Bezpieczne Wielostronne Obliczenia wspomagane AI dla poufnych odpowiedzi na ankiety dostawców

Wprowadzenie

Ankiety bezpieczeństwa są strażnikami kontraktów B2B SaaS. Żądają szczegółowych informacji o infrastrukturze, przetwarzaniu danych, reagowaniu na incydenty oraz kontrolach zgodności. Dostawcy często muszą odpowiedzieć na dziesiątki takich ankiet kwartalnie, przy czym każde żądanie wymaga dowodów, które mogą zawierać wrażliwe dane wewnętrzne — diagramy architektury, uprzywilejowane poświadczenia lub opis własnościowych procesów.

Tradycyjna automatyzacja napędzana Silnikiem AI Procurize dramatycznie przyspiesza generowanie odpowiedzi, ale zazwyczaj wymaga centralnego dostępu do surowych materiałów źródłowych. Centralizacja wprowadza dwa poważne ryzyka:

1. Wycieki danych – Jeżeli model AI lub podległa mu pamięć zostanie naruszona, poufne informacje firmowe mogą zostać ujawnione.
2. Naruszenie zgodności regulacyjnej – Regulacje takie jak RODO, CCPA oraz rosnące przepisy o suwerenności danych ograniczają, gdzie i w jaki sposób dane osobowe lub własnościowe mogą być przetwarzane.

Wkraczają Bezpieczne Wielostronne Obliczenia (SMPC) — protokół kryptograficzny umożliwiający wielu stronom wspólne obliczanie funkcji na ich danych przy zachowaniu prywatności tych danych. Łącząc SMPC z generatywną AI, możemy tworzyć dokładne, audytowalne odpowiedzi na ankiety, nigdy nie ujawniając surowych danych modelowi AI ani żadnemu pojedynczemu węzłowi przetwarzającemu.

Ten artykuł omawia podstawy techniczne, praktyczne kroki wdrożeniowe oraz korzyści biznesowe z pipeline’u Secure‑SMPC‑AI, dostosowanego do platformy Procurize.

Kluczowy wniosek: AI wzmocniona SMPC dostarcza prędkość automatyzacji i gwarancje prywatności zerowej wiedzy, przekształcając sposób, w jaki firmy SaaS odpowiadają na ankiety bezpieczeństwa.

1. Podstawy Bezpiecznych Wielostronnych Obliczeń

Bezpieczne Wielostronne Obliczenia umożliwiają zestawowi uczestników, z których każdy posiada prywatny wkład, wspólne obliczenie funkcji f, przy czym:

• Poprawność – Wszystkie strony otrzymują prawidłowy wynik f(x₁, x₂, …, xₙ).
• Prywatność – Żadna ze stron nie dowiaduje się nic o wkładach innych poza tym, co można wywnioskować z wyniku.

Protokoły SMPC dzielą się na dwie główne rodziny:

Dla naszego scenariusza — ekstrakcja tekstu, podobieństwo semantyczne i synteza dowodów — podejście addytywnego secret sharing skaluje się najlepiej, ponieważ efektywnie obsługuje operacje na wektorach wysokiej wymiarowości przy użyciu nowoczesnych frameworków MPC, takich jak MP‑SPDZ, CrypTen czy Scale‑MPC.

2. Przegląd Architektury

Poniżej diagram Mermaid ilustrujący przepływ end‑to‑end SMPC‑augmented AI w Procurize.

  graph TD
    A["Właściciel danych (Firma)"] -->|Szyfruj i udostępnij| B["Węzeł SMPC 1 (Obliczenia AI)"]
    A -->|Szyfruj i udostępnij| C["Węzeł SMPC 2 (Magazyn polityk)"]
    A -->|Szyfruj i udostępnij| D["Węzeł SMPC 3 (Rejestr audytu)"]
    B -->|Bezpieczne operacje wektorowe| E["LLM Inference (Zaszyfrowane)"]
    C -->|Pobieranie polityk| E
    D -->|Generowanie dowodów| F["Zero‑Knowledge Proof Audytu"]
    E -->|Zaszyfrowana odpowiedź| G["Agregator odpowiedzi"]
    G -->|Odsłonięta odpowiedź| H["UI ankiety dostawcy"]
    F -->|Ścieżka audytu| H

Opis komponentów

• Właściciel danych (Firma) – Przechowuje poufne dokumenty (np. raporty SOC 2, diagramy architektury). Przed jakimkolwiek przetwarzaniem właściciel dzieli sekretnie każdy dokument na trzy zaszyfrowane fragmenty i rozdziela je do węzłów SMPC.
• Węzły SMPC – Działają niezależnie, przetwarzając udziały. Węzeł 1 uruchamia silnik inferencji LLM (np. dostrojony Llama‑2) pod szyfrowaniem. Węzeł 2 przechowuje grafy wiedzy polityk (np. kontrolki ISO 27001) również w formie podzielonych udziałów. Węzeł 3 utrzymuje niezmienny rejestr audytu (blockchain lub log append‑only), zapisując metadane żądań bez ujawniania danych surowych.
• LLM Inference (Zaszyfrowane) – Model otrzymuje zaszyfrowane osadzenia pochodzące z podzielonych dokumentów, generuje zaszyfrowane wektory odpowiedzi i zwraca je do agregatora.
• Agregator odpowiedzi – Odtwarza odpowiedź w postaci tekstowej dopiero po zakończeniu całego obliczenia, zapewniając brak wycieków w trakcie.
• Zero‑Knowledge Proof Audytu – Generowany przez Węzeł 3, dowodzi, że odpowiedź została wyprodukowana na podstawie wskazanych źródeł polityk, nie ujawniając samych źródeł.

3. Szczegółowy Przebieg

3.1 Ingestia i Secret Sharing

1. Normalizacja dokumentów – PDF‑y, pliki Word i fragmenty kodu są konwertowane na czysty tekst i tokenizowane.
2. Generowanie wektorów osadzających – Lekki enkoder (np. MiniLM) tworzy gęste wektory dla każdego akapitu.
3. Addytywne dzielenie na udziały – Dla każdego wektora v generowane są losowe udziały v₁, v₂, v₃, tak aby v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p).
4. Dystrybucja – Udziały są przesyłane przez TLS do trzech węzłów SMPC.

3.2 Bezpieczne pobieranie kontekstu polityki

• Graf wiedzy polityki (kontrole, mapowania do standardów) jest również przechowywany w podzielonej formie.
• Gdy pojawia się pytanie ankietowe (np. „Opisz szyfrowanie danych spoczynkowych”), system bezpiecznie przeszukuje graf przy użyciu secure set‑intersection, aby znaleźć odpowiednie klauzule polityki bez ujawniania całego grafu.

3.3 Zaszyfrowane inferencje LLM

• Zaszyfrowane osadzenia oraz pobrane wektory polityki są podawane do prywatnego transformera, który działa na udziałach.
• Techniki takie jak uwaga przyjazna FHE lub MPC‑optymalny softmax obliczają najbardziej prawdopodobną sekwencję odpowiedzi w domenie zaszyfrowanej.

3.4 Odtwarzanie i dowód audytu

• Po zakończeniu obliczeń Agregator odpowiedzi odtwarza tekst odpowiedzi poprzez sumowanie udziałów.
• Jednocześnie Węzeł 3 tworzy Zero‑Knowledge SNARK, potwierdzający, że odpowiedź:
  • została wygenerowana przy użyciu właściwych klauzul polityki,
  • nie wyciekła żadna surowa treść dokumentu.

3.5 Dostarczenie do użytkownika końcowego

• Gotowa odpowiedź pojawia się w UI Procurize, wraz z znacznikiem dowodu kryptograficznego.
• Audytorzy mogą zweryfikować dowód przy użyciu publicznego klucza weryfikatora, potwierdzając zgodność bez potrzeby wglądu w dokumenty podstawowe.

4. Gwarancje Bezpieczeństwa

5. Rozważania dotyczące wydajności

Choć SMPC wprowadza narzut, współczesne optymalizacje utrzymują opóźnienia w granicach akceptowalnych dla automatyzacji ankiet:

Kluczowe optymalizacje

• Batching – Przetwarzanie wielu pytań jednocześnie w ramach tych samych udziałów.
• Protokół hybrydowy – Secret sharing dla intensywnych operacji liniowych, przełączanie na garbled circuits jedynie przy funkcjach nieliniowych (np. porównania).
• Deploy na brzegu – Jeden węzeł SMPC wdrożony on‑premises, co zmniejsza zależność od zewnętrznych chmur.

6. Integracja z Procurize

Procurize już udostępnia:

• Repozytorium dokumentów – Centralne miejsce przechowywania artefaktów zgodności.
• Builder ankiet – Interfejs do tworzenia, przydzielania i śledzenia ankiet.
• Silnik AI – Dostosowany LLM do generowania odpowiedzi.

Aby dodać SMPC‑AI:

1. Włącz tryb SMPC – Administrator przełącza odpowiedni przełącznik w ustawieniach platformy.
2. Uruchom węzły SMPC – Provision trzy kontenery Docker (Węzeł 1‑3) korzystając z obrazu procurize/smpc-node. Kontenery rejestrują się automatycznie w warstwie orkiestracji platformy.
3. Zdefiniuj graf polityk – Wyeksportuj istniejące mapowania polityk do formatu JSON‑LD; platforma szyfruje i rozdziela je między węzły.
4. Skonfiguruj dowody audytowe – Dostarcz publiczny klucz weryfikatora; UI automatycznie wyświetli odznaki dowodów.
5. Trenuj bezpieczny LLM – Użyj tego samego zbioru danych, co w zwykłym silniku AI; po treningu wczytaj wagi modelu do Węzła 1 w odizolowanym środowisku SGX dla dodatkowego poziomu ochrony.

7. Przykład z życia wzięty: Audyt dostawcy w sektorze FinTech

Firma: FinFlow, średniej wielkości dostawca SaaS dla sektora finansowego.

Problem: Kwartalne audyty od partnerów bankowych wymagały pełnych szczegółów o szyfrowaniu danych w spoczynku. Ich klucze szyfrujące i polityki zarządzania kluczami były klasyfikowane i nie mogły być przesłane do zewnętrznego serwisu AI.

Rozwiązanie:

1. FinFlow wdrożyła węzły SMPC‑AI – Węzeł 1 w maszynie Azure Confidential Compute, Węzeł 2 on‑premises, Węzeł 3 jako węzeł Hyperledger Fabric.
2. Dokument polityki szyfrowania (5 MB) został podzielony na udziały i rozprowadzony.
3. Pozycja ankietowa „Opisz harmonogram rotacji kluczy” została wygenerowana w 4,2 s wraz z weryfikowalnym dowodem.
4. Audytorzy banku zweryfikowali dowód przy pomocy publicznego klucza, potwierdzając, że odpowiedź pochodzi z wewnętrznej polityki FinFlow, nie widząc samej polityki.

Rezultat: Czas trwania audytu skrócił się z 7 dni do 2 godzin, a żadne naruszenia zgodności nie odnotowano.

8. Kierunki rozwoju

Zakończenie

Bezpieczne Wielostronne Obliczenia w połączeniu z generatywną sztuczną inteligencją oferują rozwiązanie skoncentrowane na prywatności, audytowalne i skalowalne dla automatyzacji odpowiedzi na ankiety bezpieczeństwa. Spełniają trzy kluczowe wymagania współczesnych firm SaaS:

1. Szybkość – Odpowiedzi w czasie rzeczywistym przyspieszają zamykanie transakcji.
2. Bezpieczeństwo – Poufne dane pozostają pod pełną kontrolą właściciela, chroniąc przed wyciekami i naruszeniami regulacyjnymi.
3. Zaufanie – Dowody kryptograficzne dają klientom i audytorom pewność, że odpowiedzi pochodzą z zatwierdzonych źródeł.

Wprowadzenie SMPC‑AI do platformy Procurize pozwala przekształcić tradycyjnie ręczny wąskie gardło w przewagę konkurencyjną, umożliwiając szybsze zawieranie umów przy zachowaniu najwyższych standardów prywatności.

Zobacz także

• Blog Procurize: Integracja AI w przepływach CI/CD dla zgodności