Turvaline Mitmeosaline Arvutamine Toetatud AI Konfidentsiaalsete Tarnijate Küsimustiku Vastuste Jaoks

Sissejuhatus

Turvaküsimustikud on B2B SaaS lepingute väravaväravad. Need nõuavad üksikasjalikku teavet infrastruktuuri, andmete käsitluse, intsidentide reageerimise ja vastavuskontrollide kohta. Tarnijad peavad sageli kvartalis vastama kümnetele sellistele küsimustikele, millest igaüks nõuab tõendeid, mis võivad sisaldada tundlikke sisemisi andmeid — arhitektuuri skeeme, privileegitud volitusi või patenteeritud protsessikirjeldusi.

Traditsiooniline AI‑põhine automatiseerimine, nagu Procurize AI Engine, kiirendab vastuste genereerimist dramaatiliselt, kuid nõuab tavaliselt keskset juurdepääsu toorsetele allikatele. See keskendumine tekitab kaks suurt riski:

1. Andmelekk – Kui AI‑mudelit või alusandmehoidlat kompromiteeritakse, võib konfidentsiaalne ettevõtte teave leket sattuda.
2. Regulatiivne mitte‑vastavus – GDPR‑i, CCPA‑i ja uute andme‑sõltumatuse õigusaktide (näiteks andme‑saarte seadused) piiramised keelavad isiklike või patenteeritud andmete töötlemist teatud kohtades ja viisidel.

Siseneb Secure Multiparty Computation (SMPC) — krüptograafiline protokoll, mis võimaldab mitmel osapoolel ühise funktsiooni arvutada oma sisendite üle, säilitades samal ajal sisendite privaatsuse. Ühendades SMPC‑d generatiivse AI‑ga, suudame toota täpseid, auditeeritavaid küsimustiku vastuseid ilma kunagi tooresid andmeid AI‑mudelile või üksikule töötlusnodele avaldamata.

See artikkel käsitleb tehnilisi aluseid, praktilisi rakendusetappe ja ärilisi eeliseid Secure‑SMPC‑AI torustiku kohta, mis on kohandatud Procurize platvormile.

Oluline järeldus: SMPC‑iga täiendatud AI pakub automatiseerimise kiirust ja null‑teadmise privaatsusgarantiisid, muutes SaaS‑ettevõtete lähenemisviisi turvaküsimustikele.

1. Turvalise Mitmeosalise Arvutamise Põhimõtted

Secure Multiparty Computation võimaldab osalejatel, kellel kõigil on privaatne sisend, arvutada ühise funktsiooni f, nii et:

• Õigsus — kõik osapooled saavad õige väljundi f(x₁, x₂, …, xₙ).
• Privaatsus — ükski osapool ei saa teada teiste sisendeid väljundi põhjal kättesaadavast informatsioonist.

SMPC‑protokollid jagunevad kaheks peamiseks familliateks:

Meie stsenaariumi – teksti ekstraheerimine, semantilise sarnasuse hindamine ja tõendeite süntees – jaoks on aditiivne salajaste jagamine kõige paremini skaleeritav, kuna see toetab kõrgedimensiooniliste vektorite operatsioone efektiivselt tänapäevaste MPC‑raamistikega nagu MP‑SPDZ, CrypTen või Scale‑MPC.

2. Arhitektuuri Ülevaade

Allpool on kõrgtaseme Mermaid diagramm, mis illustreerib SMPC‑täiendatud AI lõpptulemusvoogu Procurize’is.

  graph TD
    A["Andmeomanik (Ettevõte)"] -->|Krüpteeri & Jaga| B["SMPC Sõlm 1 (AI Arvutus)"]
    A -->|Krüpteeri & Jaga| C["SMPC Sõlm 2 (Poliitikapood)"]
    A -->|Krüpteeri & Jaga| D["SMPC Sõlm 3 (Audit Ledger)"]
    B -->|Turvalised vektoroperatsioonid| E["LLM Inferents (Krüpteeritud)"]
    C -->|Poliitika päring| E
    D -->|Tõendi genereerimine| F["Null‑teadmise audititõend"]
    E -->|Krüpteeritud vastus| G["Vastuse agregeerija"]
    G -->|Paljastatud vastus| H["Tarnijate küsimustiku UI"]
    F -->|Auditiraja| H

Komponentide selgitus

• Andmeomanik (Ettevõte) – Omab konfidentsiaalseid dokumente (nt SOC 2 aruanded, arhitektuuri skeemad). Enne töötlemist salajaste jagab iga dokument kolme krüpteeritud osasse ja jaotab need SMPC‑sõlmedesse.
• SMPC Sõlmed – Arvutavad fraktsioonidega eraldi. Sõlm 1 käivitab LLM‑inferentsi (nt peenhäälestatud Llama‑2 mudel) krüpteeringus. Sõlm 2 hoiab poliitikate teadmiste graafe (nt ISO 27001 kontrollid), samuti salajastega. Sõlm 3 haldab muutumatu audit‑ledgerit (plokiahel või ainult‑lisamise logi), mis talletab päringu metaandmeid ilma toorandmeid paljastamata.
• LLM Inferents (Krüpteeritud) – Mudel saab krüpteeritud embedding‑id, toodab krüpteeritud vastuse vektorid ja tagastab need agregeerijale.
• Vastuse agregeerija – Rekonstrueerib selgesõnalise vastuse ainult siis, kui kogu arvutus on lõpetatud, tagades, et vahepeal ei leke informatsiooni.
• Null‑teadmise audititõend – Sõlm 3 loob krüptograafilise tõendi, et vastus on tuletatud määratletud poliitikaallikatest, ilma et need allikad ise avaldatakse.

3. Detailne Töövoog

3.1 Sissevõtt ja Salajaste Jagamine

1. Dokumendi normaliseerimine – PDF‑d, Word‑failid ja lähtekood fragmendid teisendatakse plain‑teksti ning tokeniseeritakse.
2. Embedding‑genereerimine – Kerge kodeerija (nt MiniLM) loob tihedad vektorid iga lõigu jaoks.
3. Aditiivne Salajaste Jagamine – Iga vektori v jaoks genereeritakse juhuslikud jagamised v₁, v₂, v₃, nii et v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p).
4. Jaotamine – Jagamised saadetakse TLS‑iga kolmele SMPC‑sõlmele.

3.2 Turvaline Poliitikakonteksti Taastamine

• Poliitikate teadmist graaf (kontrollid, seosed standarditega) on salajastega jaotatud üle sõlmed.
• Kui küsimus saabub (nt “Kirjeldage andmete puhkeoleku krüpteerimist”), teostatakse turvaline hulk‑intersektsioon, mis leiab asjakohased poliitikalõigud, paljastamata kogu graafi.

3.3 Krüpteeritud LLM Inferents

• Krüpteeritud embedding‑id ja taasesitatud poliitikavektorid sisestatakse privaatsust säilitavasse transformer‑i, mis töötab salajastega.
• Tehnikad nagu FHE‑sõbralik tähelepanu või MPC‑optimeeritud softmax arvutavad kõige tõenäolisemad vastustunnused krüpteeritud domeenis.

3.4 Rekonstrueerimine ja Auditeeritav Tõend

• Kui krüpteeritud vastuse tokenid on valmis, Vastuse agregeerija summeerib jagamised ja taastab selgesõnalise vastuse.
• Samaaegselt genereerib Sõlm 3 Zero‑Knowledge SNARK‑tõendi, mis kinnitab, et vastus:
  • Kasutas õigeid poliitikaklausleid,
  • Ei lekanud toorsete dokumentide sisu.

3.5 Lõpptulemus Kasutajale

• Lõplik vastus ilmub Procurize UI‑s koos krüptograafilise tõendi märgisega.
• Auditoorid saavad tõendi verifitseerida avaliku verifitseerimisvõtmega, kinnitades vastavust ilma allikaid nägemata.

4. Turvalisuse Garantiid

5. Tulemuslikkuse Mõõdikud

Olulised optimeerimised:

• Pakendamine — töötlemine paralleelselt mitme küsimuse jaoks samades salajastes.
• Hübriidprotokoll — kasutame salajast jagamist raske lineaarse algebra jaoks, ning krüpteeritud vooluringeid vaid mittelineaarsete funktsioonide (nt võrdlused) puhul.
• Edge‑paigaldus — üks SMPC‑sõlm juurutatakse kohapeal (ettevõtte tulemüür), vähendades sõltuvust väliste pilveteenuste usaldusväärsusest.

6. Integratsioon Procurize’iga

Procurize pakub juba:

• Dokumendi hoidla — keskne andmekogum vastavuse artefaktidele.
• Küsimustiku koostaja — UI küsimustike autoriks, haldajaks ja jälgijaks.
• AI mootor — peenhäälestatud LLM vastuste loomiseks.

SMPC‑AI juurutamiseks:

1. Aktiveeri SMPC režiim – administraator lülitab platvormi seadetes lüliti sisse.
2. Varusta SMPC‑sõlmed – juuruta kolm Docker konteinerit (Sõlm 1–3) kasutades ametlikku procurize/smpc-node pilti. Konteinerid registreeruvad automaatselt orkestreerimiskihi juurde.
3. Määra Poliitikagraaf – ekspordi olemasolevad poliitikakaardid JSON‑LD‑vormingus; platvorm krüpteerib ja levitab need sõlmedesse.
4. Konfigureeri auditeeritavad tõendid – sisesta avalik verifitseerimisvõti; UI renderdab automaatselt tõendi märkise.
5. Treeni turvalist LLM‑i – sama andmestik nagu tavaline AI mootor, kuid treening toimub väljaspool platvormi; mudeli kaalud laaditakse Sõlm 1‑sse kinnitatud entsüklooni (nt Intel SGX) lisakaitse jaoks.

7. Reaalses Elus Kasutusjuht: FinTech Tarnija Audit

Ettevõte: FinFlow, keskmise suurusega FinTech SaaS pakkuja.

Probleem: Iga kvartal nõudes pangapartnerid täielikku andmete puhkeoleku krüpteerimise kirjeldust. Krüpteerimisvõtmed ja võtmehalduse poliitika on salajased ning ei tohi kolmandale osapoolele avaldada.

Lahendus:

1. FinFlow paigaldas SMPC‑AI sõlmed – Sõlm 1 Azure Confidential Compute VM‑s, Sõlm 2 ettevõtte kohapeal, Sõlm 3 Hyperledger Fabric node‑na.
2. Krüpteeriti 5 MB krüpteerimis‑poliitika dokumendi fragmendid ja jaotati sõlmedesse.
3. Küsimus “Kirjeldage võtme‑pööramise ajakava” vastati 4,2 sekundi sees, koos verifitseeritava tõendiga.
4. Panga auditoorid kontrollisid tõendi, kinnitades, et vastus pärines FinFlow sisemistest poliitikast, nägemata ise poliitikat.

Tulemus: Auditi läbitööaeg lühenes 7 päevast 2 tunniks, samas ei tekkinud vastavusprobleeme.

8. Tuleviku Suunad

Kokkuvõte

Turvaline mitmeosaline arvutamine koos generatiivse AI‑ga pakub privaatsus‑esimene, auditeeritav ja skaleeritav lahendus turvaküsimustike automatiseerimiseks. See täidab kolme kaasaegse SaaS‑ettevõtte kriitilist vajadust:

1. Kiirus – Peaaegu reaal‑ajas vastuste genereerimine, mis kiirendab lepingute lõpetamist.
2. Turvalisus – Konfidentsiaalsed andmed jäävad omaniku kontrolli alla, vältides lekked ja regulatiivseid rikkumisi.
3. Usaldus – Krüptograafilised tõendid kinnitavad, et vastused põhinevad määratletud sisemistel poliitikal, ilma neid avamata.

Procurize‑platvormi SMPC‑AI lisamine muudab traditsioonilise käsitsi töökoormuse konkurentsieeliseks, võimaldades kiiremaid lepingulõpuleviimiseid, säilitades samal ajal kõrgeimad privaatsusstandardid.

Vaata Ka

• Procurize Blogi: AI‑toetatud vastavuse integreerimine CI/CD töövoogudesse