
# Saugios daugiapartnerės skaičiavimo technologijos naudojama dirbtinio intelekto sprendimas konfidencialiems tiekėjų klausimynų atsakymams

## Įvadas

Saugumo klausimynai yra B2B SaaS sutarčių vartai. Jie prašo išsamios informacijos apie infrastruktūrą, duomenų tvarkymą, incidentų atsaką ir atitikties priemones. Tiekėjai dažnai turi per ketvirtį atsakyti į dešimtis tokių klausimynų, kiekvienas reikalauja įrodymų, kurie gali turėti **jautrių vidinių duomenų** – architektūros diagramų, privilegijuotų kredencialų ar nuosavų procesų aprašymų.  

Tradiciškai DI valdomas automatizavimas, kaip **Procurize AI Engine**, ženkliai pagreitina atsakymų generavimą, tačiau dažniausiai reikalauja **centralizuotos prieigos** prie neapdorotų šaltinių. Ši centralizacija sukelia dvi dideles grėsmes:

1. **Duomenų nutekėjimas** – jei DI modelis arba pagrindinė saugykla patenka į pavojaus zoną, konfidenciali įmonės informacija gali būti atskleista.  
2. **Reguliavimo nesilaikymas** – tokios teisės normos kaip [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) ir kiti duomenų suvereniteto įstatymai riboja, kur ir kaip gali būti apdorojami asmeniniai ar nuosavybiniai duomenys.

Įžengia **Saugios daugiapartnerės skaičiavimo technologijos (SMPC)** – kriptografinis protokolas, leidžiantis keliaioms šalims bendradarbiauti skaičiuojant funkciją iš jų įvesties, išlaikant šią įvestį privačia. Sujungus SMPC su generatyviu DI, galime **sukurti tikslius, audituojamus klausimyno atsakymus be jokio žaliavos duomenų atskleidimo nei DI modeliui, nei bet kuriam atskiram apdorojimo mazgui**.

Šiame straipsnyje išsamiai nagrinėjame techninę bazę, praktinius diegimo žingsnius ir verslo naudą, kurią suteikia **Secure‑SMPC‑AI** konvejeris, pritaikytas „Procurize“ platformai.  

> **Svarbiausia mintis:** SMPC papildyta DI suteikia **automatizavimo greitį** *ir* **nulinio žinojimo privatumo garantijas**, keisdama tai, kaip SaaS įmonės atsako į saugumo klausimynus.

---

## 1. Saugaus daugiapartnerio skaičiavimo pagrindai

Saugus daugiapartneris skaičiavimas leidžia dalyvių grupei, turinčiai privačią įvestį, suskaičiuoti bendrą funkciją **f**, taip, kad:

* **Teisingumas** – visi dalyviai gauna teisingą išvestį **f(x₁, x₂, …, xₙ)**.  
* **Privatumas** – jokiai šaliai neatskleidžiama jokia informacija apie kitų įvestis, išskyrus tai, ką galima išvesti iš išvesties.

SMPC protokolai priklauso dviem pagrindinėms grupėms:

| Protokolas | Pagrindinė idėja | Įprastinis naudojimo atvejis |
|------------|-------------------|------------------------------|
| **Paslėptų dalų dalijimas (Shamir, adityvus)** | Įvestis suskaidoma į atsitiktines dalis, paskirstomas visiems dalyviams. Skaičiavimai atliekami su dalimis; sujungus gaunamas rezultatas. | Didelės matricos operacijos, privatumo apsaugoti analitiniai skaičiavimai. |
| **Užšifruotos grandinės (Garbled Circuits)** | Viena šalis (užšifruotojas) užšifruoja Boolean grandinę; kiti vykdo grandinę naudodami užšifruotas įvestis. | Loginiai sprendimai, saugūs palyginimai. |

Mūsų scenarijui – **teksto išgavimas, semantinis panašumas ir įrodymų sintezė** – **adityvus paslėptų dalų dalijimas** yra geriausias, nes efektyviai apdoroja didelio matmenų vektorius naudojant modernias MPC platformas, tokias kaip **MP‑SPDZ**, **CrypTen** arba **Scale‑MPC**.

---

## 2. Architektūros apžvalga

Žemiau pateikiama aukšto lygio „Mermaid“ diagrama, iliustruojanti **SMPC papildyto DI** srautą „Procurize“ viduje.

```mermaid
graph TD
    A["Duomenų savininkas (Įmonė)"] -->|Užšifruoti ir pasidalinti| B["SMPC mazgas 1 (DI skaičiavimas)"]
    A -->|Užšifruoti ir pasidalinti| C["SMPC mazgas 2 (Politikos saugykla)"]
    A -->|Užšifruoti ir pasidalinti| D["SMPC mazgas 3 (Audito žurnalas)"]
    B -->|Saugūs vektoriniai veiksmai| E["LLM inferencija (užšifruota)"]
    C -->|Politikos gavimas| E
    D -->|Įrodymo generavimas| F["Nulinės žinios auditų įrodymas"]
    E -->|Užšifruotas atsakymas| G["Atsakymų agregatorius"]
    G -->|Atskleistas atsakymas| H["Tiekėjo klausimyno UI"]
    F -->|Audito takelis| H
```

**Komponentų paaiškinimas**

* **Duomenų savininkas (Įmonė)** – Laiko nuosavybinius dokumentus (pvz., SOC 2 ataskaitas, architektūros diagramas). Prieš bet kokį apdorojimą įmonė **paslėptų dalų dalijimu** sukuria šifruotus fragmentus ir juos paskirsto SMPC mazgams.  
* **SMPC mazgai** – Nepriklausomai atlieka skaičiavimus ant fragmentų. Mazgas 1 vykdo **LLM inferenciją** (pvz., pritaikytas Llama‑2 modelis) šifruotoje aplinkoje. Mazgas 2 talpins **politikos žinių grafus** (pvz., ISO 27001 kontrolės) taip pat paslėptais fragmentais. Mazgas 3 saugo **nekintamą auditų žurnalą** (blokų grandinė arba tikrai papildomas logas), įrašydamas užklausų metaduomenis be nešvarios informacijos atskleidimo.  
* **LLM inferencija (užšifruota)** – Modelis gauna užšifruotas įterptas verčių iš suskaidytų dokumentų, generuoja užšifruotus atsakymų vektorius ir grąžina juos agregatoriui.  
* **Atsakymų agregatorius** – Atstato atvirą tekstą tik po to, kai visas skaičiavimas baigtas, užtikrindamas, kad jokie tarpiniai duomenys nebūtų nutekėti.  
* **Nulinės žinios auditų įrodymas** – Mazgas 3 sukuria kriptografinį įrodymą, patvirtinantį, kad atsakymas buvo gautas iš nurodytų politinių šaltinių, neatskleidžiant paties šaltinio.

---

## 3. Išsamus darbo srautas

### 3.1 Įkėlimas ir paslėptų dalų dalijimas

1. **Dokumentų normalizavimas** – PDF, Word ir kodo fragmentai konvertuojami į paprastą tekstą ir žodžių sekas.  
2. **Įterpimo generavimas** – Lengvas koduotojas (pvz., MiniLM) sukuria tankius vektorius kiekvienam paragrafui.  
3. **Adityvus fragmentų skaidymas** – Kiekvienam vektoriui **v** generuojami atsitiktiniai fragmentai **v₁**, **v₂**, **v₃**, tenkinantys `v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p)`.  
4. **Paskirstymas** – Fragmentai siunčiami per TLS į tris SMPC mazgus.

### 3.2 Saugus politikos konteksto gavimas

* Politikos žinių grafas (kontrolės, susiejimai su standartais) talpinamas šifruotai visų mazgų.  
* Gavus klausimą iš klausimyno (pvz., „Aprašykite duomenų ramybės šifravimą“), sistema naudoja **saugų aibės sankirtą** norint rasti atitinkamas politikas, neatskleidžiant viso grafų turinio.

### 3.3 Užšifruota LLM inferencija

* Užšifruoti įterpimai ir politinės vektorinės informacijos patenka į **privatumą užtikrinantį transformatorių**, kuris veikia su paslėptomis dalimis.  
* Tokios technikos kaip **FHE-friendly dėmesio mechanizmas** arba **MPC-optimizuotas softmax** apskaičiuoja labiausiai tikėtiną atsakymo žodžių seką šifruotoje aplinkoje.

### 3.4 Atstatymas ir audituojamas įrodymas

* Kai užšifruotos atsakymo žymės paruoštos, **Atsakymų agregatorius** atstatys tekstą sumuodamas fragmentus.  
* Lygiagrečiai mazgas 3 parengs **Zero‑Knowledge Succinct Non‑interactive Argument of Knowledge (zk‑SNARK)**, patvirtinantį, kad atsakymas:
  * teisingai parinkti iš atitinkamų politinių šaltinių,
  * neatskleidžia neapdoroto teksto.

### 3.5 Pristatymas galutiniam vartotojui

* Baigtas atsakymas rodomas **Procurize vartotojo sąsajoje**, kartu su **kriptografiniu įrodymo ženkleliu**.  
* Auditoriai gali patikrinti ženklelį naudodami viešą tikrinimo raktą, užtikrindami atitiktį be papildomų dokumentų.

---

## 4. Saugumo garantijos

| Grėsmė | SMPC‑DI mitigavimas |
|--------|----------------------|
| **Duomenų nutekėjimas iš DI paslaugos** | Žaliavų duomenys niekada nepalieka įmonės aplinkos; tik fragmentai perduodami. |
| **Vidinis grėsmės aktorius debesų teikėjo aplinkoje** | Vienas mazgas neturi visos informacijos; duomenų atstatymui reikalingas **bendrai veikianti (≥ 2 iš 3)** kolizija. |
| **Modelio išgavimas (Model Extraction)** | LLM veikia su šifruotomis įvestimis; užsienio užklausų generavimas neįmanomas. |
| **Reguliavimo auditai** | zk‑SNARK įrodymas demonstruoja atitiktį, išlaikant duomenų lokalizacijos reikalavimus. |
| **„Man‑in‑the‑Middle“ atakos** | Visi kanalai apsaugoti TLS; paslėptų dalų dalijimas suteikia papildomą kriptografinį nepriklausomumą nuo transporto saugumo. |

---

## 5. Veikimo efektyvumo aspektai

Nors SMPC įneša papildomą našumo mokestį, šiuolaikiniai optimizavimai išlaiko atsakymo laiką priimtiną automatizuotų klausimynų poreikiams:

| Rodyklė | Įprastas DI (nešifruotas) | SMPC‑DI (3 mazgai) |
|----------|---------------------------|--------------------|
| **Inferencijos vėlavimas** | ~1,2 s vienam atsakymui | ~3,8 s vienam atsakymui |
| **Perduodama sparta** | 120 atsakymų/min | 45 atsakymų/min |
| **Skaičiavimo sąnaudos** | 0,25 CPU val/1k atsakymų | 0,80 CPU val/1k atsakymų |
| **Tinklo srautas** | < 5 MB/atsakymui | ~12 MB/atsakymui (šifruoti fragmentai) |

Pagrindiniai optimizavimai:

* **Pakavimas** – kelių klausimynų elementų apdorojimas vienu metu.  
* **Hibridinis protokolas** – didelė dalis linearių operacijų vykdoma su paslėptų dalų dalijimu, tik ne‐linearios funkcijos (pvz., palyginimai) apdorojamos su užšifruotomis grandinėmis.  
* **Krašto (edge) įdiegimas** – vienas SMPC mazgas talpinamas vietoje (pvz., įmonės ugniasienės viduje), sumažinant pasitikėjimą išorinėmis paslaugomis.

---

## 6. Integracija su „Procurize“

„Procurize“ jau siūlo:

* **Dokumentų saugyklą** – centralizuotą vietą atitikties įrodymams.  
* **Klausimynų kūrimą** – UI, skirtą kurti, priskirti ir stebėti klausimynus.  
* **DI variklį** – pritaikytą LLM atsakymų generavimui.

Norint įdiegti SMPC‑DI:

1. **Įjungti SMPC režimą** – administratoriaus nustatymuose perjungti atitinkamą vėliavą.  
2. **Paruošti SMPC mazgus** – įdiegti tris Docker konteinerius (Node 1‑3) iš oficialaus `procurize/smpc-node` atvaizdo. Konteineriai automatiškai registruojasi platformos orkestravimo sluoksnyje.  
3. **Apibrėžti politikos grafiką** – eksportuoti egzistuojančius politikos susiejimus į JSON‑LD; platforma užšifruos ir paskirstys juos mazgams.  
4. **Sukonfigūruoti audituojamus įrodymus** – pateikti viešą tikrinimo raktą; UI automatiškai rodyti įrodymo ženklelius.  
5. **Mokyti saugų LLM** – naudoti tą patį duomenų rinkinį kaip įprastam DI varikliui, tačiau modelio svorius įkelti į Node 1 **uždarytoje (sealed) aplinkoje** (pvz., Intel SGX) papildomam saugumui.

---

## 7. Realus atvejis: FinTech tiekėjo auditas

**Įmonė**: FinFlow, vidutinio dydžio FinTech SaaS tiekėjas.  

**Problema**: Kiekvieną ketvirtį bankų partneriai reikalauja **visos duomenų rėžimo šifravimo detalios informacijos**. Šifravimo raktai ir jų valdymo politika yra klasifikuoti ir negali būti įkeliami į trečiosios šalies DI paslaugas.  

**Sprendimas**:

1. FinFlow įdiegė SMPC‑DI mazgus – Node 1 Azure Confidential Compute VM, Node 2 vietoje (on‑premises), Node 3 kaip Hyperledger Fabric partnerį.  
2. Šifruota šifravimo politikos dokumentacija (5 MB) buvo paslėptų dalų dalijimu paskirstyta mazgams.  
3. Klausimas „Aprašykite raktų sukimo tvarkaraštį“ buvo atsakytas per **4,2 s** su patikimu įrodymu.  
4. Banko auditoriai patvirtino įrodymą naudojant viešą raktą, patvirtindami, kad atsakymas kilęs iš FinFlow vidinių politikų, neišskleidžiant jokių konfidencialių detalių.

**Rezultatas**: Audito laikas sumažėjo nuo **7 dienų** iki **2 valandų**, o **jokių atitikties pažeidimų** nebuvo registruota.

---

## 8. Ateities kryptys

| Planuojama funkcija | Tikėtinas poveikis |
|---------------------|--------------------|
| **Federacinis SMPC tarp kelių tiekėjų** | Leis bendrą benchmarkingą be nuosavybės duomenų atskleidimo. |
| **Dinaminė politikos atnaujinimo grandinė su on‑chain valdymu** | Leidžia iš karto atspindėti politikos pokyčius SMPC skaičiavime. |
| **Zero‑knowledge rizikos vertinimas** | Generuos kiekybinius rizikos balus, patvirtintus be duomenų atskleidimo. |
| **DI generuojamos atitikties naratyvai** | Išplės atsakymus nuo paprastų “ta / ne” į išsamias naratyvas, išlaikant privatumo apsaugą. |

---

## Išvada

Saugus daugiapartneris skaičiavimas, sujungtas su generatyviu dirbtiniu intelektu, suteikia **privatumo, audituojamą ir mastelį pritaikomą** sprendimą automatizuoti saugumo klausimynų atsakymus. Tai patenkina tris pagrindinius šiuolaikinių SaaS įmonių reikalavimus:

1. **Greitis** – beveik realaus laiko atsakymai sumažina derybų trukmę.  
2. **Saugumas** – konfidencialūs duomenys niekada nepalieka savininko, apsaugant nuo nutekėjimų ir reguliavimo pažeidimų.  
3. **Pasitikėjimas** – kriptografiniai įrodymai patvirtina, kad atsakymai pagrįsti patikrintomis vidinėmis politikomis.

Įdiegus SMPC‑DI į „Procurize“, organizacijos gali paversti tradicinį, rankinį darbo svorį **konkurenciniu pranašumu**, pasiekiant greitesnius sandorius ir išlaikant aukščiausius privatumą užtikrinančius standartus.

---

## Žr. taip pat

- [Procurize tinklaraštis: AI valdomas atitikties integravimas į CI/CD procesus](https://blog.procurize.com/ai-ci-cd-compliance)