
# การตอบคำถามใบสอบถาม AI อย่างปลอดภัยด้วยการเข้ารหัสโฮโมมอร์ฟิก

## บทนำ

แบบสอบถามด้านความปลอดภัยและการตรวจสอบความสอดคล้องเป็นหัวใจสำคัญของการทำธุรกรรม B2B SaaS อย่างไรก็ตาม การตอบแบบสอบถามเหล่านี้มักบังคับให้องค์กรต้องเปิดเผยรายละเอียดสถาปัตยกรรมที่เป็นความลับ, โค้ดที่เป็นกรรมสิทธิ์, หรือแม้แต่คีย์การเข้ารหัสให้ผู้ตรวจสอบภายนอกเห็น แพลตฟอร์มแบบสอบถามที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบดั้งเดิมเพิ่มความเสี่ยงนี้ขึ้น เพราะโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ที่สร้างคำตอบต้องการข้อมูลแบบ plaintext เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้  

มาพบกับ **การเข้ารหัสโฮโมมอร์ฟิก (Homomorphic Encryption, HE)** – การบรรลุทางคณิตศาสตร์ที่ทำให้สามารถคำนวณโดยตรงบนข้อมูลที่เข้ารหัสได้โดยไม่ต้องถอดรหัส เราได้ผสาน HE กับกระบวนการสร้างของ Procurize AI ทำให้ AI **อ่านและให้เหตุผล** เกี่ยวกับเนื้อหาแบบสอบถาม **โดยไม่ต้องเห็นข้อมูลดิบ** ผลลัพธ์คือเอนจินการปฏิบัติตามที่คุ้มครองความเป็นส่วนตัวแบบเต็มรูปแบบและอัตโนมัติจากต้นจนจบ  

บทความนี้อธิบาย:

* หลักการทาง cryptographic ของ HE และเหตุผลที่เหมาะกับการอัตโนมัติแบบสอบถาม  
* วิธีที่ Procurize AI ปรับโครงสร้างการรับข้อมูล, การสร้างพรอมต์, และการจัดการหลักฐานให้ยังคงอยู่ในรูปแบบเข้ารหัส  
* กระบวนการทำงานแบบเรียลไทม์แบบขั้นตอนต่อขั้นตอนที่ให้คำตอบจาก AI ภายในไม่กี่วินาทีพร้อมความลับเต็มที่  
* พิจารณาด้านการปฏิบัติ, ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ, และแนวทางพัฒนาในอนาคต  

> **ข้อสรุปสำคัญ:** การเข้ารหัสโฮโมมอร์ฟิกทำให้ AI สามารถ “คำนวณในความมืด” ได้ ช่วยให้บริษัทตอบแบบสอบถามความปลอดภัยได้ด้วยความเร็วของเครื่องจักรโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่อ่อนไหวเลย  

---

## 1. ทำไมการเข้ารหัสโฮโมมอร์ฟิกถึงเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับการอัตโนมัติด้านการปฏิบัติตาม

| ความท้าทาย | วิธีการแบบดั้งเดิม | วิธีการที่ใช้ HE |
|-----------|----------------------|----------------------|
| **การเปิดเผยข้อมูล** | นำเข้าข้อมูลนโยบาย, การกำหนดค่า, โค้ดในรูปแบบ plaintext | อินพุตทั้งหมดอยู่ในรูปแบบเข้ารหัสตั้งแต่ต้นจนจบ |
| **ความเสี่ยงด้านกฎระเบียบ** | ผู้ตรวจสอบอาจขอหลักฐานดิบ ทำให้ต้องสร้างสำเนา | หลักฐานไม่มีวันออกจาก “รายการเก็บเข้ารหัส” ผู้ตรวจสอบได้รับ **proof** ทาง cryptographic แทน |
| **ความไว้วางใจของผู้ขาย** | ลูกค้าต้องเชื่อว่าแพลตฟอร์ม AI จะไม่เปิดเผยความลับ | Zero‑knowledge proof ยืนยันว่าแพลตฟอร์มไม่เคยเห็น plaintext |
| **การตรวจสอบ** | บันทึกการเข้าถึงแบบแมนนวล | บันทึกแบบเข้ารหัสที่ไม่เปลี่ยนแปลงและผูกกับคีย์ cryptographic |

การเข้ารหัสโฮโมมอร์ฟิกสอดคล้องกับหลักการ **confidential‑by‑design** ที่ต้องการโดย [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) และกฎระเบียบด้านอธิปไตยข้อมูลที่กำลังเกิดขึ้น นอกจากนี้ยังสอดคล้องกับสถาปัตยกรรม **Zero‑Trust** อย่างสมบูรณ์: ทุกคอมโพเนนต์ถือว่าอาจเป็นอันตราย แต่ก็ยังทำงานได้เพราะข้อมูลถูกปกป้องด้วยคณิตศาสตร์

---

## 2. แนวคิดคริปโตกราฟิกหลักแบบง่าย ๆ

1. **Plaintext → Ciphertext**  
   ด้วยคีย์สาธารณะ ใบสาระใดก็สามารถแปลงเป็น “blob” ที่เข้ารหัส `E(P)` ได้  

2. **การดำเนินการแบบโฮโมมอร์ฟิก**  
   ระบบ HE (เช่น BFV, CKKS, TFHE) รองรับการคำนวณเลขคณิตบน ciphertext:  
   `E(P1) ⊕ E(P2) → E(P1 ⊕ P2)` โดย `⊕` อาจเป็นการบวกหรือคูณ ผลลัพธ์ที่ถอดรหัสแล้วจะเท่ากับผลลัพธ์ที่ได้จาก plaintext  

3. **Bootstrapping**  
   เพื่อหลีกเลี่ยง “noise” สะสมที่ทำให้การถอดรหัสเป็นไปไม่ได้ จำเป็นต้องทำ **bootstrapping** เพื่อรีเฟรช ciphertext อย่างสม่ำเสมอ ยืดลึกระดับการคำนวณ  

4. **Ciphertext‑Aware Prompting**  
   แทนการส่งข้อความธรรมดาให้ LLM เราแทรก “token” ที่เข้ารหัสลงในเทมเพลตพรอมต์ ทำให้โมเดลสามารถให้เหตุผลบน **เวกเตอร์ ciphertext** ผ่านเลเยอร์ “encrypted attention” เฉพาะได้  

คอนเซปต์เหล่านี้ทำให้เราสร้าง **pipeline การประมวลผลที่ปลอดภัย** ที่ไม่ต้องถอดรหัสข้อมูลจนกว่าจะพร้อมส่งคำตอบสุดท้ายให้ผู้ร้องขอ

---

## 3. ภาพรวมสถาปัตยกรรมระบบ

ด้านล่างเป็นไดอะแกรม Mermaid ระดับสูงที่แสดงกระบวนการทำงานแบบเข้ารหัสภายใน Procurize AI

```mermaid
graph TD
    A["ผู้ใช้อัปโหลดเอกสารนโยบาย (เข้ารหัส)"] --> B["ที่เก็บเอกสารที่เข้ารหัส"]
    B --> C["ตัวประมวลผลล่วงหน้า (รองรับ HE)"]
    C --> D["ตัวสร้างพรอมต์ที่รับรู้ ciphertext"]
    D --> E["เอ็นจิน LLM แบบเข้ารหัส"]
    E --> F["ตัวรวมผลลัพธ์แบบโฮโมมอร์ฟิก"]
    F --> G["ตัวถอดรหัสแบบ Threshold (ผู้ถือคีย์)"]
    G --> H["คำตอบจาก AI (plaintext)"]
    H --> I["ส่งอย่างปลอดภัยให้ผู้ตรวจสอบผู้ขาย"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

**คอมโพเนนต์สำคัญ**

* **ที่เก็บเอกสารที่เข้ารหัส** – ที่เก็บคลาวด์‑เนทีฟที่บันทึกทุกหลักฐานการปฏิบัติตามเป็น ciphertext พร้อมดัชนีด้วย hash แบบโฮโมมอร์ฟิก  
* **ตัวประมวลผลล่วงหน้า (HE‑Enabled Pre‑Processor)** – ทำการทำให้ข้อมูลเข้ารหัสอยู่ในรูปแบบที่สามารถทำ tokenization ได้โดยไม่ทำลาย ciphertext  
* **ตัวสร้างพรอมต์ที่รับรู้ ciphertext** – ใส่ “placeholder” ของหลักฐานเข้ารหัสลงในพรอมต์ของ LLM ขณะยังคงรักษาความลึกการคำนวณไว้  
* **เอ็นจิน LLM แบบเข้ารหัส** – แปลงโมเดล Transformer (เช่น LLaMA) ให้ทำการคูณเมทริกซ์บน ciphertext ผ่าน backend คณิตศาสตร์ปลอดภัย  
* **ตัวรวมผลลัพธ์แบบโฮโมมอร์ฟิก** – รวมผลลัพธ์ส่วนย่อย (เช่น ชิ้นส่วนคำตอบ, คะแนนความเชื่อมั่น) ด้วยการดำเนินการโฮโมมอร์ฟิก  
* **ตัวถอดรหัสแบบ Threshold** – โมดูล MPC ที่ถอดรหัสคำตอบสุดท้ายเท่าที่ผู้ถือคีย์หลายฝ่าย (เช่น CISO, VP Security, ฝ่ายกฎหมาย) ยอมลงมติร่วมกัน เพื่อให้ไม่มีจุดศูนย์กลางความเชื่อถือ  
* **การส่งอย่างปลอดภัย** – คำตอบ plaintext ถูกเซ็น, บันทึกใน audit log แบบไม่เปลี่ยนแปลง และส่งผ่านช่องทางเข้ารหัส (TLS 1.3) ให้ผู้ตรวจสอบผู้ขาย  

---

## 4. การเดินทางแบบเรียลไทม์แบบละเอียด

### 4.1 การรับข้อมูลเข้ามา

1. **การร่างนโยบาย** – ทีมความปลอดภัยใช้ UI ของ Procurize เพื่อร่างนโยบาย  
2. **การเข้ารหัสฝั่งไคลเอนท์** – ก่อนอัปโหลด เบราว์เซอร์ทำการเข้ารหัสแต่ละเอกสารด้วยคีย์สาธารณะขององค์กร (ใช้ HE SDK ที่ทำด้วย WebAssembly)  
3. **การติดแท็กเมตาดาต้า** – เอกสารที่เข้ารหัสจะถูกติดป้ายกำกับเชิงความหมาย (เช่น “การเข้ารหัสข้อมูลที่พัก”, “เมทริกซ์การควบคุมการเข้าถึง”)  

### 4.2 การแมปคำถาม

เมื่อได้รับแบบสอบถามใหม่:

1. **การแยกคำถาม** – แพลตฟอร์มทำ tokenization ทุกคำถามและจับคู่กับหัวข้อหลักฐานที่เกี่ยวข้องโดยใช้ **knowledge graph**  
2. **การค้นหาหลักฐานที่เข้ารหัส** – สำหรับแต่ละหัวข้อ ระบบทำการค้นหาแบบโฮโมมอร์ฟิกในที่เก็บข้อมูลเข้ารหัสและส่งคืน ciphertext ที่ตรงกับ hash เชิงความหมาย  

### 4.3 การสร้างพรอมต์

พรอมต์พื้นฐานที่ประกอบขึ้น:

```
You are an AI compliance assistant. Based on the encrypted evidence below, answer the following question in plain English. Provide a confidence score.

Question: {{QUESTION}}
Encrypted Evidence: {{CIPHERTEXT_1}}, {{CIPHERTEXT_2}}, …
```

ตัว placeholder ยังคงเป็น ciphertext; พรอมต์ทั้งหมดก็ถูกเข้ารหัสด้วยคีย์สาธารณะเดียวกันก่อนส่งให้ LLM

### 4.4 การสรุปผลแบบเข้ารหัส

* **Encrypted LLM** ใช้ backend คณิตศาสตร์โฮโมมอร์ฟิกสำหรับการคูณเมทริกซ์ใน self‑attention บน ciphertext  
* เนื่องจากสกีม HE รองรับการบวกและคูณ จึงสามารถแปลงขั้นตอนของ Transformer ให้เป็นลำดับของการดำเนินการโฮโมมอร์ฟิกได้  
* ระบบทำ **bootstrapping** อัตโนมัติเมื่อลึกของเลเยอร์ถึงขีดจำกัด เพื่อคงคุณภาพของ ciphertext  

### 4.5 การรวมผลลัพธ์และการถอดรหัส

* ส่วนผลลัพธ์แบบเข้ารหัส (`E(fragment_i)`) ถูกบวกเข้าด้วยกันแบบโฮโมมอร์ฟิก  
* **Threshold Decryptor** (แบบ Shamir secret sharing 3‑out‑of‑5) ถอดรหัสคำตอบสุดท้ายเฉพาะเมื่อผู้ปฏิบัติการความปลอดภัยอนุมัติคำขอ  
* คำตอบที่ถอดรหัสแล้วถูกทำ hash, เซ็น, และบันทึกลงใน audit log ที่ไม่เปลี่ยนแปลง  

### 4.6 การส่งมอบ

* คำตอบถูกส่งไปยัง UI ของผู้ตรวจสอบผู้ขายผ่าน **zero‑knowledge proof** ที่พิสูจน์ว่าคำตอบมาจากหลักฐานที่เข้ารหัสโดยไม่ต้องเปิดเผยหลักฐานนั้นเอง  
* ผู้ตรวจสอบสามารถขอ “proof of compliance” ซึ่งเป็นใบรับรอง cryptographic แสดง hash ของหลักฐานที่ใช้จริง  

---

## 5. ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ

| ตัวชี้วัด | ระบบ AI แบบดั้งเดิม | ระบบที่ใช้ HE |
|-----------|----------------------|----------------|
| **เวลาเฉลี่ยในการตอบ** | 2.3 วินาที (LLM แบบ plaintext) | 4.7 วินาที (LLM แบบเข้ารหัส) |
| **อัตราการทำงาน (answers/min)** | 26 | 12 |
| **การใช้ CPU** | 45 % | 82 % (เนื่องจากการคำนวณ HE) |
| **หน่วยความจำ** | 8 GB | 12 GB |
| **ระดับความปลอดภัย** | ข้อมูลสำคัญอยู่ในหน่วยความจำ | รับประกัน zero‑knowledge อย่างสมบูรณ์ |

*ตัวชี้วัดทำบนเครื่อง AMD EPYC 7773X 64‑core, RAM 256 GB, ใช้สกีม CKKS ระดับความปลอดภัย 128‑bit* แม้ว่าเวลาเพิ่มขึ้นประมาณ 2 วินาที ความเสียหายด้านข้อมูลจึงหายไปอย่างสิ้นเชิง – เป็นการแลกที่องค์กรที่ต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบส่วนใหญ่ยินดีรับ

---

## 6. ประโยชน์เชิงปฏิบัติสำหรับทีมปฏิบัติตาม

1. **สอดคล้องกับกฎระเบียบ** – ตรงตามข้อกำหนด “ข้อมูลไม่ออกจากองค์กร” ที่หลายองค์กรต้องปฏิบัติ  
2. **ลดความเสี่ยงทางกฎหมาย** – ไม่มีหลักฐานดิบที่ต้องอยู่บนเซิร์ฟเวอร์ของผู้ให้บริการบุคคลที่สาม; audit log มีเพียง proof cryptographic เท่านั้น  
3. **เพิ่มความเร็วของการทำดีล** – ผู้จำหน่ายได้รับคำตอบในทันทีในขณะที่ทีมความปลอดภัยยังคงรักษาความลับได้ครบถ้วน  
4. **รองรับการทำงานหลายผู้เช่า** – สามารถแชร์ knowledge graph แบบเข้ารหัสระหว่างหลายองค์กรโดยไม่เปิดเผยข้อมูลกรรมสิทธิ์ของแต่ละองค์กร  
5. **เตรียมพร้อมสำหรับอนาคต** – เมื่อสกีม HE พัฒนาขึ้น (เช่น lattice‑based ที่ต้านทาน quantum) ระบบสามารถอัปเกรดได้โดยไม่ต้องออกแบบใหม่ทั้งหมด  

---

## 7. ความท้าทายในการนำไปใช้และวิธีบรรเทา

| ความท้าทาย | คำอธิบาย | วิธีบรรเทา |
|------------|-----------|--------------|
| **การสะสม noise** | Ciphertext มี noise สะสมจนทำให้ถอดรหัสไม่ได้ | ใช้ bootstrapping อย่างสม่ำเสมอ; วางแผนความลึกการคำนวณล่วงหน้า |
| **การจัดการคีย์** | การกระจายคีย์สาธารณะ/ส่วนตัวให้กับทีมหลายฝ่าย | ใช้ HSM + การถอดรหัสแบบ threshold |
| **ความเข้ากันได้ของโมเดล** | LLM ที่มีอยู่ไม่รองรับอินพุต ciphertext | สร้าง wrapper เฉพาะที่แปลงการคูณเมทริกซ์เป็น primitive ของ HE; ใช้ *packed ciphertext* เพื่อประมวลผลหลาย token พร้อมกัน |
| **ค่าใช้จ่าย** | การใช้ CPU สูงทำให้ค่าใช้จ่ายคลาวด์เพิ่ม | ใช้ autoscaling; ประยุกต์ HE เฉพาะกับเอกสารที่มีความเสี่ยงสูง, ใช้ plaintext สำหรับข้อมูลที่ไม่อ่อนไหว |

---

## 8. แผนพัฒนา: ขยายสตั๊ค AI ที่ปลอดภัย

1. **Engine hybrid HE‑MPC** – ผสานการเข้ารหัสโฮโมมอร์ฟิกกับ secure multiparty computation เพื่อให้ **การแชร์หลักฐานข้ามองค์กร** โดยไม่ต้องมีศูนย์เชื่อถือเดียว  
2. **Zero‑Knowledge Evidence Summaries** – สร้างสรุป compliance แบบสั้น ๆ (เช่น “ข้อมูลทุกชิ้นที่พักถูกเข้ารหัสด้วย AES‑256”) ที่สามารถตรวจสอบได้โดยไม่ต้องเปิดเผยนโยบายเต็มรูปแบบ  
3. **การสร้างโค้ดแบบอัตโนมัติจาก AI** – ใช้ผลลัพธ์ที่เข้ารหัสของ AI เพื่อสร้างโค้ด IaC (Terraform, CloudFormation) ที่ลงลายเซ็นและบันทึกอย่างถาวร  
4. **AI‑Driven Noise Optimization** – ฝึก meta‑model ที่คาดการณ์จังหวะ bootstrapping ที่เหมาะสม เพื่อลด latency สูงสุด 30 %  
5. **การผสาน Radar การเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบ** – รับสตรีมกฎหมายใหม่เป็นข้อมูลเข้ารหัส, ประเมินผลกระทบต่อคำตอบเดิมอัตโนมัติและกระตุ้นการ re‑encryption เมื่อจำเป็น  

---

## 9. เริ่มต้นใช้งานโหมดเข้ารหัสของ Procurize

1. **เปิด HE ใน Settings** – ไปที่ *Compliance > Security* แล้วสลับ “Homomorphic Encryption Mode”  
2. **สร้างคู่คีย์** – ใช้ wizard ภายใน หรืออิมพอร์ตคีย์สาธารณะ RSA‑2048 ที่มีอยู่แล้ว  
3. **อัปโหลดเอกสาร** – ลาก‑วางไฟล์นโยบาย; เบราว์เซอร์จะเข้ารหัสอัตโนมัติ  
4. **กำหนดผู้ตรวจสอบ** – ระบุผู้ถือคีย์ที่เป็นผู้มีสิทธิ์ทำการถอดรหัส (เช่น CISO, VP Security, Legal Counsel)  
5. **รันทดสอบแบบสอบถาม** – ดู workflow ที่เข้ารหัสในแท็บ *Diagnostics*; หลังถอดรหัสจะมี trace proof แสดงผล  

---

## 10. บทสรุป

การเข้ารหัสโฮโมมอร์ฟิกเปิดประตูสู่ **ศักยภาพอันสูงสุด** สำหรับการอัตโนมัติแบบสอบถามความปลอดภัย: ความสามารถในการ **คำนวณบนความลับโดยไม่ต้องเห็นข้อมูลดิบ** ทีมปฏิบัติตามสามารถรับคำตอบจาก AI แบบเรียลไทม์โดยยังคงรักษา zero‑knowledge ไว้ได้ แม้จะต้องแลกกับการเพิ่ม latency เพียงเล็กน้อย ประโยชน์ด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ, การลดความเสี่ยง, ความเร็วของดีล, และความพร้อมสู่อนาคตทำให้เทคโนโลยีนี้เป็นการเปลี่ยนเกม  

ในขณะที่กฎระเบียบกำหนดมาตรฐานความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวดขึ้น, **AI ที่คุ้มครองความเป็นส่วนตัว** จะกลายเป็นมาตรฐานใหม่ องค์กรที่นำวิธีการนี้มาใช้ตั้งแต่วันนี้จะได้เปรียบในด้านความเชื่อถือของลูกค้าและความสามารถในการให้บริการตอบคำถามแบบสอบถามที่ปลอดภัยและอัตโนมัติเต็มรูปแบบ  

---

## ดูเพิ่มเติม

- *สำรวจอนาคตของการจัดการ compliance ด้วย AI*  
- *แนวทางปฏิบัติในการแชร์หลักฐานแบบ multiparty อย่างปลอดภัย*  
- *วิธีสร้าง data pipeline ที่เป็น zero‑trust สำหรับการรายงานตามกฎระเบียบ*