
# Шифрований багатосторонній обчисленням (SMPC) з ШІ для конфіденційних відповідей на анкети постачальників

## Вступ

Анкети безпеки є воротами до контрактів B2B SaaS. Вони вимагають детальної інформації про інфраструктуру, обробку даних, реакцію на інциденти та контроль відповідності. Постачальники часто змушені відповідати на десятки таких анкет щокварталу, кожна з яких потребує доказів, що можуть містити **чутливі внутрішні дані** — схеми архітектури, привілейовані облікові дані або власні описання процесів.  

Традиційна автоматизація на базі ШІ, наприклад **Procurize AI Engine**, значно прискорює створення відповідей, проте зазвичай потребує **централізованого доступу** до сирих матеріалів. Це створює два головних ризики:

1. **Витік даних** — якщо модель ШІ або сховище будуть зламані, конфіденційна інформація компанії може стати доступною.  
2. **Недотримання регуляторних вимог** — закони, такі як [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) та нові закони про суверенітет даних, обмежують, де і як може оброблятися персональна чи власницька інформація.

Вводимо **Secure Multiparty Computation (SMPC)** — криптографічний протокол, який дозволяє декільком сторонам спільно обчислювати функцію над їхніми вхідними даними, залишаючись при цьому конфіденційними. Поєднавши SMPC із генеративним ШІ, ми можемо **створювати точні, аудиторські відповіді на анкети без розкриття сирих даних ні моделі ШІ, ні будь‑якому окремому вузлу обробки**.

У цій статті розглядаються технічні основи, практичні кроки впровадження та бізнес‑переваги **Secure‑SMPC‑AI** конвеєра, адаптованого для платформи Procurize.  

> **Ключовий висновок:** AI, підсилений SMPC, забезпечує **швидкість автоматизації** *і* **гарантії приватності нульового знання**, змінюючи підхід SaaS‑компаній до відповідей на анкети безпеки.

---

## 1. Основи Secure Multiparty Computation

Secure Multiparty Computation дозволяє набору учасників, кожен з яких має приватний вхід, обчислити спільну функцію **f**, причому:

* **Коректність** — усі сторони отримують правильний результат **f(x₁, x₂, …, xₙ)**.  
* **Приватність** — жодна сторона не дізнається нічого про входи інших, окрім того, що можна вивести з самого результату.

Протоколи SMPC поділяються на два основних сімейства:

| Протокол | Основна ідея | Типове застосування |
|----------|--------------|---------------------|
| **Secret Sharing (Shamir, additive)** | Розбиває кожен вхід на випадкові частки, які розподіляються між усіма сторонами. Обчислення виконується над частками, а реконструкція дає результат. | Великі матричні операції, аналітика з приватністю. |
| **Garbled Circuits** | Одна сторона (запаковувач) шифрує булевий контур; інша (виконавець) запускає його, використовуючи зашифровані входи. | Бінарні рішення, безпечні порівняння. |

Для нашого сценарію — **витяг тексту, семантична схожість та синтез доказів** — підхід **additive secret sharing** є наймасштабованішим, оскільки ефективно обробляє високорозмірні векторні операції за допомогою сучасних MPC‑фреймворків, таких як **MP‑SPDZ**, **CrypTen** чи **Scale‑MPC**.

---

## 2. Огляд архітектури

Нижче представлено високорівневу діаграму Mermaid, що ілюструє **SMPC‑augmented AI** всередині Procurize.

```mermaid
graph TD
    A["Власник даних (Компанія)"] -->|Шифрує & Ділить| B["SMPC Вузол 1 (AI Compute)"]
    A -->|Шифрує & Ділить| C["SMPC Вузол 2 (Policy Store)"]
    A -->|Шифрує & Ділить| D["SMPC Вузол 3 (Audit Ledger)"]
    B -->|Безпечні векторні операції| E["LLM Inference (Encrypted)"]
    C -->|Отримання політик| E
    D -->|Генерація доказу| F["Zero‑Knowledge Audit Proof"]
    E -->|Зашифрована відповідь| G["Answer Aggregator"]
    G -->|Відкрита відповідь| H["Vendor Questionnaire UI"]
    F -->|Аудиторський журнал| H
```

**Пояснення компонентів**

* **Власник даних (Компанія)** — має власні документи (наприклад SOC 2, схеми архітектури). Перед будь‑яким обробленням власник **секретно ділить** кожен документ на три зашифровані частки та розсилає їх вузлам SMPC.  
* **SMPC Вузли** — працюють незалежно над частками. Вузол 1 запускає **LLM inference engine** (наприклад, налаштовану модель Llama‑2) у зашифрованому режимі. Вузол 2 зберігає **граф знань політик** (ISO 27001 тощо) також у секретному вигляді. Вузол 3 підтримує **незмінний аудит‑лог** (блокчейн або append‑only log), що реєструє метадані запитів без розкриття сирих даних.  
* **LLM Inference (Encrypted)** — модель отримує зашифровані ембеддинги, генерує зашифровані вектори відповідей та повертає їх агрегатору.  
* **Answer Aggregator** — після завершення обчислення відновлює відповідь у відкритому вигляді, гарантує, що під час процесу не було витоку.  
* **Zero‑Knowledge Audit Proof** — створюється Вузлом 3, доводячи, що відповідь була отримана з зазначених політик без їх розкриття.

---

## 3. Детальний робочий процес

### 3.1 Імпорт та секретне ділення

1. **Нормалізація документів** — PDF, Word та фрагменти коду перетворюються у plain‑text та токенізуються.  
2. **Генерація ембеддингів** — легковажний енкодер (наприклад MiniLM) створює густі вектори для кожного абзацу.  
3. **Адитивне схемове ділення** — для кожного вектора **v** генеруються випадкові частки **v₁**, **v₂**, **v₃**, такі що `v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p)`.  
4. **Розподіл** — частки надсилаються по TLS до трьох вузлів SMPC.

### 3.2 Безпечне отримання контексту політик

* Граф знань політик (контролі, відповідність стандартам) розподіляється у зашифрованому вигляді між вузлами.  
* Коли надходить пункт анкети (наприклад “Опишіть шифрування даних у спокої”), система **запитує** граф за допомогою **безпечного перетину наборів**, знаходячи релевантні клаузи без розкриття усього графа.

### 3.3 Зашифрована інференція LLM

* Зашифровані ембеддинги та політичні вектори передаються у **приватний трансформер**, який працює над секретними частками.  
* Техніки, такі як **FHE‑дружній attention** або **MPC‑оптимізований softmax**, обчислюють найімовірнішу послідовність відповідей у зашифрованому просторі.

### 3.4 Реконструкція та аудиторський доказ

* Після завершення обчислення **Answer Aggregator** міняє секретні частки, відновлюючи текст відповіді.  
* Одночасно Вузол 3 генерує **Zero‑Knowledge SNARK**, підтверджуючи, що відповідь:
  * Вибрала правильну клаузу політики.  
  * Не розкрила сирі дані документа.

### 3.5 Передача кінцевому користувачеві

* Підготовлена відповідь відображається у **UI Procurize** разом з **бітом криптографічного доказу**.  
* Аудитори можуть перевірити доказ за допомогою публічного верифікатора, підтверджуючи відповідність без запиту вихідних документів.

---

## 4. Гарантії безпеки

| Загроза | Як SMPC‑AI її нейтралізує |
|---------|---------------------------|
| **Витік даних з AI‑сервісу** | Сирі дані ніколи не залишають середовища власника; передаються лише секретні частки. |
| **Внутрішня загроза у хмарному провайдері** | Жоден вузол не містить повного набору даних; потрібна змова ≥ 2 з 3, щоб відновити інформацію. |
| **Атаки на витяг моделі** | LLM працює з зашифрованими входами, тож неможливо «запитати» модель довільними даними. |
| **Регуляторний аудит** | zk‑SNARK доказ демонструє відповідність, зберігаючи при цьому локальність даних. |
| **Man‑in‑the‑Middle** | Всі канали захищені TLS; секретне ділення додає криптографічну незалежність від безпеки транспорту. |

---

## 5. Показники продуктивності

Хоча SMPC додає накладні витрати, сучасні оптимізації зберігають затримку в межах, прийнятних для автоматизації анкет:

| Показник | Традиційний ШІ | SMPC‑AI (3 вузла) |
|----------|----------------|-------------------|
| **Затримка інференції** | ~1,2 сек на відповідь | ~3,8 сек на відповідь |
| **Пропускна здатність** | 120 відп./хв | 45 відп./хв |
| **Витрати обчислень** | 0,25 CPU‑год/1 k відповідей | 0,80 CPU‑год/1 k відповідей |
| **Мережевий трафік** | < 5 МБ/відповідь | ~12 МБ/відповідь (зашифровані частки) |

**Ключові оптимізації**

* **Батчинг** — одночасна обробка декількох пунктів анкети в одному наборі часток.  
* **Гібридний протокол** — секретне ділення для важких лінійних операцій, переходити до garbled circuits лише для нелінійних функцій (наприклад, порівняння).  
* **Розгортання на крайових серверах** — один вузол розміщується у межах корпоративного фаєрволу, зменшуючи довіру до зовнішніх хмарних провайдерів.

---

## 6. Інтеграція з Procurize

Procurize вже надає:

* **Repository документів** — централізоване сховище артефактів відповідності.  
* **Builder анкет** — UI для створення, розподілу та відстеження анкет.  
* **AI Engine** — налаштований LLM для генерації відповідей.

Щоб додати SMPC‑AI:

1. **Увімкнути режим SMPC** — адміністратор активує відповідний прапорець у налаштуваннях платформи.  
2. **Розгорнути SMPC‑вузли** — розпакуйте три Docker‑контейнери (Node 1–3) за допомогою офіційного образу `procurize/smpc-node`. Контейнери автоматично реєструються в оркестраційному шарі платформи.  
3. **Визначити граф політик** — експортуйте існуючі відповідності у формат JSON‑LD; платформа зашифрує їх та розподілить між вузлами.  
4. **Налаштувати аудиторські докази** — задайте публічний верифікаторний ключ; UI автоматично показуватиме бейджі доказів.  
5. **Навчити захищений LLM** — використайте той самий датасет, що і для стандартного AI Engine; після навчання завантажте ваги у Node 1 в **sealed enclave** (наприклад Intel SGX) для додаткової безпеки.

---

## 7. Приклад із реального світу: аудит FinTech‑постачальника

**Компанія**: FinFlow, середня FinTech SaaS‑компанія.  

**Проблема**: Щоквартальні аудити банків‑партнерів вимагали повного опису шифрування даних у спокої. Політики управління ключами є класифікованими і не можуть бути завантажені у сторонню AI‑службу.  

**Рішення**:

1. FinFlow розгорнула SMPC‑AI: Node 1 у Azure Confidential Compute VM, Node 2 у власному дата‑центрі, Node 3 як Hyperledger Fabric peer.  
2. Документ політик (5 МБ) був секретно розділений між вузлами.  
3. Пункт анкети “Опишіть графік ротації ключів” отримано за **4,2 секунди** з верифікованим доказом.  
4. Банківські аудитори перевірили доказ за допомогою публічного ключа, підтвердивши, що відповідь була отримана з внутрішньої політики, не бачачи самі політики.

**Результат**: Час підготовки аудиту скоротився з **7 днів** до **2 годин**, без жодних порушень конфіденційності.

---

## 8. План розвитку

| Етап | Очікуваний вплив |
|------|-------------------|
| **Федеративний SMPC між кількома постачальниками** | Дозволяє спільне порівняння без розкриття власних даних. |
| **Динамічне оновлення політик через on‑chain governance** | Миттєве відображення змін у SMPC‑конвеєрі. |
| **Zero‑Knowledge оцінка ризиків** | Генерує кількісні ризикові оцінки, доведені без розкриття даних. |
| **AI‑генеровані наративи відповідності** | Розширює прості «так/ні» відповіді до повних пояснювальних текстів при збереженні приватності. |

---

## Висновок

Secure Multiparty Computation у поєднанні з генеративним ШІ пропонує **приватне, аудиторське та масштабоване** рішення для автоматизації відповідей на анкети безпеки. Це задовольняє три ключові вимоги сучасних SaaS‑компаній:

1. **Швидкість** — майже миттєве формування відповідей, що пришвидшує укладання угод.  
2. **Безпека** — конфіденційна інформація залишається у власника, запобігаючи витокам та порушенням нормативних вимог.  
3. **Довіра** — криптографічні докази дають клієнтам та аудиторам впевненість у достовірності відповідей.

Вбудувавши SMPC‑AI у Procurize, організації можуть превратити колишній «вузький&quot; процес у **конкурентну перевагу**, забезпечуючи швидке закриття контрактів без компромісу щодо стандартів захисту даних.

---

## Дивіться також

- [Procurize Blog: AI‑Powered Compliance Integration Into CI/CD Workflows](https://blog.procurize.com/ai-ci-cd-compliance)