ნული ცოდნის პრუთეფის ინტიგრირებული დამადასტურებლის გადამოწმება უსაფრთხო კითხვარის ავტომატიზაციისთვის

TL;DR: ნული‑ცოდნის პრუთეფის (ZKP) ინტეგრირებით AI‑ში შექმენილ დამადასტურებელშიც, ორგანიზაციებს შეუძლია ავტომატურად გადამოწმონ შესაბამისობის არქივები, დაიცვას საიდენტიფიკაციო მონაცემები და შემცირდეს კითხვარის დრო 65 %-მდე.

რატომ არის დამადასტურებლის გადამოწმება აკლებული ნაწილია კითხვარის ავტომატიზაციაში

უსაფრთხოების და შესაბამისობის კითხვარები სრულად შეცვალული არიან მარტივი “კი/არა” ფორმებიდან რთულ დოსიეებში, რომლებმაც სჭირის ტექნიკური დამადასტურებლები (არქიტექტურული დიაგრამები, კონფიგურაციის ფაილები, აუდიტის ლოგები).
ტრადიციული ავტო‑ნაირი სისტემები წარმართულია პასუხის გენერირება—ის აცრება პროტოკოლური სნიპეტები, იღებს მონაცემებს SaaS‑ის დაფარება, და კიდევ მიმართავს კარიერი განმარტებებს დიდ ენას მოდელებით.
ის however არ მართავს კარგად ნებულის ადაოს ბაბი:

როცა აუდიტორები ეხიან “შეგიძლიათ დაამტკიცოთ, რომ შესვლის ლოგები სულ 30 დღის აქტივობას ასახავენ?” პასუხი უნდა იყოს დამტკიცებული, არა უბრალოდ “ისასიე ეკრანის სურათი”. ნული‑ცოდნის პრუთეფები აეხმარეობენ ოქმზე: აპრობეთ, რომ განცხადება მართებულია, არამნიშვნელოვან ცვლადების გარეშე.

ძირითადი კონცეპტები: ნული‑ცოდნის პრუთეფები სათამაშოდ

ნული‑ცოდნის პრუთეფა არის ინტერაქტიული (ან არ‑ინტერაქტიული) პროგრამა, სადაც მომცველი ამტკიცებს ვერიფიცირამ რომ დავალება S მართებულია, იმის გარდა, რომ არ გამოეკვლეთ S‑ის სწორება.
სიხშირის თვისებები:

1. სრულყოფილი – თუ S მართებულია, სამართლიანი მომცველი ყოველთვის ადასტურებს ვერიფიკატორს.
2. ხმაური – თუ S ხანგრძლივია, არცერთი “ცრუ” მომცველი ვერ აკრიბის ვერიფიკატორს უფრო არა‑მნიშვნელოვან შანსით.
3. ნულ‑ცოდნა – ვერიფიკატორს არ გაცნობს დანარჩენი ცარიელი (პირადი მონაცემები).

შესრულებული ZKP‑ის კონსტრუქციები (მაგ. Groth16, Plonk, Halo2) იძლევა მოკლეთ, არ‑ინტერაქტიული პრუთეფები, რაც შეიძლება შექმნეს და გადაამოწმონ თითის შუალედში, რაც ხასიათდება რე‑ტაიმ შესაბამისობის პროცესებში.

არქიტექტურული პროექტი

ქვემოთ არის მაღალი დონის ნახვა ZKP‑ით გაძლენილი დამადასტურებლის ნაკადზე, ინტეგრირებულ სტანდარტულ კითხვარის პლატფერაკზე, როგორიც არის Procurize.

  graph LR
    A["Security Team"] -->|Upload Evidence| B["Evidence Store (Encrypted)"]
    B --> C["Proof Generator (AI + ZKP Engine)"]
    C --> D["Proof Artifact (zkSNARK)"]
    D --> E["Verification Service (Public Key)"]
    E --> F["Questionnaire Platform (Procurize)"]
    F --> G["Auditor / Reviewer"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px

კომპონენტის განაწილება

ნაბიჯ‑ნაბიჯ իրականացვის გიდი

1. იდენტიფიკაცია დამადასტურებლური მოთხოვნები

ყველა კითხვარის პუნქტს არ სჭირის ZKP. პრიორიტეტში უნდა იყოს ისინი, რომლებიც გულისხმობს საინიც ენერგეტიკულ ცივ ფაქტებს:

• “მომაწოდეთ ენერგეტის‑ის‑დაცვითი (encryption‑at‑rest) ყველა მომხმარებლის მონაცემის შესახებ.”
• “აჩვენეთ, რომ პრივილეგირებული წვდომა გაუქმებულია 24 საათის განმავლობაში თანამშრომლების გამოტავლებიდან.”
• “დადასტურეთ, რომ უკანასკნელი ಬಿಡುಗಡೆ მასზე მაღალი‑სიძლიერის გამძლეობის გარეშე არ არის.”

განვითარეთ დამადასტურებლური სქემა:

{
  "claim_id": "encryption-at-rest",
  "description": "All stored blobs are encrypted with AES‑256‑GCM",
  "witness_selector": "SELECT blob_id FROM storage_metadata WHERE encrypted = true"
}

2. AI‑‑მოთხოვნის ექსტრაქტორი

გამოიყენეთ Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ნაკადი:

from langchain import LLMChain, PromptTemplate
prompt = PromptTemplate.from_template(
    "Given the following policy document, extract the logical claim that satisfies: {question}"
)
chain = LLMChain(llm=OpenAI(gpt-4), prompt=prompt)
claim = chain.run(question="Does the system encrypt data at rest?")

ეს სტრუქტურირებული მოთხოვნა გადაეცება ZKP‑ის ცირკულს.

3. მოთხოვნის ცირკულის შექმნა ZKP‑ში

ცირკული აღწერს მათემატურ ურთიერთობას, რომელიც უნდა დავადასტუროთ. “encryption‑at‑rest” მაკციაზე ცირკული შეამოწმებს, რომ ყოველი სია storage_metadata‑ში encrypted == true.

pragma circom 2.0.0;

template AllEncrypted(n) {
    signal input encrypted[n];
    signal output all_true;

    component and_gate = AND(n);
    for (var i = 0; i < n; i++) {
        and_gate.in[i] <== encrypted[i];
    }
    all_true <== and_gate.out;
}

component main = AllEncrypted(1024);

ხელით შეაგროვეთ ცირკული, შექმენით შემდგომი “trusted setup” (ან გამოიყენეთ უნივერსალური SNARK) და გამოცადეთ პროუფ‑სა და ვერიფიკატორის გასაღებებს.

4. პრუთეფის გენერირება

პროვაიდერი იღებს შიფრირებულ დამადასტურებულ დამადასტურებელს, ითვლის witness‑ს (მაგ. ბინარული მასივი) და გაშვება პროუფ‑ალგორითმი.

snarkjs groth16 prove verification_key.json witness.wtns proof.json public.json

proof.json ფაილი ინახება არჩევით Procurize‑ის შესახებ.

5. გადამოწმება მოთხოვნისას

როდესაც აუდიტორი გადამოწმებაზე ღილაკზე დაწკაპავენ, პლატფორმა აბრუნებს ვერიფიკაციის მიკროცერვისისგან:

POST /verify
Content-Type: application/json

{
  "proof": "...base64...",
  "public_inputs": "...base64...",
  "verification_key_id": "encryption-at-rest-vk"
}

მომსახურება აბრუნებს true/false სტატუსსა და მოკლვე დამოწმების ქვითრს, რომელიც შეიძლება იყოს არქივი.

6. აუდიტის ჟურნალი

ყველა პრუთეფის გენერაციისა და გადამოწმების მოვლენა დარეგისტრირებულია append‑only ლეჟერში (მაგ. ბლოქჩეაინ‑ტიპის Merkle‑ნახევარი) რათა იყოს წერილ‑პრფე.

{
  "event_id": "2025-11-09-001",
  "timestamp": "2025-11-09T14:23:12Z",
  "type": "proof_generated",
  "claim_id": "encryption-at-rest",
  "proof_hash": "0xabc123..."
}

სარგებლის ქვე‑მეტრიკები

პილოტ‑პროჟექტში, وسط‑საიზის fintech‑მა პროცენტული დრო 8 დღიდან 12 საათამდე შემცირ etdi, პრუთეფის კრიპტოგრაფიული ტრაისით.

რეალურ სამოქალაქო შემთხვევები

1. ღრუბლის სერვისის პროვაიდერი – SOC 2 Type II

პროვაიდერმა უნდა ადასტუროთ უწყვეტი შიფრაცია ობიექტ დროში, რასაც პერსონალურ მონაცემებზე არ გამოთქმა. ZKP‑ით, დეპოზიტის მეტაფონზე, მათ გადმოვა proof‑ზე დოკუმენტზე, აუდიტორებმა კი წამისპირი დადასტურეს, მონაცემის გაწერილობა ვერ გავთვალეს.

2. ჯანმრთელობის‑ტექნოლოგიის SaaS – HIPAA

HIPAA ითხოვს ადასტურას, რომ PHI‑საც არ არის ჩანაწერი პლაინ‑ტექსტში. აპლიკაციას შეიქმნა ცირკული, რომელიც ახდენდა ყველა “ჩაწერა”‑ის ჰეშის შემოწმებას დისკში, შედეგად ZKP‑ის საშუალებით ადასტურა ყველა ჩანაწერი ნამდვილად შიფრირებულია, თვალის თვალის აუდიტორებიც ხვალდაბურთვალეს.

3. პროვაიდერი‑პროგრამული პროდუქტი – ISO 27001 Annex A.12.1.3

ISO 27001 ითხოვდა ცვლილებების მართვის დამადასტურებლებს. პროდუქტის ხელმძღვანელმა ZKP‑ით აუდიტორებს მიაჩენა, რომ ყოველ Git‑მოთხოვნისთვის უგზავნებულიია ხელმოწერა, ხოლო კოდი არ გამოვლინდა.

ინტეგრაცია Procurize‑თან: სწრაფი ტრანისცია, მაქსიმალური ეფექტურობა

Procurize‑ში უკვე არსებობს პლაგინ‑ქვერკოდი პასუხის დამაგრებისა. ZKP‑ის მოდული დაამატება სამი ნაბიჯით:

1. დამაგრების პროვაიდერის რეგისტრაცია – ატვირთეთ ვერიფიკაციის გასაღებები, განსაზღვრეთ მოთხოვნის შაბლონები ადმინისტრაციაზე.
2. კითხვათა თვისებების გრიდის მქონდა – ყოველ კითხვაზე აირჩით საჭირო პრუთეფის ტიპი (“ZKP‑Encryption”).
3. გადამოწმების სტატუსის ჩვენება – UI‑ში მაჩვენებს მწვანე ჭიკეთს, თუ გადამოწმება წარმატებულია, κόტუსის მხატვრულად, ასევე “receipt” ბმული.

აუდიტორებს, როგორც აღდგება, კი უბრალოდ ბეჭდავენ ხაზზე.

პოტენციური რისკები & გადამოწმების სტრატეგია

მომავალის მიმართულებები

1. ჰიბრიდული Zero‑Knowledge + Differential Privacy – აერთიანებს ZKP‑ის მონაცემების დამცველობას დისტრიბუტის სტატისტიკებთან (მაგ. “< 5 % მომხმარებლებს აქვთ დაბალი საინტერესის შემდგომ”)
2. კომპოზიტული პრუთეფები – რამდენიმე ZKP‑ის შექმნა ერთ მარტივად, რაც აუდიტორებს ერთდროულად აძლევს მთელი შესაბამისობის პაკეტის გადამოწმება.
3. AI‑ით‑გენერირებული ადაპტიული ცირკულები – LLM‑ები ავტომატურად ქმნიან ZKP‑ის ცირკულებს ნატურალურ წესებზე, რაც გაგრძელებს განვითარებას.

დასკვნა

ნული‑ცოდნის პრუთეფები აღარ არიან ღრუბლული კრიპტოგრაფიული ცივიცია – ისინი ახლა პრაქტიკული, მასალებში‑დამახასიათებელი საშუალება არიან მაღალი უსაფრთხოების კითხვარის დროის მომხმარებლებისთვის. AI‑ის‑დასამზადებლად ZKP‑ის აქაწყისის ინტეგრირება, და Procurize‑ის მსგავს პლატფორმებზე, საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს:

• დაცვას გასაზღვარი მონაცემები, თუმცა ახლავე აჩვენოს შესაბამისობა.
• გამოაჩინოთ შესრულება კვირაში თარგმანი – დღის დან მეე‑საათში.
• აცოცხლდეს აუდიტორებმა შესახებ კრიპტოგრაფიული გადამოწმება.
• ჩამუქნოს ოპერაციული ღირებულება ავტომატიზებული, უზუსტოდ proof‑generated.

ZKP‑ით კონტროლირებული დამადასტურებლების ნაკადის მიღება არის ბედის ნაბიჯი, რომელიც პერიოდის მდგომარეობას უკავშირდება შემდგომ მოთხოვნებზე, უმთავრესი უსაფრთხოების კითხვარებზე და რეგოლაციის მკაცრად.

იხილეთ ასევე

• [Zero Knowledge Proofs Explained for Engineers – Cryptography.io]
• [Integrating AI with ZKP for Compliance – IEEE Security & Privacy]
• [Procurize Documentation: Custom Plugin Development]
• [Zero‑Knowledge Proofs in Cloud Audits – Cloud Security Alliance]