUI) tvarkymą“ sustiprintuose slėgiuose. |

Be to, pasirašyta atestacija veikia kaip **realaus laiko įrodymas** auditui – nebūtina papildomi ekrano nuotraukų ar rankinių žurnalų ištraukų.

---

## 5. Veikimo svarstymai

Vykdant AI modelius slėgyje didėja našumo kaštai:

| Metriška | Tradicinis debesis | Konfidencialus skaičiavimas |
|----------|--------------------|------------------------------|
| **Vėlavimas (vidutinis vienam klausimynui)** | 2–4 sekundės | 3–6 sekundės |
| **Pralaidumas (užklausų/sekundę)** | 150 užklausų | 80 užklausų |
| **Atminties naudojimas** | 16 GB (neribotas) | 8 GB (slėgio limitas) |

„Procurize“ mažina šiuos poveikius naudodama:

* **Modelio distiliavimą** – mažesni, bet tikslūs LLM variantai slėgyje.  
* **Kaupinimą** – grupuojant kelis klausimų kontekstus, mažinamas vieno užklausos kaštas.  
* **Horizontalų slėgio mastelį** – kelios SGX instancijos užklausų balanso gale.

Realioje praktikoje dauguma saugumo klausimynų atsakomi gerokai greičiau nei per minutę, kas yra priimtina daugumai pardavimų ciklų.

---

## 6. Realus atvejis: FinTechCo

**Fono informacija**  
FinTechCo tvarko jautrius sandorių žurnalus ir šifravimo raktus. Jų saugumo komanda nenorėjo įkelti vidinių politikų į SaaS AI paslaugą.

**Sprendimas**  
FinTechCo priėmė „Procurize“ konfidencialų kanalą. Per pilotinį etapą atliekami trys sudėtingi SOC 2 klausimynai.

**Rezultatai**

| KPI | Prieš konfidencialų AI | Po konfidencialaus AI |
|-----|------------------------|------------------------|
| Vidutinis atsakymo laikas | 45 minutės (rankiniu būdu) | 55 sekundės (automatiškai) |
| Duomenų atskleidimo incidentai | 2 (vidiniai) | 0 |
| Audito pasirengimo pastangos | 12 valandų per auditą | 1 valanda (automatiškai sugeneruota atestacija) |
| Suinteresuotų šalių pasitikėjimas (NPS) | 48 | 84 |

Pasirašyta atestacija patenkino tiek vidinius auditorius, tiek išorinius reguliuotojus, panaikinant papildomas duomenų tvarkymo sutartis.

---

## 7. Saugumo geriausios praktikos diegėjams

1. **Reguliariai keiskite šifravimo raktus** – Naudokite raktų valdymo paslaugą (KMS) perkelti įkėlimo raktus kas 30 dienų.  
2. **Patikrinkite atestacijų grandines** – Integruokite nuotolinės atestacijos patikrinimą į CI/CD procesą slėgio atnaujinimams.  
3. **Įjunkite nekintamų ledgerų atsargines kopijas** – Periodiškai darykite audito ledgerio momentines nuotraukas į atskirą, tik vieną kartą įrašomą saugyklos kibirą.  
4. **Stebėkite slėgio būklę** – Naudokite TPM pagrįstus metrikus, kad aptiktumėte bet kokius slėgio atstatymus ar programinės įrangos anomalijas.  
5. **Saugiai atnaujinkite modelio paketus** – Išleiskite naujas LLM versijas kaip pasirašytus modelio paketus; slėgis patikrina parašus prieš įkeliant.

---

## 8. Ateities planas

| Ketvirtis | Etapas |
|-----------|--------|
| **2026 Q1** | Palaikymas AMD SEV‑SNP slėgių, plečiant aparatūrinį suderinamumą. |
| **2026 Q2** | Daugiašalė skaičiavimo (MPC) integracija, leidžianti bendradarbiauti klausimynų atsakymų tvorba be duomenų dalijimosi. |
| **2026 Q3** | Nulinio žinių įrodymo (ZKP) generavimas, kad „aš turiu atitinkamą politiką“ be jos atskleidimo. |
| **2026 Q4** | Automatinis slėgio farmų mastelio didinimas, pasitelkiant Kubernetes + SGX įrenginių įskiepius, pagal realų eilės gylį. |

Šios patobulinimai „Procurize“ pavers šią platformą **vienintelėmis, galinčiomis garantuoti tiek AI efektyvumą, tiek kriptografinę konfidencialumą** klausimynų automatizavimui.

---

## 9. Pradžia

1. **Paprašykite konfidencialaus skaičiavimo bandomojo periodo** per savo „Procurize“ paskyrų vadybininką.  
2. **Įdiekite kliento šifravimo įrankį** (prieinama kaip daugiaplatformė CLI).  
3. **Įkelkite pirmąjį įrodymų paketą** ir stebėkite atestacijos skydelį – turėtų būti žalias statusas.  
4. **Paleiskite testinį klausimyną** – sistema grąžins pasirašytą atsakymo paketą, kurį galėsite patikrinti naudojant viešąjį raktą, pateiktą vartotojo sąsajoje.  

Daugiau žingsnių instrukcijų rasite „Procurize“ dokumentacijos portale sekcijoje *Saugūs AI kanalai → Konfidencialaus skaičiavimo vadovas*.

---

## 10. Išvada

Konfidencialus skaičiavimas pakeičia pasitikėjimo modelį AI‑paskaitoje pagal saugumą. Užtikrinant, kad jautrūs politikos dokumentai ir audito žurnalai niekada neišeina iš šifruoto slėgio, „Procurize“ suteikia organizacijoms **įrodytinai saugią, audituojamą ir švytinčiai greitą** priemonę saugumo klausimynų atsakymui. Tarp TEE, RAG‑pagrįstų LLM ir nekintamo audito žurnalo sinergija ne tik sumažina rankinį darbą, bet ir tenkina pačias griežčiausias reguliavimo reikalavimus – tai būtinas pranašumas šiandieninėje B2B ekosistemoje.