
# Säker multiparty‑databehandling drivet AI för konfidentiella leverantörsfrågeformulärssvar

## Introduktion

Säkerhetsfrågeformulär är portvakter för B2B‑SaaS‑kontrakt. De efterfrågar detaljerad information om infrastruktur, databehandling, incidentrespons och efterlevnadskontroller. Leverantörer måste ofta svara på dussintals sådana formulär per kvartal, där varje svar kräver bevis som kan innehålla **känslig intern data**—arkitektur­diagram, privilegierade inloggningsuppgifter eller proprietära processbeskrivningar.  

Traditionell AI‑driven automatisering, som **Procurize AI Engine**, påskyndar svarsgenereringen dramatiskt men kräver vanligtvis **centraliserad åtkomst** till det råa källmaterialet. Denna centralisering medför två huvudrisker:

1. **Dataintrång** – Om AI‑modellen eller den underliggande lagringen blir komprometterad kan konfidentiell företagsinformation läcka.
2. **Regulatorisk icke‑efterlevnad** – Regler som [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) och framväxande data‑suveränitetslagar begränsar var och hur person‑ eller proprietär data får bearbetas.

Enter **Secure Multiparty Computation (SMPC)**—ett kryptografiskt protokoll som låter flera parter gemensamt beräkna en funktion över sina indata samtidigt som dessa indata förblir privata. Genom att kombinera SMPC med generativ AI kan vi **producera korrekta, audit‑bara svar på frågeformulär utan någonsin avslöja rådata för AI‑modellen eller någon enskild bearbetningsnod**.

Denna artikel utforskar de tekniska grunderna, implementeringsstegen och affärsfördelarna med en **Secure‑SMPC‑AI**‑pipeline, skräddarsydd för Procurize‑plattformen.  

> **Viktig insikt:** SMPC‑förstärkt AI levererar **automatiseringens hastighet** *och* **zero‑knowledge‑integritetens sekretessgaranti**, vilket omdefinierar hur SaaS‑företag svarar på säkerhetsfrågeformulär.

---

## 1. Grundläggande om Secure Multiparty Computation

Secure Multiparty Computation möjliggör att en grupp deltagare, var och en med en privat indata, gemensamt beräknar en funktion **f** så att:

* **Korrekthet** – Alla parter får det korrekta resultatet **f(x₁, x₂, …, xₙ)**.
* **Sekretess** – Ingen part lär sig något om de andras indata utöver vad som kan härledas från resultatet.

SMPC‑protokoll delas in i två huvudfamiljer:

| Protokoll | Huvudidé | Typiskt användningsfall |
|----------|----------|------------------------|
| **Secret Sharing (Shamir, additive)** | Dela varje indata i slumpmässiga andelar som distribueras till alla parter. Beräkningar sker på andelarna; återuppbyggnad ger resultatet. | Stora matrisoperationer, sekretess‑bevarande analyser. |
| **Garbled Circuits** | En part (garbler) krypterar en boolesk krets; evaluator kör kretsen med krypterade indata. | Binära beslutsfunktioner, säkra jämförelser. |

För vårt scenario – **textutvinning, semantisk likhet och evidenssyntes** – är **additiv secret sharing** bäst lämpad eftersom den hanterar högdimensionella vektoroperationer effektivt med moderna MPC‑ramverk som **MP‑SPDZ**, **CrypTen** eller **Scale‑MPC**.

---

## 2. Arkitekturöversikt

Nedan är ett hög‑nivå Mermaid‑diagram som illustrerar den fullständiga flödet av **SMPC‑förstärkt AI** i Procurize.

```mermaid
graph TD
    A["Data Owner (Company)"] -->|Encrypt & Share| B["SMPC Node 1 (AI Compute)"]
    A -->|Encrypt & Share| C["SMPC Node 2 (Policy Store)"]
    A -->|Encrypt & Share| D["SMPC Node 3 (Audit Ledger)"]
    B -->|Secure Vector Ops| E["LLM Inference (Encrypted)"]
    C -->|Policy Retrieval| E
    D -->|Proof Generation| F["Zero‑Knowledge Audit Proof"]
    E -->|Encrypted Answer| G["Answer Aggregator"]
    G -->|Revealed Answer| H["Vendor Questionnaire UI"]
    F -->|Audit Trail| H
```

**Komponentförklaring**

* **Data Owner (Company)** – Innehåller proprietära dokument (t.ex. SOC 2‑rapporter, arkitektur­diagram). Innan någon bearbetning **secret‑shares** varje dokument i tre krypterade fragment och distribuerar dem till SMPC‑noderna.
* **SMPC Nodes** – Beräknar oberoende på andelarna. Nod 1 kör **LLM‑inferenstillståndet** (t.ex. en fin‑justerad Llama‑2‑modell) under kryptering. Nod 2 lagrar **policy‑kunskapsgrafer** (t.ex. ISO 27001‑kontroller) också secret‑shared. Nod 3 upprätthåller en **immateriell audit‑ledger** (blockkedja eller append‑only‑logg) som registrerar begäranmetadata utan att avslöja rådata.
* **LLM Inference (Encrypted)** – Modellen får krypterade inbäddningar från de splittrade dokumenten, producerar krypterade svarvektorer och återför dem till aggregatören.
* **Answer Aggregator** – Återuppbygger klartextsvaret först när hela beräkningen är klar, vilket säkerställer att inga mellansteg läcker.
* **Zero‑Knowledge Audit Proof** – Genereras av Nod 3 för att bevisa att svaret härstammar från de utsedda policy‑källorna utan att själva källorna blottas.

---

## 3. Detaljerat arbetsflöde

### 3.1 Inmatning & Secret Sharing

1. **Dokumentnormalisering** – PDF‑, Word‑ och kod‑snuttar konverteras till ren text och tokeniseras.  
2. **Inbäddningsgenerering** – En lättviktig kodare (t.ex. MiniLM) skapar täta vektorer för varje stycke.  
3. **Additiv secret splitting** – För varje vektor **v**, genereras slumpmässiga andelar **v₁**, **v₂**, **v₃** så att `v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p)`.  
4. **Distribution** – Andelarna skickas över TLS till de tre SMPC‑noderna.

### 3.2 Säker återvinning av policy‑kontext

* Policy‑kunskapsgrafen (kontroller, mappningar till standarder) lagras krypterad över noderna.  
* När ett frågeformulärsitem ankommer (t.ex. “Beskriv er kryptering av data‑at‑rest”) **frågar systemet** grafen med **secure set‑intersection** för att lokalisera relevanta policy‑paragrafer utan att avslöja hela grafen.

### 3.3 Krypterad LLM‑inference

* De krypterade inbäddningarna och hämtade policyvektorerna matas in i en **privacy‑preserving transformer** som arbetar på secret shares.  
* Tekniker såsom **FHE‑vänlig attention** eller **MPC‑optimerad softmax** beräknar den mest sannolika svarstoken‑sekvensen i den krypterade domänen.

### 3.4 Återuppbyggnad & audit‑bevis

* När de krypterade svarstokenen är klara **rekonstruerar Answer Aggregator** klartextsvaret genom att summera andelarna.  
* Samtidigt producerar Nod 3 ett **Zero‑Knowledge Succinct Non‑interactive Argument of Knowledge (zk‑SNARK)** som bekräftar att svaret:
  * Använde rätt policy‑paragraf.
  * Inte läckte någon rådata.

### 3.5 Leverans till slutanvändaren

* Det färdiga svaret visas i **Procurize‑UI** tillsammans med en **kryptografisk bevis‑badge**.  
* Revisorer kan verifiera badgen med en offentlig verifieringsnyckel, vilket säkerställer efterlevnad utan att begära de underliggande dokumenten.

---

## 4. Säkerhetsgarantier

| Hot | SMPC‑AI‑åtgärd |
|-----|----------------|
| **Dataintrång i AI‑tjänsten** | Rådata lämnar aldrig företagets miljö; endast secret shares överförs. |
| **Insider‑hot hos molnleverantör** | Ingen enskild nod har en komplett bild; ett samverkans‑tröskelvärde (≥ 2 av 3) krävs för att rekonstruera data. |
| **Modell‑extraktionsattacker** | LLM körs på krypterade indata; angripare kan inte fråga modellen med godtycklig data. |
| **Regulatoriska revisioner** | zk‑SNARK‑bevis visar efterlevnad samtidigt som datalokalitetskrav respekteras. |
| **Man‑in‑the‑Middle** | Alla kanaler är TLS‑skyddade; secret sharing ger kryptografisk oberoende från transport‑säkerheten. |

---

## 5. Prestanda‑aspekter

Även om SMPC introducerar overhead, håller moderna optimeringar latensen inom acceptabla gränser för frågeformulärs‑automatisering:

| Metrik | Vanlig AI (utan SMPC) | SMPC‑AI (3‑nod) |
|--------|----------------------|-----------------|
| **Inference‑latens** | ~1,2 s per svar | ~3,8 s per svar |
| **Genomströmning** | 120 svar/min | 45 svar/min |
| **Beräkningskostnad** | 0,25 CPU‑tim/1 k svar | 0,80 CPU‑tim/1 k svar |
| **Nätverkstrafik** | < 5 MB/svar | ~12 MB/svar (krypterade andelar) |

Viktiga optimeringar:

* **Batchning** – Bearbeta flera frågeformulärs‑items parallellt över samma andelar.  
* **Hybridprotokoll** – Använd secret sharing för tunga linjära operationer, byt till garbled circuits endast för icke‑linjära funktioner (t.ex. jämförelser).  
* **Edge‑distribution** – Distribuera en SMPC‑nod på‑plats (inom företagets brandvägg) för att minska förtroendet för externa moln.

---

## 6. Integration med Procurize

Procurize erbjuder redan:

* **Dokumentarkiv** – Central lagring för efterlevnads‑artefakter.  
* **Questionnaire Builder** – UI för att skapa, tilldela och spåra frågeformulär.  
* **AI Engine** – Fin‑justerad LLM för svarsgenerering.

För att lägga till SMPC‑AI:

1. **Aktivera SMPC‑läge** – Administratör slår på en flagga i plattformsinställningarna.  
2. **Provisionera SMPC‑noder** – Distribuera tre Docker‑containrar (Node 1–3) med den officiella `procurize/smpc-node`‑imagen. Containrarna registrerar sig automatiskt mot plattformens orkestreringslager.  
3. **Definiera policy‑graf** – Exportera befintliga policy‑mappningar till ett JSON‑LD‑graf; plattformen krypterar och distribuerar den.  
4. **Konfigurera audit‑bevis** – Tillhandahåll en offentlig verifieringsnyckel; UI renderar automatiskt bevis‑badges.  
5. **Träna säker LLM** – Använd samma dataset som den vanliga AI‑motorn; träning sker offline men den resulterande modellviktfilen laddas in i Node 1 i ett **sealed enclave** (t.ex. Intel SGX) för extra skydd.

---

## 7. Verkligt fall: FinTech‑leverantörsrevision

**Företag**: FinFlow, en medelstor FinTech‑SaaS‑leverantör.  

**Problem**: Kvartalsvisa revisioner från bankpartner krävde **fullständig information om kryptering av data‑at‑rest**. Deras krypteringsnycklar och nyckelhanteringspolicyer är klassificerade och får inte laddas upp till en tredje‑parts AI‑tjänst.

**Lösning**:

1. FinFlow distribuerade SMPC‑AI‑noder – Node 1 i en Azure Confidential Compute‑VM, Node 2 på plats, Node 3 som en Hyperledger Fabric‑peer.  
2. Krypterade policydokumentet (5 MB) secret‑shareades över noderna.  
3. Frågeformuläret “Beskriv er nyckelrotationsplan” besvarades på **4,2 sekunder** med ett verifierbart bevis.  
4. Bankens revisorer verifierade beviset med den offentliga nyckeln, vilket bekräftade att svaret kom från FinFlows interna policy utan att någonsin se policyn.

**Resultat**: Revisionstiden minskade från **7 dagar** till **2 timmar**, och **ingen efterlevnads‑överträdelse** rapporterades.

---

## 8. Framtida vägar

| Planerat steg | Förväntad inverkan |
|----------------|--------------------|
| **Federerad SMPC mellan flera leverantörer** | Möjliggör gemensam benchmarking utan att dela proprietär data. |
| **Dynamisk policy‑uppdatering med on‑chain‑styrning** | Tillåter omedelbara policy‑ändringar som omedelbart reflekteras i SMPC‑beräkningarna. |
| **Zero‑Knowledge risk‑scoring** | Producerar kvantitativa riskpoäng provligt härledda från krypterad data. |
| **AI‑genererade efterlevnads‑narrativ** | Går bortom ja/nej‑svar till fullständiga förklaringar samtidigt som sekretessen bevaras. |

---

## Slutsats

Secure Multiparty Computation, i kombination med generativ AI, erbjuder en **sekretess‑först, audit‑bar och skalbar** lösning för automatisering av svar på säkerhetsfrågeformulär. Den uppfyller tre kritiska krav för moderna SaaS‑företag:

1. **Hastighet** – Nära real‑tids‑svar minskar friktionen i affärsavslut.  
2. **Säkerhet** – Konfidentiell data lämnar aldrig sin rättmätige ägare, vilket skyddar mot läckor och regulatoriska brott.  
3. **Förtroende** – Kryptografiska bevis ger kunder och revisorer säkerhet i att svaren bygger på verifierade interna policyer.

Genom att integrera SMPC‑AI i Procurize kan organisationer förvandla en traditionellt manuell flaskhals till en **konkurrensfördel**, möjliggör snabbare kontraktsslut samtidigt som de högsta integritetsstandarderna upprätthålls.

---

## Se även

- [Procurize Blogg: AI‑driven efterlevnad integrerad i CI/CD‑arbetsflöden](https://blog.procurize.com/ai-ci-cd-compliance)