Ապահով AI Հարցաթղթի Պատասխաններ Հոմոմորֆիկ Գաղտնագրությամբ

Ներածություն

Անվտանգության հարցաթղթեր և կոմպլիանսի աուդիթները բաղկացած են B2B SaaS գործարքների հիմնական գծից: Բայց самим հարցերը պատասխանումը հաճախ ստիպում է կազմակերպությունները բացահայտել գաղտնի մշակման մանրամասները, սեփական կոդի հատվածները, կամ նույնիսկ կրիպտոագրական բանալիները՝ արտաքին գրանցիչների համար: Դահլիճակների AI‑չափիչ հարցաթղթի պլատֆորմները աճեցնում են այդ ռիսկը, քանի որ մեծ լեզվական մոդալները (LLM‑ները) պետք է ունենան բաց‑տեքստ մուտք, որպեսզի վավեր արդյունք տանան:

Հոմոմորֆիկ գաղտնագրություն (HE) – մաթեմատիկական նորարարություն, որը թույլ է տալիս կատարել հաշվարկներ ծածկագրված տվյալների վրա: HE‑ի միավորում Procurize AI-ի գեներատիվ պոպինսի հետ, հնարավորություն տալիս ենք AI‑ին կարդալ և մտավորանալ հարցաթղթի բովանդակության առանց երբ-либо զանգվածի տվյալները տեսնելու: Արդյունքը ամբողջությամբ գաղտնի, վերջ‑տևյալ ավտոմատացված կոմպլիանսի համակարգն է:

Այս հոդվածը բացատրում է:

• HE‑ի կրիպտոգրադական հիմքերը և ինչու է այն համապատասխան դիրքորոշում հարցաթղթի ավտոմատիզացիայի համար։
• Ինչպե՞ս Procurize AI‑ը վերակառուցում է ներծուծումը, հրավարման և ապստամբի շերտերը՝ մնալու ծածկագրված։
• Քայլ առ քայլ իրական‑ժամանակի աշխատանքային մեթոդը, որը AI‑ով գեներացված պատասխանները seconds‑ում, մինչ ամբողջական գաղտնիության պահպանումը։
• Պրակտիկ նկատողություններ, կատարողական չափանիշներ, և ճանապարհների ուղղումներ։

Կետի ամփոփում: Հոմոմորֆիկ գաղտնագրությունը հնարավորություն է տալիս “հաշվարկել մողին մեջ” AI-ին, որն թույլ է տալիս ընկերություններին պատասխանել անվտանգության հարցաթղթերին մեքենայական արագությամբ, առանց տվյալների հիման վրա բացահայտելու որևէ զգայուն նյութ:

1. Ինչու Հոմոմորֆիկ Գաղտնագրությունը Փոխում է Համապատասխանություն Ավտոմատիզացիայի Խաղը

Հոմոմորֆիկ գաղտնագրությունը բավարարում է confidential‑by‑design սկզբունքն, որը պահանջվում է GDPR, CCPA և առաջիկա տվյալ‑սևերախոսակ ռեգուլյացիաների համար: Ապա, այն ամբողջովին ինտեգրվում է Zero‑Trust կառուցվածքներում՝ ցանկացած բաղադրիչ համարելով դժբայթ, սակայն կատարելով իր գործիքը, քանի որ տվյալները մաթեմատիկորեն պաշտպանված են:

2. Հիմնական Կրիպտոարգատիկ Հաստատումներ Պարզեցված

1. Բացատեկություն → Գաղտնագրություն
   Հանրային բանալիով ցանկացած փաստաթուղթի (պոլիս, ճարտարապետական գծեր, կոդի հատված) վերածվում է ծածկագրված բլոբ E(P)-ի.

2. Հոմոմորֆիկ գործողություններ
   HE համակարգերը (BFV, CKKS, TFHE) աջակցում են ալգեբրայն գործողություններին ծածկագրված տվյալների վրա:
   E(P1) ⊕ E(P2) → E(P1 ⊕ P2) որտեղ ⊕՝ գումարը կամ բազմապատկումը: Արդյունքը, ապագա ապացուցումից հետո, լինի ամբողջապես նույնը, ինչ պատահեր բաց‑տեքստի վրա.

3. Բուտստրեփինգ
   Խոշոր շորը մեֆրիկ (noise) պահելու համար, բուտստրեփինգը պարբերաբար թարմացնում է ծածկագրած տվյալները, աճեցնելով հաշվարկի խորությունը.

4. Ծածկագրված Տոկենային Հրահանգում
   Փոխարինելով հստակ տեքստը LLM‑ի, մենք ներդրումում ենք ծածկագրված նկարագրեր հրամայական շաբլոնում, որպեսզի մոդելը կարողանա «ծածկագրված ուշադրություն» (encrypted attention) շերտների միջոցով մտավորանալու ծածկագրված վեկտորների վրա:

Այս բացատրություններն մեզ հնարավորություն են տալիս կառուցել ապագա գործընթացի շարավարություն, որը չի պետք է դուրս գալ տվյալները, մինչև վերջնական պատասխանն հեշտ մատչելի լինի պնդունին.

3. Համակարգի Կառուցվածքի Ընդհատված Նկատում

  graph TD
    A["User Uploads Policy Docs (encrypted)"] --> B["Encrypted Document Store"]
    B --> C["HE‑Enabled Pre‑Processor"]
    C --> D["Ciphertext‑Aware Prompt Builder"]
    D --> E["Encrypted LLM Inference Engine"]
    E --> F["Homomorphic Result Aggregator"]
    F --> G["Threshold Decryptor (key‑holder)"]
    G --> H["AI‑Generated Answer (plaintext)"]
    H --> I["Secure Delivery to Vendor Reviewer"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Որոշ բաղանակներ:

• Encrypted Document Store – ամպ‑ծածկագրված պահեստ, որտեղ յուրաքանչյուր կոմպլիանսի փաստաթուղթի ծածկագրված ձևը տեղադրվում է հոմոմորֆիկ հեշով։
• HE‑Enabled Pre‑Processor – կարգավորող և թոքենիզացիա կատարվում է ծածկագրված‑պահպանում ալգորիթմների (օր․ homomorphic token hashing) միջոցով։
• Ciphertext‑Aware Prompt Builder – հստակ տեքստի փոխարեն, հրամայականը գեներացնում է «ծածկագրված ապաստանագրեր», որոնք պահում են պահանջված հաշվարկային խորությունը։
• Encrypted LLM Inference Engine – հատուկ փաթեթավորված բացակայում transformer (օր. LLaMA) որը գործում է ծածկագրված վեկտորների վրա՝ «ծածկագրված թվակազմային» բակում։
• Homomorphic Result Aggregator – հավաքում է մասնակին ծածկագրված արտադրանքները (պատասխանների հատվածներ, վստահության միավորներ) և կատարում է հոմոմորֆիկ համատեղում։
• Threshold Decryptor – միակողմանի հաշվարկ (MPC) մոդուլ, որը բացում է վերջին պատասխանը միայն այն դեպքում, երբ բանալի‑պայմանատները (key‑holders) համաձայնեն, ապահովելով բացակա единակողմանի վստահություն։
• Secure Delivery – ճշգրիտ պատասխանը ստորագրվում, գրանցվում և ուղարկվում է գաղտնակված (TLS 1.3) ալիքի միջոցով vendor‑ի ուղղորդին:

4. Իրական‑ժամանակի աշխատանքային մեթոդը

4.1 Ներմուծում

1. Պոլիսների գրավորություն – անվտանգության թիմերը օգտագործում են Procurize UI‑ն, որպեսզի գրանցեն պոլիսները։
2. Օգտագործողի‑կողմի գաղտնագրություն – Բրաուզերը, նախ uploader‑ից, ծածկագրում է յուրաքանչյուր փաստաթուղթը կազմակերպության հանրային բանալու (WebAssembly‑հիմքված HE SDK) միջոցով։
3. Մետադատա պիտակագրում – Ծածկագրված փաստաթղթեր պիտակաբերվում են սեմանտիկ նկարագրիչներով (օր. “դատարկ‑համարած գաղտնիք”, “հասանելիության‑սահմանակ”):

4.2 Հարցի համապատասխանություն

Նոր հարցաթղթի դեպքում:

1. Հարցերի վերխադություն – Հարթակը թոկենիզում է յուրաքանչյուր հարցը և համընկնող ապաստանագրերին կցված է համապատասխան ապաստանագրերի տեսակը՝ գնելիքի գրաֆի միջոցով։
2. Ծածկագրված ապաստանագրերի որոնում – Յուրաքանչյուր թեմայի համար համակարգը կատարում է հոմոմորֆիկ որոնում ծածկագրված պահեստում, վերադարձնելով համապատասխան տեսականեր:

4.3 Հրահանգների կազմավորում

Բազային հրահանգը կազմված է.

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}}, …

Պլեյխոլդերները մնացած են ծածկագրված, ինչպես նաև ամբողջական հրահանգը՝ նույն հանրային բանալու միջոցով, մինչ այն ուղարկվի LLM‑ին.

4.4 Ծածկագրված հաշվարկ

• Ծածկագրված LLM‑ը օգտագործում է հատուկ թվակազմական բակ (HE‑aware matrix multiplication)՝ հաշվում ինքնա‑շրջի (self‑attention)՝ ծածկագրված տվյալների վրա։
• HE պլանշերը աջակցում են գումարին և բազմապատկմանը, հետևաբար transformer‑ների շերտերը կարող են դիվանագիտակցի տարբերակներով արտահայտվել որպես հանգիստի (homomorphic) գործողություններ։
• Բուտստրեփինգային աշխատանքի համար ավտոմատ կերպով կանչվում է, երբ խորության ամպ‑ձայնը (noise) չափը գերազանցում է սահմանը:

4.5 Արդյունքների համատեղում և բացում

• Դերակային ծածկագրված պատասխանի հատվածները (E(fragment_i)) գումարվում են հոմոմորֆիկ կերպով։
• Threshold Decryptor‑ը (Shamir‑ի 3‑ից‑5 գաղտնիք մասը) բացում է վերջնական պատասխանը, երբ կոմպլիանսի պատասխանիչները հաստատում են հարցումը։
• Բացված պատասխանը հեշավորված, ստորագրված և պահված է մարտավարական մատյանում:

4.6 Առաքում

• Պատասխանը ուղարկվում է vendor‑ի վերանայող UI‑ն միջոցով zero‑knowledge proof‑ով, որը ապացուցում է, որ պատասխանն ստացվել է սկզբնական ծածկագրված ապաստանագրերից՝ առանց նրանցոն բացահայտելու։
• Վերստիները կարող են պահանջել կոմպլիանսի ապացույց, որը ցույց է տալիս օգտագործված գրանցված ապաստանագրերի հեշերը:

5. Կատարողական չափանիշներ

Չափումները կատարվրին 64‑բայթ AMD EPYC 7773X, 256 GB RAM, CKKS պլանշի 128‑բիթ պաշտպանված: Ժամանակի փոքր ընդհատը (≈2 վրկ) փոխարէն է դատակի բացահայտում՝ այդպիսի փոփոխում կանոնակարգված կազմակերպություններն ընդունում են:

6. Պրակտիկ առավելություններ կոմպլիանսի թիմերի համար

1. Կարգավարական համատեղում – համապատասխանում է confidential‑by‑design կանոններին, որտեղ “տվյալները երբեք բաց չեն թողնվում”ը միակ պահանջն է։
2. Օղակների իրավական ռիսկը – Ոչ մի կերամիկ ապաստանագիր չի գալիս երրորդ‑ջիրների սերվերների վրա; մատյանները պարունակում են միայն կրիպտոարդյունքի ապացույցներ։
3. Արագ գործարքների արագացում – Vendor‑ները ստանում են պատասխանները անմիջապես, իսկ անվտանգության թիմերը պահպանում են գաղտնագրուածություն։
4. Մունկտեղադրման համագործակցություն – Մի քանի վարպետների միջավայրում կարելի է բաժնեց իր քրիպտոարխիվը՝ առանց բանալիները բացել։
5. Ապագա ապահովում – HE‑ի շարունակական բարելավումը (օր. քվանտային‑համարձակ լատիսներ) թույլ է տալիս համակարգը ընդլայնելու առանց կառուցվածքը վերամշակելու:

7. Կառուցվածքային մարտահրավերները և լուծումներ

8. Ճանաչված ճանապարհը՝ բավարարաչկա Ապահով AI սկավառակ

1. Hy‑MPC Engine – Հոմոմորֆիկ գաղտնագրում միավորում MPC‑ով՝ թույլ տալու բազմակողմյան ապաստանագրի կիսվածություն առանց մեկի վստահության հիմնական։
2. Zero‑Knowledge ապաստանագրի ամփոփում – Գեներացնել համառոց ապաստանագրեր (օր. “Բոլոր տվյալները անթույլատրվող AES‑256‑ով ծածկագրված են”) որոնք կարելի է վերծանել առանց աղբյուրի բացահայտելու։
3. Auto‑Generated Policy‑as‑Code – Գեներացված LLM‑ներ օգտագործելով ստեղծում IaC պոլիսները (Terraform, CloudFormation) որոնք ստորագրվում և անփոփոխ պահվում են։
4. AI‑Driven Noise Optimisation – Մեթա‑մոդել, որը կանխանջում է օպտիմալ բուտստրեփինգի շրջակա պարբերությունները, թույլ տվելով latency‑ը 30 % իջեցնելու։
5. Regulatory Change Radar Integration – Գաղտնագրված թեմաների շարքը՝ ռեգուլյարությունը, ավտոմատ կերպով վերանայում է արդեն առկա պատասխանները, և պետք է թարմացնել գաղտնագրումը, եթե անհրաժեշտ լինի։

9. Նախագծի «HE‑Mode»-ի սկսում

1. HE‑ը միացնել Settings‑ում – Անձինք Compliance > Security և սեղմեք “Homomorphic Encryption Mode”.
2. Կործան բանալու զույգը գեներացնել – Օգտագործեք ներքին բանալու հրահանգը կամ ներմուծեք գոյություն ունեցող RSA‑2048 հանրային բանալին:
3. Փաստաթղթեր վերբեռնեք – Գործարկեք պոլիսները drag‑and‑drop‑ով; բրաուզերը ավտոմատ կերպով կհաղտնագրի դրանք։
4. Նշանակել ստուգիչներ – Նշեք threshold‑decryption‑ի մասնակիցները (օր. CISO, VP of Security, Legal Counsel).
5. Թեստային հարցաթղթի գործարկում – Դիտեք գաղտնագրված աշխատանքային գործընթացը Diagnostics շերտում; ավարտատու ապացույցի քարտանշան կարտածվի ապագա ապստամբությունը:

10. Դասավանդություն

Հոմոմորֆիկ գաղտնագրությունը բացում է սուրբ գրաֆիկը՝ ունենալով հաշվելները առանց որեւէ միակ տվյալների բացահայտումից: Այս միացումը Procurize AI‑ի հարթակին բերում է zero‑knowledge, audit‑ready, real‑time պատասխանների գեներատոր, որը փոխում է կիսված ռիսկերը, հաճախականությունը և գործարքի արագությունը: Գործածման latency‑ի փոքր ազդեցությունը, դիմում է տվյալների‑սուվերենսի, ռիսկ‑նվազեցման և գործարքի արագացման առավելությունների հետ համած:

Երբ դաշտը հանդիսանում է ավելի խիստ, ներառելով նոր տվյալ‑սովարար νόգեր, բազմակողմյան աուդիտներ և ավելի բարդ անվտանգության կորչեր, գաղտնագրված AI կլինի նախագիծը: Այդ կազմակերպությունները, որոնք այսօր ընդգրկում են այս մոտեցումը, կունենան մրցակցային առավելություն՝ ապահովելով վստահություն‑նախագծային պատասխանների գեներատոր, որոնք բավարարում են չխոնարհող հաճախորդների պահանջները:

Բացի տեսնել

• AI‑ստացված կոմպլիանսի կառավարման ապագա ուսումնասիրություն
• Վստահելի բազմակողմյան ապաստագանների ընդհանրացումն
• Ինչպե՞ս կառուցել zero‑trust տվյալային գրաֆիկը ռեգուլյատորների հաշվետվության համար