Ֆեդերացված Prompt Engine Գաղտնի Բազմակիրական Հարցնաշարքի Ավտոմատիկա

Ինչու Բազմակիրական անվտանգության հարցնաշարքի ավտոմատիկա կարևոր է

Անվտանգության և համապատասխանության հարցնաշարքերը հանդիսանում են ընդհանուր խենսք SaaS տրամադրողների, предпринимательների և երրորդ կողմի աուդիթորի համար: Արդար մենուալ գործառույթները տարբերվում են երեք պարբերական խնդիրներով.

1. Տուփացված տվյալներ – յուրաքանչյուր օգտագործող պահպանում իր սեփական ապացույցները և քաղաքականության փաստաթղ թերը, ինչը չի թույլատրում հավաքական ուսում
2. Գաղտնիության ռիսկ – հարցնաշարքի պատասխանների բաժանումը տարբեր կազմակերպությունների միջև կարող է անուցված կերպով բացահայտել գաղտնի վերահսկողություններ կամ աուդիթների արդյունքներ
3. Չափավճարման սահմանափակումներ – օգտատերերի քանակի աճի հետ, ջանքերը՝ պատասխաները թարմ, ճիշտ և աուդիթ‑պատրաստ պահելու նկատմամբ, բնականորեն աճում են

Ֆեդերացված prompt engine‑ը ծածկում է այս առարկաները, թույլ տալով ընկերությունների համատեղ աշխատանքը ընդհանուր AI‑նախագծի պատասխաններիծին, միաժամանակ ապահովելով, որ թի պակաս տվյալները երբեք չեն թողնում իրենց նախնական միջավայրից:

Հիմնական հասկացողություններ

Կառուցվածքի ընդհանուր պատկեր

Ոչ սեղմված Mermaid‑չարտագրի միջոցով ցուցադրվում է տվյալների հոսք և բաղադրիչների սահմանները ֆեդերացիոն prompt engine‑ի.

  graph LR
    subgraph Tenant_A["Tenant A"]
        TA[ "Tenant Portal" ]
        TKG[ "Encrypted KG" ]
        TFL[ "Local FL Worker" ]
        TEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    subgraph Tenant_B["Tenant B"]
        TB[ "Tenant Portal" ]
        TBKG[ "Encrypted KG" ]
        TBF[ "Local FL Worker" ]
        TBEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    FE[ "Federated Prompt Service" ]
    AGG[ "Secure Aggregator" ]
    LED[ "Audit Ledger (Blockchain)" ]
    PUB[ "Public Prompt Repository" ]

    TA --> TEnc --> FE
    TB --> TBEnc --> FE
    TFL --> AGG
    TBF --> AGG
    FE --> PUB
    FE --> LED
    TKG --> FE
    TBKG --> FE

Բոլոր գագաթների պիտակները բաժանված են կրկնակի բերդ գրքերով ըստ պահանջի:

Ինչպե՞ս է դա գործում

1. Տեղային Prompt-ի ստեղծում – անվտանգության թիմերը յուրաքանչյուր օգտագործողում ստեղծում են prompt‑ները, օգտագործելով իրենց ներսի պորտալը: Prompt‑ները հղում են կառավարման ID‑ներին և ապացույցների դիրքերը, որոնք պահպանվում են օգտագործողի ծածկագրված KG‑ում:
2. Ծածկագրում և ներկայացում – Prompt Encryption Layer‑ը ծածկագրում է prompt-ի տեքստը օգտագործողի ընդհանուր հանրային բանալու միջոցով, պահպանելով գաղտնիությունը, բայց թույլատրում Federated Prompt Service‑ին ինդեքսավորել ծածկագրված բովանդակությունը:
3. Ֆեդերացված մոդելի թարմացում – Յուրաքանչյուր օգտագործող գործարկում է թեթև FL‑ավարիչ, որն անպայմանեցակեցված LLM‑ը իրենց հարցնաշարքի հավաքածուի վրա: Միայն gradient‑ների տարբերությունները, որոնք պաշտպանված են տարբերության գաղտնիությամբ (DP), ուղարկվում են Secure Aggregator‑ին:
4. Համաշխարհային Prompt սարքարան – Հավաքված թարմացումները բարելավում են ընդհանուր prompt‑ների ընտրության մոդելը: Public Prompt Repository‑ը պահպանում է տարբերակված, ծածկագրված prompt‑ները, որոնք կարող են բացատրվվել ցանկացած օգտագործողի կողմից:
5. Ապածուղու պատասխան – Երբ նոր հարցնաշարք է մեզ հասնում, օգտագործողի պորտալը հարցում է անում Federated Prompt Service‑ին: Սպասարկողը ընտրում է ամենալավ համընկած ծածկագրված prompt‑ը, տեղականում նրա վրա կատարում է դեկրահակում և գործարկում օգտագործողի LLM‑ը պատասխանը ստեղծելու համար:
6. Աուդիտ‑ճամղ – Յուրաքանչյուր պահանջ, պատասխանը և մոդելի ներդրումը գրանցվում են Audit Ledger‑ում, ապահովելով ամբողջական համապատասխանություն աուդիթ կանոնների հետ:

Գաղտնիութեան պահպանող տեխնիկաներ մանրամասն

տարբերության գաղտնիություն (DP)

DP‑ը ավելացնում է պայմանավորված շիշտներ gradient‑ների տեղական թարմացումների մեջ, մինչև դրանք թողնել օգտագործողի միջավայրից: Սա հետևում է, որ միակ ապացույցի կամ փաստաթղթի ներկայությունը/բանավորությունը չի կարող ամփոփվել հավաքված մոդելի միջոցով:

Համոմորված ծածկագրում (HE)

HE‑ը թույլ է տալիս Federated Prompt Service‑ին կատարել բանալու որոնում ծածկագրված KG‑ի հանգստները առանց դրանց դեկրատում: Դրա արդյունքում prompt‑ի ընտրությունը կարող է հարթել օգտագործողի գաղտնիության սահմանափակումները, միաժամանակ օգտագործելով գլոբալ գիտելիքների սկզբադաս:

Zero‑Knowledge Proof‑ներ

Երբ օգտագործողը ավելացնում է նոր prompt ձևանմուշ, ZKP‑ը հաստատում է, որ prompt‑ը համապատասխանում է ներքին քաղաքականության կարգադրվածներին (օրինակ՝ ոչ թույլադրված արտահայտություն) առանց բացահայտելու նրա պարունակությունը: Աղբյուրն ընդունում է միայն իրիրի ամբողջական պահպանումից հետո:

Սժամանակը & Համապատասխանություն թիմերի համար

Կիրակիրինգի պլան

1. Սկսկերը

   • Տեղադրել Federated Prompt Service‑ը կառավարիչ Kubernetes‑ի վրա, օգտագործելով sealed‑secrets՝ ծածկագրման բանալիների համար:
   • Կառուցել թույլտվական blockchain‑ն (օրինակ՝ Hyperledger Fabric) audit ledger‑ի համար:

2. Օգտատիրոջ ներգրավում

   • Յուրաքանչյուր օգտագործողու համար տրամադրել միակ բանալի‑ձե և թեթև FL‑իրական կատարիչ (Docker‑պատկեր):
   • Գոյակապ պահոցները միգրացնել հասանելի KG‑ում, օգտագործելով մեծադատված ներմուծում:

3. Prompt գրադարանի ծածկագրում

   • Սկզբնատուալիք պայմանագրերի ձևանմուշների հավաքածու լրացնել՝ սովորական շրջանակների համար (SOC 2, ISO 27001, GDPR, HIPAA, PCI‑DSS) :
   • Կատարել մեկ անգամ ZKP‑ի ստուգում, որպեսզի բոլոր ձևանմուշների համատեղումը հաստատվի:

4. Օպերատիվ շրջան

   • Աշխարհում: FL‑արարիչները հաշվարկել gradient‑ների թարմացումները և հպակել Secure Aggregator‑ին:
   • Յուրաքանչյուր հարցնաշարքի համար: Օգտատիրոջ պորտալը վերականգնում է համապատասխան prompt‑ները, դեկրատում տեղականում և կատարում կարգադրված LLM‑ը:
   • Պատասխանից հետո: Արդյունքը գրանցվում է Audit Ledger‑ում, իսկ ցանկացած վերանայումների հետադարձ կապը վերականգնում է prompt‑ների բարելավման հանգույցը:

5. Հղրակասկզբյան և կառավարում

   • Հսկել DP‑ի epsilon‑ների արժեքները՝ պահապանի համար, որ գաղտնիության բյուջեն չկոտրի:
   • Օգտագործել Grafana‑ի ցուցակները՝ պատկերագրելու մոդելի drift‑ը, prompt‑ների օգտագործման heatmap‑ները և ledger‑ի առողջությունը:

Գործնական առարկա. SaaS‑սպասարկող “DataShield”

Կոնտեքստ: DataShield-ն սպասարկում է 300 предприятия‑ի հաճախորդներին, որոնցից յուրաքանչյուրը պետք է SOC 2 և ISO 27001 հարցնաշարք պատասխաններ: Աղբյուրի թիմը ծախսում էր 150 անձնավոր օր/ամիս՝ ապացույցների հավաքագրում:

Լուծում: Գործարկել են ֆեդերացիոն prompt engine‑ը՝ երեք տարածաշրջանային տվյալակենտրոններից: Երկու ամիսներ անց:

• Պատասխանի ժամանակը նվազեցավ 12 օրից 3 ժամ:
• Ձեռքի աշխատանքը նվազեց 78 %֊ով, առանցքի թիմը կարողացավ կենտրոնանալ բարձր ազդեցություն ունեցող ռիսկերը կատարել:
• Աուդիթի պատրաստություն բարելավվեց. ցանկացած պատասխան կարողացավ հետագծվել հատուկ prompt տարբերակին և մոդել-ի snapshots‑ին ledger‑ում:

Կիքիկ մատրիտներ

Ապագա ուղղություններ

1. Խաչդաշտային գիտելիքների տեղափոխում – Ընդլայնել ֆեդերացիոն engine‑ը՝ ուսուցում տալու տարբեր կարգադրման ոլորտների (օրինակ՝ HIPAA ↔ PCI‑DSS) համար, օգտագործելով meta‑learning‑ը:
2. Ռետրիվ-Ավագացված գեներացում (RAG) – Միացնել ծածկագրված KG‑ի հետ ներկայացում LLM‑ի գեներացիայով՝ ստեղծելով ավելի հարուստ, մեջբերումներով ապահովված պատասխաններ:
3. AI‑բարձր ποιական Prompt առաջարկներ – Վրայսիակ եղանակների իրական ժամանակի առաջարկում վերակազմել prompt‑ների բարելավումներ՝ օգտագործողների հետադարձ կապի և ակնարկների զգեստավորելով:

Սկսելու ցուցակ

• Բաժանված Kubernetes‑ի հետակա տեղադրվող համակարգ՝ sealed‑secrets‑ի միջոցով բանալի կառավարում
• Տեղադրել Federated Prompt Service‑ը և կարգավորել TLS‑mutual authentication
• Տալ յուրաքանչյուր օգտագործողում բանալի‑ձե և Docker‑դասավորված FL‑իրական կատարիչ
• Տեղափոխել առկա քաղաքականությունների փաստաթղթեր՝ ծածկագրված KG‑ում՝ օգտագործելով պարունակված ETL‑գրությունները
• Փորձարկում Public Prompt Repository‑ը՝ սկզբնական template‑ներով
• Միացնել blockchain‑ը ledger‑ի համար և ինտեգրո անել CI/CD‑ին՝ ավտոմատ տարբերակների մատնանշման համար

Pro tip: Սկսեք 5‑10 օգտագործողների մեջ՝ պիլոտել DP‑ի պարամետրերը և ZKP‑ի ստուգման սահմանները, հետո ընդլայնելու համար:

Դիտել Also

• Google Cloud Blog – Federated Learning at Scale
• Hyperledger Fabric Documentation – Building Auditable Ledgers