Сигурно изчисление с множество участници, захранвано от ИИ за конфиденциални отговори на въпросници за доставчици

Въведение

Въпросниците за сигурност са вратата за B2B SaaS договорите. Те изискват подробна информация за инфраструктурата, обработката на данни, реакцията при инциденти и контролните механизми за съответствие. Доставчиците често трябва да отговарят на десетки такива въпросници на тримесечие, като всеки от тях изисква доказателства, които могат да съдържат чувствителни вътрешни данни – архитектурни схеми, привилегирани идентификационни данни или собствени описания на процеси.

Традиционната AI‑задвижвана автоматизация, като Procurize AI Engine, значително ускорява генерирането на отговори, но обикновено изисква централизирано достъпване до суровия изходен материал. Това централизиране въвежда два основни риска:

1. Изтичане на данни – Ако AI моделът или подлежащото хранилище бъде компрометирано, конфиденциалната фирмена информация може да бъде изложена.
2. Несъответствие с регулациите – Регулации като GDPR, CCPA и нови закони за суверенитет на данните ограничават къде и как могат да се обработват лични или собствени данни.

Въвеждаме Secure Multiparty Computation (SMPC) – криптографски протокол, който позволява на множество страни съвместно да изчисляват функция върху техните входове, като запазват тези входове частни. Чрез съчетаване на SMPC с генеративен ИИ, можем да произвеждаме точни, проверяеми отговори на въпросници, без да разкриваме сурови данни на AI модела или на нито един отделен процесор.

Тази статия изследва техническите основи, практическите стъпки за внедряване и бизнес ползите от Secure‑SMPC‑AI конвейера, съобразен с платформата Procurize.

Главен извод: AI, обогатен със SMPC, доставя скоростта на автоматизация и гаранциите за поверителност на нулево знание, променяйки начина, по който SaaS фирмите отговарят на въпросници за сигурност.

1. Основи на сигурното изчисление с множество участници

Сигурното изчисление с множество участници позволява набор от участници, всеки притежаващ частен вход, да изчисли обща функция f, като:

• Коректност – Всички страни получават правилния резултат f(x₁, x₂, …, xₙ).
• Поверителност – Нито една страна не научава нищо за входовете на другите, освен това, което може да се изведе от резултата.

SMPC протоколите се делят в две основни семейства:

За нашия сценарий – извличане на текст, семантична сходност и синтез на доказателства – подходът адитивно тайно споделяне е най‑масштабируем, защото обработва високодименсионални векторни операции ефективно чрез съвременни MPC рамки като MP‑SPDZ, CrypTen или Scale‑MPC.

2. Преглед на архитектурата

По‑долу е представена високонаиво Mermaid диаграма, илюстрираща целият поток на SMPC‑засиления ИИ в Procurize.

  graph TD
    A["Data Owner (Company)"] -->|Encrypt & Share| B["SMPC Node 1 (AI Compute)"]
    A -->|Encrypt & Share| C["SMPC Node 2 (Policy Store)"]
    A -->|Encrypt & Share| D["SMPC Node 3 (Audit Ledger)"]
    B -->|Secure Vector Ops| E["LLM Inference (Encrypted)"]
    C -->|Policy Retrieval| E
    D -->|Proof Generation| F["Zero‑Knowledge Audit Proof"]
    E -->|Encrypted Answer| G["Answer Aggregator"]
    G -->|Revealed Answer| H["Vendor Questionnaire UI"]
    F -->|Audit Trail| H

Обяснение на компонентите

• Data Owner (Company) – Държи собствените документи (напр. SOC 2 отчети, архитектурни схеми). Преди обработка, собственикът тайно споделя всеки документ на три криптирани парчета и ги разпределя към SMPC възлите.
• SMPC Nodes – Независимо изчисляват върху парчетата. Възел 1 изпълнява LLM инференция (напр. фино настроен Llama‑2) в шифрован режим. Възел 2 съхранява политически графи от знания (напр. ISO 27001 контроли) също тайно споделени. Възел 3 поддържа неизменим регистър на одита (блокчейн или append‑only лог), който записва метаданни на заявките без да разкрива сурови данни.
• LLM Inference (Encrypted) – Моделът получава криптирани ембедингси, генерирани от раздробените документи, произвежда криптирани отговорни вектори и ги връща към агрегатора.
• Answer Aggregator – Реконструира отговора в чист текст само след приключване на цялото изчисление, гарантирайки, че няма междинно изтичане.
• Zero‑Knowledge Audit Proof – Генериран от Възел 3, доказва, че отговорът е изграден от предписаните политически източници без да разкрива самите източници.

3. Подробен работен процес

3.1 Приемане и тайно споделяне

1. Нормализация на документите – PDF‑‑ове, Word файлове и изрезки от код се превръщат в чист текст и се токенизират.
2. Генериране на ембедингси – Лек кодироватор (напр. MiniLM) създава гъсти вектори за всеки параграф.
3. Адитивно тайно разделяне – За всеки вектор v се генерират случайни дялове v₁, v₂, v₃, така че v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p).
4. Разпределяне – Дяловете се изпращат по TLS към трите SMPC възела.

3.2 Сигурно извличане на политически контекст

• Политическият граф от знания (контроли, съответствия със стандарти) съществува криптиран на всички възли.
• При настъпване на въпросник (напр. “Опишете криптирането на данните в покой”), системата запитва графа чрез защитено пресичане на множества, за да открие релевантни клаузи, без да разкрива целия граф.

3.3 Криптирана LLM инференция

• Криптираните ембедингси и извлечените политически вектори се подават в приватен трансформър, който работи върху тайни дялове.
• Техники като FHE‑подходяща внимателност или MPC‑оптимизиран softmax изчисляват най‑вероятната последователност от токени в шифрования домейн.

3.4 Реконструкция и проверяемо доказателство

• Когато криптираните отговорни токени са готови, Answer Aggregator ги реконструира, сумиравайки дяловете, за да получи чист текст.
• Паралелно, Възел 3 създава Zero‑Knowledge Succinct Non‑interactive Argument of Knowledge (zk‑SNARK), потвърждаващ, че отговорът:
  • е изграден върху правилните политически клаузи,
  • не излага сурови документи.

3.5 Доставяне до крайния потребител

• Финалният отговор се появява в UI‑то на Procurize, заедно с значка за криптографско доказателство.
• Одиторите могат да проверят значката със публичен verifier key, като удостоверят съответствието, без да искат оригиналните документи.

4. Гаранции за сигурност

5. Производителност

Въпреки че SMPC въвежда натоварване, модерните оптимизации поддържат латентност в рамките на приемливи граници за автоматизация на въпросници:

Основни оптимизации:

• Бачиране – Паралелно обработване на множество въпросници върху едни и същи дялове.
• Хибриден протокол – Използва се тайно споделяне за тежки линейни операции, а гариблираните схеми само за нелинейни функции (например сравнения).
• Edge внедряване – Поставяне на един SMPC възел в локалната мрежа на фирмата, намалявайки зависимостта от външен облак.

6. Интеграция с Procurize

Procurize вече предлага:

• Склад за документи – Централизирано съхранение на артефакти за съответствие.
• Конструктор на въпросници – UI за създаване, задаване и проследяване на въпросници.
• AI Engine – Фино настроен LLM за генериране на отговори.

За да включите SMPC‑AI:

1. Активирайте SMPC режим – Администраторското табло предоставя превключвател за този режим.
2. Осигурете SMPC възлите – Деплойте три Docker контейнера (Node 1–3) чрез официалния образ procurize/smpc-node. Контейнерите се регистрират автоматично в оркестрационния слой.
3. Определете политически граф – Експортирайте съществуващите политики във JSON‑LD; платформата ги криптира и разпределя.
4. Конфигурирайте проверяеми доказателства – Въведете публичен verification key; UI‑то ще визуализира значки за доказателство автоматично.
5. Обучете сигурен LLM – Използвайте същия набор от данни като за обикновения AI Engine; обучението се извършва офлайн, а получените тегла се зареждат в Node 1 в sealed enclave (напр. Intel SGX) за допълнителна защита.

7. Реален пример: ФинТех одит на доставчик

Компания: FinFlow, средно‑голям финтех SaaS доставчик.

Проблем: Тримесечните одити от банкови партньори изискваха полни детайли за криптирането на данните в покой. Политиките за управление на ключове са класифицирани и не могат да бъдат качени в трети AI услуги.

Решение:

1. FinFlow внедри SMPC‑AI възли – Node 1 в Azure Confidential Compute VM, Node 2 on‑premise, Node 3 като Hyperledger Fabric peer.
2. Документът за политика (5 МБ) беше тайно споделен между възлите.
3. Въпросникът “Опишете графика за ротация на ключове” бе отговорен за 4.2 секунди с проверяемо доказателство.
4. Банковите одитори провериха доказателството чрез публичния ключ, удостоверявайки, че отговорът е генериран от вътрешната политика, без да виждат самата политика.

Резултат: Времето за одит се съкрати от 7 дни на 2 часа, без да се наруши съответствието.

8. Бъдещи насоки

Заключение

Сигурното изчисление с множество участници, комбинирано с генеративен ИИ, предлага първо‑класно, проверяемо и мащабируемо решение за автоматизиране на отговорите на въпросници за сигурност. То задоволява трите критични изисквания на модерните SaaS фирми:

1. Бързина – Отговори почти в реално време, ускоряващи сключването на договори.
2. Сигурност – Конфиденциалните данни никога не напускат притежателя си, предпазвайки от изтичане и регулаторни нарушения.
3. Доверие – Криптографските доказателства демонстрират, че отговорите се базират на проверени вътрешни политики.

Внедрявайки SMPC‑AI в Procurize, организациите превръщат традиционната „бутилка“ във конкурентно предимство, ускорявайки сключването на договори без да жертват най‑високите стандарти за поверителност.

Вижте също

• Procurize Blog: AI‑Powered Compliance Integration Into CI/CD Workflows