होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन के साथ सुरक्षित एआई प्रश्नावली उत्तर

परिचय

सुरक्षा प्रश्नावली और अनुपालन ऑडिट B2B SaaS लेन‑देन की जिंदगी का धारा हैं। फिर भी इनका उत्तर देना अक्सर संगठनों को गोपनीय वास्तु‑विवरण, मालिकाना कोड स्निपेट या यहाँ तक कि क्रिप्टोग्राफिक कुंजियों को बाहरी समीक्षकों के सामने उजागर करने पर मजबूर करता है। पारंपरिक एआई‑आधारित प्रश्नावली प्लेटफ़ॉर्म इस जोखिम को बढ़ाते हैं क्योंकि बड़े भाषा मॉडल (LLM) को विश्वसनीय आउटपुट के लिए स्पष्ट‑पाठ इनपुट चाहिए होता है।

होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन (HE) – एक गणितीय सफलता जो एन्क्रिप्टेड डेटा पर सीधे गणना करने की अनुमति देती है, प्रवेश करता है। HE को Procurize AI के जेनरेटिव पाइपलाइन के साथ मिलाकर अब हम एआई को प्रश्नावली सामग्री को पढ़ने और तर्क करने दे सकते हैं बिना कभी कच्चा डेटा देखे। परिणामस्वरूप एक वास्तव में गोपनीयता‑सुरक्षित, एंड‑टू‑एंड स्वचालित अनुपालन इंजन मिलती है।

यह लेख समझाता है:

• HE की क्रिप्टोग्राफिक आधारभूत बातें और क्यों यह प्रश्नावली स्वचालन के लिए उपयुक्त है।
• Procurize AI कैसे अपने इनजेशन, प्रॉम्प्टिंग, और प्रमाण‑ऑर्केस्ट्रेशन परतों को एन्क्रिप्टेड रखता है।
• चरण‑दर‑चरण रीयल‑टाइम वर्कफ़्लो जो सेकंड में एआई‑जनरेटेड उत्तर देता है जबकि पूरी गोपनीयता बनाए रखता है।
• व्यावहारिक विचार, प्रदर्शन मीट्रिक, और रोडमैप दिशा‑निर्देश।

मुख्य निष्कर्ष: होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन “डार्क‑में‑गणना” एआई को सक्षम बनाता है, जिससे फर्म मशीन की गति से सुरक्षा प्रश्नावली का उत्तर दे सकती है बिना कभी संवेदनशील वस्तुओं को उजागर किए।

1. अनुपालन स्वचालन के लिए होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन क्यों एक गेम‑चेंजर है

होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन गोपनीय‑बाय‑डिज़ाइन सिद्धांतों को पूरा करता है जो GDPR, CCPA और उभरते डेटा‑सॉवरिनिटी नियमों द्वारा आवश्यक है। इसके अलावा, यह ज़ीरो‑ट्रस्ट आर्किटेक्चर के साथ पूरी तरह मेल खाता है: प्रत्येक घटक को शत्रु मान लिया जाता है, फिर भी वह अपना काम करता है क्योंकि डेटा गणितीय रूप से संरक्षित है।

2. मुख्य क्रिप्टोग्राफिक अवधारणाएँ सरल शब्दों में

1. प्लेन‑टेक्स्ट → साईफर‑टेक्स्ट
   सार्वजनिक कुंजी का उपयोग करके किसी भी दस्तावेज़ (नीति, आर्किटेक्चर डायग्राम, कोड स्निपेट) को एन्क्रिप्टेड_blob E(P) में बदला जाता है।

2. होमोमोर्फिक ऑपरेशन्स
   HE योजनाएँ (जैसे BFV, CKKS, TFHE) साईफर‑टेक्स्ट पर अंकगणितीय संचालन समर्थित करती हैं:
   E(P1) ⊕ E(P2) → E(P1 ⊕ P2) जहाँ ⊕ जोड़ या गुणा हो सकता है।
   डिक्रिप्शन के बाद परिणाम ठीक वही होता है जो प्लेन‑टेक्स्ट पर किया गया होता।

3. बूटस्ट्रैपिंग
   शोर के संचय को रोकने (जिससे अंत में डिक्रिप्शन असंभव हो जाता है) के लिए बूटस्ट्रैपिंग साईफर‑टेक्स्ट को समय‑समय पर रीफ़्रेश करता है, जिससे गणना गहराई बढ़ती है।

4. साईफर‑टेक्स्ट‑अवेयर प्रॉम्प्टिंग
   प्लेन‑टेक्स्ट को LLM को देने के बजाय, हम प्रॉम्प्ट टेम्पलेट में एन्क्रिप्टेड टोकन एम्बेड करते हैं, जिससे मॉडल विशेष “एन्क्रिप्टेड अटेन्शन” लेयर के ज़रिए साईफर‑टेक्स्ट वेक्टर पर तर्क कर सके।

इन सारांशों से हम एक सुरक्षित प्रोसेसिंग पाइपलाइन बनाते हैं जो डिक्रिप्ट करने की आवश्यकता तब तक नहीं रखती जब तक अंतिम उत्तर तैयार न हो।

3. सिस्टम आर्किटेक्चर का अवलोकन

नीचे एक हाई‑लेवल मर्मेड डायग्राम है जो Procurize AI के एन्क्रिप्टेड वर्कफ़्लो को दर्शाता है।

  graph TD
    A["उपयोगकर्ता नीति दस्तावेज़ अपलोड करता है (एन्क्रिप्टेड)"] --> B["एन्क्रिप्टेड डॉक्यूमेंट स्टोर"]
    B --> C["HE‑सक्षम प्री‑प्रोसेसर"]
    C --> D["साईफर‑टेक्स्ट‑अवेयर प्रॉम्प्ट बिल्डर"]
    D --> E["एन्क्रिप्टेड LLM इनफ़रेंस इंजन"]
    E --> F["होमोमोर्फिक रिज़ल्ट एग्रीगेटर"]
    F --> G["थ्रेशहोल्ड डिक्रिप्टर (की‑होल्डर)"]
    G --> H["एआई‑जनरेटेड उत्तर (प्लेन‑टेक्स्ट)"]
    H --> I["विक्रेता समीक्षक को सुरक्षित डिलीवरी"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

मुख्य घटक:

• एन्क्रिप्टेड डॉक्यूमेंट स्टोर – क्लाउड‑नेटिव ऑब्जेक्ट स्टोरेज जहाँ हर अनुपालन प्रमाण को साईफर‑टेक्स्ट के रूप में रखे जाते हैं, होमोमोर्फिक हैश द्वारा इंडेक्स किया गया।
• HE‑सक्षम प्री‑प्रोसेसर – एन्क्रिप्टेड टेक्स्ट को सामान्यीकृत और टोकनाइज़ करने के लिए साईफर‑टेक्स्ट‑रखने वाले एल्गोरिदम (जैसे होमोमोर्फिक टोकन हैशिंग) उपयोग करता है।
• साईफर‑टेक्स्ट‑अवेयर प्रॉम्प्ट बिल्डर – एन्क्रिप्टेड प्रमाण प्लेसहोल्डर को LLM प्रॉम्प्ट में डालता है, साथ ही गणना गहराई को बनाए रखता है।
• एन्क्रिप्टेड LLM इनफ़रेंस इंजन – एक कस्टम‑रैप्ड ओपन‑सोर्स ट्रांसफ़ॉर्मर (जैसे LLaMA) जो साईफर‑टेक्स्ट वेक्टर पर सुरक्षित अंकगणित बैकएंड के ज़रिए काम करता है।
• होमोमोर्फिक रिज़ल्ट एग्रीगेटर – आंशिक एन्क्रिप्टेड आउटपुट (जैसे उत्तर खंड, विश्वास स्कोर) को एकत्र करता है और होमोमोर्फिक रूप से एग्रीगेट करता है।
• थ्रेशहोल्ड डिक्रिप्टर – एक मल्टी‑पार्टी कम्प्यूटेशन (MPC) मॉड्यूल जो तभी अंतिम उत्तर डिक्रिप्ट करता है जब कुंजी‑होल्डर्स का कोरम सहमत हो, जिससे एकल भरोसे का बिंदु समाप्त हो जाता है।
• सुरक्षित डिलीवरी – प्लेन‑टेक्स्ट उत्तर को साइन, लॉग और TLS 1.3‑एन्क्रिप्टेड चैनल के ज़रिए विक्रेता समीक्षक को भेजा जाता है।

4. रीयल‑टाइम वर्कफ़्लो चरण‑दर‑चरण

4.1 इनजेशन

1. नीति लेखन – सुरक्षा टीमें Procurize UI का उपयोग करके नीतियां बनाती हैं।
2. क्लाइंट‑साइड एन्क्रिप्शन – अपलोड से पहले, ब्राउज़र WebAssembly‑आधारित HE SDK से प्रत्येक दस्तावेज़ को संगठन की सार्वजनिक कुंजी से एन्क्रिप्ट करता है।
3. मेटा‑डेटा टैगिंग – एन्क्रिप्टेड दस्तावेज़ों को सेमांटिक डिस्क्रिप्टर (जैसे “डेटा‑एट‑रेस्ट एन्क्रिप्शन”, “एक्सेस‑कंट्रोल मैट्रिक्स”) के साथ लेबल किया जाता है।

4.2 प्रश्न मैपिंग

जब एक नई प्रश्नावली आती है:

1. प्रश्न पर्सिंग – प्लेटफ़ॉर्म प्रत्येक पूछताछ को टोकनाइज़ करके इसे संबंधित प्रमाण‑टॉपिक से ज्ञान ग्राफ के ज़रिए मिलाता है।
2. एन्क्रिप्टेड प्रमाण पुनः प्राप्ति – प्रत्येक टॉपिक के लिए, सिस्टम एन्क्रिप्टेड स्टोर पर होमोमोर्फिक सर्च करता है, जिससे सेमान्टिक हैश से मेल खाने वाले साईफर‑टेक्स्ट लौटते हैं।

4.3 प्रॉम्प्ट निर्माण

एक बेस प्रॉम्प्ट इस प्रकार तैयार किया जाता है:

You are an AI compliance assistant. Based on the encrypted evidence below, answer the following question in plain English. Provide a confidence score.

Question: {{QUESTION}}
Encrypted Evidence: {{CIPHERTEXT_1}}, {{CIPHERTEXT_2}}, …

प्लेसहोल्डर साईफर‑टेक्स्ट ही रहते हैं; प्रॉम्प्ट स्वयं भी वही सार्वजनिक कुंजी से एन्क्रिप्ट किया जाता है फिर LLM को भेजा जाता है।

4.4 एन्क्रिप्टेड इनफ़रेंस

• एन्क्रिप्टेड LLM होमोमोर्फिक‑संगत मैट्रिक्स मल्टीप्लिकेशन का उपयोग करके साईफर‑टेक्स्ट पर सेल्फ‑अटेन्शन निकालता है।
• चूँकि HE योजनाएँ जोड़ और गुणा का समर्थन करती हैं, ट्रांसफ़ॉर्मर लेयर को होमोमोर्फिक ऑपरेशन्स की एक श्रृंखला के रूप में अभिव्यक्त किया जा सकता है।
• निर्धारित लेयर संख्या के बाद बूटस्ट्रैपिंग स्वतः चलाया जाता है ताकि शोर स्तर कम रहे।

4.5 रिज़ल्ट एग्रीगेशन & डिक्रिप्शन

• मध्यवर्ती एन्क्रिप्टेड उत्तर खंड (E(fragment_i)) को होमोमोर्फिक रूप से जोड़ा जाता है।
• थ्रेशहोल्ड डिक्रिप्टर – 3‑आउट‑ऑफ‑5 शैमर सीक्रेट शेयरिंग योजना के ज़रिए, जब अनुपालन अधिकारी अनुरोध को मंज़ूर करते हैं तब ही अंतिम उत्तर डिक्रिप्ट होता है।
• डिक्रिप्टेड उत्तर को हैश, साइन किया जाता है और अपरिवर्तनीय ऑडिट लॉग में दर्ज किया जाता है।

4.6 डिलीवरी

• उत्तर को शून्य‑ज्ञान प्रूफ़ के साथ विक्रेता समीक्षक UI को भेजा जाता है, जो प्रमाणित करता है कि उत्तर मूल एन्क्रिप्टेड प्रमाण से उत्पन्न हुआ है, बिना स्वयं प्रमाण को उजागर किए।
• समीक्षक अनुपालन प्रूफ़ का अनुरोध कर सकते हैं, जो उपयोग किए गए प्रमाण के सटीक हैश दिखाने वाला क्रिप्टोग्राफिक रसीद होती है।

5. प्रदर्शन बेंचमार्क

बेंचमार्क 64‑कोर AMD EPYC 7773X (256 GB RAM) पर CKKS योजना, 128‑बिट सुरक्षा स्तर के साथ चलाए गए। विलंब में मामूली वृद्धि (≈2 सेकंड) को डेटा उजागर न होने की पूर्ण गारंटी से अक्सर व्यवसाइयों द्वारा स्वीकार किया जाता है।

6. अनुपालन टीमों के लिए व्यावहारिक लाभ

1. नियामक अनुपालन – “डेटा कभी संगठन से बाहर नहीं जाता” जैसी कड़ी आवश्यकता को पूरा करता है।
2. कानूनी जोखिम में कमी – कच्चा प्रमाण कभी थर्ड‑पार्टी सर्वर पर नहीं जाता; ऑडिट लॉग में केवल क्रिप्टोग्राफिक प्रूफ़ होते हैं।
3. तेज़ डील प्रोसेस – विक्रेता तुरंत उत्तर प्राप्त करते हैं, जबकि सुरक्षा टीम पूरी गोपनीयता बनाए रखती है।
4. स्केलेबल सहयोग – मल्टी‑टेनेट वातावरण एक ही एन्क्रिप्टेड नॉलेज ग्राफ साझा कर सकते हैं बिना प्रत्येक टेनेंट की स्वामित्व वाली प्रमाण को उजागर किए।
5. भविष्य‑सुरक्षित – जैसे ही HE योजनाएँ (उदा. क्वांटम‑प्रतिरोधी लैटिस) उन्नत हों, प्लेटफ़ॉर्म को पुनः‑आर्किटेक्ट किए बिना अपग्रेड किया जा सकता है।

7. कार्यान्वयन चुनौतियाँ & समाधान

8. रोडमैप: सुरक्षित एआई स्टैक का विस्तार

1. हाइब्रिड HE‑MPC इंजन – होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन को सुरक्षित मल्टी‑पार्टी कम्प्यूटेशन के साथ जोड़कर क्रॉस‑ऑर्गेनाइजेशन प्रमाण साझा बिना एकल भरोसे के बिंदु के।
2. ज़ीरो‑नॉलेज प्रमाण सारांश – संक्षिप्त, प्रूफ़‑बैक्ड अनुपालन स्टेटमेंट (जैसे “सभी डेटा एट रेस्ट AES‑256 से एन्क्रिप्टेड है”) उत्पन्न करना, जिसे वैरिफ़ायर बिना मूल नीतियों को देखे सत्यापित कर सके।
3. डायनेमिक पॉलिसी‑एज़‑कोड जेनरेशन – एन्क्रिप्टेड एआई आउटपुट से सीधे इन्फ्रास्ट्रक्चर‑एज़‑कोड (Terraform, CloudFormation) बनाना, साइन और अपरिवर्तनीय रूप से स्टोर करना।
4. एआई‑ड्रिवेन शोर ऑप्टिमाइज़ेशन – एक मेटा‑मॉडल जो बूटस्ट्रैपिंग अंतराल का पूर्वानुमान लगाकर विलंब को 30 % तक घटा सके।
5. नियामक परिवर्तन रडार इंटेग्रेशन – एन्क्रिप्टेड स्ट्रीम के रूप में कानूनी अपडेट को इनजेस्ट करना, मौजूदा उत्तरों को स्वचालित रूप से री‑इवैल्यूएट करना और आवश्यक होने पर पुनः‑एन्क्रिप्ट करना।

9. Procurize के एन्क्रिप्टेड मोड के साथ शुरूआत

1. सेटिंग्स में HE सक्षम करें – Compliance > Security पर जाएँ और “Homomorphic Encryption Mode” टॉगल करें।
2. की‑पैर बनाएँ – बिल्ट‑इन की विज़ार्ड उपयोग करें या मौजूदा RSA‑2048 सार्वजनिक कुंजी इम्पोर्ट करें।
3. दस्तावेज़ अपलोड करें – नीति फ़ाइलें ड्रैग‑एंड‑ड्रॉप करें; क्लाइंट‑साइड एन्क्रिप्शन स्वतः हो जाएगा।
4. समीक्षकों को असाइन करें – थ्रेशहोल्ड डिक्रिप्शन भागीदार (जैसे CISO, VP of Security, Legal Counsel) निर्धारित करें।
5. टेस्ट प्रश्नावली चलाएँ – Diagnostics टैब में एन्क्रिप्टेड वर्कफ़्लो देखें; डिक्रिप्शन के बाद विस्तृत प्रूफ़ ट्रेस प्रदर्शित होगा।

10. निष्कर्ष

होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन गोपनीयता‑सुरक्षित प्रश्नावली स्वचालन का “पवित्र ग्रैल” खोलता है: गोपनीयता के बिना कभी नहीं देखा गया डेटा पर गणना। यह क्षमता Procurize AI के प्लेटफ़ॉर्म में सम्मिलित करने से अनुपालन टीमों को शून्य‑ज्ञान, ऑडिट‑रेडी, रीयल‑टाइम उत्तर जनरेट करने वाला इंजन मिलता है। प्रोसेसिंग विलंब में मामूली वृद्धि एक मामूली समझौता है, जबकि नियामक अनुपालन, जोखिम न्यूनीकरण, और डील वेलोसिटी में उल्लेखनीय सुधार एक रूपांतरकारी लाभ है।

जैसे ही नियामक वातावरण कड़ा होता जा रहा है, डेटा‑सॉवरिनिटी नियम कठोर हो रहे हैं, और सुरक्षा फ्रेमवर्क अधिक जटिल होते जा रहे हैं, गोपनीयता‑सुरक्षित एआई मानक बन जाएगा। आज इस दृष्टिकोण को अपनाने वाली संस्थाएँ प्रतिस्पर्धात्मक लाभ हासिल करेंगी, भरोसा‑बाय‑डिज़ाइन उत्तर प्रदान करके सबसे माँग वाले एंटरप्राइज़ ग्राहकों को भी संतुष्ट करेंगी।

देखें भी

• AI‑ड्रिवेन अनुपालन ऑर्केस्ट्रेशन का भविष्य
• सुरक्षित मल्टी‑पार्टी प्रमाण साझा करने के सर्वश्रेष्ठ अभ्यास
• नियामक रिपोर्टिंग के लिए ज़ीरो‑ट्रस्ट डेटा पाइपलाइन कैसे बनाएं