
# Приватний федеративний граф знань для автоматизації співпраці в питаннях безпеки

У швидко розвивається світі SaaS, опитувальники безпеки стали вартовими шлюзами для кожного нового контракту. Постачальники повинні відповідати на десятки — іноді сотні — питань, що охоплюють [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) та галузеві специфічні рамки. Ручний збір, валідація та процес відповіді становлять суттєву «вузьку точку», споживаючи тижні зусиль і розкриваючи чутливі внутрішні докази.

**Procurize AI** вже надає уніфіковану платформу для організації, відстеження та відповіді на опитувальники. Проте більшість організацій все ще працюють у ізоляції: кожна команда створює власне сховище доказів, тонко налаштовує власну велику мовну модель (LLM) і самостійно валідує відповіді. Результат — дублювання роботи, несумісні наративи та підвищений ризик витоку даних.

У цій статті представлено **Приватний федеративний граф знань (PKFG)**, який забезпечує **спільну, міжорганізаційну автоматизацію опитувальників** при суворих гарантіях конфіденційності даних. Ми розглянемо основні концепції, архітектурні компоненти, технології підвищення приватності та практичні кроки впровадження PKFG у ваш робочий процес відповідності.

---  

## 1. Чому традиційні підходи не працюють

| Проблема | Традиційний стек | Наслідок |
|----------|------------------|----------|
| **Силоси доказів** | Окремі сховища документів у підрозділах | Надмірна кількість завантажень, розбіжності версій |
| **Зсув моделі** | Кожна команда навчає власну LLM на приватних даних | Нерівна якість відповідей, підвищені витрати на підтримку |
| **Ризик приватності** | Прямий обмін сирими доказами між партнерами | Можливі порушення [GDPR](https://gdpr.eu/), розкриття інтелектуальної власності |
| **Масштабованість** | Централізовані бази даних із монолітними API | «Вузькі місця» під час аудиторських піків |

Хоча одноорендовані AI‑платформи можуть автоматизувати генерацію відповідей, вони не здатні розкрити **колективний інтелект**, який розкидається по різних компаніях, дочірніх підрозділах чи навіть галузевих консорціумах. Необхідний «федеративний шар», який дозволяє учасникам вносити **семантичні інсайти**, не розкриваючи сирі документи.

---  

## 2. Основна ідея: федеративний граф знань + технології приватності  

**Граф знань (KG)** моделює сутності (наприклад, контролі, політики, артефакти доказів) та відношення (*підтримує*, *виведено‑з*, *охоплює*). Коли кілька організацій узгоджують свої KG за спільною онтологією, вони можуть **запитувати** по комбінованому графу, щоб знайти найбільш релевантні докази для будь‑якого пункту опитувальника.

**Федеративний** означає, що кожен учасник розміщує свій KG локально. **Координуючий вузол** оркеструє маршрутизацію запитів, агрегування результатів і забезпечення приватності. Система ніколи не переміщує реальні докази — лише **зашифровані векторні представлення**, **метадані‑описники** чи **диференціально‑приватні агрегати**.

---  

## 3. Техніки захисту приватності у PKFG  

| Техніка | Що захищає | Як застосовується |
|---------|------------|-------------------|
| **Безпечне мультипартійне обчислення (SMPC)** | Сировинний зміст доказів | Учасники спільно обчислюють оцінку відповіді, не розкриваючи вхідні дані |
| **Гомоморфне шифрування (HE)** | Векторні ознаки документів | Зашифровані вектори комбінуються для отримання оцінок схожості |
| **Диференціальна приватність (DP)** | Агреговані результати запитів | Додається шум до підрахункових запитів (наприклад, «скільки контролів задовольняє X?») |
| **Докази з нульовим розголошенням (ZKP)** | Валідність заяв про відповідність | Учасники доводять твердження (наприклад, «доказ відповідає [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)») без розкриття самого доказу |

Комбінація цих технологій дає PKFG **конфіденційну співпрацю**: учасники отримують користь спільного KG, зберігаючи конфіденційність та дотримання регуляторних вимог.

---  

## 4. Архітектурна схема  

Нижче — діаграма Mermaid, що ілюструє потік запиту опитувальника через федеративну екосистему.

```mermaid
graph TD
    subgraph Vendor["Примірник Procurize у Вендора"]
        Q[ "Запит опитувальника" ]
        KGv[ "Локальний KG (Вендор)" ]
        AIv[ "LLM Вендора (тонко‑налаштований)" ]
    end

    subgraph Coordinator["Федеративний координатор"]
        QueryRouter[ "Маршрутизатор запитів" ]
        PrivacyEngine[ "Модуль приватності (DP, SMPC, HE)" ]
        ResultAggregator[ "Агрегатор результатів" ]
    end

    subgraph Partner1["Партнер A"]
        KGa[ "Локальний KG (Партнер A)" ]
        AIa[ "LLM Партнера A" ]
    end

    subgraph Partner2["Партнер B"]
        KGb[ "Локальний KG (Партнер B)" ]
        AIb[ "LLM Партнера B" ]
    end

    Q -->|Розбір та виявлення сутностей| KGv
    KGv -->|Локальний пошук доказів| AIv
    KGv -->|Генерація навантаження запиту| QueryRouter
    QueryRouter -->|Відправка зашифрованого запиту| KGa
    QueryRouter -->|Відправка зашифрованого запиту| KGb
    KGa -->|Обчислення зашифрованих оцінок| PrivacyEngine
    KGb -->|Обчислення зашифрованих оцінок| PrivacyEngine
    PrivacyEngine -->|Повернення шумних оцінок| ResultAggregator
    ResultAggregator -->|Складання відповіді| AIv
    AIv -->|Формування фінальної відповіді| Q
```

*Весь обмін між координатором і вузлами‑партнерами захищений наскрізним шифруванням. Перед поверненням оцінок модуль приватності додає відкалібрований шум, що гарантує диференціальну приватність.*

---  

## 5. Детальний робочий процес  

1. **Інжекція питання**  
   - Вендор завантажує опитувальник (наприклад, **SOC 2** *CC6.1*).  
   - Внутрішні NLP‑конвеєри видобувають **теги сутностей**: контролі, типи даних, рівні ризику.  

2. **Локальний пошук у графі знань**  
   - Локальний KG повертає кандидатські ідентифікатори доказів та відповідні **векторні представлення**.  
   - LLM вендора оцінює кожного кандидата за релевантністю та актуальністю.  

3. **Генерація федеративного запиту**  
   - Маршрутизатор формує **пакет запиту, що зберігає приватність**, що містить лише **хешовані ідентифікатори сутностей** і **зашифровані вектори**.  
   - Ніякий сирий вміст документів не залишає периметр вендора.  

4. **Виконання запиту у KG партнера**  
   - Кожен партнер розшифровує пакет за допомогою **спільного SMPC‑ключа**.  
   - їхній KG проводить **семантичний пошук** за схожістю до власного набору доказів.  
   - Оцінки **зашифровуються гомоморфно** і повертаються.  

5. **Обробка у модулі приватності**  
   - Координатор агрегує зашифровані оцінки.  
   - Додає шум диференціальної приватності (ε‑бюджет), гарантує, що внесок будь‑якого окремого доказу не може бути реконструйований.  

6. **Агрегування результатів та синтез відповіді**  
   - LLM вендора отримує шумовані, агреговані оцінки релевантності.  
   - Вибирає **top‑k** дескриптори крос‑тенантних доказів (наприклад, «Звіт про пенетраційне тестування Партнера A #1234») і **генерує наратив**, який їх абстрактно цитує («Згідно з галузевим підтвердженим пенетраційним тестом, …»).  

7. **Генерація аудиторського сліду**  
   - До кожної цитати додається **доказ з нульовим розголошенням**, що дозволяє аудиторам верифікувати відповідність, не отримуючи самих документів.  

---  

## 6. Переваги в цифрах  

| Перевага | Кількісний вплив |
|----------|-------------------|
| **Точність відповідей ↑** | На 15‑30 % вища релевантність у порівнянні з одноорендованими моделями |
| **Час реакції ↓** | На 40‑60 % швидше генерування відповідей |
| **Ризик порушень ↓** | На 80 % зменшено випадки випадкового витоку даних |
| **Повторне використання знань ↑** | 2‑3× більше доказових елементів стає придатним до повторного використання між вендорами |
| **Відповідність регуляціям ↑** | Забезпечує дотримання **GDPR**, **CCPA** та **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** через DP і SMPC |

---  

## 7. План впровадження  

| Фаза | Віхи | Ключові дії |
|------|------|-------------|
| **0 – Основи** | Стартовий збір, узгодження зацікавлених сторін | Визначити спільну онтологію (наприклад, **ISO‑Control‑Ontology v2**) |
| **1 – Збагачення локального KG** | Розгортання графової БД (Neo4j, JanusGraph) | Завантажити політики, контролі, метадані доказів; згенерувати векторні представлення |
| **2 – Налаштування модуля приватності** | Інтеграція SMPC‑бібліотеки (MP‑SPDZ) та HE‑фреймворку (Microsoft SEAL) | Налаштувати управління ключами, визначити параметри DP‑бюджету |
| **3 – Координатор федерації** | Побудова сервісів маршрутизації запитів та агрегатора | Реалізувати REST/gRPC‑эндпойнти, взаємна TLS‑аутентифікація |
| **4 – Інтеграція LLM** | Тонке налаштування LLM на внутрішніх фрагментах (наприклад, Llama‑3‑8B) | Узгодити стратегію підказок для споживання оцінок KG |
| **5 – Пілотний запуск** | Запуск реального опитувальника з 2‑3 партнерами | Зібрати дані про затримки, точність, журнали аудиту |
| **6 – Масштабування та оптимізація** | Додати більше партнерів, автоматизувати ротацію ключів | Моніторити витрати DP‑бюджету, коригувати рівень шуму |
| **7 – Безперервне навчання** | Зворотний зв’язок для уточнення зв’язків у KG | Використовувати перевірки людиною для оновлення ваг ребер |

---  

## 8. Реальний приклад: досвід SaaS‑вендора  

*Компанія **AcmeCloud** співпрацювала з двома своїми найбільшими клієнтами — **FinServe** та **HealthPlus** — під час тестування PKFG.*  

- **Базова лінія**: AcmeCloud витрачав 12 людднів на відповідь на 95‑питань аудиту **SOC 2**.  
- **Пілот PKFG**: За допомогою федеративних запитів AcmeCloud отримав релевантні докази від FinServe (звіт про пенетраційне тестування) і HealthPlus (політику обробки даних згідно HIPAA) без перегляду сирих файлів.  
- **Результат**: Час реакції знизився до **4 годин**, оцінка точності піднялася з **78 %** до **92 %**, а жоден сирий доказ не залишив периметр AcmeCloud.  

Докази з нульовим розголошенням, додані до кожної цитати, дозволили аудиторам підтвердити, що наведені звіти задовольняють вимоги **GDPR** та **[HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html)**.

---  

## 9. Майбутні вдосконалення  

1. **Семантичне автоновлення версій** – автоматичне виявлення, коли артефакт доказу застаріває, і оновлення KG у всіх учасників.  
2. **Маркетплейс федеративних підказок** – спільний обмін високопродуктивними підказками LLM як незмінними активами, із відстеженням використання через блокчейн‑провідність.  
3. **Адаптивне розподілення бюджету DP** – динамічна корекція шуму в залежності від чутливості запиту, зменшуючи втрати корисності для низько‑ризикових запитів.  
4. **Перенос знань між галузями** – використання векторних представлень з несуміжних доменів (наприклад, медичні дослідження) для збагачення інференції контрольних питань.  

---  

## 10. Висновок  

**Приватний федеративний граф знань** перетворює автоматизацію опитувальників безпеки з ізольованого, ручного процесу на спільний інтелектуальний двигун. Поєднуючи семантику графу знань із передовими технологіями захисту приватності, організації отримують швидші, точніші відповіді, залишаючись у суворих межах нормативних вимог.  

Впровадження PKFG вимагає дисциплінованого підходу до проєктування онтологій, надійного криптографічного стеку та культури довіри — проте вигода у вигляді зниження ризиків, пришвидшення угод і живої бази знань щодо відповідності робить його стратегічною необхідністю для будь‑якої SaaS‑компанії, орієнтованої на майбутнє.