Computație Multi‑Parte Securizată cu AI pentru Răspunsuri Confidențiale la Chestionarele pentru Furnizori

Introducere

Chestionarele de securitate sunt poarta de acces pentru contractele B2B SaaS. Ele solicită informații detaliate despre infrastructură, gestionarea datelor, răspunsul la incidente și controalele de conformitate. Furnizorii trebuie adesea să răspundă la zeci de astfel de chestionare pe trimestru, fiecare cerând dovezi care pot conține date interne sensibile—diagrame de arhitectură, credențiale privilegiate sau descrieri de procese proprietare.

Automatizarea bazată pe AI tradițională, cum ar fi Procurize AI Engine, accelerează semnificativ generarea răspunsurilor, dar în mod obișnuit necesită acces centralizat la materialele brute. Această centralizare introduce două riscuri majore:

1. Scurgere de date – Dacă modelul AI sau stocarea de bază este compromisă, informațiile confidențiale ale companiei pot fi expuse.
2. Neconformitate reglementară – Reglementări precum GDPR, CCPA și legi emergente privind suveranitatea datelor limitează unde și cum pot fi procesate datele personale sau proprietare.

Intră în scenă Computația Multi‑Parte Securizată (SMPC)—un protocol criptografic care permite mai multor părți să calculeze în comun o funcție asupra intrărilor lor, menținând aceste intrări private. Prin îmbinarea SMPC cu AI generativ, putem produce răspunsuri precise și auditabile la chestionare fără a dezvălui vreodată date brute modelului AI sau oricărui nod de procesare individual.

Acest articol explorează bazele tehnice, pașii practici de implementare și beneficiile de business ale unui flux Secure‑SMPC‑AI, adaptat pentru platforma Procurize.

Idea principală: AI‑ul augmentat cu SMPC oferă viteza automatizării și garanțiile de confidențialitate zero‑knowledge, redefinind modul în care firmele SaaS răspund la chestionarele de securitate.

1. Fundamentele Computației Multi‑Parte Securizate

Computația Multi‑Parte Securizată permite unui set de participanți, fiecare deținând o intrare privată, să calculeze o funcție comună f astfel încât:

• Corectitudine – Toți participanții primesc rezultatul corect f(x₁, x₂, …, xₙ).
• Confidențialitate – Niciun participant nu află nimic despre intrările celorlalți în afară de ceea ce poate fi dedus din rezultat.

Protocolurile SMPC intră în două familii majore:

Pentru scenariul nostru—extracție de texte, similaritate semantică și sinteză de dovezi—abordarea împărțirii additive scalează cel mai bine, deoarece gestionează eficient operații vectoriale de înaltă dimensiune cu cadre moderne SMPC precum MP‑SPDZ, CrypTen sau Scale‑MPC.

2. Prezentare Generală a Arhitecturii

Mai jos este o diagramă Mermaid de nivel înalt care ilustrează fluxul complet AI augmentat cu SMPC în interiorul Procurize.

  graph TD
    A["Deținător de Date (Companie)"] -->|Criptează & Împarte| B["Nod SMPC 1 (Calcul AI)"]
    A -->|Criptează & Împarte| C["Nod SMPC 2 (Stocare Politici)"]
    A -->|Criptează & Împarte| D["Nod SMPC 3 (Registru Audit)"]
    B -->|Operații Vectoriale Securizate| E["Inferență LLM (Criptată)"]
    C -->|Recuperare Politici| E
    D -->|Generare Dovadă| F["Dovadă Audit Zero‑Knowledge"]
    E -->|Răspuns Criptat| G["Agregator Răspuns"]
    G -->|Răspuns Decriptat| H["Interfață UI Chestionar Furnizor"]
    F -->|Istoric Audit| H

Explicația componentelor

• Deținător de Date (Companie) – Deține documente proprietare (de ex., rapoarte SOC 2, diagrame de arhitectură). Înainte de orice procesare, compania împărțește secret fiecare document în trei fragmente criptate și le distribuie nodurilor SMPC.
• Noduri SMPC – Calculează independent pe fragmente. Nodul 1 rulează motorul de inferență LLM (ex.: modelul Llama‑2 fin‑tuned) sub criptare. Nodul 2 deține grafuri de cunoștințe ale politicilor (ex.: controale ISO 27001) de asemenea împărțite secret. Nodul 3 menține un registru audit imuabil (blockchain sau jurnal append‑only) care înregistrează metadatele cererii fără a expune date brute.
• Inferență LLM (Criptată) – Modelul primește încorporări criptate provenite din documentele împărțite, produce vectori de răspuns criptat și îi returnează la agregator.
• Agregator Răspuns – Reconstruiește răspunsul în text clar doar după finalizarea completă a calculelor, asigurându-se că nu există scurgeri intermediare.
• Dovadă Audit Zero‑Knowledge – Generată de Nodul 3 pentru a demonstra că răspunsul a fost derivat din sursele de politică designate, fără a dezvălui aceste surse.

3. Flux Detaliat de Lucru

3.1 Ingestie & Împărțire Secretă

1. Normalizare Documente – PDF‑uri, fișiere Word și fragmente de cod sunt convertite în text simplu și tokenizate.
2. Generare Încorporări – Un encoder ușor (ex.: MiniLM) creează vectori de densitate pentru fiecare paragraf.
3. Împărțire Aditivă – Pentru fiecare vector v, se generează părți aleatorii v₁, v₂, v₃ astfel încât v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p).
4. Distribuire – Părțile sunt trimise prin TLS către cele trei noduri SMPC.

3.2 Recuperare Securizată a Contextului Politic

• Graful de cunoștințe al politicilor (controles, mapări la standarde) este stocat criptat pe toate nodurile.
• Când sosește un element de chestionar (ex.: „Descrieți criptarea datelor în repaus”), sistemul interoghează graful utilizând intersecție sigură de seturi pentru a localiza clauze de politică relevante fără a expune întregul graf.

3.3 Inferență LLM în Mediu Criptat

• Încorporările criptate și vectorii de politică recuperați sunt alimentați într-un transformer privat care operează pe părți secrete.
• Tehnici precum atenție prietenoasă cu FHE sau softmax optimizat pentru MPC calculează secvența de tokeni a răspunsului cel mai probabil în domeniul criptat.

3.4 Reconstrucție & Dovadă Auditabilă

• Odată ce tokenii răspunsului criptat sunt gata, Agregatorul Răspuns reconstructează textul clar prin însumarea părților.
• Simultan, Nodul 3 produce o argumentare Zero‑Knowledge Succintă Non‑interactivă (zk‑SNARK) care confirmă că răspunsul respectă:
  • selectarea corectă a clauzelor de politică,
  • absența scurgerii de conținut brut.

3.5 Livrare Utilizatorului Final

• Răspunsul final apare în UI‑ul Procurize alături de o ** insignă de dovadă criptografică**.
• Auditorii pot verifica insigna folosind o cheie publică de verificare, asigurând conformitatea fără a solicita documentele de bază.

4. Garanții de Securitate

5. Considerații de Performanță

Deși SMPC introduce un cost suplimentar, optimizările moderne mențin latența în limite acceptabile pentru automatizarea chestionarelor:

Optimizări cheie:

• Batching – Procesează simultan mai multe elemente de chestionar pe aceleași părți.
• Protocol Hibrid – Folosește împărțirea secretă pentru operații liniare intensive și circuitele criptate doar pentru funcții non‑liniare (ex.: comparații).
• Implementare Edge – Plasează un nod SMPC în interiorul rețelei companiei, reducând încrederea în cloud‑urile externe.

6. Integrarea cu Procurize

Procurize oferă deja:

• Repository de Documente – Stocare centralizată pentru artefacte de conformitate.
• Constructor de Chestionare – UI pentru creare, atribuție și urmărire a chestionarelor.
• Motor AI – LLM fin‑tuned pentru generarea de răspunsuri.

Pentru a adăuga SMPC‑AI:

1. Activare Mod SMPC – Administratorul bifează un switch în setările platformei.
2. Provizionare Noduri SMPC – Despachetează trei containere Docker (Nod 1‑3) folosind imaginea oficială procurize/smpc-node. Containerele se înregistrează automat în stratul de orchestrare al platformei.
3. Definire Graf Politic – Exportă mapările existente ale politicilor în format JSON‑LD; platforma le criptează și le distribuie.
4. Configurare Dovezi Audit – Încarcă o cheie publică de verificare; UI‑ul va afișa automat insigna de dovadă.
5. Antrenare LLM Securizat – Folosește același set de date ca motorul AI standard; antrenamentul se desfășoară offline, iar greutățile modelului sunt încărcate în Nodul 1 într-un mediu sigilat (ex.: enclave Intel SGX) pentru securitate suplimentară.

7. Caz de Utilizare Real: Audit pentru Furnizor FinTech

Companie: FinFlow, un furnizor SaaS de dimensiune medie în sectorul FinTech.

Problemă: Audituri trimestriale ale partenerilor bancari cereau detalii complete despre criptarea datelor în repaus. Cheile de criptare și politicile de management al acestora sunt clasificate și nu pot fi încărcate într-un serviciu AI terț.

Soluție:

1. FinFlow a implementat noduri SMPC‑AI – Nodul 1 în Azure Confidential Compute VM, Nodul 2 on‑premises, Nodul 3 ca peer Hyperledger Fabric.
2. Documentul de politică de criptare (5 MB) a fost împărțit secret și distribuit nodurilor.
3. Elementul de chestionar „Descrieți programul de rotație a cheilor” a primit un răspuns în 4,2 secunde cu dovadă verificabilă.
4. Auditorii băncii au verificat dovada utilizând cheia publică, confirmând că răspunsul provine din politica internă a FinFlow fără a vedea politica în sine.

Rezultat: Timpul de finalizare a auditului a scăzut de la 7 zile la 2 ore, fără niciun incident de neconformitate.

8. Direcții Viitoare

Concluzie

Computația Multi‑Parte Securizată, combinată cu AI generativ, oferă o soluție centrată pe confidențialitate, auditabilă și scalabilă pentru automatizarea răspunsurilor la chestionarele de securitate. Aceasta satisface trei cerințe critice ale firmelor SaaS moderne:

1. Viteză – Generarea aproape în timp real a răspunsurilor reduce fricțiunile în încheierea contractelor.
2. Securitate – Datele confidențiale nu părăsesc niciodată proprietarul lor, protejându-le împotriva scurgerilor și a încălcărilor reglementărilor.
3. Încredere – Dovezile criptografice conferă clienților și auditorilor încredere că răspunsurile provin din politici verificate intern.

Prin încorporarea SMPC‑AI în Procurize, organizațiile pot transforma un obstacol manual tradițional într-un avantaj competitiv, permițând încheierea rapidă a contractelor, menținând în același timp cele mai înalte standarde de confidențialitate.

Vezi și

• Blog Procurize: Integrarea AI‑ului în Fluxurile de Conformitate CI/CD