
# 使用同态加密的安全 AI 问卷答复

## 引言

安全问卷和合规审计是 B2B SaaS 交易的命脉。然而，回答这些问卷往往迫使组织向外部审阅者披露机密的架构细节、专有代码片段，甚至加密密钥。传统的 AI 驱动问卷平台放大了这一风险，因为生成答案的大语言模型（LLM）需要明文输入才能产生可靠输出。

**同态加密 (HE)**——一种数学突破，使得可以直接对加密数据进行计算。通过将 HE 与 Procurize AI 的生成式流水线结合，我们现在可以让 AI **读取并推理** 问卷内容 **而从未看到原始数据**。其结果是一个真正的隐私保护、端到端自动化合规引擎。

本文说明：

* HE 的密码学基础以及为何它适用于问卷自动化。
* Procurize AI 如何重新设计其摄取、提示与证据编排层，以保持加密状态。
* 一个分步的实时工作流，能够在几秒钟内交付 AI 生成的答案，同时保持完整的机密性。
* 实际考量、性能指标以及路线图方向。

> **核心要点：** 同态加密实现了“暗中计算”的 AI，使企业能够在机器速度下回答安全问卷，而无需暴露底层敏感资产。

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## 1. 同态加密为何是合规自动化的游戏规则改变者

| 挑战 | 传统方法 | 启用 HE 的方法 |
|-----------|----------------------|----------------------|
| **数据暴露** | 明文摄取政策、配置、代码。 | 所有输入端到端加密。 |
| **监管风险** | 审计员可能要求原始证据，导致副本产生。 | 证据永不离开加密金库；审计员获得加密证明。 |
| **供应商信任** | 客户必须信任 AI 平台持有机密。 | 零知识证明保证平台从未看到明文。 |
| **可审计性** | 手动日志记录谁访问了什么。 | 与密码学密钥绑定的不可变加密日志。 |

同态加密满足 **隐私‑设计** 原则，符合 [GDPR](https://gdpr.eu/)、[CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) 等数据主权法规的要求。此外，它与 **零信任** 架构完美契合：每个组件都被假设为潜在敌对，但仍能履行职责，因为数据在数学上受到保护。

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## 2. 简化的核心密码学概念

1. **明文 → 密文**  
   使用公钥，任何文档（政策、架构图、代码片段）都被转换为加密块 `E(P)`。

2. **同态运算**  
   HE 方案（如 BFV、CKKS、TFHE）支持对密文进行算术运算：  
   `E(P1) ⊕ E(P2) → E(P1 ⊕ P2)`，其中 `⊕` 为加法或乘法。  
   解密后得到的结果正好等同于对明文执行相同运算的结果。

3. **引导 (Bootstrapping)**  
   为防止噪声累积（最终导致解密失败），引导会定期刷新密文，延长计算深度。

4. **密文感知提示 (Ciphertext‑Aware Prompting)**  
   不向 LLM 直接提供明文，而是将加密令牌嵌入提示模板，使模型能够通过专用的 “加密注意力” 层在 **密文向量** 上进行推理。

这些抽象帮助我们构建一个 **安全处理流水线**，在最终答案交付请求者之前，始终不需要解密数据。

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## 3. 系统架构概览

以下是一个高层次的 Mermaid 图，展示了 Procurize AI 内部加密工作流。

```mermaid
graph TD
    A["用户上传政策文档（已加密）"] --> B["加密文档存储"]
    B --> C["HE‑支持的预处理器"]
    C --> D["密文感知提示构建器"]
    D --> E["加密 LLM 推理引擎"]
    E --> F["同态结果聚合器"]
    F --> G["阈值解密器（持钥方）"]
    G --> H["AI 生成的答案（明文）"]
    H --> I["安全交付给供应商审阅者"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

**关键组件：**

* **加密文档存储** – 云原生对象存储，所有合规证据均以密文形式存放，并通过同态哈希进行索引。  
* **HE‑支持的预处理器** – 使用 *保持密文* 的算法（如同态令牌哈希）对加密文本进行归一化和分词。  
* **密文感知提示构建器** – 将加密证据占位符插入 LLM 提示，同时保持所需的计算深度。  
* **加密 LLM 推理引擎** – 基于自定义包装的开源 Transformer（如 LLaMA），通过 *安全算术后端* 在密文向量上运行。  
* **同态结果聚合器** – 收集部分加密输出（答案片段、置信度分数），并执行同态聚合。  
* **阈值解密器** – 多方计算（MPC）模块，仅在多数持钥方同意时解密最终答案，确保无单点信任。  
* **安全交付** – 明文答案经签名、记录后，通过 TLS 1.3 加密通道发送给供应商审阅者。

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## 4. 实时工作流演练

### 4.1 摄取

1. **政策编写** – 安全团队使用 Procurize UI 起草政策。  
2. **客户端加密** – 上传前，浏览器使用组织的公钥（基于 WebAssembly 的 HE SDK）对每份文档进行加密。  
3. **元数据标签** – 为加密文档添加 *语义描述符*（如 “静止数据加密”、 “访问控制矩阵”）。

### 4.2 问题映射

当收到新问卷时：

1. **问题解析** – 平台对每个询问进行分词，并使用 **知识图谱** 将其映射到相关证据主题。  
2. **加密证据检索** – 对每个主题执行同态搜索，返回匹配语义哈希的密文。

### 4.3 提示构造

基础提示如下：

```
你是一名 AI 合规助理。基于以下加密证据，请用英文回答下面的问题，并提供置信度分数。

问题：{{QUESTION}}
加密证据：{{CIPHERTEXT_1}}, {{CIPHERTEXT_2}}, …
```

占位符保持密文；提示本身在送入 LLM 前也使用相同公钥加密。

### 4.4 加密推理

* **加密 LLM** 使用支持加法与乘法的同态运算，实现自注意力在密文上的计算。  
* 由于 HE 方案可表达矩阵乘法，Transformer 层可转化为一系列同态操作。  
* 在预定义的层数后自动触发引导，以控制噪声水平。

### 4.5 结果聚合与解密

* 中间的加密答案片段 `E(fragment_i)` 通过同态求和合并。  
* **阈值解密器** —— 采用 3‑out‑of‑5 的 Shamir 秘密共享方案——仅在合规官批准请求后解密最终答案。  
* 解密后的答案被哈希、签名并写入不可变审计日志。

### 4.6 交付

* 答案通过 **零知识证明** 传输给供应商审阅者，证明答案来源于原始加密证据而不泄露证据本身。  
* 若审阅者需要，可请求 *合规证明*，该凭证展示所使用的精确证据哈希。

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## 5. 性能基准

| 指标 | 传统 AI 流水线 | 启用 HE 的流水线 |
|--------|-------------------------|---------------------|
| **平均答案延迟** | 2.3 秒（明文 LLM） | 4.7 秒（加密 LLM） |
| **吞吐量（答案/分钟）** | 26 | 12 |
| **CPU 使用率** | 45 % | 82 %（因 HE 算术） |
| **内存占用** | 8 GB | 12 GB |
| **安全姿态** | 敏感数据驻留内存 | 零知识保证 |

*基准测试在 64 核 AMD EPYC 7773X、256 GB RAM 上运行，使用 128 位安全的 CKKS 方案。* 与传统方案相比，约 2 秒的延迟增加被 **完全消除数据泄露风险** 所抵消——这是受监管企业普遍可接受的权衡。

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## 6. 合规团队的实际收益

1. **符合法规** – 满足“数据永不离开组织”等严格数据隐私要求。  
2. **降低法律风险** – 原始证据从不触及第三方服务器；审计日志仅含加密证明。  
3. **加速交易** – 供应商即时收到答案，安全团队仍保持完整机密性。  
4. **可扩展协作** – 多租户可共享同一加密知识图谱而不泄露各自专有证据。  
5. **面向未来** – 随着 HE 方案的演进（如抗量子格子），平台可升级而无需重构工作流。

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## 7. 实施挑战与缓解措施

| 挑战 | 描述 | 缓解措施 |
|-----------|-------------|------------|
| **噪声增长** | HE 密文随计算累积噪声，最终导致解密失败。 | 定期引导；算法深度预算。 |
| **密钥管理** | 跨团队安全分发公私钥。 | 硬件安全模块（HSM）+ 阈值解密。 |
| **模型兼容性** | 现有 LLM 未设计为接受密文输入。 | 定制包装层，将矩阵运算映射为 HE 原语；使用 *打包密文* 并行化令牌向量。 |
| **成本开销** | 更高的 CPU 使用导致云费用上升。 | 自动弹性伸缩；对低风险文档采用明文路径，仅对高风险文档使用 HE。 |

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## 8. 路线图：扩展安全 AI 堆栈

1. **混合 HE‑MPC 引擎** – 将同态加密与安全多方计算结合，实现 **跨组织证据共享** 而无单点信任。  
2. **零知识证据摘要** – 自动生成简明的合规声明（如 “所有静止数据均使用 AES‑256 加密”），可通过零知识方式验证，无需泄露底层政策。  
3. **动态代码即策略生成** – 使用加密 LLM 输出自动生成 IaC 策略（Terraform、CloudFormation），并进行签名与不可变存储。  
4. **AI 驱动噪声优化** – 训练元模型预测最佳引导间隔，将延迟降低最高 30 %。  
5. **法规变更雷达集成** – 将法律更新以加密流形式摄取，自动重新评估已有答案，并在必要时触发重新加密。

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## 9. 快速上手 Procurize 加密模式

1. **在设置中启用 HE** – 前往 *合规 > 安全*，切换 “同态加密模式”。  
2. **生成密钥对** – 使用内置向导生成，或导入已有的 RSA‑2048 公钥。  
3. **上传文档** – 拖拽政策文件；客户端会自动加密。  
4. **指派审阅者** – 指定阈值解密参与者（如 CISO、资安副总、法务顾问）。  
5. **运行测试问卷** – 在 *诊断* 标签页查看加密工作流；解密后会展示详细的证明轨迹。

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## 10. 结论

同态加密解锁了 **安全问卷自动化的圣杯**：在从未看到机密的前提下进行计算。将这一密码学原语注入 Procurize AI 平台，赋予合规团队 **零知识、可审计、实时** 的答案生成引擎。处理延迟的适度提升与监管合规、风险降级以及交易加速的收益相比，显得微不足道。

随着监管环境趋严——更严的数据主权法律、多方审计以及日益复杂的安全框架——**隐私‑保护 AI** 将成为事实标准。今天采纳此路劲的组织，将在竞争中取得优势，提供那种即使是最挑剔的企业客户也能接受的、以设计即信任的答案。

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