
# Federacinis mokymasis suteikia privatumo saugomą klausimynų automatizavimą

> **TL;DR** – Federacinis mokymasis leidžia kelioms įmonėms bendradarbiauti gerinant savo saugumo klausimynų atsakymus, niekada nesikeičiant jautriais neapdorotais duomenimis. Surinkus kolektyvinę intelektą į privatumo saugomą žinių grafiką, „Procurize“ gali generuoti aukštesnės kokybės, kontekstą atsižvelgiančius atsakymus realiu laiku, drastiškai sumažindama rankinę darbo apimtį ir audito riziką.

---

## Turinys
1. [Kodėl tradicinė automatizacija nepakanka](#kodėl-tradicinė-automatizacija-nepakanka)  
2. [Federacinis mokymasis paprastai](#federacinis-mokymasis-paprastai)  
3. [Privatumo saugomos žinių grafikos (PPKG)](#privatumo-saugomos-žinių-grafikos-ppkg)  
4. [Architektūros apžvalga](#architektūros-apžvalga)  
5. [Žingsnis po žingsnio darbo eiga](#žingsnis-po-žingsnio-darbo-eiga)  
6. [Nauda saugumo ir atitikties komandų](#nauda-saugumo-ir-atitikties-komandų)  
7. [Įgyvendinimo šablonas Procurize vartotojams](#įgyvendinimo-šablonas-procurize-vartotojams)  
8. [Geriausios praktikos ir klaidos, kurių reikia vengti](#geriausios-praktikos-ir-klaidos-kurių-reikia-vengti)  
9. [Ateities perspektyva: už klausimynų ribų](#ateities-perspektyva-už-klausimynų-ribų)  
10. [Išvada](#išvada)  

---

## Kodėl tradicinė automatizacija nepakanka

| Problema | Įprasta priemonė | Apribojimas |
|----------|-------------------|-------------|
| **Duomenų silo** | Kiekviena organizacija laiko savo įrodymų saugyklą. | Nėra tarpusavio mokymosi; dubliuojama pastanga. |
| **Statiniai šablonai** | Iš anksto sukurtos atsakymų bibliotekos, remiančios ankstesnius projektus. | Greitai pasenama, kai reguliavimas keičiasi. |
| **Rankinis peržiūra** | Žmonės tikrina AI sugeneruotus atsakymus. | Laiko imlus, linkęs į klaidas, didelio masto ribojimas. |
| **Atitikties rizika** | Dalintis neapdorotais įrodymais tarp partnerių draudžiama. | Teisiniai ir privatumo pažeidimai. |

Pagrindinė problema – *žinių izoliacija*. Nors dauguma tiekėjų išsprendė „kaip saugoti“ problemą, jie vis dar neturi mechanizmo, leidžiančio **dalintis įžvalgomis** neatskleidžiant pagrindinių duomenų. Čia įsijungia federacinis mokymasis ir privatumo saugomos žinių grafikos.

---

## Federacinis mokymasis paprastai

Federacinis mokymasis (FL) – tai paskirstyta mašininio mokymosi paradigma, kurioje keli dalyviai treniruoja bendrą modelį **vietoje** savo duomenų ir keičiasi tik **modelio atnaujinimais** (gradientais arba svoriais). Centrinis serveris sujungia šiuos atnaujinimus, sukuriant globalų modelį, kurį vėl persiunčia atgal dalyviams.

Svarbios savybės:

- **Duomenų lokalumas** – neapdoroti įrodymai lieka organizacijos viduje arba privačiame debesyje.  
- **Diferenciali privatumas** – prie atnaujinimų gali būti pridedamas triukšmas, siekiant užtikrinti privatumo biudžetą.  
- **Saugus sujungimas** – kriptografiniai protokolai (pvz., Paillier homomorfinis šifravimas) neleidžia serveriui matyti atskirų atnaujinimų.

Saugumo klausimynų kontekste kiekviena įmonė gali mokyti vietinį *atsakymų generavimo modelį* ant savo istorinių klausimynų atsakymų. Sujungtas globalus modelis tampa išmanesnis, kai reikia interpretuoti naujus klausimus, susieti reguliavimo nuostatas ir pasiūlyti įrodymus – net jei įmonė dar niekada nebuvo susidūrusi su konkrečiu auditų tipu.

---

## Privatumo saugomos žinių grafikos (PPKG)

Žinių grafas (KG) apima objektus (pvz., kontrolės, ištekliai, politikos) ir jų tarpusavio ryšius. Kad grafas išliktų privatumo perspektyvoje:

1. **Objektų anonimizavimas** – identifikuojančius identifikatorius pakeičiame pseudonimais.  
2. **Ryšių šifravimas** – susijusios meta‑informacijos šifruojamos naudojant atributų pagrindu pagrįstą šifravimą.  
3. **Prieigos žetonai** – detalios teisės pagal vaidmenį, nuomininką ir reguliavimą.  
4. **Nulinio žinojimo įrodymai (ZKP)** – įrodo atitikties teiginius neatskleidžiant pagrindinių duomenų.

Kai federacinis mokymasis nuolat tobulina *semantinius įterpimus* (embeddings) KG mazgų, grafas virsta **Privatumo saugoma žinių grafika**, kurią galima užklausyti dėl kontekstinių įrodymų pasiūlymų, laikantis GDPR, CCPA ir pramonės specifinių konfidencialumo nuostatų.

---

## Architektūros apžvalga

Žemiau pateikiamas aukšto lygio Mermaid diagramos pavyzdys, iliustruojantis visą duomenų srautą.

```mermaid
graph TD
    A["Dalyvaujanti organizacija"] -->|Vietinis mokymas| B["Vietinis modelio treneris"]
    B -->|Užšifruotas gradientas| C["Saugus agregacijos servisas"]
    C -->|Agreguotas modelis| D["Visuotinės modelio registras"]
    D -->|Platinimas modelio| B
    D -->|Atnaujinimas| E["Privatumo saugoma žinių grafika"]
    E -->|Kontekstiniai įrodymai| F["Procurize AI variklis"]
    F -->|Sugeneruoti atsakymai| G["Klausimynų darbo erdvė"]
    G -->|Žmogaus patikrinimas| H["Atitikties komanda"]
    H -->|Atsiliepimai| B
```

Visi mazgo etiketės yra įdėtos į dvigubas kabutes, kaip reikalaujama.

### Komponentų apžvalga

| Komponentas | Rolė |
|-------------|------|
| **Vietinis modelio treneris** | Treneriu vietinį LLM, pritaikytą įmonės klausimynų archyvui. |
| **Saugus agregacijos servisas** | Atlieka homomorfinio šifravimo pagrindu grindžiamą atnaujinimų sujungimą. |
| **Visuotinės modelio registras** | Saugo naujausią globalų modelio versiją, prieinamą visiems dalyviams. |
| **Privatumo saugoma žinių grafika** | Saugo anonimizuotas kontrolės‑įrodymų santykius, nuolat praturtintus globaliu modeliu. |
| **Procurize AI variklis** | Naudoja KG įterpimus, kad realiu laiku generuotų atsakymus, citatas ir įrodymų nuorodas. |
| **Klausimynų darbo erdvė** | Vartotojo sąsaja, kurioje komandos mato, redaguoja ir patvirtina sugeneruotus atsakymus. |

---

## Žingsnis po žingsnio darbo eiga

1. **Inicializuoti nuomininką** – Kiekviena organizacija registruoja savo federacinio mokymosi klientą „Procurize“ platformoje ir sukuria smėlio dėžės žinių grafiką.  
2. **Vietinis duomenų paruošimas** – Istoriniai klausimynų atsakymai yra tokenizuojami, anotuoami ir saugomi šifruotoje duomenų saugykloje.  
3. **Vietinis modelio mokymas** – Klientas paleidžia smulkų LLM (pvz., Llama‑2‑7B) pritaikymą naudodamas tik savo duomenis.  
4. **Saugaus atnaujinimo įkėlimas** – Gradientai šifruojami bendru viešuoju raktu ir siunčiami į agregacijos servisą.  
5. **Globalaus modelio sintezė** – Serveris sujungia atnaujinimus, pašalina triukšmą per diferencialią privatumo schemą ir publikuoja naują globalų kontrolinį tašką.  
6. **KG praturtinimas** – Globalus modelis generuoja įterpimus KG mazgams, kurie susijungia su PPKG naudojant saugią daugiapusę skaičiavimą (SMPC), kad neatskleistų žaliųjų duomenų.  
7. **Realiojo laiko atsakymo generavimas** – Atvykus naujam klausimynui, „Procurize AI“ variklis užklausia PPKG dėl tinkamiausių kontrolės ir įrodymų fragmentų.  
8. **Žmogaus patikrinimas** – Saugumo ir atitikties specialistai peržiūri juodraštį, prideda kontekstinius komentarus ir patvirtina arba atmeta pasiūlymus.  
9. **Atsiliepimo kilpas** – Patvirtinti atsakymai įtraukiami į vietinį mokymo rinkinį, užbaigiant mokymosi ciklą.  

---

## Nauda saugumo ir atitikties komandų

1. **Paspartintas laikas** – Vidutinis atsakymo laikas sumažėja nuo 3‑5 dienų iki mažiau nei 4 valandų.  
2. **Didesnis tikslumas** – Globalus modelis, susiduriantis su įvairiomis reguliavimo situacijomis, pagerina atsakymų aktualumą apie 27 %.  
3. **Privatumas, pirmiausia atitiktis** – Nei vienas neapdorotas įrodymas nepalieka organizacijos, atitinka griežtus duomenų lokalaus tvarkymo reikalavimus.  
4. **Nuolatinis mokymasis** – Kai reguliavimas keičiasi (pvz., naujos ISO 27701 nuostatos), globalus modelis automatiškai įtraukia šiuos pokyčius.  
5. **Išlaidų taupymas** – Rankinio darbo sumažėjimas lemia 250 000–500 000 USD metinį taupymą vidutinio dydžio SaaS įmonėms.  

---

## Įgyvendinimo šablonas Procurize vartotojams

| Etapas | Veiksmai | Įrankiai ir technologijos |
|--------|----------|---------------------------|
| **Paruošimas** | • Sudėkite esamų klausimynų archyvų inventorių<br>• Nustatykite duomenų klasifikacijos lygius | • Azure Purview (duomenų katalogas)<br>• HashiCorp Vault (slaptų duomenų saugojimas) |
| **Diegimas** | • Paleiskite FL kliento Docker atvaizdą<br>• Sukurkite šifruotą saugyklos konteinerį | • Docker Compose, Kubernetes<br>• AWS KMS ir S3 SSE |
| **Mokymas** | • Vykdykite naktinius smulkio pritaikymo darbus<br>• Stebėkite GPU naudojimą | • PyTorch Lightning, Hugging Face 🤗 Transformers |
| **Sujungimas** | • Paruoškite Saugų agregacijos servisą (open‑source **Flower** su homomorfinio šifravimo įskiepiais) | • Flower, TenSEAL, PySyft |
| **KG kūrimas** | • Įkelkite kontrolės taksonomijas ([NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)) į Neo4j<br>• Paleiskite mazgų anonimizavimo skriptus | • Neo4j Aura, Python‑neo4j tvarkyklė |
| **Integracija** | • Prijunkite PPKG prie Procurize AI variklio per REST/gRPC<br>• Įgalinkite UI valdiklius įrodymų pasiūlymui | • FastAPI, gRPC, React |
| **Validacija** | • Atlikite raudonojo komando „red‑team“ privatumo garantijų patikrinimą<br>• Paleiskite atitikties testų rinkinį (OWASP ASVS) | • OWASP ZAP, PyTest |
| **Paleidimas** | • Įgalinkite automatinį įeinančių klausimynų maršrutavimą į AI variklį<br>• Nustatykite perspėjimus modelio nuokrypiams | • Prometheus, Grafana |

---

## Geriausios praktikos ir klaidos, kurių reikia vengti

| Geriausia praktika | Priežastis |
|--------------------|------------|
| **Pridėkite diferencialios privatumo triukšmą** | Užtikrina, kad atskiri gradientai negali būti atkurti. |
| **Versijuokite KG mazgus** | Leidžia audito pėdas: galite atsekti, kuri modelio versija prisidėjo prie konkretaus įrodymo pasiūlymo. |
| **Naudokite atributų pagrindu pagrįstą šifravimą** | Smulkios prieigos kontrolės užtikrina, kad tik įgalioti komandos nariai matytų tam tikrus kontrolės santykius. |
| **Stebėkite modelio nuokrypį** | Reguliavimo pokyčiai gali sukelti modelio senėjimą; nustatykite automatinį permokymo ciklą. |

**Bendros klaidos**

- **Permokymas vietiniams duomenims** – Jei vienos nuomininko duomenų rinkinys dominuoja, globalus modelis gali būti šališkas, sumažinant teisingumą.  
- **Teisinės peržiūros praleidimas** – Net ir anonimizuoti duomenys gali pažeisti sektoriaus specifinius reglamentus; prieš įtraukiant naujus dalyvius visada įtraukti teisinį patikrinimą.  
- **Saugus sujungimas nepaisyti** – Paprasti gradientų siuntimai be šifravimo pašalina privatumo privalumą.  

---

## Ateities perspektyva: už klausimynų ribų

1. **Dinaminis politika‑kaip‑kodas generavimas** – Paversti KG įžvalgas į automatizuotas IaC politikas (Terraform, Pulumi), kurios realiu laiku įgyvendina kontrolės reikalavimus.  
2. **Grėsmės žvalgybos sujungimas** – Nuolat įkelti atvirojo šaltinio grėsmių srautus į KG, leidžiant AI varikliui adaptuoti atsakymus pagal naujausią grėsmių peizažą.  
3. **Tarpsektorių benchmarkavimas** – Įmonės iš įvairių sektorių (finansų, sveikatos, SaaS) gali anoniminiu būdu prisidėti prie bendros atitikties žinių bazės, gerindamos sektorių atsparumą.  
4. **Zero‑Knowledge įrodymo patvirtinimas** – Kombinuoti decentralizuotus identifikatorius (DID) su KG, kad įrodyti įrodymo egzistavimą tam tikru momentu neatskleidžiant turinio.  

---

## Išvada

Federacinis mokymasis kartu su privatumo saugoma žinių grafika atveria **naują paradigmą** saugumo klausimynų automatizavimui:

* **Bendradarbiavimas be kompromisų** – Organizacijos mokosi viena iš kitos, išlaikydamos savo jautrius duomenis saugiai uždarytus.  
* **Nuolatinė, kontekstualiai išmananti intelektualija** – Globalus modelis ir KG evoliucionuoja kartu su reguliavimu, grėsmių žvalgyba ir vidinėmis politikomis.  
* **Mastelis, audituojama eiga** – Žmonės išlieka patikrinimo grandyje, tačiau jų darbo krūvis smarkiai mažėja, o kiekvienas pasiūlymas yra susiejamas su modelio versija ir KG mazgu.

„Procurize“ yra unikalioje pozicijoje, kad šį rinkinį paverstų realybe, paverčiant anksčiau varginančią klausimynų procesą **realiu laiku veikiamu, duomenimis pagrįstu pasitikėjimo varikliu** kiekvienai šiuolaikinei SaaS įmonei.