
# Motor de Prompt Federat pentru Automatizarea Întrebărilor Private Multi‑Tenant

## De ce este importantă automatizarea chestionarelor de securitate pentru Multi‑Tenant  

Chestionarele de securitate și conformitate reprezintă un punct de fricțiune universal pentru furnizorii SaaS, cumpărătorii enterprise și auditorii terți. Abordarea manuală tradițională suferă de trei probleme recurente:

1. **Izolarea datelor** – fiecare client stochează propriile dovezi și documente de politică, făcând imposibilă valorificarea învățării colective.  
2. **Riscul de confidențialitate** – partajarea răspunsurilor la chestionare între organizații poate expune involuntar controale confidențiale sau rezultate de audit.  
3. **Limite de scalabilitate** – pe măsură ce numărul de clienți crește, efortul necesar pentru menținerea răspunsurilor precise, actualizate și pregătite pentru audit crește liniar.

Un **motor de prompturi federat** abordează aceste provocări permițând multor clienți să colaboreze la un serviciu de generare de răspunsuri bazat pe AI, garantând că datele brute nu părăsesc niciodată mediul de origine.

## Concepte de bază

| Concept | Explicație |
|---------|------------|
| **Învățare Federată (FL)** | Actualizările modelului sunt calculate local pe datele fiecărui client, apoi agregate într-un mod ce păstrează confidențialitatea pentru a îmbunătăți depozitul global de prompturi LLM. |
| **Motor de Prompturi** | Un serviciu care stochează, controlează versiunile și recuperează șabloane de prompt reutilizabile adaptate la cadre de reglementare specifice ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR etc.). |
| **Autentificare cu Dovezi Zero‑Cunoaștere (ZKP)** | Asigură că contribuția unui client la pool‑ul partajat de prompturi este validă fără a dezvălui dovezile de bază. |
| **Graf de Cunoștințe Criptat (KG)** | Un graf care capturează relațiile dintre controale, artefacte de dovadă și clauze regulatorii în formă criptată, căutabil prin criptare omomorfă. |
| **Registru de Audit** | Jurnal imutabil bazat pe blockchain care înregistrează fiecare solicitare de prompt, răspuns și actualizare de model pentru trasabilitate completă. |

## Prezentare Arhitecturală

Mai jos este o diagramă Mermaid de nivel înalt care ilustrează fluxul de date și granițele componentelor motorului de prompturi federat.

```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
```

*Toate etichetele nodurilor sunt încadrate în ghilimele duble, conform cerinței.*

### Cum Funcționează

1. **Crearea Locală a Promptului** – Echipele de securitate din fiecare client elaborează prompturi folosind portalul intern. Prompturile fac referire la ID‑uri de control și pointeri de dovezi stocate în KG‑ul criptat al clientului.  
2. **Criptare și Trimitere** – Stratul de criptare a promptului criptează textul promptului cu cheia publică specifică clientului, păstrând confidențialitatea în timp ce permite Serviciului de Prompturi Federat să indexeze sarcina criptată.  
3. **Actualizare Model Federat** – Fiecare client rulează un worker FL ușor care fine‑tunează un LLM distilat pe propriul său corp de chestionare. Doar delta‑urile de gradient, protejate cu confidențialitate diferențială, sunt trimise către Aggregatorul Secure.  
4. **Depozitul Global de Prompturi** – Actualizările agregate îmbunătățesc un model partajat de selecție a prompturilor. Depozitul Public de Prompturi stochează prompturi versiunate și criptate ce pot fi recuperate în siguranță de orice client.  
5. **Generarea Răspunsului** – Când sosește un nou chestionar, portalul clientului interoghează Serviciul de Prompturi Federat. Serviciul selectează promptul criptat cel mai potrivit, îl decriptează local și rulează LLM‑ul specific clientului pentru a genera un răspuns.  
6. **Urmărire în Audit** – Fiecare solicitare, răspuns și contribuție de model este înregistrată pe Registrul de Audit, asigurând conformitatea completă cu reglementările de audit.

## Tehnici de Protecție a Confidențialității în Detaliu  

### Confidențialitate Diferențială (DP)  

DP adaugă zgomot calibrat la actualizările locale de gradient înainte ca acestea să părăsească mediul clientului. Astfel se garantează că prezența sau absența oricărui document de dovadă nu poate fi dedusă din modelul agregat.

### Criptare Omomorfă (HE)  

HE permite Serviciului de Prompturi Federat să efectueze căutări de cuvinte cheie în nodurile KG criptate fără a le decripta. Aceasta înseamnă că selecția promptului poate respecta constrângerile de confidențialitate ale clientului, profitând în același timp de o bază de cunoștințe globală.

### Dovezi Zero‑Cunoaștere  

Când un client contribuie cu un șablon nou de prompt, un ZKP confirmă că promptul respectă standardele de politică internă (de ex., fără divulgare neautorizată) fără a dezvălui conținutul promptului. Aggregatorul acceptă doar dovezile care verifică conformitatea.

## Beneficii pentru Echipele de Securitate & Conformitate  

| Beneficiu | Impact |
|-----------|--------|
| **Reducere a efortului manual** | Selecția automată a promptului și răspunsurile generate de AI reduc timpul de răspuns la chestionare de săptămâni la ore. |
| **Învățare continuă** | Actualizările federate îmbunătățesc calitatea răspunsurilor în timp, adaptându-se la limbajul nou al reglementărilor fără colectare centralizată de date. |
| **Agilitate reglementară** | Șabloanele de prompt sunt mapate la clauze specifice; când un cadru se actualizează, doar prompturile afectate trebuie revizuite. |
| **Auditabilitate completă** | Înregistrările imuabile oferă dovezi despre cine a generat un răspuns, când și ce versiune de model a fost utilizată. |
| **Izolare a clienților** | Nicio dovadă brută nu părăsește KG‑ul criptat al clientului, satisfăcând legile de rezidență și confidențialitate a datelor. |

## Plan de Implementare  

1. **Fază de pornire**  
   - Desplegați Serviciul de Prompturi Federat pe un cluster Kubernetes gestionat, utilizând sealed‑secrets pentru cheile de criptare.  
   - Configurați o rețea blockchain permisivă (ex.: Hyperledger Fabric) pentru registrul de audit.  

2. **Integrarea clienților**  
   - Furnizați fiecărui client o pereche de chei unică și un agent FL ușor (imagine Docker).  
   - Migrați documentele de politică existente în KG‑ul criptat printr-o conductă de ingestie în loturi.  

3. **Bootstrapping-ul Bibliotecii de Prompturi**  
   - Populați Depozitul Public de Prompturi cu șabloane standard din industrie pentru cadre comune ([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/)).  
   - Rulați o verificare ZKP o singură dată pentru a certifica conformitatea fiecărui șablon.  

4. **Ciclul Operațional**  
   - **Zilnic**: Worker‑ii FL calculează actualizări de gradient și le trimit la Aggregatorul Secure.  
   - **La fiecare chestionar**: Portalul clientului recuperează prompturi potrivite, le decriptează local și invocă LLM‑ul afinat.  
   - **După răspuns**: Rezultatul este înregistrat în Registrul de Audit, iar orice feedback de revizuire al revizorului alimentează bucla de rafinare a promptului.  

5. **Monitorizare & Guvernanță**  
   - Urmăriți valorile epsilon ale DP pentru a asigura respectarea bugetului de confidențialitate.  
   - Utilizați dashboard‑uri Grafana pentru a vizualiza drift‑ul modelului, heatmap‑urile de utilizare a prompturilor și sănătatea registrului.  

## Studiu de Caz Real: Furnizor SaaS „DataShield”

*Context*: DataShield servește 300 de clienți enterprise, fiecare necesitând răspunsuri la chestionarele SOC 2 și ISO 27001. Echipa lor de securitate cheltuia **150 de zile‑persoană pe lună** pentru compilarea dovezilor.

*Soluție*: Au implementat motorul de prompturi federat în trei centre de date regionale. În două luni:

- **Timpul de răspuns** a scăzut de la o medie de **12 zile** la **3 ore**.  
- **Efortul manual** a scăzut cu **78 %**, eliberând echipa pentru remedieri de risc cu impact ridicat.  
- **Pregătirea pentru audit** s-a îmbunătățit: fiecare răspuns era trasabil la o versiune specifică de prompt și la un snapshot de model în registru.  

*Indicatori Cheie*  

| Indicator | Înainte | După |
|-----------|----------|------|
| Timp mediu de răspuns la chestionar | 12 zile | 3 ore |
| Zile‑persoană pentru maparea dovezilor | 150 | 33 |
| Număr incidente de confidențialitate | 2 | 0 |
| Acuratețea modelului (scor BLEU față de răspunsuri expert) | 0.62 | 0.84 |

## Direcții Viitoare  

1. **Transfer de Cunoștințe între Domenii** – Extinderea motorului pentru a partaja învățături între domenii de reglementare neconexe (ex.: HIPAA ↔ PCI‑DSS) folosind meta‑learning.  
2. **Generare Recuperată‑Augmentată (RAG)** – Cuplarea recuperării din KG‑ul criptat cu generarea de text a LLM‑ului pentru răspunsuri mai bogate, susținute prin citări.  
3. **Sugestii AI pentru Prompturi** – Recomandare în timp real a rafinamentelor de prompt pe baza buclelor de feedback live și a analizei sentimentelor din comentariile auditorilor.  

## Listă de Verificare pentru Începere  

- [ ] Provisionează un cluster Kubernetes cu sealed‑secrets pentru gestionarea cheilor.  
- [ ] Desplegă Serviciul de Prompturi Federat și configurează autentificarea mutuală TLS.  
- [ ] Emite perechi de chei și agenți FL dockerizați fiecărui client.  
- [ ] Migratează documentele de politică existente în KG‑uri criptate utilizând scripturile ETL furnizate.  
- [ ] Populează Depozitul Public de Prompturi cu șabloane de bază.  
- [ ] Activează registrul blockchain și integrează-l cu CI/CD pentru etichetare automată a versiunilor.  

> **Sfat practic**: Începe cu un pilot de 5‑10 clienți pentru a regla parametrii DP și pragurile de verificare ZKP înainte de a scala.

---

## <span class='highlight-content'>Vezi</span> Also

- [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/)