
# Gizli Satıcı Anket Yanıtları İçin Güvenli Çok Taraflı Hesaplama Destekli AI

## Giriş

Güvenlik anketleri, B2B SaaS sözleşmelerinin kapı bekçileri gibidir. Altyapı, veri işleme, olay müdahalesi ve uyumluluk kontrolleri hakkında ayrıntılı bilgi talep ederler. Satıcılar, çeyrek başına onlarca anket yanıtlamalıdır; bu anketler genellikle **hassas iç veri** içerir—mimari diyagramlar, ayrıcalıklı kimlik bilgileri veya tescilli süreç tanımları.  

Geleneksel AI‑driven otomasyon, örneğin **Procurize AI Engine**, yanıt üretimini büyük ölçüde hızlandırsa da genellikle **ham kaynak materyale merkezi erişim** gerektirir. Bu merkeziyetçilik iki büyük riski beraberinde getirir:

1. **Veri Sızıntısı** – AI modeli ya da altında yatan depolama ele geçirildiğinde gizli şirket bilgileri açığa çıkabilir.  
2. **Regülasyon Uyumsuzluğu** – [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) ve yeni veri‑egemenlik yasaları, kişisel ya da tescilli verilerin nerede ve nasıl işleneceğine sınırlamalar getirir.

İşte **Secure Multiparty Computation (SMPC)** devreye giriyor—girdi verilerini gizli tutarken bir fonksiyonu ortak olarak hesaplamayı sağlayan kriptografik bir protokol. SMPC’yi üretken AI ile birleştirerek **ham veri AI modeline ya da tek bir işlem düğümüne asla ifşa edilmeden doğru ve denetlenebilir anket yanıtları üretebiliriz**.

Bu makale, **Secure‑SMPC‑AI** boru hattının teknik temellerini, pratik uygulama adımlarını ve iş faydalarını, Procurize platformuna özel olarak ele alıyor.  

> **Temel çıkarım:** SMPC‑güçlendirilmiş AI, **otomasyon hızı** *ve* **sıfır‑bilgi gizliliği garantisi** sunarak SaaS firmalarının güvenlik anketlerine yanıt verme şeklini yeniden tanımlıyor.

---

## 1. Güvenli Çok Taraflı Hesaplamanın Temelleri

Secure Multiparty Computation, her biri özel bir girdi tutan katılımcıların, bu girdileri gizli tutarak ortak bir **f** fonksiyonunu hesaplamasını sağlar:

* **Doğruluk** – Tüm taraflar doğru çıktıyı **f(x₁, x₂, …, xₙ)** alır.  
* **Gizlilik** – Çıktıdan çıkarılabilecekler haricinde, hiçbir taraf diğerinin girdileri hakkında bir şey öğrenmez.

SMPC protokolleri iki ana ailede toplanır:

| Protokol | Temel Fikir | Tipik Kullanım Durumu |
|----------|-------------|-----------------------|
| **Gizli Paylaşım (Shamir, additive)** | Her girdiyi rastgele paylara bölerek tüm taraflara dağıtır; işlem paylar üzerinde gerçekleşir, yeniden birleştirme sonuc verir. | Büyük matris işlemleri, gizlilik‑korumalı analizler. |
| **Garbled Circuits** | Bir taraf (garbler) bir Boolean devresini şifreler; diğer taraf (evaluator) şifreli girdilerle devreyi çalıştırır. | İkili karar fonksiyonları, güvenli karşılaştırmalar. |

Bizim senaryomuz—**metin çıkarımı, anlamsal benzerlik ve kanıt sentezi**—için **additive secret sharing** en iyi ölçeklenebilirlik sağlar; çünkü yüksek‑boyutlu vektör işlemlerini modern MPC çerçeveleri (**MP‑SPDZ**, **CrypTen**, **Scale‑MPC**) ile verimli bir şekilde yürütür.

---

## 2. Mimari Genel Görünümü

Aşağıda, **SMPC‑güçlendirilmiş AI**’nın Procurize içinde uçtan uca akışını gösteren yüksek‑seviye bir Mermaid diyagramı yer alıyor.

```mermaid
graph TD
    A["Veri Sahibi (Şirket)"] -->|Şifrele & Paylaş| B["SMPC Düğümü 1 (AI Hesaplama)"]
    A -->|Şifrele & Paylaş| C["SMPC Düğümü 2 (Politika Deposu)"]
    A -->|Şifrele & Paylaş| D["SMPC Düğümü 3 (Denetim Defteri)"]
    B -->|Güvenli Vektör İşlemleri| E["LLM Çıkarımı (Şifreli)"]
    C -->|Politika Getirimi| E
    D -->|Kanıt Oluşturma| F["Sıfır‑Bilgi Denetim Kanıtı"]
    E -->|Şifreli Yanıt| G["Yanıt Toplayıcı"]
    G -->|Açığa Çıkarılan Yanıt| H["Satıcı Anket UI"]
    F -->|Denetim İzleme| H
```

**Bileşenlerin Açıklaması**

* **Veri Sahibi (Şirket)** – Tescilli belgeler (ör. SOC 2 raporları, mimari diyagramlar) tutar. İşleme başlamadan önce bu belgeler **gizli paylara** bölünerek SMPC düğümlerine dağıtılır.  
* **SMPC Düğümleri** – Paylar üzerinde bağımsız olarak hesaplama yapar. Düğüm 1 **LLM çıkarım motorunu** (ör. ince ayarlı Llama‑2) şifreli ortamda çalıştırır. Düğüm 2 **politik bilgi grafiklerini** (ISO 27001 kontrolleri gibi) aynı şekilde gizli paylaşır. Düğüm 3 **değişmez denetim defteri** (blokzincir ya da ek‑ekleme kaydı) tutar; bu kayıt isteğin meta verilerini saklar, ham veriyi ifşa etmez.  
* **LLM Çıkarımı (Şifreli)** – Model, parçalanmış belgelerden elde edilen şifreli gömmeleri alır, şifreli yanıt vektörleri üretir ve yanıt toplayıcıya döner.  
* **Yanıt Toplayıcı** – Tüm hesaplamalar bittiğinde yalnızca düz metin yanıtı yeniden birleştirir; ara aşamalarda hiçbir veri sızmaz.  
* **Sıfır‑Bilgi Denetim Kanıtı** – Düğüm 3, yanıtın belirlenen politika kaynaklarından türetilmiş olduğunu, kaynakların kendisini ifşa etmeden kanıtlayan bir **zk‑SNARK** üretir.

---

## 3. Ayrıntılı İş Akışı

### 3.1 İçeri Aktarma & Gizli Paylaşım

1. **Belge Normalizasyonu** – PDF, Word ve kod dosyaları düz metne dönüştürülür, tokenleştirilir.  
2. **Gömme Üretimi** – Hafif bir enkoder (ör. MiniLM) her paragraf için yoğun vektörler oluşturur.  
3. **Additive Gizli Bölme** – Her vektör **v** için rastgele paylar **v₁**, **v₂**, **v₃** oluşturulur; `v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p)`.  
4. **Dağıtım** – Paylar TLS üzerinden üç SMPC düğümüne gönderilir.

### 3.2 Politika Bağlamının Güvenli Getirilmesi

* Politika bilgi grafı (kontroller, standart eşlemeleri) şifreli olarak düğümler arasında tutulur.  
* Bir anket sorusu geldiğinde (ör. “Veri‑dinlenme şifrelemenizi açıklayın”), **güvenli küme‑kesişim** yöntemiyle ilgili politika maddeleri bulunur; bütün grafik açığa çıkarılmaz.

### 3.3 Şifreli LLM Çıkarımı

* Şifreli gömmeler ve alınan politika vektörleri, **gizlilik‑optimize transformer**a gizli paylar halinde beslenir.  
* **FHE‑uyumlu attention** ve **MPC‑optimize softmax** gibi teknikler, en olası yanıt token dizisini şifreli alanda hesaplar.

### 3.4 Yeniden Birleştirme & Denetlenebilir Kanıt

* Şifreli yanıt tokenları hazır olduğunda **Yanıt Toplayıcı** payları toplayarak düz metin yanıtı yeniden oluşturur.  
* Aynı anda Düğüm 3, aşağıdaki şartları kanıtlayan bir **Zero‑Knowledge Succinct Non‑interactive Argument of Knowledge (zk‑SNARK)** üretir:  
  * Doğru politika maddesi seçimi.  
  * Ham belge içeriğinin hiçbir şekilde sızdırılmadığı.

### 3.5 Kullanıcıya Teslim

* Son yanıt, **Procurize UI**’de kriptografik kanıt rozetı ile birlikte gösterilir.  
* Denetçiler, rozetı kamu doğrulama anahtarıyla doğrulayarak uyumluluğu kontrol eder; altta yatan belgeleri talep etmez.

---

## 4. Güvenlik Garantileri

| Tehdit | SMPC‑AI ile Azaltma |
|--------|----------------------|
| **Veri Çalınması (AI Servisinden)** | Ham veri hiçbir zaman şirket ortamından çıkmaz; sadece gizli paylar iletilir. |
| **Bulut Sağlayıcı İçindeki İçeriden Gelen Tehdit** | Tek bir düğüm tam veri tutmaz; veriyi yeniden birleştirmek için (≥ 2/3) düğümün iş birliği gerekir. |
| **Model Çıkarma Saldırıları** | LLM şifreli girdilerle çalışır; saldırganlar modele rastgele veri sağlayamaz. |
| **Regülasyon Denetimleri** | zk‑SNARK kanıtı, veri‑lokalite kısıtlamalarına uymayı gösterirken veriyi ifşa etmez. |
| **Man‑in‑the‑Middle** | Tüm kanallar TLS ile korunur; gizli paylaşım kriptografik olarak taşıma güvenliğinden bağımsızdır. |

---

## 5. Performans Değerlendirmeleri

SMPC ek bir maliyet getirirken modern iyileştirmeler, anket otomasyonu için kabul edilebilir gecikmeler sağlar:

| Ölçüt | Geleneksel AI (Şifrelenmemiş) | SMPC‑AI (3 Düğüm) |
|-------|------------------------------|-------------------|
| **Çıkarım Gecikmesi** | ~1.2 s/yanıt | ~3.8 s/yanıt |
| **İşlem Hızı** | 120 yanıt/dk | 45 yanıt/dk |
| **Hesap Maliyeti** | 0.25 CPU‑saat/1k yanıt | 0.80 CPU‑saat/1k yanıt |
| **Ağ Trafiği** | < 5 MB/yanıt | ~12 MB/yanıt (şifreli paylar) |

**Temel İyileştirmeler**

* **Toplu İşleme** – Aynı paylar üzerinden birden çok anket sorusu paralel olarak işlenir.  
* **Hibrit Protokol** – Yoğun lineer cebir için gizli paylaşım, doğrusal olmayan fonksiyonlar (karşılaştırma vb.) için garbled circuits kullanılır.  
* **Uç‑Uç Dağıtım** – Bir SMPC düğümü şirket içi ağda (on‑prem) barındırılarak dış bulut güvenine bağımlılık azalır.

---

## 6. Procurize ile Entegrasyon

Procurize şu anda sunar:

* **Belge Deposu** – Uyumluluk belgeleri için merkezi saklama.  
* **Anket Oluşturucu** – Anket tasarımı, atama ve izleme UI’ı.  
* **AI Motoru** – Yanıt üretimi için ince ayarlı LLM.

SMPC‑AI’yı eklemek için:

1. **SMPC Modunu Etkinleştir** – Yönetim panelinde bir bayrak (flag) açılır.  
2. **SMPC Düğümlerini Sağla** – Üç Docker konteyneri (Düğüm 1‑3) resmi `procurize/smpc-node` imajı ile dağıtılır; konteynerler platform orkestrasyon katmanına otomatik kaydolur.  
3. **Politika Grafını Tanımla** – Mevcut politika eşlemeleri JSON‑LD formatına dışa aktarılır; platform şifreleyip düğümlere dağıtır.  
4. **Denetlenebilir Kanıtları Yapılandır** – Bir kamu doğrulama anahtarı girilir; UI otomatik olarak kanıt rozetlerini gösterir.  
5. **Güvenli LLM’i Eğit** – Standart AI motoruyla aynı veri seti kullanılır; ancak model ağırlıkları Düğüm 1’de **seal edilmiş enclave** (Intel SGX vb.) içinde yüklenir.

---

## 7. Gerçek Dünya Örneği: FinTech Satıcı Denetimi

**Şirket**: FinFlow – orta ölçekli bir FinTech SaaS sağlayıcısı.  

**Sorun**: Banka ortakları çeyrek bazlı denetimlerde **veri‑dinlenme şifrelemesi** detaylarını talep ediyordu. Şirketin şifreleme anahtarları ve anahtar‑yönetim politikaları sınıflandı; üçüncü‑taraf bir AI servisine yüklenemezdi.

**Çözüm**:

1. FinFlow, SMPC‑AI düğümlerini şu şekilde dağıttı – Düğüm 1 Azure Confidential Compute VM’de, Düğüm 2 şirket veri merkezinde, Düğüm 3 Hyperledger Fabric katılımcısı olarak.  
2. Şifreleme‑politika belgesi (5 MB) gizli paylara bölünerek düğümlere aktarıldı.  
3. “Anahtar yenileme takvimini açıklayın” sorusu **4.2 saniye** içinde cevaplandı; yanıtın doğruluğu bir **zk‑SNARK** kanıtıyla birlikte sunuldu.  
4. Banka denetçileri, kanıtı kamu anahtarıyla doğrulayarak yanıtın FinFlow’un iç politikalarına dayandığını, politikaların kendisini görmediğini kanıtladı.

**Sonuç**: Denetim süresi **7 günden** **2 saate** düştü; **uyumsuzluk** raporu hiç alınmadı.

---

## 8. Gelecek Yönelimler

| Yol Haritası Maddesi | Beklenen Etki |
|----------------------|----------------|
| **Birden Çok Satıcı Üzerinde Federated SMPC** | Tedarikçiler arası benchmarking yapılırken tescilli veriler gizli kalır. |
| **On‑Chain Yönetimle Dinamik Politika Güncellemeleri** | Politika değişiklikleri anında SMPC hesabına yansır, gecikme yok. |
| **Sıfır‑Bilgi Risk Skorlama** | Şifreli veriden türetilen risk skorları, kanıtlanabilir fakat gizli kalır. |
| **AI‑Üretimli Uyumluluk Anlatıları** | Evet/hayır yanıtların ötesinde tam uzunlukta anlatılar da gizlilikle oluşturulur. |

---

## Sonuç

Secure Multiparty Computation’ı üretken AI ile birleştirmek, **gizlilik‑ilkeli, denetlenebilir ve ölçeklenebilir** bir güvenlik anketi otomasyonu sunar. Bu yaklaşım, modern SaaS firmalarının üç kritik ihtiyacını karşılar:

1. **Hız** – Gerçek‑zamanlı yanıtlar, sözleşme sürecini hızlandırır.  
2. **Güvenlik** – Tescilli veriler hiçbir zaman tek bir sahibiyle paylaşılmaz; veri sızıntısı ve regülasyon ihlalleri önlenir.  
3. **Güven** – Kriptografik kanıtlar, müşterilere ve denetçilere yanıtların iç politika temelli üretildiğini gösterir.

SMPC‑AI’yı Procurize üzerine entegre ederek, kuruluşlar manuel bir darboğazı **rekabet avantajına** dönüştürebilir; sözleşme kapanışlarını hızlandırırken en yüksek gizlilik standartlarını koruyabilir.

---

## İlgili Bağlantılar

- [Procurize Blog: CI/CD İş Akışlarına AI‑Destekli Uyumluluk Entegrasyonu](https://blog.procurize.com/ai-ci-cd-compliance)