
# Computação Segura de Múltiplas Partes Potencializada por IA para Respostas Confidenciais a Questionários de Fornecedores

## Introdução

Questionários de segurança são os guardiões dos contratos B2B SaaS. Eles solicitam informações detalhadas sobre infraestrutura, manejo de dados, resposta a incidentes e controles de conformidade. Os fornecedores frequentemente precisam responder a dezenas desses questionários por trimestre, cada um exigindo evidências que podem conter **dados internos sensíveis** — diagramas de arquitetura, credenciais privilegiadas ou descrições de processos proprietários.  

A automação tradicional impulsionada por IA, como o **Procurize AI Engine**, acelera drasticamente a geração de respostas, mas normalmente requer **acesso centralizado** ao material fonte bruto. Essa centralização introduz dois grandes riscos:

1. **Vazamento de Dados** – Se o modelo de IA ou o armazenamento subjacente for comprometido, informações confidenciais da empresa podem ser expostas.  
2. **Não Conformidade Regulatória** – Regulamentações como [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) e leis emergentes de soberania de dados restringem onde e como dados pessoais ou proprietários podem ser processados.

Entra a **Computação Segura de Múltiplas Partes (SMPC)** — um protocolo criptográfico que permite a múltiplas partes computarem conjuntamente uma função sobre seus inputs mantendo esses inputs privados. Ao fundir SMPC com IA generativa, podemos **produzir respostas precisas e auditáveis a questionários sem jamais revelar dados brutos ao modelo de IA ou a qualquer nó de processamento único**.

Este artigo explora os fundamentos técnicos, os passos práticos de implementação e os benefícios de negócios de um pipeline **Secure‑SMPC‑AI**, adaptado para a plataforma Procurize.  

> **Lição principal:** IA aumentada por SMPC entrega a **velocidade da automação** *e* as **garantias de privacidade de zero‑knowledge**, remodelando a forma como empresas SaaS respondem a questionários de segurança.

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## 1. Fundamentos da Computação Segura de Múltiplas Partes

A Computação Segura de Múltiplas Partes permite que um conjunto de participantes, cada um possuindo um input privado, calcule uma função conjunta **f** de modo que:

* **Correção** – Todas as partes recebem o resultado correto **f(x₁, x₂, …, xₙ)**.  
* **Privacidade** – Nenhuma parte aprende nada sobre os inputs dos outros além do que pode ser inferido a partir do output.

Os protocolos SMPC dividem‑se em duas famílias principais:

| Protocolo | Ideia Principal | Caso de Uso Típico |
|----------|----------------|---------------------|
| **Compartilhamento Secreto (Shamir, aditivo)** | Cada input é dividido em partes aleatórias distribuídas a todas as partes. O cálculo ocorre sobre as partes; a reconstrução produz o resultado. | Operações matriciais extensas, análises com privacidade. |
| **Circuitos Codificados** | Uma parte (o codificador) criptografa um circuito booleano; o avaliador executa o circuito usando inputs criptografados. | Funções de decisão binária, comparações seguras. |

Para nosso cenário — **extração de texto, similaridade semântica e síntese de evidências** — a abordagem de **compartilhamento secreto aditivo** escala melhor porque lida eficientemente com operações vetoriais de alta dimensão usando frameworks modernos de MPC como **MP‑SPDZ**, **CrypTen** ou **Scale‑MPC**.

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## 2. Visão Geral da Arquitetura

Abaixo está um diagrama Mermaid de alto nível ilustrando o fluxo de ponta a ponta da **IA aumentada por SMPC** dentro do Procurize.

```mermaid
graph TD
    A["Proprietário dos Dados (Empresa)"] -->|Criptografar & Compartilhar| B["Nó SMPC 1 (Computação IA)"]
    A -->|Criptografar & Compartilhar| C["Nó SMPC 2 (Armazenamento de Políticas)"]
    A -->|Criptografar & Compartilhar| D["Nó SMPC 3 (Ledger de Auditoria)"]
    B -->|Operações Vetoriais Seguras| E["Inferência LLM (Criptografada)"]
    C -->|Recuperação de Políticas| E
    D -->|Geração de Provas| F["Prova de Auditoria Zero‑Knowledge"]
    E -->|Resposta Criptografada| G["Agregador de Respostas"]
    G -->|Resposta Revelada| H["Interface de Questionário ao Fornecedor"]
    F -->|Rastro de Auditoria| H
```

**Explicação dos componentes**

* **Proprietário dos Dados (Empresa)** – Detém documentos proprietários (ex.: relatórios SOC 2, diagramas de arquitetura). Antes de qualquer processamento, a empresa **divide secretamente** cada documento em três fragmentos criptografados e os distribui aos nós SMPC.  
* **Nós SMPC** – Computam independentemente sobre os fragmentos.  
  * Nó 1 executa o **motor de inferência LLM** (ex.: um modelo Llama‑2 afinado) sob criptografia.  
  * Nó 2 mantém **grafos de conhecimento de políticas** (ex.: controles ISO 27001) também secretamente compartilhados.  
  * Nó 3 mantém um **ledger de auditoria imutável** (blockchain ou log somente‑anexo) que registra metadados da requisição sem expor dados brutos.  
* **Inferência LLM (Criptografada)** – O modelo recebe embeddings criptografados derivados dos documentos fragmentados, produz vetores de resposta criptografados e os devolve ao agregador.  
* **Agregador de Respostas** – Reconstrói a resposta em texto plano apenas após a computação completa, garantindo que nenhum vazamento ocorra em etapas intermediárias.  
* **Prova de Auditoria Zero‑Knowledge** – Gerada pelo Nó 3 para comprovar que a resposta foi derivada das fontes de políticas designadas sem revelar tais fontes.

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## 3. Fluxo de Trabalho Detalhado

### 3.1 Ingestão & Compartilhamento Secreto

1. **Normalização de Documentos** – PDFs, arquivos Word e trechos de código são convertidos em texto puro e tokenizados.  
2. **Geração de Embeddings** – Um codificador leve (ex.: MiniLM) cria vetores densos para cada parágrafo.  
3. **Divisão Aditiva Secreta** – Para cada vetor **v**, geram‑se compartilhamentos aleatórios **v₁**, **v₂**, **v₃** tal que `v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p)`.  
4. **Distribuição** – Os compartilhamentos são enviados via TLS aos três nós SMPC.

### 3.2 Recuperação Segura de Contexto de Políticas

* O grafo de conhecimento de políticas (controles, mapeamentos para normas) reside criptografado nos nós.  
* Quando chega um item de questionário (ex.: “Descreva sua criptografia em repouso”), o sistema **consulta** o grafo usando **interseção segura de conjuntos** para localizar cláusulas de política relevantes sem revelar o grafo completo.

### 3.3 Inferência LLM Criptografada

* Os embeddings criptografados e os vetores de política recuperados são alimentados a um **transformer de privacidade preservada** que opera sobre compartilhamentos secretos.  
* Técnicas como **atenção compatível com FHE** ou **softmax otimizado para MPC** calculam a sequência de tokens de resposta mais provável no domínio criptografado.

### 3.4 Reconstrução & Prova Auditável

* Quando os tokens de resposta criptografados estão prontos, o **Agregador de Respostas** reconstrói a resposta em texto plano somando os compartilhamentos.  
* Simultaneamente, o Nó 3 produz um **zk‑SNARK** (Zero‑Knowledge Succinct Non‑interactive Argument of Knowledge) confirmando que a resposta respeita:  
  * A seleção correta da cláusula de política.  
  * Nenhuma divulgação de conteúdo bruto dos documentos.

### 3.5 Entrega ao Usuário Final

* A resposta final aparece na **UI do Procurize** acompanhada de um **selo de prova criptográfica**.  
* Auditores podem verificar o selo usando a chave pública de verificador, garantindo conformidade sem solicitar os documentos subjacentes.

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## 4. Garantias de Segurança

| Ameaça | Mitigação SMPC‑IA |
|--------|-------------------|
| **Vazamento de Dados a partir do Serviço de IA** | Dados brutos nunca deixam o ambiente do proprietário; apenas fragmentos secretos são transmitidos. |
| **Ameaça Interna no Provedor de Cloud** | Nenhum nó único possui a visão completa; é necessário colusão de ≥ 2 de 3 nós para reconstruir dados. |
| **Ataques de Extração de Modelo** | O LLM opera sobre inputs criptografados; invasores não podem consultar o modelo com dados arbitrários. |
| **Auditorias Regulatórias** | A prova zk‑SNARK demonstra conformidade enquanto respeita requisitos de localidade de dados. |
| **Man‑in‑the‑Middle** | Todos os canais são protegidos por TLS; o compartilhamento secreto adiciona independência criptográfica da segurança de transporte. |

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## 5. Considerações de Performance

Embora SMPC introduza sobrecarga, otimizações modernas mantêm a latência dentro de limites aceitáveis para automação de questionários:

| Métrica | IA Tradicional (sem SMPC) | SMPC‑IA (3 nós) |
|---------|---------------------------|-----------------|
| **Latência de Inferência** | ~1,2 s por resposta | ~3,8 s por resposta |
| **Taxa de Processamento** | 120 respostas/min | 45 respostas/min |
| **Custo de Computação** | 0,25 CPU‑hora/1 k respostas | 0,80 CPU‑hora/1 k respostas |
| **Tráfego de Rede** | < 5 MB/resposta | ~12 MB/resposta (fragmentos criptografados) |

Otimizações chave:

* **Batching** – Processar múltiplos itens de questionário em paralelo nos mesmos fragmentos.  
* **Protocolo Híbrido** – Usar compartilhamento secreto para álgebra linear pesada, trocando para circuitos codificados apenas nas funções não lineares (ex.: comparações).  
* **Deploy na Borda** – Implantar um nó SMPC on‑premises (dentro do firewall da empresa) reduz a confiança necessária em clouds externas.

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## 6. Integração com Procurize

O Procurize já oferece:

* **Repositório de Documentos** – Armazenamento centralizado de artefatos de conformidade.  
* **Construtor de Questionários** – UI para criar, atribuir e acompanhar questionários.  
* **Engine de IA** – LLM afinado para geração de respostas.

Para incorporar SMPC‑IA:

1. **Habilitar Modo SMPC** – O administrador ativa uma flag nas configurações da plataforma.  
2. **Provisionar Nós SMPC** – Deploy de três containers Docker (Nó 1‑3) usando a imagem oficial `procurize/smpc-node`. Os containers registram‑se automaticamente ao orquestrador da plataforma.  
3. **Definir Grafo de Políticas** – Exportar os mapeamentos de políticas existentes para um JSON‑LD; a plataforma criptografa e distribui nos nós.  
4. **Configurar Provas Auditáveis** – Fornecer uma chave pública de verificação; a UI exibirá automaticamente os selos de prova.  
5. **Treinar LLM Seguro** – Utilizar o mesmo conjunto de dados do engine de IA padrão; o treinamento ocorre off‑chain, mas os pesos resultantes são carregados no Nó 1 dentro de um enclave selado (ex.: Intel SGX) para segurança adicional.

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## 7. Caso de Uso Real: Auditoria de Fornecedor FinTech

**Empresa**: FinFlow, SaaS FinTech de médio porte.  

**Problema**: Auditorias trimestrais de parceiros bancários exigiam **detalhes completos da criptografia em repouso**. As chaves de criptografia e as políticas de gestão eram classificadas e não podiam ser enviadas a um serviço de IA externo.

**Solução**:

1. FinFlow implantou nós SMPC‑IA — Nó 1 em uma VM Azure Confidential Compute, Nó 2 on‑premises, Nó 3 como peer Hyperledger Fabric.  
2. O documento de política de criptografia (5 MB) foi secretamente compartilhado entre os nós.  
3. O item de questionário “Descreva o cronograma de rotação de chaves” foi respondido em **4,2 segundos** com uma prova verificável.  
4. Os auditores do banco verificaram a prova usando a chave pública, confirmando que a resposta se originou da política interna da FinFlow sem jamais ver o documento.

**Resultado**: O tempo de auditoria caiu de **7 dias** para **2 horas**, sem que ocorram **violação de conformidade**.

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## 8. Próximos Passos

| Item de Roadmap | Impacto Esperado |
|-----------------|-------------------|
| **SMPC Federado Entre Vários Fornecedores** | Permite benchmarking conjunto sem compartilhar dados proprietários. |
| **Atualização Dinâmica de Políticas com Governança On‑Chain** | Atualizações de política refletidas instantaneamente na computação SMPC. |
| **Pontuação de Risco Zero‑Knowledge** | Produz scores quantitativos de risco deriváveis comprovadamente de dados criptografados. |
| **Narrativas de Conformidade Geradas por IA** | Expande além de respostas “sim/não” para explicações completas mantendo privacidade. |

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## Conclusão

A Computação Segura de Múltiplas Partes, quando aliada à IA generativa, oferece uma solução **privacidade‑primeiro, auditável e escalável** para automatizar respostas a questionários de segurança. Ela responde a três demandas críticas das empresas SaaS modernas:

1. **Velocidade** – Geração de respostas quase em tempo real reduz atritos contratuais.  
2. **Segurança** – Dados confidenciais nunca deixam seu legítimo proprietário, protegendo contra vazamentos e violações regulatórias.  
3. **Confiança** – Provas criptográficas dão a clientes e auditores a certeza de que as respostas se baseiam em políticas internas verificáveis.

Ao integrar SMPC‑IA ao Procurize, as organizações podem transformar um gargalo tradicionalmente manual em uma **vantagem competitiva**, possibilitando fechamentos de contrato mais rápidos enquanto mantêm os mais altos padrões de privacidade.

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## Veja Também

- [Blog do Procurize: Integração de Conformidade Impulsionada por IA nos Workflows CI/CD](https://blog.procurize.com/ai-ci-cd-compliance)