
# Federované učenie umožňuje automatizáciu dotazníkov s ochranou súkromia

> **TL;DR** – Federované učenie umožňuje viacerým spoločnostiam spoločne zlepšovať svoje odpovede na bezpečnostné dotazníky bez výmeny citlivých surových údajov. Vložením kolektívnej inteligencie do grafu vedomostí s ochranou súkromia môže Procurize v reálnom čase generovať odpovede vyššej kvality a kontextovej citlivosti, čím dramaticky znižuje manuálnu prácu a riziko auditov.

---

## Obsah
1. [Prečo tradičná automatizácia nedostačuje](#preco-tradicna-automatizacia-nedostacu)  
2. [Federované učenie v kostke](#federovane-ucenie-v-kostke)  
3. [Grafy vedomostí s ochranou súkromia (PPKG)](#grafy-vedomosti-s-ochranou-sukromia-ppkg)  
4. [Prehľad architektúry](#prehľad-architektury)  
5. [Krok‑po‑kroku pracovný tok](#krok-po-kroku-pracovny-tok)  
6. [Výhody pre tímy bezpečnosti a súladu](#vyhody-pre-timy-bezpecnosti-a-suladu)  
7. [Implementačný plán pre používateľov Procurize](#implementacny-plan-pre-pouzivatelov-procurize)  
8. [Najlepšie praktiky a časté úskalia](#najlepsie-praktiky-a-caste-uskalia)  
9. [Budúci výhľad: za hranicami dotazníkov](#buduci-vyhlad-za-hranicami-dotaznikov)  
10. [Záver](#zaver)  

---

## Prečo tradičná automatizácia nedostačuje

| Problém | Konvenčný prístup | Obmedzenie |
|------------|-----------------------|------------|
| **Silové ostrovy dát** | Každá organizácia uchováva svoje vlastné úložisko dôkazov. | Žiadne učenie medzi spoločnosťami; duplicitná práca. |
| **Statické šablóny** | Predvytvorené knižnice odpovedí založené na minulých projektoch. | Rýchlo zastarávajú, keď sa menia predpisy. |
| **Manuálna kontrola** | Ľudskí revízori overujú AI‑generované odpovede. | Časovo náročné, náchylné na chyby, úzky bod pre škálovanie. |
| **Riziko súladu** | Zdieľanie surových dôkazov medzi partnermi je zakázané. | Právne a súkromnostné porušenia. |

Kľúčovým problémom je *izolácia poznatkov*. Mnohí poskytovatelia vyriešili problém „kde ukladať“, ale stále im chýba mechanizmus na **zdieľanie inteligencie** bez odhalenia podkladových údajov. Tu vstupuje do hry federované učenie a grafy vedomostí s ochranou súkromia.

---

## Federované učenie v kostke

Federované učenie (FL) je distribuovaný paradigmat strojového učenia, kde viacerí účastníci trénujú zdieľaný model **lokálne** na svojich vlastných dátach a vymieňajú len **aktualizácie modelu** (gradienty alebo váhy). Centrálny server tieto aktualizácie agreguje, vytvorí globálny model a potom ho rozpošle späť účastníkom.

### Kľúčové vlastnosti
- **Lokalita dát** – surové dôkazy zostávajú on‑premise alebo v privátnom cloude.  
- **Differenciálna súkromnosť** – do aktualizácií sa môže pridať šum, aby sa zabezpečili rozpočty súkromia.  
- **Bezpečná agregácia** – kryptografické protokoly (napr. Paillierova homomorfná šifra) zabraňujú serveru vidieť jednotlivé aktualizácie.

Pri bezpečnostných dotazníkoch môže každá spoločnosť trénovať lokálny *model generovania odpovedí* na základe svojich historických odpovedí. Agregovaný globálny model sa stane inteligentnejším pri interpretácii nových otázok, mapovaní regulačných ustanovení a návrhu dôkazov – dokonca aj pre firmy, ktoré sa nikdy predtým s konkrétnym auditom nestretli.

---

## Grafy vedomostí s ochranou súkromia (PPKG)

Graf vedomostí (KG) zachytáva entity (napr. kontroly, aktíva, politiky) a ich vzťahy. Aby bol tento graf súkromnostne bezpečný, používame:

1. **Anonimizáciu entít** – nahradenie identifikovateľných identifikátorov pseudonymami.  
2. **Šifrovanie hrán** – šifrovanie metaúdajov vzťahov pomocou atribútovo‑založeného šifrovania.  
3. **Prístupové tokeny** – detailné oprávnenia založené na roli, tenantovi a regulácii.  
4. **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP)** – preukazovanie súladových tvrdení bez odhalenia podkladových dát.

Keď federované učenie neustále vylepšuje *sémantické embeddingy* uzlov KG, graf sa transformuje na **Graf vedomostí s ochranou súkromia**, ktorý je možné dotazovať kvôli kontextovým návrhom dôkazov pri dodržiavaní GDPR, CCPA a špecifických zmluvných klauzúl.

---

## Prehľad architektúry

Nižšie je vysokúrovňový Mermaid diagram zobrazujúci celý tok.

```mermaid
graph TD
    A["Participujúca organizácia"] -->|Lokálny tréning| B["On‑Prem tréner modelu"]
    B -->|Šifrovaný gradient| C["Služba bezpečnej agregácie"]
    C -->|Agregovaný model| D["Registr globálneho modelu"]
    D -->|Distribúcia modelu| B
    D -->|Aktualizácia| E["Graf vedomostí s ochranou súkromia"]
    E -->|Kontextové dôkazy| F["Procurize AI Engine"]
    F -->|Generované odpovede| G["Pracovné prostredie dotazníka"]
    G -->|Ľudská revízia| H["Tím súladu"]
    H -->|Spätná väzba| B
```

*Všetky popisy uzlov sú uzavreté v dvojitých úvodzovkách podľa požiadavky.*

### Rozpis komponentov

| Komponent | Úloha |
|-----------|------|
| **On‑Prem tréner modelu** | Tréning lokálneho LLM na archíve interných odpovedí. |
| **Služba bezpečnej agregácie** | Agreguje šifrované aktualizácie modelu pomocou homomorfnej šifry. |
| **Registr globálneho modelu** | Ukladá najnovšiu verziu globálneho modelu prístupnú všetkým participantom. |
| **Graf vedomostí s ochranou súkromia** | Uchováva anonymizované vzťahy kontrol‑dôkaz, postupne obohacované globálnym modelom. |
| **Procurize AI Engine** | Spotrebuje embeddingy KG a v reálnom čase generuje odpovede, citácie a odkazy na dôkazy. |
| **Pracovné prostredie dotazníka** | UI, kde tímy prezerajú, editujú a schvaľujú generované odpovede. |

---

## Krok‑po‑kroku pracovný tok

1. **Inicializácia tenanta** – Každá organizácia zaregistruje svoj federovaný klient v Procurize a vytvorí sandboxový KG.  
2. **Lokálna príprava dát** – Historické odpovede sa tokenizujú, anotujú a ukladajú v šifrovanom úložisku.  
3. **Tréning (lokálny)** – Klient spustí fine‑tuning ľahkého LLM (napr. Llama‑2‑7B) na vlastných dátach.  
4. **Upload šifrovanej aktualizácie** – Gradienty sa zašifrujú verejným kľúčom a pošlú do služby agregácie.  
5. **Vytvorenie globálneho modelu** – Server agreguje aktualizácie, odstráni šum pomocou diferenciálnej súkromnosti a publikovať nový globálny checkpoint.  
6. **Obohatenie KG** – Globálny model generuje embeddingy pre uzly KG, ktoré sa zlúčia do PPKG pomocou Secure Multiparty Computation (SMPC), čím sa zabráni úniku surových dát.  
7. **Generovanie odpovedí v reálnom čase** – Pri príchode nového dotazníka AI Engine dotazuje PPKG na najrelevantnejšie kontroly a úryvky dôkazov.  
8. **Ľudská revízia (Human‑in‑the‑Loop)** – Experti na súlad skontrolujú návrh, pridajú kontextové poznámky a schvália alebo odmietnu návrhy.  
9. **Spätná väzba** – Schválené odpovede sa vrátia do lokálneho tréningového datasetu, čím sa uzavrie učebná slučka.

---

## Výhody pre tímy bezpečnosti a súladu

| Výhoda | Dopad |
|--------|-------|
| **Zrýchlený čas odozvy** – Priemerný čas odpovede klesá z 3‑5 dní na menej ako 4 hodiny. |
| **Vyššia presnosť** – Expozícia globálneho modelu rôznym regulačným kontextom zvyšuje relevanciu odpovedí o ~27 %. |
| **Súkromie na prvom mieste** – Žiadne surové dôkazy neopúšťajú organizáciu, čím sa splňujú prísne požiadavky lokality dát. |
| **Neustále učenie** – Keď sa menia predpisy (napr. nové klauzuly ISO 27701), globálny model ich automaticky integruje. |
| **Úspora nákladov** – Redukcia manuálnej práce prináša ročné úspory 250 000 – 500 000 USD pre stredne veľké SaaS firmy. |

---

## Implementačný plán pre používateľov Procurize

| Fáza | Úlohy | Nástroje a technológie |
|------|-------|------------------------|
| **Príprava** | • Inventarizácia existujúcich archívov dotazníkov<br>• Identifikácia úrovní klasifikácie dát | • Azure Purview (katalog dát)<br>• HashiCorp Vault (tajomstvá) |
| **Nasadenie** | • Deploy Docker image FL klienta<br>• Vytvorenie šifrovaného úložiska bucketu | • Docker Compose, Kubernetes<br>• AWS KMS & S3 SSE |
| **Tréning** | • Nočné joby fine‑tuning<br>• Monitoring využitia GPU | • PyTorch Lightning, Hugging Face 🤗 Transformers |
| **Agregácia** | • Provision Secure Aggregation Service (open‑source **Flower** s homomorfným šifrovacím pluginom) | • Flower, TenSEAL, PySyft |
| **Stavba KG** | • Ingest kontrolnej taxonómie (NIST CSF, ISO 27001, SOC 2) do Neo4j<br>• Spustenie skriptov anonymizácie uzlov | • Neo4j Aura, Python‑neo4j driver |
| **Integrácia** | • Prepojenie PPKG s Procurize AI Engine cez REST/gRPC<br>• Aktivácia UI widgetov pre návrhy dôkazov | • FastAPI, gRPC, React |
| **Validácia** | • Red‑team audit súkromnostných garancií<br>• Spustenie testovacej sady súladu (OWASP ASVS) | • OWASP ZAP, PyTest |
| **Spustenie** | • Automatické smerovanie prichádzajúcich dotazníkov do AI engine<br>• Nastavenie upozornení na drift modelu | • Prometheus, Grafana |

---

## Najlepšie praktiky a časté úskalia

| Najlepšia prax | Dôvod |
|----------------|-------|
| **Pridajte šum diferenciálnej súkromnosti** | Zaručuje, že jednotlivé gradienty nie je možné spätne odhaliť. |
| **Versionujte uzly KG** | Umožňuje auditný záznam: môžete sledovať, ktorá verzia modelu prispela k určitému návrhu dôkazu. |
| **Používajte atribútovo‑založené šifrovanie** | Jemné riadenie prístupu zabezpečuje, že len oprávnené tímy vidia konkrétne vzťahy. |
| **Monitorujte drift modelu** | Regulačné zmeny môžu spôsobiť, že globálny model zastarne; nastavte automatické cykly retréningu. |

**Bežné úskalia**

- **Pretrénovanie na lokálnych dátach** – Ak dataset jedného tenanta dominujúci, globálny model môže byť skreslený vo výhodu danej organizácie, čo znižuje férovosť.  
- **Opomenutie právneho posúdenia** – Aj anonymizované dáta môžu porušovať špecifické odvetvové regulácie; vždy zapojte právnický tím pred pripojením nových účastníkov.  
- **Vynechanie bezpečnej agregácie** – Zdieľanie gradientov v plain‑texte ruší celý princíp ochrany súkromia; vždy aktivujte homomorfné šifrovanie.  

---

## Budúci výhľad: za hranicami dotazníkov

Architektúra postavená na federovanom učení a PPKG je oporným pilierom pre viacero nových prípadov použitia:

1. **Dynamické generovanie politiky ako kódu** – Prekladať poznatky KG do automatizovaných IaC politík (Terraform, Pulumi), ktoré v reálnom čase vynucujú kontroly.  
2. **Fúzia hrozdovej inteligencie** – Neustále ingestovať open‑source intel feedy do KG, čo umožní AI engine prispôsobiť odpovede na najnovší hrozdový kontext.  
3. **Cross‑industry benchmarkovanie** – Podniky z rôznych odvetví (financie, zdravotníctvo, SaaS) môžu anonymne prispievať do zdieľaného fondu súladu, čím posilnia odolnosť celého ekosystému.  
4. **Zero‑Trust overovanie identity** – Kombinovať decentralizované identifikátory (DID) s KG na preukázanie, že konkrétny dôkaz existoval v danom čase bez odhalenia jeho obsahu.  

---

## Záver

Federované učenie spojené s grafom vedomostí s ochranou súkromia otvára **nový paradigma** pre automatizáciu bezpečnostných dotazníkov:

- **Spolupráca bez kompromisov** – Organizácie sa učia navzájom, pričom ich citlivé údaje zostávajú pod zámkom.  
- **Neustála, kontextová inteligencia** – Globálny model a KG rastú spolu s reguláciami, hrozdovou intelenciou a internými politikami.  
- **Škálovateľné a auditovateľné pracovné postupy** – Ľudskí revízori zostávajú v slučke, ale ich zaťaženie dramaticky klesá a každá položka je spätne sledovateľná k verzii modelu a uzlu KG.

Procurize je v jedinečnej pozícii, aby tento stack zrealizoval, čím premení doteraz zdĺhavý proces dotazníkov na **reálny, dátovo‑riadený motor dôvery** pre každú modernú SaaS spoločnosť.