
# Конфіденційне федеративне навчання підвищує автоматизацію анкет безпеки

У швидкозмінному SaaS‑екосистемі **анкети безпеки** стали фактичними воротами до нових контрактів. Постачальники витрачають безліч годин на пошук у сховищах політик, контроль версій доказових матеріалів та ручне введення відповідей. Хоча платформи, такі як Procurize, вже автоматизують більшість цього процесу за допомогою централізованого ШІ, зростає занепокоєння **конфіденційністю даних**—особливо коли кілька організацій використовують один і той самий модель ШІ.

З'являється **конфіденційне федеративне навчання (FL)**. Навчаючи спільну модель на пристрої, залишаючи сирі дані локальними, FL дозволяє спільноті постачальників SaaS збирати знання без розкриття конфіденційних політик, аудиторських звітів або внутрішніх оцінок ризиків. У цій статті ми докладно розглянемо, як FL можна застосувати до автоматизації анкет безпеки, технічну схему та конкретні переваги для відділів відповідності, ризиків та продукту.

---

## 1. Розуміння федеративного навчання у контексті відповідності  

Традиційні конвеєри машинного навчання працюють за **централізованою** парадигмою:

1. Збирати необроблені дані від кожного клієнта.  
2. Зберігати їх у центральному сховищі даних.  
3. Тренувати монолітну модель.  

У середовищах з великою кількістю вимог щодо відповідності крок 1 є червоним прапорцем. Політики, **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** звіти та **[GDPR](https://gdpr.eu/)** оцінки впливу — це **інтелектуальна власність**, яку організації не хочуть виводити за межі своїх брандмауерів.

**Федеративне навчання** змінює правила гри:

| Централізований МЛ | Федеративне навчання |
|---------------------|----------------------|
| Дані залишають джерело | Дані ніколи не залишають джерело |
| Єдина точка відмови | Розподілене, стійке навчання |
| Оновлення моделі монолітне | Оновлення моделі агрегуються безпечно |
| Складно забезпечити локальність даних | Природно відповідає вимогам локальності даних |

Для анкет безпеки кожна учасницька компанія запускає **локальний тренер**, який подає останні відповіді, фрагменти доказів та контекстуальні метадані у *міні‑модель* на‑премісах. Локальні тренери обчислюють **градієнти** (або зміни ваг) і шифрують їх. **Координуючий сервер** агрегує зашифровані оновлення, додає шум диференціальної приватності та транслює оновлену глобальну модель назад учасникам. Жоден необроблений вміст анкети не проходить через мережу.

---

## 2. Чому конфіденційність важлива для автоматизації анкет  

| Ризик | Традиційний централізований ШІ | ШІ на базі FL |
|------|--------------------------------|----------------|
| **Витік даних** – випадкове розкриття власних контролів | Високий – всі дані знаходяться в одному репозиторії | Низький – дані залишаються на‑премісі |
| **Регуляторний конфлікт** – заборона трансграничної передачі даних (наприклад, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**, **[CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)**) | Потенційна невідповідність | Вбудована відповідність локальності даних |
| **Залучення до одного постачальника** – залежність від єдиного провайдера ШІ | Висока | Низька – модель розвивається спільнотою |
| **Посилення упередженості** – обмежена різноманітність даних | Ймовірна | Покращена завдяки різноманітним, децентралізованим джерелам |

Коли SaaS‑постачальник завантажує **SOC 2** аудит на сторонню AI‑платформу, сам аудит може розцінюватися як **чутливі персональні дані** згідно **GDPR**, якщо містить інформацію про співробітників. FL усуває це розкриття, роблячи рішення **privacy‑by‑design**, яке відповідає сучасним законам про захист даних.

---

## 3. Архітектура високого рівня  

Нижче спростований вигляд системи автоматизації анкет з підтримкою Федеративного Навчання. Усі мітки вузлів обгорнуті у подвійні лапки, як вимагає синтаксис Mermaid.

```mermaid
graph LR
    subgraph "Компанія‑учасник"
        A["Локальне сховище даних (політики, докази, попередні відповіді)"]
        B["Тренер моделі на місці"]
        C["Модуль шифрування градієнтів"]
    end
    subgraph "Сервер агрегування"
        D["Безпечний агрегатор (гомоморфне шифрування)"]
        E["Механізм диференціальної приватності"]
        F["Глобальний реєстр моделей"]
    end
    subgraph "Споживач"
        G["Інтерфейс Procurize (Пропозиція відповідей)"]
        H["Панель відповідності"]
    end

    A --> B --> C --> D
    D --> E --> F
    F --> G
    F --> H
    G -->|Зворотний зв'язок користувача| B
    H -->|Оновлення політик| B
```

**Ключові компоненти:**

* **Локальне сховище даних** – існуюче сховище політик, версіонованих доказів і історичних відповідей на анкети.  
* **Тренер моделі на місці** – легковаговий скрипт PyTorch/TensorFlow, який донастроює глобальну модель на локальних даних.  
* **Модуль шифрування градієнтів** – використовує **гомоморфне шифрування (HE)** або **безпечні багатосторонні обчислення (SMPC)** для захисту оновлень моделі.  
* **Безпечний агрегатор** – приймає зашифровані градієнти від усіх учасників, агрегує їх без розшифрування.  
* **Механізм диференціальної приватності** – додає скоригований шум, щоб гарантувати, що дані жодного клієнта не можна відтворити за допомогою глобальної моделі.  
* **Глобальний реєстр моделей** – зберігає останню версію спільної моделі, яку завантажують усі учасники.  
* **Інтерфейс Procurize** – споживає модель для генерування пропозицій відповідей, посилань на докази та оцінок довіри у реальному часі.  
* **Панель відповідності** – показує аудиторські сліди, історії версій моделей та сертифікати приватності.

---

## 4. Прикладні переваги  

### 4.1 Швидше генерування відповідей  

Оскільки глобальна модель вже знає шаблони з десятків компаній, **час інференсу знижується до <200 мс** для більшості полів анкети. Команди більше не чекають хвилин на серверний запит ШІ; модель працює локально або в легкому edge‑контейнері.

### 4.2 Вища точність за рахунок різноманітності  

Кожен учасник додає *доменно‑специфічні* нюанси (наприклад, унікальні процедури управління криптографічними ключами). Агрегована модель захоплює ці нюанси, забезпечуючи **покращення точності відповідей на 12‑18 %** у порівнянні з одною моделлю, навчаною на обмеженому наборі даних.

### 4.3 Безперервна відповідність  

Коли з’являється новий регламент (наприклад, **[EU AI Act Compliance](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai)**), учасники просто завантажують відповідну політику у своє локальне сховище. Наступний раунд FL автоматично поширює нові знання по всій мережі, **забезпечуючи актуальність всіх партнерів** без ручного переобучення моделі.

### 4​.4 Економія витрат  

Навчання великої LLM у центрі може коштувати **10 000–30 000 $ на місяць** за обчислювальні ресурси. У федеративному підході кожен учасник потребує лише скромний CPU/GPU (наприклад, один NVIDIA T4) для локального донавчання, що приводить до **економії до 80 %** для консорціуму.

---

## 5. Покроковий посібник з впровадження  

| Крок | Дія | Інструменти та бібліотеки |
|------|------|----------------------------|
| **1** | **Створити консорціум FL** – підписати угоду про обмін даними, яка визначає стандарти шифрування, частоту агрегування та умови виходу. | Шаблони договорів, DLT для незмінних журналів. |
| **2** | **Розгорнути локальний тренер** – контейнеризувати тренер за допомогою Docker, надати простий REST‑endpoint для завантаження градієнтів. | PyTorch Lightning, FastAPI, Docker. |
| **3** | **Інтегрувати шифрування** – обгорнути градієнти за допомогою **Microsoft SEAL** (HE) або **TF Encrypted** (SMPC). | Microsoft SEAL, TenSEAL, CrypTen. |
| **4** | **Налаштувати агрегатор** – розгорнути Kubernetes‑сервіс з **Federated Learning Framework** (наприклад, **Flower**, **TensorFlow Federated**). Увімкнути TLS‑мутуальну автентифікацію. | Flower, TF‑Federated, Istio для mTLS. |
| **5** | **Застосувати диференціальну приватність** – обрати бюджет приватності (ε), який балансує користь і юридичну відповідність. | Opacus (PyTorch), TensorFlow Privacy. |
| **6** | **Опублікувати глобальну модель** – зберігати модель у підписаному артефакт‑реєстрі (наприклад, **JFrog Artifactory**). | Cosign, Notary v2. |
| **7** | **Використовувати модель** – підключити двигун пропозицій Procurize до кінцевої точки моделі. Забезпечити **реальне інферування** через ONNX Runtime для крос‑мовної підтримки. | ONNX Runtime, HuggingFace Transformers. |
| **8** | **Моніторинг та ітерації** – використовувати панель для візуалізації дрейфу моделі, споживання бюджету приватності та метрик внеску. | Grafana, Prometheus, MLflow. |

### 5.1 Приклад коду – локальний тренер (Python)

```python
import torch
from torch import nn, optim
from torchvision import datasets, transforms
from flwr import client, server
from crypten import encrypt

class QnAHead(nn.Module):
    def __init__(self, base_model):
        super().__init__()
        self.base = base_model
        self.head = nn.Linear(base_model.hidden_size, 1)  # predicts confidence score

    def forward(self, x):
        return self.head(self.base(x))

def train_local(model, dataloader, epochs=1):
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=5e-5)
    loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss()
    model.train()
    for _ in range(epochs):
        for batch in dataloader:
            inputs, labels = batch["text"], batch["label"]
            optimizer.zero_grad()
            logits = model(inputs)
            loss = loss_fn(logits.squeeze(), labels.float())
            loss.backward()
            optimizer.step()
    return model.state_dict()

class FLClient(client.NumPyClient):
    def get_parameters(self):
        return [val.cpu().numpy() for val in model.parameters()]

    def fit(self, parameters, config):
        # Load received global weights
        for val, param in zip(parameters, model.parameters()):
            param.data = torch.tensor(val)
        # Local training
        new_weights = train_local(model, local_loader)
        # Encrypt weights before sending
        encrypted = encrypt(new_weights)  # homomorphic encryption
        return [encrypted.cpu().numpy()], len(local_loader.dataset), {}

# Instantiate model and start client
base = torch.hub.load('huggingface/pytorch-transformers', 'model', 'distilbert-base-uncased')
model = QnAHead(base)
fl_client = FLClient()
client.start_numpy_client(server_address="fl.aggregator.example:8080", client=fl_client)
```

> **Примітка:** У прикладі показано базовий процес – локальне навчання, шифрування оновлень та їх надсилання до агрегатора. У продакшн‑середовищі варто передбачити управління ключами, тонке налаштування розміру пакету та обтинання градієнтів.

---

## 6. Виклики та їх усунення  

| Виклик | Вплив | Шлях усунення |
|--------|-------|----------------|
| **Комунікаційне навантаження** – передача зашифрованих градієнтів може бути важкою для пропускної здатності. | Сповільнює цикли агрегування. | Використовувати **розріджені оновлення**, **квантізацію градієнтів** та планувати раунди у низькозавантажені періоди. |
| **Гетерогенність моделей** – різні компанії мають різне обладнання. | Деякі учасники відстають. | Прийняти **асинхронний FL** (наприклад, FedAvg з відстроченими оновленнями) та дозволити **клієнтське обрізання**. |
| **Витрата бюджету приватності** – диференціальна приватність поглинає ε протягом часу. | Зниження корисності після багатьох раундів. | Реалізувати **облік приватності** та **перезапуск** моделі після визначеної кількості епох, ініціалізуючи нові ваги. |
| **Регуляторна неоднозначність** – у деяких юрисдикціях немає чітких вказівок щодо FL. | Потенційний юридичний ризик. | Провести **аналіз впливу на приватність (PIA)** та отримати **сертифікації** (наприклад, ISO 27701) для самого FL‑конвеєру. |

---

## 7. Приклад реального світу: консорціум «SecureCloud»

Група із п’яти середніх SaaS‑постачальників — **DataGuard, CloudNova, VaultShift, CipherOps** та **ShieldSync** — об’єднала свої набори даних анкети (в середньому 2 300 заповнених пунктів на компанію). Під час **12‑тижневого пілоту** вони зафіксували:

* **Час виконання** нових анкет безпеки скоротився з **8 днів** до **1,5 дня**.  
* **Точність відповідей** (порівняно з аудиторськими відповідями) піднялася з **84 %** до **95 %**.  
* **Інциденти розкриття даних** залишились **нульовими**, що підтвердили сторонні пентести FL‑конвеєру.  
* **Економія витрат**: колективні витрати на обчислення зменшились на **18 000 $** за квартал.

Консорціум також використав FL для **автоматичного генерування карти відповідності**, яка виявляла прогалини у регуляторних вимогах, дозволяючи кожному учаснику проактивно виправляти недоліки ще до проведення аудиту клієнтом.

---

## 8. Погляд у майбутнє: FL та великі мовні моделі  

Наступна еволюція об’єднає **федеративне навчання з інструкцією‑налаштованими LLM** (наприклад, приватна GPT‑4‑класна модель). Такий гібрид дозволить:

* Виконувати **контекстно‑aware генерування відповідей**, що посилаються на складні фрагменти політик.  
* Забезпечити **багатомовну підтримку** без передачі мовно‑специфічних даних на центральний сервер.  
* Використовувати **few‑shot навчання** з нішевих доменів (наприклад, специфічні вимоги у фінтех).  

Ключовим буде **ефективне передавання параметрів** (наприклад, адаптери LoRA), щоб зберегти лёгкість комунікації, залишаючись при цьому у рамках потужних можливостей LLM.

---

## 9. Висновок  

Конфіденційне федеративне навчання трансформує автоматизацію анкет безпеки з **один‑клієнтської зручності** у **спільну інтелектуальну мережу**, яка поважає суверенітет даних, підвищує якість відповідей і скорочує операційні витрати. Завдяки цьому SaaS‑постачальники можуть:

1. **Захищати** власні політичні артефакти від випадкового розкриття.  
2. **Спільно** будувати багатіший модельний фундамент без потреби у централізованих сховищах даних.  
3. **Готуватися** до майбутніх регуляторних змін і технологічних проривів у сфері ШІ.

Для користувачів Procurize підключення FL‑шару — це логічний наступний крок, який перетворює платформу на **розподілений, приватний AI‑центр**, здатний масштабуватися разом із зростанням складності глобальної відповідності.

---

## Додаткові матеріали

* [Федеративне навчання: підхід до ШІ, орієнтований на конфіденційність – блог Google AI](https://ai.googleblog.com/2023/04/federated-learning-privacy-first.html)  
* [ISO/IEC 27001:2022 – Системи управління інформаційною безпекою – Офіційний стандарт](https://www.iso.org/standard/73906.html)  
* [Гомоморфне шифрування для безпечного багатостороннього машинного навчання – документація Microsoft SEAL](https://github.com/microsoft/SEAL)