Konfidencialus skaičiavimas ir AI suteikia saugią klausimynų automatiką

Greitai besikeičiančiame SaaS pasaulyje saugumo klausimynai tapo vartų sargybu kiekvienam B2B sandoriui. Didžiulė įrankių ir standartų įvairovė – SOC 2, ISO 27001, GDPR, CMMC ir dešimtys tiekėjų specifinių kontrolinių sąrašų – sukelia didžiulę rankinę naštą saugumo ir teisinėms komandų. „Procurize“ jau sumažino šią naštą naudodama AI‑generuotus atsakymus, realaus laiko bendradarbiavimą ir integruotą įrodymų valdymą.

Tačiau kitas iššūkis – apsaugoti duomenis, kurie maitinasi šiuos AI modelius. Kai įmonė įkelia vidines politikos nuostatas, konfigūracijos failus ar audito žurnalus, šie duomenys dažnai yra itin konfidencialūs. Jei AI paslauga juos apdoroja įprastoje debesų aplinkoje, duomenys gali patekti į vidinių grėsmių, neteisingos konfigūracijos ar net sudėtingų išorinių atakų sritis.

Konfidencialus skaičiavimas – praktika, kai kodas vykdomas aparatinėje patikimoje vykdymo aplinkoje (TEE) – siūlo būdą išlaikyti duomenis šifruotus apdorojimo metu. Sujungus TEE su generatyviais AI procesais „Procurize“, galime pasiekti galutinę šifruotą klausimynų automatizaciją, atitinkančią tiek greitį, tiek saugumo reikalavimus.

Toliau nagrinėsime techninius pagrindus, darbo integraciją, atitikties privalumus ir ateities planą šiai naujajai galimybei.

1. Kodėl konfidencialus skaičiavimas svarbus klausimynų automatizavimui

Rezultatas – nulinio pasitikėjimo apdorojimo sluoksnis: net jei pagrindinė infrastruktūra yra pažeista, jautrus turinys niekada nepalieka apsaugoto atminties regiono.

2. Architektūros apžvalga

Žemiau pateikiamas aukšto lygio vaizdas, kaip „Procurize“ konfidenciali AI linija yra sudėtina. Diagrama naudoja Mermaid sintaksę, o kiekvieno mazgo etiketė yra dvigubose kabutėse – kaip reikalaujama.

  graph TD
    A["Vartotojas įkelia įrodymus (PDF, JSON ir kt.)"] --> B["Kliento šifravimas (AES‑256‑GCM)"]
    B --> C["Saugus įkėlimas į Procurize objektų saugyklą"]
    C --> D["Patvirtintas TEE egzempliorius (Intel SGX / AMD SEV)"]
    D --> E["Iššifravimas slėgyje"]
    E --> F["Išankstinis apdorojimas: OCR, schemos išskyrimas"]
    F --> G["Generatyviojo AI inferencija (RAG + LLM)"]
    G --> H["Atsakymų sintezė ir įrodymų susiejimas"]
    H --> I["Slėgio pasirašytas atsakymo paketas"]
    I --> J["Šifruotas pristatymas užklausėjui"]
    J --> K["Audito žurnalas saugomas nepakeičiamame ledgeriui"]

Pagrindiniai komponentai

3. Visas procesas nuo pradžios iki pabaigos

1. Saugus įkėlimas

   • Vartotojas vietoje šifruoja failus naudodamas unikalų įkėlimo raktą.
   • Raktas yra supakuotas su „Procurize“ viešuoju atestacijos raktu ir siunčiamas kartu su įkelimu.

2. Nuotolinė atestacija

   • Prieš bet kokį iššifravimą klientas prašo atestacijos ataskaitos iš TEE.
   • Ataskaitoje yra slėgio kodo maišas ir nešiojamo šakninio patikros parašas.
   • Tik patvirtinus ataskaitą, klientas perduoda supakuotą iššifravimo raktą.

3. Konfidencialus išankstinis apdorojimas

   • Slėgyje šifruoti artefaktai dešifruojami.
   • OCR išgauna tekstą iš PDF, o parseriai atpažįsta JSON/YAML schemas.
   • Visi tarpiniam rezultatai lieka apsaugotoje atmintyje.

4. Saugus RAG‑generavimas

   • LLM (pvz., pritaikytas Claude arba Llama modelis) yra slėgyje, įkeliamas iš šifruoto modelio paketo.
   • Paieškos komponentas teirauja iš šifruoto vektorinės bazės, kurioje yra indeksuoti politikos fragmentai.
   • LLM sintezuoja atsakymus, nurodo įrodymus ir generuoja pasitikėjimo balą.

5. Patvirtintas išėjimas

   • Galutinis atsakymo paketas pasirašomas slėgio privataus rakto.
   • Parašą gali patikrinti bet kuris auditorius, naudodamas slėgio viešąjį raktą, įrodydamas, kad atsakymas buvo sugeneruotas patikimoje aplinkoje.

6. Pristatymas ir auditas

   • Paketas vėl užšifruojamas užklausėjo viešuoju raktu ir siunčiamas atgal.
   • Paketo maišas kartu su atestacijos ataskaita įrašomas į nekintamą ledgerį (pvz., Hyperledger Fabric) būsimiems atitikties patikrinimams.

4. Atitikties privalumai

Be to, pasirašyta atestacija veikia kaip realaus laiko įrodymas auditui – nebūtina papildomi ekrano nuotraukų ar rankinių žurnalų ištraukų.

5. Veikimo svarstymai

Vykdant AI modelius slėgyje didėja našumo kaštai:

„Procurize“ mažina šiuos poveikius naudodama:

• Modelio distiliavimą – mažesni, bet tikslūs LLM variantai slėgyje.
• Kaupinimą – grupuojant kelis klausimų kontekstus, mažinamas vieno užklausos kaštas.
• Horizontalų slėgio mastelį – kelios SGX instancijos užklausų balanso gale.

Realioje praktikoje dauguma saugumo klausimynų atsakomi gerokai greičiau nei per minutę, kas yra priimtina daugumai pardavimų ciklų.

6. Realus atvejis: FinTechCo

Fono informacija
FinTechCo tvarko jautrius sandorių žurnalus ir šifravimo raktus. Jų saugumo komanda nenorėjo įkelti vidinių politikų į SaaS AI paslaugą.

Sprendimas
FinTechCo priėmė „Procurize“ konfidencialų kanalą. Per pilotinį etapą atliekami trys sudėtingi SOC 2 klausimynai.

Rezultatai

Pasirašyta atestacija patenkino tiek vidinius auditorius, tiek išorinius reguliuotojus, panaikinant papildomas duomenų tvarkymo sutartis.

7. Saugumo geriausios praktikos diegėjams

1. Reguliariai keiskite šifravimo raktus – Naudokite raktų valdymo paslaugą (KMS) perkelti įkėlimo raktus kas 30 dienų.
2. Patikrinkite atestacijų grandines – Integruokite nuotolinės atestacijos patikrinimą į CI/CD procesą slėgio atnaujinimams.
3. Įjunkite nekintamų ledgerų atsargines kopijas – Periodiškai darykite audito ledgerio momentines nuotraukas į atskirą, tik vieną kartą įrašomą saugyklos kibirą.
4. Stebėkite slėgio būklę – Naudokite TPM pagrįstus metrikus, kad aptiktumėte bet kokius slėgio atstatymus ar programinės įrangos anomalijas.
5. Saugiai atnaujinkite modelio paketus – Išleiskite naujas LLM versijas kaip pasirašytus modelio paketus; slėgis patikrina parašus prieš įkeliant.

8. Ateities planas

Šios patobulinimai „Procurize“ pavers šią platformą vienintelėmis, galinčiomis garantuoti tiek AI efektyvumą, tiek kriptografinę konfidencialumą klausimynų automatizavimui.

9. Pradžia

1. Paprašykite konfidencialaus skaičiavimo bandomojo periodo per savo „Procurize“ paskyrų vadybininką.
2. Įdiekite kliento šifravimo įrankį (prieinama kaip daugiaplatformė CLI).
3. Įkelkite pirmąjį įrodymų paketą ir stebėkite atestacijos skydelį – turėtų būti žalias statusas.
4. Paleiskite testinį klausimyną – sistema grąžins pasirašytą atsakymo paketą, kurį galėsite patikrinti naudojant viešąjį raktą, pateiktą vartotojo sąsajoje.

Daugiau žingsnių instrukcijų rasite „Procurize“ dokumentacijos portale sekcijoje Saugūs AI kanalai → Konfidencialaus skaičiavimo vadovas.

10. Išvada

Konfidencialus skaičiavimas pakeičia pasitikėjimo modelį AI‑paskaitoje pagal saugumą. Užtikrinant, kad jautrūs politikos dokumentai ir audito žurnalai niekada neišeina iš šifruoto slėgio, „Procurize“ suteikia organizacijoms įrodytinai saugią, audituojamą ir švytinčiai greitą priemonę saugumo klausimynų atsakymui. Tarp TEE, RAG‑pagrįstų LLM ir nekintamo audito žurnalo sinergija ne tik sumažina rankinį darbą, bet ir tenkina pačias griežčiausias reguliavimo reikalavimus – tai būtinas pranašumas šiandieninėje B2B ekosistemoje.