
# การคอมพิวเตอร์ลับและ AI ขับเคลื่อนการทำแบบสอบถามอย่างปลอดภัยอัตโนมัติ

ในโลกของ SaaS ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว แบบสอบถามด้านความปลอดภัยได้กลายเป็นประตูสำคัญสำหรับทุกข้อตกลง B2B ปริมาณของกรอบมาตรฐานที่มีอยู่—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, CMMC, และหลายสิบรายการตรวจสอบเฉพาะผู้จำหน่าย—สร้างภาระการทำงานแมนนวลที่มหาศาลให้แก่ทีมความปลอดภัยและกฎหมาย Procurize ได้ลดภาระนี้แล้วด้วยคำตอบที่สร้างโดย AI, การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์, และการจัดการหลักฐานที่บูรณาการ  

แต่แนวหน้าถัดไปคือ **การปกป้องข้อมูลที่เป็นเชื้อเพลิงให้กับโมเดล AI เหล่านั้น** เมื่อบริษัทอัปโหลดนโยบายภายใน, ไฟล์การกำหนดค่า, หรือบันทึกการตรวจสอบ ข้อมูลเหล่านี้มักเป็นข้อมูลที่มีความอ่อนไหว หากบริการ AI ประมวลผลในสภาพแวดล้อมคลาวด์ทั่วไป ข้อมูลอาจถูกเปิดเผยต่อภัยคุกคามจากภายใน, การกำหนดค่าผิดพลาด, หรือการโจมตีจากภายนอกที่ซับซ้อน

**การคอมพิวเตอร์ลับ** — การรันโค้ดภายใน Trusted Execution Environment (TEE) ที่อาศัยฮาร์ดแวร์ — ให้วิธีการทำให้ข้อมูลยังคงถูกเข้ารหัส *ขณะประมวลผล* การจับคู่ TEE กับไลน์ AI สร้างสรรค์ของ Procurize ทำให้เราสามารถบรรลุ **การทำแบบสอบถามแบบเข้ารหัสจากต้นถึงปลาย** ที่ตอบสนองทั้งด้านความเร็วและความปลอดภัย

ต่อไปนี้คือการเจาะลึกพื้นฐานเชิงเทคนิค, การบูรณาการเวิร์กโฟลว์, ประโยชน์ด้านการปฏิบัติตาม, และแผนพัฒนาต่อไปสำหรับความสามารถใหม่นี้

---

## 1. ทำไมการคอมพิวเตอร์ลับถึงสำคัญสำหรับการทำแบบสอบถามอัตโนมัติ

| เวกเตอร์ของภัย | ไพพ์ไลน์ AI แบบดั้งเดิม | การบรรเทาด้วยการคอมพิวเตอร์ลับ |
|----------------|------------------------|-----------------------------------|
| **ข้อมูลขณะอั่น** | ไฟล์จัดเก็บแบบเข้ารหัส แต่ถอดรหัสเพื่อประมวลผล | ข้อมูลยังคงเข้ารหัสบนดิสก์; การถอดรหัสทำได้เฉพาะภายใน enclaves |
| **ข้อมูลขณะส่ง** | TLS ปกป้องการส่งข้อมูลเครือข่าย แต่โหนดประมวลผลเปิดเผย | การสื่อสาร enclave‑to‑enclave ใช้ช่องทางที่ผ่านการ attestation ป้องกันการดักฟัง |
| **การเข้าถึงโดยผู้ในองค์กร** | ผู้ดำเนินการคลาวด์สามารถเข้าถึงข้อมูล plaintext ระหว่าง inference | ผู้ดำเนินการเห็นเฉพาะ ciphertext; enclave แยก plaintext ออกจาก OS โฮสต์ |
| **การรั่วไหลของโมเดล** | น้ำหนักโมเดลอาจถูกดึงจากหน่วยความจำ | โมเดลและข้อมูลอยู่ร่วมกันภายใน enclave; หน่วยความจำถูกเข้ารหัสนอก TEE |
| **ความสามารถในการตรวจสอบ** | บันทึกอาจถูกดัดแปลงหรือไม่ครบถ้วน | Enclave สร้าง attestation ที่เซ็นเชิงคริปโตสำหรับทุกขั้นตอน inference |

ผลลัพธ์คือ **เลเยอร์การประมวลผลแบบศูนย์ศรัทธา (zero‑trust)**: แม้โครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานจะถูกทำลาย ข้อมูลที่สำคัญก็ยังคงไม่ออกจากพื้นที่หน่วยความจำที่ถูกป้องกัน

---

## 2. ภาพรวมสถาปัตยกรรม

ด้านล่างเป็นมุมมองระดับสูงของไลน์ AI ลับของ Procurize ไดอะแกรมใช้ไวยากรณ์ Mermaid โดยทุกป้ายกำกับของโหนดหุ้มในเครื่องหมายอัญประกาศคู่ตามที่กำหนด

```mermaid
graph TD
    A["ผู้ใช้อัปโหลดหลักฐาน (PDF, JSON, ฯลฯ)"] --> B["การเข้ารหัสด้านไคลเอนต์ (AES‑256‑GCM)"]
    B --> C["อัปโหลดแบบปลอดภัยไปยัง Object Store ของ Procurize"]
    C --> D["อินสแตนซ์ TEE ที่ผ่านการ attestation (Intel SGX / AMD SEV)"]
    D --> E["การถอดรหัสภายใน enclave"]
    E --> F["การเตรียมข้อมูลล่วงหน้า: OCR, สกัดสคีม่า"]
    F --> G["การสรุปผล AI สร้างสรรค์ (RAG + LLM)"]
    G --> H["สังเคราะห์คำตอบและเชื่อมโยงหลักฐาน"]
    H --> I["แพคเกจผลลัพธ์ที่ลงลายเซ็นจาก enclave"]
    I --> J["การส่งมอบแบบเข้ารหัสให้ผู้ร้องขอ"]
    J --> K["บันทึกการตรวจสอบที่จัดเก็บบน ledger แบบอิมมูเตเบิล"]
```

### ส่วนประกอบหลัก

| ส่วนประกอบ | หน้าที่ |
|------------|--------|
| **การเข้ารหัสด้านไคลเอนต์** | รับประกันว่าข้อมูลไม่ถูกส่งเป็นข้อความธรรมดา |
| **Object Store** | เก็บบล็อบที่เข้ารหัส; ผู้ให้บริการคลาวด์ไม่สามารถอ่านได้ |
| **Attested TEE** | ตรวจสอบว่าโค้ดที่รันภายใน enclave ตรงกับแฮชที่รู้จัก (remote attestation) |
| **เอนจินการเตรียมข้อมูลล่วงหน้า** | ทำ OCR และสกัดสคีม่าใน enclave เพื่อให้ข้อมูลดิบยังคงได้รับการปกป้อง |
| **RAG + LLM** | Retrieval‑augmented generation ดึงส่วนของนโยบายที่เกี่ยวข้องและสร้างคำตอบในรูปแบบภาษาธรรมชาติ |
| **แพคเกจผลลัพธ์ที่ลงลายเซ็น** | ประกอบคำตอบที่สร้างโดย AI, ลิงก์หลักฐาน, และหลักฐานเชิงคริปโตของการทำงานใน enclave |
| **Ledger ตรวจสอบแบบอิมมูเตเบิล** | โดยทั่วไปเป็นบล็อคเชนหรือ log แบบเพิ่มต่อเท่านั้นเพื่อการปฏิบัติตามระเบียบและวิเคราะห์ฟอร์เรนสิก |

---

## 3. เวิร์กโฟลว์จากต้นถึงปลาย

1. **การรับข้อมูลอย่างปลอดภัย**  
   - ผู้ใช้ทำการเข้ารหัสไฟล์บนเครื่องด้วยคีย์เฉพาะการอัปโหลด  
   - คีย์นั้นถูกห่อหุ้มด้วยคีย์สาธารณะของ Procurize ที่เกี่ยวกับการ attestation และส่งไปพร้อมกับไฟล์อัปโหลด  

2. **Remote Attestation**  
   - ก่อนทำการถอดรหัสใด ๆ ลูกค้าขอรายงาน attestation จาก TEE  
   - รายงานนั้นมีแฮชของโค้ดภายใน enclave และ nonce ที่เซ็นโดย hardware root of trust  
   - หลังจากตรวจสอบรายงานแล้ว ลูกค้าจึงส่งคีย์ถอดรหัสที่ห่อหุ้มให้  

3. **การเตรียมล่วงหน้าในความลับ**  
   - ภายใน enclave ข้อมูลเข้ารหัสถูกถอดรหัส  
   - OCR ดึงข้อความจาก PDF ส่วนพาร์เซอร์จดจำสคีม่า JSON/YAML  
   - ผลลัพธ์ชั่วคราวทั้งหมดยังคงอยู่ในหน่วยความจำที่ป้องกัน  

4. **Retrieval‑Augmented Generation ที่ปลอดภัย**  
   - LLM (เช่น Claude ปรับแต่งหรือ Llama) ถูกโหลดภายใน enclave จาก bundle โมเดลที่เข้ารหัส  
   - ส่วน Retrieval ค้นหาจาก vector store ที่เข้ารหัสซึ่งเก็บชิ้นส่วนนโยบายที่ทำดัชนีไว้  
   - LLM สร้างคำตอบ, อ้างอิงหลักฐาน, และคำนวณคะแนนความมั่นใจ  

5. **ผลลัพธ์ที่ผ่านการ attestation**  
   - แพคเกจคำตอบสุดท้ายถูกเซ็นด้วยคีย์ส่วนตัวของ enclave  
   - ผู้ตรวจสอบสามารถยืนยันลายเซ็นโดยใช้คีย์สาธารณะของ enclave เพื่อตรวจสอบว่าคำตอบถูกสร้างในสภาพแวดล้อมที่เชื่อถือได้  

6. **การส่งมอบและการตรวจสอบ**  
   - แพคเกจถูกเข้ารหัสใหม่ด้วยคีย์สาธารณะของผู้ร้องขอและส่งกลับ  
   - แฮชของแพคเกจพร้อมรายงาน attestation ถูกบันทึกลง ledger แบบอิมมูเตเบิล (เช่น Hyperledger Fabric) เพื่อการตรวจสอบในอนาคต  

---

## 4. ประโยชน์ด้านการปฏิบัติตาม

| ระเบียบ | วิธีที่ AI ลับช่วยได้ |
|----------|------------------------|
| **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) (หลักการ Security)** | แสดง “ข้อมูลที่เข้ารหัสขณะใช้งาน” พร้อมบันทึกที่ตรวจสอบได้ |
| **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) (A.12.3)** | ปกป้องข้อมูลลับขณะประมวลผลตาม “การควบคุมเชิงคริปโต” |
| **GDPR Art. 32** | ใช้มาตรการความปลอดภัยระดับ “state‑of‑the‑art” สำหรับความลับและความสมบูรณ์ของข้อมูล |
| **CMMC ระดับ 3** | รองรับการจัดการ “Controlled Unclassified Information (CUI)” ภายใน enclave ที่เสริมความแข็งแกร่ง |

นอกจากนี้ attestation ที่ลงลายเซ็นทำหน้าที่เป็น **หลักฐานเรียลไทม์** สำหรับผู้ตรวจสอบ — ไม่ต้องใช้สกรีนช็อตหรือการดึงบันทึกแมนนวลเพิ่มเติม  

---

## 5. พิจารณาด้านประสิทธิภาพ

| ตัวชี้วัด | คลาวด์แบบดั้งเดิม | การคอมพิวเตอร์ลับ |
|-----------|-------------------|-------------------|
| **ความหน่วง (ค่าเฉลี่ยต่อแบบสอบถาม)** | 2–4 วินาที | 3–6 วินาที |
| **Throughput (คำถาม/วินาที)** | 150 qps | 80 qps |
| **การใช้หน่วยความจำ** | 16 GB (ไม่มีข้อจำกัด) | 8 GB (จำกัดโดย enclave) |

Procurize จัดการลดผลกระทบเหล่านี้ด้วย:

* **Model distillation**: ใช้เวอร์ชัน LLM ที่เล็กลงแต่แม่นยำพอสำหรับรันใน enclave  
* **Batch inference**: รวมหลายบริบทของคำถามเพื่อลดค่าใช้จ่ายต่อการร้องขอ  
* **Horizontal enclave scaling**: ปรับใช้หลายอินสแตนซ์ SGX เบื้องหลัง load balancer  

โดยส่วนใหญ่คำตอบแบบสอบถามยังคงเสร็จภายในไม่เกินหนึ่งนาที ซึ่งเป็นระยะเวลาที่ยอมรับได้สำหรับวงจรการขายส่วนใหญ่  

---

## 6. กรณีศึกษาในโลกจริง: FinTechCo

**พื้นฐาน**  
FinTechCo จัดการบันทึกการทำธุรกรรมที่ละเอียดอ่อนและคีย์การเข้ารหัสภายใน ทีมความปลอดภัยของพวกเขาไม่เต็มใจอัปโหลดนโยบายภายในไปยังบริการ AI SaaS

**วิธีแก้**  
FinTechCo ได้นำไลน์ AI ลับของ Procurize ไปใช้ในโครงการนำร่องบนแบบสอบถาม SOC 2 ระดับสูงสามชุด

**ผลลัพธ์**

| KPI | ก่อน AI ลับ | หลัง AI ลับ |
|-----|-------------|-------------|
| **เวลาเฉลี่ยต่อคำตอบ** | 45 นาที (แมนนวล) | 55 วินาที (อัตโนมัติ) |
| **เหตุการณ์ข้อมูลรั่วไหล** | 2 (ภายในองค์กร) | 0 |
| **ความพยายามเตรียมการตรวจสอบ** | 12 ชั่วโมงต่อการตรวจสอบ | 1 ชั่วโมง (attestation อัตโนมัติ) |
| **ความพึงพอใจของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย (NPS)** | 48 | 84 |

ลายเซ็น attestation ที่ลงลายเซ็นทำให้ผู้ตรวจสอบภายในและผู้ตรวจสอบภายนอกพอใจกับการรับรองความปลอดภัยของข้อมูล ลดความจำเป็นในการทำข้อตกลงจัดการข้อมูลเพิ่มเติม

---

## 7. แนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยสำหรับผู้ใช้งาน

1. **หมุนคีย์เข้ารหัสเป็นประจำ** — ใช้บริการจัดการคีย์ (KMS) เพื่อหมุนคีย์อัปโหลดทุก ๆ 30 วัน  
2. **ตรวจสอบห่วงโซ่ attestation** — ผสานการตรวจสอบ remote attestation เข้ากับ pipeline CI/CD เมื่ออัพเดต enclave  
3. **สำรอง ledger แบบอิมมูเตเบิล** — ทำ snapshot ของ audit ledger อย่างสม่ำเสมอไปยังที่เก็บแบบ write‑once แยกต่างหาก  
4. **เฝ้าระวังสุขภาพ enclave** — ใช้เมตริกจาก TPM เพื่อตรวจจับการ rollback หรือความผิดปกติของ firmware  
5. **อัปเดต bundle โมเดลอย่างปลอดภัย** — ปล่อยเวอร์ชัน LLM ใหม่เป็น bundle ที่มีลายเซ็น; enclave จะตรวจสอบลายเซ็นก่อนโหลด  

---

## 8. แผนพัฒนาในอนาคต

| ไตรมาส | จุดสำคัญ |
|--------|----------|
| **ไตรมาส 1 / 2026** | รองรับ enclave ของ AMD SEV‑SNP เพื่อขยายความเข้ากันได้กับฮาร์ดแวร์ |
| **ไตรมาส 2 / 2026** | การบูรณาการการคำนวณหลายฝ่าย (MPC) สำหรับการตอบแบบสอบถามร่วมกันโดยไม่แชร์ข้อมูลดิบ |
| **ไตรมาส 3 / 2026** | การสร้าง Zero‑knowledge proof (ZKP) เพื่อ “แสดงว่ามีนโยบายที่สอดคล้อง” โดยไม่เปิดเผยเนื้อหานโยบาย |
| **ไตรมาส 4 / 2026** | การปรับขยายอัตโนมัติของฟาร์ม enclave ตามความลึกของคิวแบบเรียลไทม์ ด้วย Kubernetes + ปลั๊กอินอุปกรณ์ SGX |

การพัฒนาเหล่านี้จะทำให้ Procurize เป็น **แพลตฟอร์มเดียวที่สามารถรับประกันประสิทธิภาพของ AI ควบคู่กับความลับเชิงคริปโต** สำหรับการทำแบบสอบถามด้านความปลอดภัย  

---

## 9. วิธีเริ่มต้น

1. **ขอทดลองใช้การคอมพิวเตอร์ลับ** จากผู้จัดการบัญชี Procurize ของคุณ  
2. **ติดตั้งเครื่องมือเข้ารหัสด้านไคลเอนต์** (พร้อมใช้งานเป็น CLI ข้ามแพลตฟอร์ม)  
3. **อัปโหลดบันเดิลหลักฐานแรก** และตรวจสอบแดชบอร์ด attestation ให้เป็นสีเขียว  
4. **รันแบบสอบถามทดสอบ** — ระบบจะส่งคืนแพคเกจผลลัพธ์ที่ลงลายเซ็นซึ่งคุณสามารถตรวจสอบด้วยคีย์สาธารณะที่ให้ใน UI  

สำหรับขั้นตอนรายละเอียดทั้งหมด โปรดดูเอกสารในพอร์ทัลของ Procurize ภายใต้ *Secure AI Pipelines → Confidential Computing Guide*  

---

## 10. สรุป

การคอมพิวเตอร์ลับเปลี่ยนแปลงโมเดลความเชื่อมั่นของการปฏิบัติงานที่ใช้ AI เพื่อความสอดคล้อง ข้อมูลนโยบายและบันทึกการตรวจสอบที่สำคัญจะไม่ออกจากหน่วยความจำที่ถูกเข้ารหัส ทำให้ Procurize มอบวิธี **ที่ปลอดภัย, ตรวจสอบได้, และรวดเร็ว** ในการตอบแบบสอบถามด้านความปลอดภัย การผสานรวมของ TEE, LLM ที่ใช้ RAG, และบันทึก audit แบบอิมมูเตเบิล ไม่เพียงลดภาระงานแมนนวล แต่ยังตอบสนองต่อข้อกำหนดระเบียบที่เข้มงวดที่สุด ทำให้เป็นข้อได้เปรียบสำคัญในระบบนิเวศ B2B ของวันนี้.