
# Двигун конфіденційного зшивання даних для автоматизації міждоменних анкет

## Вступ  

Анкети безпеки, аудити відповідності та оцінки ризиків постачальників стають вартовими кожної B2B SaaS‑угоди. Середня анкета містить **30‑50 різних запитів на докази** — від журналів IAM, збережених у хмарному сервісі IAM, до інвентаризації ключів шифрування, що тримається у окремій системі управління ключами, і зовнішніх аудиторських звітів, розміщених у сховищі відповідності.  

Ручне збір цих доказів є дорогим, схильним до помилок і все більш ризикованим з точки зору конфіденційності. **Зшивання даних** — автоматизований процес вилучення, нормалізації та зв’язування доказів з різних джерел — це відсутнє зв’язуюче звено, яке перетворює хаотичний пул доказів у послідовну, готову до аудиту історію.  

У поєднанні з **техніками збереження конфіденційності** — такими як гомоморфне шифрування, диференціальна конфіденційність і безпечне багатостороннє обчислення (SMPC) — зшивання можна виконувати без розкриття сирих конфіденційних даних шаром оркестрування. У цій статті ми розглянемо архітектуру, переваги та практичні кроки зі створення **Двигуна конфіденційного зшивання даних (PPDSE)** на базі платформи Procurize AI.

---

## Проблема міждоменних доказів  

| Проблема | Опис |
|------------|-------------|
| **Фрагментоване сховище** | Докази розкидані по SaaS‑інструментах (Snowflake, ServiceNow), локальним файловим сховищам і стороннім порталам. |
| **Регуляторна фрагментація** | Різні юрисдикції (EU [GDPR](https://gdpr.eu/), US [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa), APAC PDPA) накладають різні правила обробки даних. |
| **Ручне копіювання‑вставка** | Команди безпеки копіюють дані у форми анкет, створюючи хаос з контролем версій. |
| **Ризик розкриття** | Централізація сирих доказів у одному репозиторії може порушити угоди про обробку даних. |
| **Компроміс швидкості та точності** | Швидкі ручні відповіді часто жертвують правильністю, що призводить до провалу аудитів. |

Традиційні конвеєри автоматизації вирішують *проблему швидкості*, але не *проблему конфіденційності*, оскільки спираються на довірений центральний дата‑лейк. PPDSE має задовольнити **обидва** критерії: **безпечне, аудиторське зшивання** *і* **регуляторно‑сумісне поводження**.

---

## Що таке зшивання даних?  

Зшивання даних — це **програмне об’єднання пов’язаних фрагментів даних** у уніфіковане, запитуване представлення. У контексті анкет безпеки:

1. **Виявлення** – Визначити, які джерела містять докази, що задовольняють конкретний пункт анкети.  
2. **Вилучення** – Отримати сирий артефакт (фрагмент журналу, політику, конфігураційний файл) з його джерела, дотримуючись специфічних контролів доступу.  
3. **Нормалізація** – Перетворити різнорідні формати (JSON, CSV, PDF, XML) у спільну схему (наприклад, **Compliance Evidence Model**).  
4. **Зв’язування** – Встановити взаємозв’язки між доказовими частинами (наприклад, пов’язати журнал ротації ключа з відповідною політикою KMS).  
5. **Стискання** – Створити стислий, підсилений ШІ, нарис, який задовольняє поле анкети, зберігаючи походження джерела.

Коли процес зшивання **зберігає конфіденційність**, кожен крок виконується під криптографічними гарантіями, які не дозволяють механізму оркестрування дізнатись про вихідні дані.

---

## Як Procurize реалізує конфіденційне зшивання  

AI‑платформа Procurize вже пропонує уніфікований **центр анкет**, розподіл завдань, коментування в режимі реального часу та генерацію відповідей за допомогою LLM. PPDSE розширює цей центр **безпечним конвеєром доказів**, який складається з трьох шарів:

### 1. Коннектори джерел з шифруванням Zero‑Knowledge  

* Кожен коннектор (для Snowflake, Azure Blob, ServiceNow тощо) шифрує дані **на місці** за допомогою **публічного ключа**, що належить конкретному екземпляру анкети.  
* Заархівований payload ніколи не залишає джерело у відкритому вигляді; лише **хеш зашифрованого** передається шарові оркестрування для індексації.

### 2. Двигун конфіденційних обчислень  

* Використовує **SMPC** для виконання нормалізації та зв’язування над зашифрованими фрагментами з кількох сторін.  
* **Гомоморфні агрегати** (наприклад, кількість відповідних контролів) обчислюються без розшифрування окремих значень.  
* Модуль **диференціальної конфіденційності** додає відкалібрований шум до статистичних підсумків, захищаючи індивідуальні записи.

### 3. Штучний інтелект – генератор нарисів  

* Перевірені, розшифровані докази передаються у **pipeline Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**, який формує зрозумілі людині відповіді.  
* **Хуки пояснюваності** вбудовують метадані походження (ID джерела, час, хеш шифрування) у фінальний нарис, дозволяючи аудиторам перевірити відповідь без перегляду сирих даних.

#### Діаграма архітектури Mermaid  

```mermaid
graph LR
    A["Конектор джерела<br>(Zero‑Knowledge шифрування)"]
    B["Двигун конфіденційних обчислень<br>(SMPC + гомоморфне)"]
    C["Генератор нарису AI<br>(RAG + пояснюваність)"]
    D["Центр анкет<br>(UI Procurize)"]
    E["Перевірка аудитором<br>(доказ походження)"]
    
    A --> B
    B --> C
    C --> D
    D --> E
```

*Усі підписи вузлів взяті у подвійних лапках згідно вимог, без escape‑символів.*

---

## Переваги двигуна конфіденційного зшивання даних  

| Перевага | Вплив |
|----------|-------|
| **Регуляторна відповідність** | Гарантує, що дані не залишають свою юрисдикцію у відкритому вигляді, спрощуючи аудити GDPR/CCPA. |
| **Зменшення ручної праці** | Автоматизує до 80 % збору доказів, скорочуючи час підготовки анкети з тижнів до годин. |
| **Аудиторське походження** | Незмінні криптографічні хеші забезпечують перевірений слід для кожної відповіді. |
| **Масштабованість між орендарями** | Багатокористувацька архітектура забезпечує ізольованість даних кожного клієнта навіть у спільному обчислювальному середовищі. |
| **Покращена точність** | AI‑підсилена нормалізація усуває помилки ручного копіювання та невідповідність термінології. |

---

## Кроки впровадження  

### Крок 1: Інвентаризація джерел даних  

* Складіть каталог усіх сховищ доказів (хмарні сховища, локальні БД, SaaS‑API).  
* Призначте **ID політики джерела**, який кодує регуляторні обмеження (наприклад, лише EU, лише US).

### Крок 2: Розгортання коннекторів Zero‑Knowledge  

* Скористайтеся **SDK коннекторів Procurize** для створення адаптерів, що шифрують дані публічним ключем екземпляру.  
* Зареєструйте кінцеві точки коннекторів у **реєстрі коннекторів**.

### Крок 3: Визначення моделі доказів відповідності (CEM)  

```yaml
CEM:
  id: string
  source_id: string
  type: enum[log, policy, report, config]
  timestamp: datetime
  encrypted_blob: bytes
  metadata:
    jurisdiction: string
    sensitivity: enum[low, medium, high]
```

*Усі вхідні докази мають відповідати цій схемі перед потраплянням у двигун обчислень.*

### Крок 4: Налаштування SMPC‑воркерів  

* Запустіть **кластер SMPC у Kubernetes** (наприклад, MP‑SPDZ).  
* Розподіліть **частки приватного ключа** між воркерами; жоден вузол не зможе розшифрувати дані самостійно.

### Крок 5: Створення RAG‑промптів  

* Складіть **шаблони промптів**, що посилаються на поля походження:  

```
Використовуючи доказ ID "{{evidence.id}}" з джерела "{{evidence.source_id}}", підсумуйте відповідність {{question.title}}. Включіть хеш "{{evidence.encrypted_hash}}" для верифікації.
```

### Крок 6: Інтеграція з UI Procurize  

* Додайте кнопку **«Зшити доказ»** до кожного пункту анкети.  
* При натисканні UI викликає **Stitching API**, який оркеструє описані вище кроки.

### Крок 7: Тестування скрізь‑до‑скрізь аудиторського потоку  

* Проведіть **penetration test**, щоб підтвердити, що сирі дані ніколи не з’являються у журналах.  
* Згенеруйте **звіт верифікації**, який аудитор може перевірити проти оригінальних хешів джерел.

---

## Кращі практики  

1. **Принцип найменших привілеїв** – Надати коннекторам лише токени з правом читання, діючи у обмежений час.  
2. **Ротація ключів** – Оновлюйте публічні/приватні ключі кожні 90 днів; перешифруйте існуючі докази «ліниво».  
3. **Дизайн, орієнтований на метадані** – Фіксуйте юрисдикцію та чутливість ще до будь‑якого обчислення.  
4. **Логування аудиту** – Логуйте кожний API‑виклик з хешованими ідентифікаторами; зберігайте журнали в незмінному реєстрі (наприклад, блокчейн).  
5. **Безперервний моніторинг** – Використовуйте **Compliance Radar** (інший модуль Procurize AI) для виявлення нових регуляторних змін, які впливають на політики джерел.

---

## Перспектива на майбутнє  

Злиття **генеративного ШІ**, **конфіденційних обчислень** та **графів знань** відкриває нову еру, коли анкети безпеки відповідаються *завчасно*, ще до їх формулювання. Очікувані інновації включають:

* **Прогностичне генерування питань** – ШІ‑моделі, які прогнозують майбутні пункти анкети на підставі аналізу регуляторних трендів, спонукаючи до проактивного зшивання доказів.  
* **Федеративні графи знань** – Міжкомпанійні, конфіденційно‑захищені графи, які дозволяють організаціям ділитися анонімізованими шаблонами відповідності без розкриття сирих даних.  
* **Автогенерація доказів без торкання** – ШІ, який, використовуючи зашифровані вбудовування, може синтезувати потрібні докази (наприклад, політики) без розшифрування вихідного вмісту.

Інвестуючи в PPDSE вже сьогодні, організації підготовлюються до цих інновацій без необхідності радикального перепроектування власної інфраструктури відповідності.

---

## Висновок  

Анкети безпеки залишатимуться критичною точкою закупу в процесах продажу SaaS та аудиту. **Двигун конфіденційного зшивання даних** перетворює розкидані докази у уніфікований, аудиторський та готовий до AI актив — забезпечуючи **швидкість, точність та регуляторну впевненість** одночасно. Використовуючи модульну AI‑платформу Procurize, організації можуть впровадити цей двигун з мінімальними перешкодами, звільнивши команди безпеки від рутинних зборів даних і дозволивши їм зосередитися на стратегічному управлінні ризиками.

> *«Автоматизуйте буденне, захистіть важливе, а ШІ нехай розповідає історію.»* – Керівник інженерного підрозділу Procurize

---

## Дивіться також  

* [NIST SP 800‑53 Rev. 5 – Security and Privacy Controls](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
* [Google Cloud – Privacy‑Preserving Machine Learning](https://cloud.google.com/solutions/ai-privacy)