
# การปรับจูน Prompt เพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวสำหรับการทำแบบสอบถามความปลอดภัยในสภาพแวดล้อมหลายผู้เช่า

## บทนำ

แบบสอบถามความปลอดภัย, การประเมินผู้ขาย, และการตรวจสอบการปฏิบัติตามเป็นแหล่งความขัดแย้งที่ต่อเนื่องสำหรับผู้ให้บริการ SaaS. ความพยายามด้วยมือในการรวบรวมหลักฐาน, ร่างคำตอบ, และอัปเดตให้ทันสมัยสามารถทำให้รอบการขายล่าช้าหลายสัปดาห์และเพิ่มความเสี่ยงของข้อผิดพลาดมนุษย์. แพลตฟอร์ม AI สมัยใหม่ได้แสดงให้เห็นว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถสังเคราะห์หลักฐานและสร้างคำตอบได้ภายในไม่กี่วินาที.

อย่างไรก็ตาม การนำไปใช้ส่วนใหญ่ยังสมมติว่ามีบริบท **ผู้เช่าเดียว** (single‑tenant) ซึ่งโมเดล AI สามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดได้โดยไม่มีข้อจำกัด. ในสภาพแวดล้อม SaaS แบบหลายผู้เช่าจริง, ลูกค้าแต่ละราย (หรือแผนกภายใน) อาจมีนโยบาย, ที่เก็บหลักฐาน, และข้อกำหนดความเป็นส่วนตัวของข้อมูลของตนเอง. การให้ LLM เห็นข้อมูลดิบของผู้เช่าทั้งหมดเป็นการละเมิดความคาดหวังของกฎหมาย (เช่น [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)) และสัญญาที่ห้ามการรั่วไหลของข้อมูลระหว่างผู้เช่าโดยชัดเจน.

**การปรับจูน Prompt ที่รักษาความเป็นส่วนตัว** เป็นตัวเชื่อมจุดนี้. มันทำให้ความสามารถในการสร้างของ LLM ปรับให้เข้ากับฐานความรู้เฉพาะของแต่ละผู้เช่าได้ ขณะเดียวกันรับประกันว่าข้อมูลดิบจะไม่ออกจากซิลโลของตนเอง. บทความนี้จะพาคุณผ่านแนวคิดหลัก, องค์ประกอบสถาปัตยกรรม, และขั้นตอนปฏิบัติจริงในการสร้างแพลตฟอร์มอัตโนมัติแบบสอบถามความปลอดภัยแบบหลายผู้เช่าที่ปลอดภัย, สามารถขยายได้, และสอดคล้องกับกฎระเบียบ.

---

## 1. แนวคิดหลัก

| แนวคิด | คำนิยาม | ทำไมสำคัญ |
|---|---|---|
| **Prompt Tuning** | การปรับจูน LLM ที่ถูกตรึงไว้โดยเรียนรู้ชุดเวกเตอร์ prompt ต่อเนื่องขนาดเล็กเพื่อกำหนดพฤติกรรมของโมเดล | ทำให้สามารถปรับแต่งอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องฝึกโมเดลเต็มรูปแบบ, ลดค่าใช้จ่ายคอมพิวต์และรักษาที่มาของโมเดล |
| **Differential Privacy (DP)** | การรับประกันทางคณิตศาสตร์ว่าผลลัพธ์ของการคำนวณไม่เปิดเผยว่าข้อมูลบันทึกเฉพาะใดปรากฏอยู่หรือไม่ | ปกป้องรายละเอียดหลักฐานที่ละเอียดอ่อนได้เมื่อทำการรวมข้อมูลระหว่างผู้เช่าหรือเมื่อเก็บฟีดแบ็กสำหรับการปรับปรุงต่อเนื่อง |
| **Secure Multi‑Party Computation (SMPC)** | โปรโตคอลคริปโตที่ให้หลายฝ่ายคำนวณฟังก์ชันร่วมกันโดยที่ข้อมูลอินพุตของแต่ละฝ่ายยังคงเป็นความลับ | ให้วิธีการฝึกหรืออัปเดต embedding ของ prompt ร่วมกันโดยไม่เปิดเผยข้อมูลดิบให้กับบริการศูนย์กลาง |
| **Role‑Based Access Control (RBAC)** | การกำหนดสิทธิ์ตามบทบาทของผู้ใช้แทนการกำหนดตามตัวตนรายบุคคล | ทำให้มั่นใจว่าเฉพาะบุคคลที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถดูหรือแก้ไข prompt หรือที่เก็บหลักฐานของผู้เช่า |
| **Tenant‑Isolation Layer** | การแยกเชิงตรรกะและกายภาพ (เช่น ฐานข้อมูลแยก, runtime ที่แยกเป็นคอนเทนเนอร์) สำหรับข้อมูลและ embedding ของแต่ละผู้เช่า | รับประกันการปฏิบัติตามข้อกำหนดเกี่ยวกับอธิปไตยของข้อมูลและทำให้การตรวจสอบเป็นเรื่องง่ายขึ้น |

---

## 2. ภาพรวมสถาปัตยกรรม

แผนผัง Mermaid ด้านล่างแสดงกระบวนการตั้งแต่คำขอแบบสอบถามของผู้เช่าไปจนถึงคำตอบที่สร้างโดย AI, โดยไฮไลท์การควบคุมด้านความเป็นส่วนตัว.

```mermaid
graph TD
    "คำขอผู้ใช้\n(รายการแบบสอบถาม)" --> "ตัวเราท์เตอร์ผู้เช่า"
    "ตัวเราท์เตอร์ผู้เช่า" --> "ที่เก็บนโยบาย & หลักฐาน"
    "ตัวเราท์เตอร์ผู้เช่า" --> "บริการปรับจูน Prompt"
    "บริการปรับจูน Prompt" --> "ตัวป้องกันความเป็นส่วนตัว\n(ชั้น Differential Privacy)"
    "ตัวป้องกันความเป็นส่วนตัว" --> "เครื่องยนต์สรุปผล LLM"
    "เครื่องยนต์สรุปผล LLM" --> "ตัวจัดรูปแบบคำตอบ"
    "ตัวจัดรูปแบบคำตอบ" --> "คิวตอบกลับผู้เช่า"
    "คิวตอบกลับผู้เช่า" --> "อินเทอร์เฟซผู้ใช้"
```

### ส่วนประกอบสำคัญ

1. **ตัวเราท์เตอร์ผู้เช่า** – กำหนดบริบทของผู้เช่าจาก API key หรือ token SSO แล้วส่งต่อไปยังบริการแยกตามผู้เช่า  
2. **ที่เก็บนโยบาย & หลักฐาน** – แหล่งข้อมูลเข้ารหัสต่อผู้เช่า (เช่น AWS S3 ด้วย bucket policy) ที่บรรจุนโยบายความปลอดภัย, log audit, และไฟล์หลักฐาน  
3. **บริการปรับจูน Prompt** – สร้างหรืออัปเดต embedding ของ prompt เฉพาะผู้เช่าโดยใช้ SMPC เพื่อปกปิดข้อมูลดิบ  
4. **ตัวป้องกันความเป็นส่วนตัว** – ใส่สัญญาณรบกวนแบบ differential privacy กับสถิติที่รวมเพื่อใช้ในการปรับปรุงโมเดลต่อไป  
5. **เครื่องยนต์สรุปผล LLM** – คอนเทนเนอร์ไร้สถานะที่รัน LLM ที่ตรึงไว้ (เช่น Claude‑3, GPT‑4) พร้อมเวกเตอร์ prompt ของผู้เช่า  
6. **ตัวจัดรูปแบบคำตอบ** – ทำ post‑processing (เช่น การลบข้อมูลลับ, แทรกแท็กการปฏิบัติตาม) ก่อนส่งคำตอบขั้นสุดท้าย  
7. **คิวตอบกลับผู้เช่า** – คิวข้อความ (เช่น Kafka topic ต่อผู้เช่า) เพื่อรับประกันความสอดคล้องและบันทึก audit trail  
8. **อินเทอร์เฟซผู้ใช้** – UI ที่แสดงผลแบบสอบถามและตอบกลับให้กับผู้ใช้สุดท้าย  

---

## 3. การดำเนินการปรับจูน Prompt ที่รักษาความเป็นส่วนตัว

### 3.1 การเตรียม Data Lake

1. **เข้ารหัสเมื่อพัก** – ใช้การเข้ารหัสด้านเซิร์ฟเวอร์ด้วยคีย์ที่จัดการโดยลูกค้า (CMK) สำหรับแต่ละ bucket ของผู้เช่า  
2. **แท๊กเมตาดาต้า** – ใส่แท๊กระบุการปฏิบัติตาม (`iso27001:true`, `gdpr:true`) เพื่อให้ระบบดึงนโยบายอัตโนมัติได้  
3. **เวอร์ชัน** – เปิดใช้งาน versioning เพื่อเก็บ audit trail ของการเปลี่ยนแปลงหลักฐานทุกครั้ง  

### 3.2 การสร้างเวกเตอร์ Prompt เฉพาะผู้เช่า

1. **กำหนดค่าเริ่มต้น** – สร้างเวกเตอร์หนาแน่นขนาดเล็ก (เช่น 10‑dimensional) แบบสุ่มสำหรับแต่ละผู้เช่า  
2. **ลูปฝึก SMPC**  
   - **ขั้นตอน 1**: เอ็นคลาวด์ที่ปลอดภัยของผู้เช่า (เช่น AWS Nitro Enclaves) โหลดชุดหลักฐานของตนเอง  
   - **ขั้นตอน 2**: เอ็นคลาวด์คำนวณ gradient ของ loss function ที่วัดว่าคำตอบของ LLM ที่ใช้เวกเตอร์ prompt ปัจจุบันตรงกับรายการแบบสอบถามจำลองแค่ไหน  
   - **ขั้นตอน 3**: ส่ง gradient ที่เป็น secret‑share ไปยังเซิร์ฟเวอร์ศูนย์กลางและกลับไปยังเอ็นคลาวด์โดยใช้ additive secret sharing  
   - **ขั้นตอน 4**: เซิร์ฟเวอร์รวม share, ปรับเวกเตอร์ prompt, ส่งเวกเตอร์อัปเดตกลับไปยังเอ็นคลาวด์  
   - **ขั้นตอน 5**: ทำซ้ำจนกว่าจะบรรลุการคอนเวอร์เจนซ์ (โดยทั่วไป ≤ 50 รอบเนื่องจากมิติเล็ก)  

3. **จัดเก็บเวกเตอร์ Prompt** – เก็บเวกเตอร์ที่เสร็จแล้วใน KV store ที่แยกตามผู้เช่า (เช่น DynamoDB โดยใช้ `tenant_id` เป็น partition key) พร้อมเข้ารหัสด้วย CMK ของผู้เช่า  

### 3.3 การบังคับใช้ Differential Privacy

เมื่อระบบรวมสถิติการใช้งาน (เช่น จำนวนครั้งที่อ้างอิงหลักฐานชิ้นใดชิ้นหนึ่ง) เพื่อนำไปใช้ปรับปรุงโมเดลในอนาคต ให้ใช้กลไก Laplace:

\[
\tilde{c} = c + \text{Laplace}\left(\frac{\Delta f}{\epsilon}\right)
\]

- **\(c\)** – จำนวนจริงของการอ้างอิงหลักฐาน  
- **\(\Delta f = 1\)** – ความอ่อนไหว (การเพิ่ม/ลบการอ้างอิงเพียงหนึ่งครั้งเปลี่ยนค่าได้สูงสุดที่ 1)  
- **\(\epsilon\)** – งบความเป็นส่วนตัว (เลือกค่า 0.5‑1.0 เพื่อรับประกันระดับสูง)  

การวิเคราะห์ต่อไปทั้งหมดใช้ \(\tilde{c}\) เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีผู้เช่าใดสามารถสรุปได้ว่ามีเอกสารเฉพาะอยู่หรือไม่  

### 3.4 กระบวนการสรุปผลแบบเรียลไทม์

1. **รับคำขอ** – UI ส่งรายการแบบสอบถามพร้อม token ของผู้เช่า  
2. **ดึงเวกเตอร์ Prompt** – บริการ Prompt Tuning ดึงเวกเตอร์จาก KV store  
3. **ผสาน Prompt** – เวกเตอร์ถูกต่อเติมเป็น “soft prompt” ที่แนบกับอินพุตของ LLM  
4. **รัน LLM** – การสรุปผลทำในคอนเทนเนอร์ที่แยกจากเครือข่าย (zero‑trust)  
5. **หลังการประมวลผล** – ตัวจัดรูปแบบลบข้อมูลที่อาจรั่วไหลโดยใช้ pattern‑based filter  
6. **ส่งคำตอบ** – คำตอบที่จัดรูปแบบแล้วส่งกลับ UI พร้อมบันทึกสำหรับ audit  

---

## 4. เช็คลิสต์ด้านความปลอดภัย & การปฏิบัติตาม

| พื้นที่ | การควบคุม | ความถี่ |
|---|---|---|
| **การแยกข้อมูล** | ตรวจสอบ bucket policy ให้แน่ใจว่าผู้เช่าสามารถเข้าถึงได้เฉพาะของตนเอง | ไตรมาสละหนึ่งครั้ง |
| **ความลับของเวกเตอร์ Prompt** | หมุน CMK และทำการฝึก SMPC ใหม่เมื่อมีการหมุนคีย์ | รายปีหรือเมื่อจำเป็น |
| **งบ DP** | ตรวจทานค่า \(\epsilon\) เพื่อให้สอดรับกับข้อกำหนดกฎหมาย | ครึ่งปีละครั้ง |
| **บันทึก Audit** | เก็บบันทึกแบบ immutable ของการดึง Prompt และการสร้างคำตอบ | อย่างต่อเนื่อง |
| **Pen‑Testing** | ทำการโจมตี Red‑Team ต่อ sandbox การสรุปผล | สองครั้งต่อปี |
| **Mapping Compliance** | เชื่อมแท๊กของผู้เช่ากับมาตรฐานเช่น [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/54534.html), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), GDPR | อย่างต่อเนื่อง |

---

## 5. ประสิทธิภาพและความสามารถในการขยาย

| เมตริก | เป้าหมาย | เคล็ดลับการปรับแต่ง |
|---|---|---|
| **Latency (95th pct)** | < 1.2 วินาทีต่อคำตอบ | ใช้คอนเทนเนอร์อุ่น, แคชเวกเตอร์ Prompt ในหน่วยความจำ, พรี‑วอร์ม shard โมเดล LLM |
| **Throughput** | 10 k คำขอ/วินาทีทั่วทั้งผู้เช่า | Autoscaling แบบ horizontal pod, batch คำขอที่มี Prompt คล้ายกัน, ใช้ GPU สำหรับ inference |
| **Prompt Tuning Time** | ≤ 5 นาทีต่อผู้เช่า (ครั้งแรก) | ฝึก SMPC แบบขนานบนหลาย enclave, ลดมิติของเวกเตอร์ |
| **ผลกระทบของ DP Noise** | ลดประโยชน์การใช้งาน ≤ 1 % | ปรับค่า \(\epsilon\) ตามกราฟประโยชน์‑ความเป็นส่วนตัวที่ทดสอบได้ |

---

## 6. กรณีศึกษาในโลกจริง: แพลตฟอร์ม SaaS ฟินเทค

ผู้ให้บริการ SaaS ฟินเทคให้บริการพอร์ทัลการปฏิบัติตามแก่พาร์ทเนอร์กว่า 200 ราย. แต่ละพาร์ทเนอร์เก็บโมเดลความเสี่ยง, เอกสาร KYC, และ log audit เป็นทรัพย์สินของตนเอง. ด้วยการนำ **privacy‑preserving prompt tuning** ไปใช้:

* เวลาตอบแบบสอบถาม **SOC 2** ลดจาก 4 วันเหลือ < 2 ชั่วโมง  
* ยอดเหตุการณ์ **ข้อมูลรั่วไหลระหว่างผู้เช่า** ลดเป็นศูนย์ (ตรวจสอบโดยผู้ตรวจสอบภายนอก)  
* **ค่าใช้จ่ายการปฏิบัติตาม** ลดประมาณ 30 % เนื่องจากอัตโนมัติการดึงหลักฐานและการสร้างคำตอบ  

ผู้ให้บริการยังใช้เมตริกที่ผ่าน DP เพื่อบรรจุแนวคิด “หลักฐานใหม่ที่ควรเพิ่ม” ให้กับพาร์ทเนอร์โดยไม่มีการเปิดเผยข้อมูลของพาร์ทเนอร์คนอื่น.

---

## 7. คู่มือการปรับใช้ขั้นตอน‑ต่อ‑ขั้นตอน

1. **จัดหาโครงสร้างพื้นฐาน**  
   - สร้าง S3 bucket แยกตามผู้เช่า พร้อม CMK encryption  
   - เปิดใช้งาน Nitro Enclaves หรือ Confidential VMs สำหรับงาน SMPC  

2. **ตั้งค่า KV Store**  
   - สร้าง DynamoDB table ที่ใช้ `tenant_id` เป็น partition key  
   - เปิดใช้งาน point‑in‑time recovery เพื่อให้สามารถ rollback เวกเตอร์ Prompt ได้  

3. **ปรับใช้บริการ Prompt Tuning**  
   - Deploy microservice (`/tune-prompt`) ที่ให้ REST API  
   - ผสานโปรโตคอล SMPC ด้วยไลบรารี **MP‑SPDZ** (โอเพ่นซอร์ส)  

4. **กำหนดค่า Privacy Guard**  
   - เพิ่ม middleware ที่ inject สัญญาณรบกวน Laplace ให้กับ endpoint telemetry ทั้งหมด  

5. **ติดตั้ง Inference Engine**  
   - ใช้คอนเทนเนอร์ที่รองรับ GPU (เช่น NVIDIA) เพื่อรันโมเดล LLM ที่ตรึงไว้ (Claude‑3, GPT‑4)  

6. **ตั้งค่า RBAC**  
   - แมปบทบาทผู้ใช้ (`admin`, `analyst`, `viewer`) ไปยัง IAM policy ที่จำกัดการเข้าถึง Prompt และที่เก็บหลักฐานของผู้เช่า  

7. **สร้าง UI Layer**  
   - ให้เครื่องมือแบบสอบถามที่ดึง Prompt ผ่าน `/tenant/{id}/prompt`  
   - แสดง audit log และเมตริกที่ผ่าน DP บนแดชบอร์ด  

8. **ทดสอบการยอมรับ (UAT)**  
   - จำลองการสืบค้นข้ามผู้เช่าเพื่อยืนยันว่าไม่มีการรั่วไหลของข้อมูล  
   - ตรวจสอบระดับสัญญาณรบกวน DP ว่าเป็นไปตาม budget  

9. **เปิดใช้งานและตรวจสอบ**  
   - เปิดใช้งาน autoscaling policy  
   - ตั้งค่า alert เมื่อ latency สูงเกินค่าที่กำหนดหรือ IAM permission มีการเปลี่ยนแปลงผิดปกติ  

---

## 8. การพัฒนาในอนาคต

- **Federated Prompt Learning** – ให้ผู้เช่าปรับปรุง Prompt ฐานร่วมกันผ่านการเฉลี่ยแบบ federated โดยยังคงความเป็นส่วนตัว  
- **Zero‑Knowledge Proofs** – สร้าง proof ที่ยืนยันว่าคำตอบมาจากหลักฐานชุดใดโดยไม่ต้องเปิดเผยหลักฐานนั้นเอง  
- **Adaptive DP Budgeting** – ปรับค่า \(\epsilon\) แบบไดนามิกตามความละเอียดของ query และระดับความเสี่ยงของผู้เช่า  
- **Explainable AI (XAI) Overlay** – แนบสรุป “เหตุผลอ้างอิง” ที่เชื่อมโยงกับข้อกำหนดนโยบายเฉพาะ เพื่อเพิ่มความพร้อมในการตรวจสอบ  

---

## สรุป

**Privacy‑preserving prompt tuning** คือกุญแจสู่การผสาน **AI อัตโนมัติคุณภาพสูง** กับ **การแยกข้อมูลหลายผู้เช่า** อย่างปลอดภัย. ด้วยการผสมผสานการฝึก Prompt ด้วย SMPC, differential privacy, และ RBAC ที่แข็งแกร่ง, ผู้ให้บริการ SaaS สามารถส่งมอบคำตอบแบบสอบถามความปลอดภัยที่แม่นยำและสอดคล้องกฎหมายได้โดยไม่เสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูลลูกค้า. สถาปัตยกรรมที่อธิบายในบทความนี้สามารถ **ขยายได้เป็นพันผู้เช่า** และพร้อมรับเทคโนโลยีความเป็นส่วนตัวรุ่นต่อไป.

การนำแนวทางนี้ไปใช้ไม่เพียงทำให้รอบการขายเร็วขึ้นและลดภาระงานมือ, แต่ยังให้ความมั่นใจแก่องค์กรว่าข้อมูลทรัพย์สินสำคัญของพวกเขาอยู่ในที่ที่ปลอดภัยและเป็นไปตามข้อกำหนด.

---

## ดูเพิ่มเติม

- Differential Privacy in Production – An Introduction (Google AI Blog)  
- Prompt Tuning vs Fine‑Tuning: When to Use Each (OpenAI Technical Report)