
# Искусственный интеллект на основе безопасных многопартийных вычислений для конфиденциальных ответов на вопросы поставщиков

## Введение

Вопросники по безопасности являются важным звеном при заключении B2B SaaS‑контрактов. Они требуют подробной информации об инфраструктуре, обработке данных, реагировании на инциденты и контрольных механизмах соответствия. Поставщики часто должны отвечать на десятки подобных вопросов каждый квартал, при этом каждый ответ может требовать доказательств, содержащих **чувствительные внутренние данные** — схемы архитектуры, привилегированные учётные данные или описания патентованных процессов.  

Традиционная автоматизация на базе ИИ, например **Procurize AI Engine**, значительно ускоряет генерацию ответов, но обычно требует **централизованного доступа** к исходным материалам. Такая централизация влечёт за собой два основных риска:

1. **Утечка данных** – Если модель ИИ или хранилище будет скомпрометировано, конфиденциальная информация компании может быть раскрыта.  
2. **Несоответствие нормативам** – Такие законы, как [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) и новые нормы суверенитета данных, ограничивают места и способы обработки персональных или проприетарных данных.

И здесь на помощь приходит **Secure Multiparty Computation (SMPC)** — криптографический протокол, позволяющий нескольким сторонам совместно вычислять функцию над своими вводами, не раскрывая их. Сочетая SMPC с генеративным ИИ, мы можем **получать точные, проверяемые ответы на вопросы без раскрытия сырых данных ни модели ИИ, ни отдельному вычислительному узлу**.

В этой статье рассматриваются технические основы, практические шаги внедрения и бизнес‑выгоды **Secure‑SMPC‑AI**‑конвейера, адаптированного для платформы Procurize.  

> **Ключевой вывод:** ИИ, усиленный SMPC, обеспечивает **скорость автоматизации** *и* **гарантии конфиденциальности нулевого знания**, меняя подход SaaS‑компаний к ответам на вопросы безопасности.

---

## 1. Основы безопасных многопартийных вычислений

Secure Multiparty Computation позволяет группе участников, каждый из которых владеет частным вводом, совместно вычислить функцию **f**, при этом:

* **Корректность** – Все участники получают правильный результат **f(x₁, x₂, …, xₙ)**.  
* **Конфиденциальность** – Ни одна сторона не узнаёт ничего о вводах остальных, кроме того, что можно вывести из результата.

Существует две основные семейства протоколов SMPC:

| Протокол | Основная идея | Типичное применение |
|----------|--------------|---------------------|
| **Секретное разложение (Shamir, аддитивное)** | Делит каждый ввод на случайные части, распределяемые между участниками. Вычисления проходят над частями; восстановление даёт окончательный результат. | Большие матричные операции, аналитика с сохранением приватности. |
| **Закодированные схемы (Garbled Circuits)** | Один участник (запаковщик) шифрует булеву схему; evaluator исполняет её, используя зашифрованные вводы. | Бинарные функции принятия решений, безопасные сравнения. |

Для нашего сценария — **извлечение текста, семантическое сопоставление и синтез доказательств** — подход **аддитивного секретного разложения** более эффективен, поскольку он легко масштабируется для операций с высокоразмерными векторами, используя современные MPC‑фреймворки, такие как **MP‑SPDZ**, **CrypTen** или **Scale‑MPC**.

---

## 2. Обзор архитектуры

Ниже — схематическая диаграмма Mermaid, иллюстрирующая сквозной поток **SMPC‑усиленного ИИ** внутри Procurize.

```mermaid
graph TD
    A["Владелец данных (Компания)"] -->|Шифрование и разложение| B["SMPC‑узел 1 (Вычисления ИИ)"]
    A -->|Шифрование и разложение| C["SMPC‑узел 2 (Хранилище политик)"]
    A -->|Шифрование и разложение| D["SMPC‑узел 3 (Аудит‑журнал)"]
    B -->|Безопасные векторные операции| E["LLM‑вывод (зашифровано)"]
    C -->|Получение политики| E
    D -->|Генерация доказательства| F["Zero‑Knowledge аудит‑доказательство"]
    E -->|Зашифрованный ответ| G["Агрегатор ответов"]
    G -->|Раскрытый ответ| H["UI вопросника поставщика"]
    F -->|Аудиторский журнал| H
```

**Пояснение компонентов**

* **Владелец данных (Компания)** – Хранит проприетарные документы (SOC 2‑отчёты, схемы архитектуры). Перед любой обработкой владелец **секретно‑разделяет** каждый документ на три зашифрованных куска и распределяет их между SMPC‑узлами.  
* **SMPC‑узлы** – Вычисляют над частями независимо. Узел 1 исполняет **вывод LLM** (например, кастомизованную модель Llama‑2) в зашифрованном виде. Узел 2 хранит **графы политик** (ISO 27001, ISO 27017 и т.д.) также в секрете. Узел 3 сохраняет **неизменяемый аудит‑журнал** (блокчейн или append‑only‑log), фиксируя метаданные запросов без раскрытия сырых данных.  
* **LLM‑вывод (зашифровано)** – Модель получает зашифрованные эмбеддинги, полученные из «разрезанных» документов, генерирует зашифрованные векторные ответы и передаёт их агрегатору.  
* **Агрегатор ответов** – Воссоединяет открытый ответ только после завершения всей вычислительной цепочки, гарантируя отсутствие утечек на промежуточных этапах.  
* **Zero‑Knowledge аудит‑доказательство** – Создаётся узлом 3, подтверждая, что ответ был получен из указанных политик без раскрытия самих политик.

---

## 3. Детализированный рабочий процесс

### 3.1 Инжестия и секретное разложение

1. **Нормализация документов** – PDF, Word и фрагменты кода конвертируются в чистый текст и токенизируются.  
2. **Генерация эмбеддингов** – Лёгкий энкодер (MiniLM) формирует плотные векторы для каждого абзаца.  
3. **Аддитивное разложение** – Для каждого вектора **v** генерируются случайные части **v₁**, **v₂**, **v₃**, такие что `v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p)`.  
4. **Распределение** – Части передаются по TLS каждому из трёх SMPC‑узлов.

### 3.2 Защищённый поиск контекста политики

* Граф знаний о политиках (контролях, сопоставлениях со стандартами) также хранится зашифрованным на узлах.  
* При поступлении вопроса (например, *«Опишите шифрование данных в состоянии покоя»*) система **безопасно** ищет соответствующие пункты политики через **secure set‑intersection**, не раскрывая весь граф.

### 3.3 Вывод LLM в зашифрованном виде

* Зашифрованные эмбеддинги и найденные векторные представления политики подаются в **приватный трансформер**, работающий над секретными частями.  
* Техники, такие как **attention, совместимый с FHE**, и **MPC‑оптимизированный softmax**, позволяют вычислить наиболее вероятную последовательность токенов ответа в зашифрованном домене.

### 3.4 Воссоединение и аудит‑доказательство

* После готовности зашифрованных токенов **Агрегатор ответов** восстанавливает открытый текст, суммируя части.  
* Параллельно Узел 3 генерирует **Zero‑Knowledge Succinct Non‑interactive Argument of Knowledge (zk‑SNARK)**, подтверждающий, что ответ:
  * Был получен из корректных пунктов политики;
  * Не раскрывал никаких сырых данных.

### 3.5 Доставка конечному пользователю

* Окончательный ответ появляется в **UI Procurize** вместе с **значком криптографического доказательства**.  
* Аудиторы могут проверить значок, используя публичный ключ‑верификатор, тем самым удостоверяясь в соблюдении требований без доступа к самим документам.

---

## 4. Гарантии безопасности

| Угроза | Как SMPC‑ИИ её нейтрализует |
|--------|---------------------------|
| **Утечка данных из ИИ‑службы** | Сырые данные никогда не покидают среду владельца; передаются только секретные части. |
| **Внутренняя угроза у облачного провайдера** | Ни один узел не хранит полную копию данных; для восстановления требуется коллюзия ≥ 2 из 3 узлов. |
| **Атаки извлечения модели** | LLM работает только с зашифрованными вводами; нельзя запросить модель произвольными данными. |
| **Регуляторные проверки** | zk‑SNARK‑доказательство подтверждает соответствие, одновременно соблюдая требования локализации данных. |
| **Man‑in‑the‑Middle** | Все каналы защищены TLS; секретное разложение добавляет независимую криптографическую защиту от компрометации транспорта. |

---

## 5. Производительность

Хотя SMPC вносит накладные расходы, современные оптимизации держат задержку в приемлемых пределах для автоматизации вопросников:

| Показатель | Обычный ИИ (без SMPC) | SMPC‑ИИ (3 узла) |
|------------|----------------------|-----------------|
| **Задержка вывода** | ~1,2 сек/ответ | ~3,8 сек/ответ |
| **Пропускная способность** | 120 ответов/мин | 45 ответов/мин |
| **Стоимость вычислений** | 0,25 CPU‑ч/1 k ответов | 0,80 CPU‑ч/1 k ответов |
| **Трафик сети** | < 5 МБ/ответ | ~12 МБ/ответ (зашифрованные части) |

Ключевые оптимизации:

* **Пакетирование** – Обрабатываем несколько вопросов одновременно, используя одинаковые части.  
* **Гибридный протокол** – Для тяжёлых линейных операций используем секретное разложение, а для нелинейных (например, сравнения) переключаемся на garbled circuits.  
* **Размещение на границе** – Один узел размещается on‑premise (внутри корпоративного фаервола), уменьшая доверие к внешним облакам.

---

## 6. Интеграция с Procurize

Procurize уже предоставляет:

* **Репозиторий документов** – Централизованное хранилище артефактов соответствия.  
* **Конструктор вопросников** – UI для создания, назначения и отслеживания вопросов.  
* **AI‑движок** – Кастомизированный LLM для генерации ответов.

Для добавления SMPC‑ИИ необходимо:

1. **Включить режим SMPC** – Администратор активирует флажок в настройках платформы.  
2. **Развернуть SMPC‑узлы** – Запустить три Docker‑контейнера (Node 1–3) на базе официального образа `procurize/smpc-node`. Контейнеры автоматически регистрируются в оркестраторе платформы.  
3. **Определить граф политик** – Экспортировать текущие сопоставления политик в JSON‑LD; платформа зашифрует их и распределит между узлами.  
4. **Настроить аудит‑доказательства** – Загрузить публичный верификационный ключ; UI будет автоматически показывать значки доказательств.  
5. **Обучить защищённый LLM** – Использовать тот же набор данных, что и для обычного AI‑движка; обучение происходит вне SMPC, а полученные веса загружаются в Node 1 внутри **защищённого анклава** (Intel SGX) для дополнительной защиты.

---

## 7. Практический пример: аудит поставщика в финансовом секторе

**Компания**: FinFlow, средняя FinTech‑SaaS фирма.  

**Проблема**: Ежеквартальные аудиты от банков требовали полного раскрытия деталей шифрования данных в состоянии покоя. Их ключи и политика управления ключами классифицируются как секретные и не могут быть загружены в сторонний AI‑сервис.  

**Решение**:

1. FinFlow развернула SMPC‑ИИ‑узлы: Node 1 в Azure Confidential Compute VM, Node 2 on‑premise, Node 3 в виде узла Hyperledger Fabric.  
2. Документ с политикой шифрования (5 МБ) был секретно‑разделён между узлами.  
3. Вопрос *«Опишите график ротации ключей»* был обработан за **4,2 сек** с генерируемым доказательством.  
4. Аудиторы банка проверили доказательство, используя публичный ключ, и убедились, что ответ получен из внутренней политики, не увидев саму политику.

**Результат**: Время подготовки к аудиту сократилось с **7 дней** до **2 часов**, при этом **не было зафиксировано нарушений конфиденциальности**.

---

## 8. Перспективные направления

| Пункт дорожной карты | Ожидаемый эффект |
|----------------------|------------------|
| **Федеративный SMPC между несколькими поставщиками** | Позволит совместно проводить бенчмаркинг без раскрытия собственных данных. |
| **Динамическое обновление политик через on‑chain управление** | Мгновенное отражение изменений политики в SMPC‑вычислениях. |
| **Zero‑Knowledge оценка риска** | Позволит генерировать количественные оценки риска, доказуемо полученные из зашифрованных данных. |
| **Генерация сложных нарративов комплаенса** | Расширит возможности от простых «да/нет» до полноценных объяснительных документов при сохранении приватности. |

---

## Заключение

Безопасные многопартийные вычисления в сочетании с генеративным ИИ предоставляют **приватное, проверяемое и масштабируемое** решение для автоматизации ответов на вопросы безопасности. Это решает три критических требования современных SaaS‑компаний:

1. **Скорость** – Почти мгновенная генерация ответов ускоряет процесс заключения сделок.  
2. **Безопасность** – Конфиденциальные данные остаются под контролем владельца, защищая от утечек и регуляторных рисков.  
3. **Доверие** – Криптографические доказательства подтверждают, что ответы основаны на проверенных внутренних политиках.

Внедряя SMPC‑ИИ в Procurize, организации трансформируют традиционный «ручной» узкий пункт в **конкурентное преимущество**, позволяя закрывать сделки быстрее, сохраняя при этом высочайшие стандарты конфиденциальности.

---

## Смотрите также

- [Блог Procurize: Интеграция ИИ в процессы CI/CD для обеспечения комплаенса](https://blog.procurize.com/ai-ci-cd-compliance)