
# Enjin Prompt Teragregat untuk Automasi Soal Selidik Persendirian Multi‑Tenant

## Mengapa Automasi Soal Selidik Keselamatan Multi‑Tenant Penting  

Soal selidik keselamatan dan pematuhan adalah titik geseran universal bagi penyedia SaaS, pembeli perusahaan, dan auditor pihak ketiga. Pendekatan manual tradisional menghadapi tiga masalah berulang:

1. **Pengasingan data** – setiap tenant menyimpan bukti dan dokumen polisi mereka sendiri, menjadikannya tidak mungkin untuk memanfaatkan pembelajaran kolektif.  
2. **Risiko privasi** – berkongsi jawapan soal selidik merentasi organisasi boleh secara tidak sengaja mendedahkan kawalan rahsia atau penemuan audit.  
3. **Had kebolehskalaan** – apabila bilangan pelanggan meningkat, usaha yang diperlukan untuk memastikan jawapan tepat, terkini, dan bersedia untuk audit berkembang secara linear.

Sebuah **enjin prompt teragregat** menyelesaikan cabaran ini dengan membolehkan banyak tenant bekerjasama pada perkhidmatan penjanaan jawapan AI yang dikongsi sambil menjamin data mentah tidak pernah meninggalkan persekitaran asalnya.

## Konsep Teras

| Konsep | Penjelasan |
|--------|------------|
| **Federated Learning (FL)** | Kemas kini model dikira secara setempat pada data setiap tenant, kemudian digabungkan secara melindungi privasi untuk meningkatkan repositori prompt LLM global. |
| **Prompt Engine** | Perkhidmatan yang menyimpan, mengawal versi, dan mengambil templat prompt boleh guna semula yang disesuaikan untuk kerangka peraturan tertentu ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, dll.). |
| **Zero‑Knowledge Proof (ZKP) Authentication** | Menjamin sumbangan tenant ke kolam prompt bersama adalah sah tanpa mendedahkan bukti asas. |
| **Encrypted Knowledge Graph (KG)** | Graf yang menangkap hubungan antara kawalan, artefak bukti, dan klausa peraturan dalam bentuk terenkripsi, boleh dicari melalui penyulitan homomorfik. |
| **Audit Ledger** | Log tak berubah berasaskan blockchain yang merekod setiap permintaan prompt, respons, dan kemas kini model untuk keterjejakan penuh. |

## Gambaran Senibina

Berikut ialah diagram Mermaid aras tinggi yang menggambarkan aliran data dan sempadan komponen enjin prompt teragregat.

```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
```

*Semua label nod dibungkus dalam tanda petik berganda seperti yang diperlukan.*

### Cara Ia Berfungsi

1. **Penciptaan Prompt Setempat** – Pasukan keselamatan di setiap tenant menghasilkan prompt menggunakan portal dalaman mereka. Prompt merujuk ID kawalan dan penunjuk bukti yang disimpan dalam KG terenkripsi tenant.  
2. **Penyulitan & Penyerahan** – Lapisan Penyulitan Prompt menyulitkan teks prompt dengan kunci awam khusus tenant, mengekalkan kerahsiaan sambil membolehkan Perkhidmatan Prompt Teragregat mengindeks beban kerja terenkripsi.  
3. **Kemas Kini Model Teragregat** – Setiap tenant menjalankan pekerja FL ringan yang menala semula LLM terdistil pada korpus soal selidik mereka sendiri. Hanya deltas kecerunan, yang dilindungi dengan privasi diferensial, dihantar ke Penyaring Selamat.  
4. **Repositori Prompt Global** – Kemas kini teragregat memperbaiki model pemilihan prompt bersama. Repositori Prompt Awam menyimpan prompt berversi, terenkripsi yang boleh diambil selamat oleh mana-mana tenant.  
5. **Penjanaan Jawapan** – Apabila soal selidik baru tiba, portal tenant menanyakan Perkhidmatan Prompt Teragregat. Perkhidmatan memilih prompt terenkripsi yang paling sesuai, menyahsulit secara setempat, dan menjalankan LLM khusus tenant untuk menghasilkan jawapan.  
6. **Jejak Audit** – Setiap permintaan, respons, dan sumbangan model direkod pada Audit Ledger, memastikan pematuhan penuh terhadap peraturan audit.

## Teknik Privasi‑Melindungi Secara Mendalam  

### Differential Privacy (DP)  

DP menambah bunyi terkawal pada kemas kini kecerunan setempat sebelum meninggalkan persekitaran tenant. Ini menjamin kehadiran atau ketiadaan mana-mana dokumen bukti tidak dapat disimpulkan daripada model teragregat.

### Homomorphic Encryption (HE)  

HE membolehkan Perkhidmatan Prompt Teragregat melakukan carian kata kunci di dalam nod KG terenkripsi tanpa mendekripsinya. Ini bermakna pemilihan prompt dapat menghormati sekatan kerahsiaan tenant sambil tetap memanfaatkan pangkalan pengetahuan global.

### Zero‑Knowledge Proofs  

Apabila tenant menyumbang templat prompt baharu, ZKP mengesahkan bahawa prompt mematuhi piawaian polisi dalaman (contoh: tiada pendedahan yang tidak dibenarkan) tanpa mendedahkan kandungan prompt. Penyaring hanya menerima bukti yang mengesahkan pematuhan.

## Manfaat bagi Pasukan Keselamatan & Pematuhan  

| Manfaat | Kesan |
|---------|-------|
| **Pengurangan Usaha Manual** | Pemilihan prompt automatik dan jawapan AI menghasilkan masa tindak balas soal selidik dari minggu ke jam. |
| **Pembelajaran Berterusan** | Kemas kini teragregat meningkatkan kualiti jawapan dari masa ke masa, menyesuaikan diri dengan bahasa peraturan baru tanpa pengumpulan data pusat. |
| **Kelincahan Peraturan** | Templat prompt dipetakan kepada klausa khusus; apabila kerangka diperbaharui, hanya prompt yang terjejas perlu disemak. |
| **Auditabiliti Penuh** | Entri lejar tak berubah menyediakan bukti siapa yang menghasilkan jawapan, bila, dan versi model yang digunakan. |
| **Pengasingan Tenant** | Tiada bukti mentah pernah meninggalkan KG terenkripsi tenant, mematuhi undang-undang kediaman data dan privasi. |

## Rencana Pelaksanaan  

1. **Fasa Permulaan**  
   - Menyebarkan Perkhidmatan Prompt Teragregat pada kluster Kubernetes terurus dengan sealed‑secrets untuk kunci penyulitan.  
   - Menetapkan rangkaian blockchain berizin (contoh: Hyperledger Fabric) untuk ledger audit.  

2. **Pengambilan Tenant**  
   - Memberikan setiap tenant pasangan kunci unik dan agen FL ringan (imej Docker).  
   - Memigrasi dokumen polisi sedia ada ke dalam KG terenkripsi menggunakan jalur masuk pemprosesan pukul besar.  

3. **Penjanaan Pustaka Prompt**  
   - Menyemai Repositori Prompt Awam dengan templat industri untuk kerangka biasa ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)).  
   - Menjalankan verifikasi ZKP sekali untuk mengesahkan pematuhan setiap templat.  

4. **Kitaran Operasi**  
   - **Setiap Hari**: Pekerja FL mengira kemas kini kecerunan dan menolak ke Penyaring Selamat.  
   - **Setiap Soal Selidik**: Portal tenant mengambil prompt yang dipadankan, menyahsulit secara setempat, dan memanggil LLM terlatih.  
   - **Selepas Jawapan**: Hasil direkod ke Ledger Audit, dan sebarang maklum balas penyemak kembali masuk ke lingkaran penambahbaikan prompt.  

5. **Pemantauan & Tadbir Urus**  
   - Memantau nilai epsilon DP untuk memastikan bajet privasi dipatuhi.  
   - Menggunakan papan pemuka Grafana untuk memvisualisasikan drift model, peta panas penggunaan prompt, dan kesihatan ledger.  

## Kes Penggunaan Dunia Sebenar: Penyedia SaaS “DataShield”

*Latar Belakang*: DataShield melayani 300 pelanggan enterprise, masing‑masing memerlukan respons soal selidik SOC 2 dan ISO 27001. Pasukan keselamatan mereka membelanjakan **150 hari‑orang /bulan** untuk menyusun bukti.

*Penyelesaian*: Melaksanakan enjin prompt teragregat merentasi tiga pusat data wilayah. Dalam dua bulan:

- **Masa tindak balas** jatuh dari purata **12 hari** ke **3 jam**.  
- **Usaha manual** berkurang **78 %**, membebaskan pasukan untuk memberi tumpuan kepada mitigasi risiko berimpak tinggi.  
- **Kesiapan audit** meningkat: setiap jawapan dapat dijejaki kepada versi prompt khusus dan snapshot model dalam ledger.  

*Metric Utama*  

| Metric | Sebelum | Selepas |
|--------|---------|---------|
| Masa respons soal selidik purata | 12 hari | 3 jam |
| Hari‑orang untuk pemetaan bukti | 150 | 33 |
| Insiden privasi | 2 | 0 |
| Ketepatan model (skor BLEU berbanding jawapan pakar) | 0.62 | 0.84 |

## Arah Masa Depan  

1. **Pemindahan Pengetahuan Merentasi Domain** – Memperluas enjin teragregat untuk berkongsi pembelajaran antara domain peraturan yang tidak berkaitan (contoh: HIPAA ↔ PCI‑DSS) menggunakan meta‑learning.  
2. **Generative Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – Menggabungkan pengambilan KG terenkripsi dengan penjanaan LLM untuk jawapan yang lebih kaya dan bercitasi.  
3. **Cadangan Prompt Didorong AI** – Cadangan masa nyata untuk penambahbaikan prompt berdasarkan gelung maklum balas langsung dan analisis sentimen komen auditor.  

## Senarai Semak Permulaan  

- [ ] Menyediakan kluster Kubernetes dengan sealed‑secrets untuk pengurusan kunci.  
- [ ] Menyebarkan Perkhidmatan Prompt Teragregat dan mengkonfigurasi autentikasi TLS mutual.  
- [ ] Mengeluarkan pasangan kunci dan agen FL berbekas Docker kepada setiap tenant.  
- [ ] Memigrasi dokumen polisi sedia ada ke dalam KG terenkripsi menggunakan skrip ETL yang disediakan.  
- [ ] Menyemai repositori Prompt Awam dengan templat asas.  
- [ ] Mengaktifkan ledger blockchain dan mengintegrasikannya dengan CI/CD untuk penandaan versi automatik.  

> **Petua pro**: Mulakan dengan pilot 5‑10 tenant untuk menala parameter DP dan ambang verifikasi ZKP sebelum melakukan skala penuh.

---

## <span class='highlight-content'>Lihat</span> Juga

- [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/)