การคำนวณหลายฝ่ายแบบปลอดภัยร่วมกับ AI สำหรับการตอบแบบสอบถามผู้ขายอย่างเป็นความลับ

บทนำ

แบบสอบถามความปลอดภัยเป็นประตูสู่สัญญา SaaS B2B พวกมันต้องการข้อมูลรายละเอียดเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน การจัดการข้อมูล การตอบสนองต่อเหตุการณ์ และการควบคุมการปฏิบัติตามกฎหมาย ผู้ขายหลายรายต้องตอบแบบสอบถามหลายสิบฉบับต่อไตรมาส ซึ่งแต่ละฉบับต้องอาศัยหลักฐานที่อาจมี ข้อมูลภายในที่ละเอียดอ่อน เช่น แผนภาพสถาปัตยกรรม คำรับรองสิทธิพิเศษ หรือคำอธิบายกระบวนการที่เป็นกรรมสิทธิ์

การอัตโนมัติด้วย AI ที่ขับเคลื่อนโดย Procurize AI Engine ทำให้การสร้างคำตอบเร็วขึ้นอย่างมหาศาล แต่โดยทั่วไปต้องการ การเข้าถึงศูนย์กลาง ไปยังข้อมูลดิบ การรวมศูนย์นี้ทำให้เกิดความเสี่ยงหลักสองประการ:

1. การรั่วไหลของข้อมูล – หากโมเดล AI หรือที่เก็บข้อมูลพื้นฐานถูกละเมิด ข้อมูลลับของบริษัทอาจถูกเปิดเผย
2. การไม่สอดคล้องกับกฎระเบียบ – กฎหมายเช่น GDPR, CCPA และกฎหมายอธิปไตยข้อมูลที่กำลังเกิดขึ้นใหม่จำกัดว่าข้อมูลส่วนบุคคลหรือกรรมสิทธิ์สามารถประมวลผลได้ที่ไหนและอย่างไร

มาทำความรู้จักกับ Secure Multiparty Computation (SMPC) — โปรโตคอลคริปโตที่ทำให้หลายฝ่ายสามารถคำนวณฟังก์ชันจากอินพุตของตนพร้อมเก็บอินพุตนั้นเป็นความลับ ด้วยการผสาน SMPC กับ AI สร้างสรรค์ เราสามารถ สร้างคำตอบแบบสอบถามที่แม่นยำและตรวจสอบได้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลดิบต่อโมเดล AI หรือโหนดการประมวลผลใดโหนดหนึ่งเลย

บทความนี้สำรวจพื้นฐานทางเทคนิค ขั้นตอนการนำไปใช้จริง และประโยชน์ทางธุรกิจของสายงาน Secure‑SMPC‑AI ที่ปรับให้เหมาะกับแพลตฟอร์ม Procurize

ข้อสรุปสำคัญ: AI ที่เสริมด้วย SMPC มอบความ เร็วของอัตโนมัติ และ การรับประกันความ เป็นส่วนตัวแบบศูนย์ศูนย์ (zero‑knowledge) ทำให้การตอบแบบสอบถามความปลอดภัยของบริษัท SaaS มีรูปแบบใหม่

1. พื้นฐานของ Secure Multiparty Computation

Secure Multiparty Computation ทำให้กลุ่มผู้เข้าร่วมแต่ละคนที่มีอินพุตส่วนตัวสามารถคำนวณฟังก์ชันร่วม f ได้โดยที่:

• ความถูกต้อง – ทุกฝ่ายได้รับผลลัพธ์ f(x₁, x₂, …, xₙ) ที่ถูกต้อง
• ความเป็นส่วนตัว – ไม่มีฝ่ายใดเรียนรู้อะไรเกี่ยวกับอินพุตของฝ่ายอื่นนอกจากสิ่งที่สามารถสรุปได้จากผลลัพธ์

โปรโตคอล SMPC มีสองกลุ่มหลัก:

สำหรับกรณีของเรา – การสกัดข้อความ, ความคล้ายเชิงความหมาย, และการสังเคราะห์หลักฐาน – วิธี additive secret sharing มีประสิทธิภาพสูงสุด เพราะจัดการการดำเนินการเวกเตอร์มิติต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็วโดยใช้กรอบงาน MPC สมัยใหม่เช่น MP‑SPDZ, CrypTen, หรือ Scale‑MPC.

2. ภาพรวมสถาปัตยกรรม

ด้านล่างเป็นแผนภาพ Mermaid ระดับสูงที่แสดงการไหลข้อมูลจากต้นจนจบของ SMPC‑augmented AI ภายใน Procurize

  graph TD
    A["เจ้าของข้อมูล (บริษัท)"] -->|เข้ารหัส & แบ่งส่วน| B["SMPC Node 1 (การประมวลผล AI)"]
    A -->|เข้ารหัส & แบ่งส่วน| C["SMPC Node 2 (แหล่งเก็บนโยบาย)"]
    A -->|เข้ารหัส & แบ่งส่วน| D["SMPC Node 3 (บัญชีแล็กเดอร์ตรวจสอบ)"]
    B -->|การประมวลผลเวกเตอร์แบบปลอดภัย| E["การสรุปผล LLM (เข้ารหัส)"]
    C -->|การเรียกนโยบาย| E
    D -->|สร้างหลักฐานศูนย์ความรู้| F["Zero‑Knowledge Audit Proof"]
    E -->|คำตอบเข้ารหัส| G["ตัวรวมคำตอบ"]
    G -->|คำตอบเผยแพร่| H["UI แบบสอบถามผู้ขาย"]
    F -->|ร่องรอยการตรวจสอบ| H

คำอธิบายส่วนประกอบ

• เจ้าของข้อมูล (บริษัท) – ถือเอกสารกรรมสิทธิ์ (เช่น รายงาน SOC 2, แผนภาพสถาปัตยกรรม) ก่อนการประมวลผลใด ๆ เจ้าของจะทำ secret‑sharing ของเอกสารเป็นชิ้นส่วนที่เข้ารหัส 3 ชิ้นแล้วกระจายให้โหนด SMPC
• SMPC Nodes – ทำการคำนวณบนส่วนโดยอิสระ Node 1 รัน engine การสรุปผล LLM (เช่น Llama‑2 ปรับแต่ง) ภายใต้การเข้ารหัส Node 2 เก็บ knowledge graph ของนโยบาย (เช่น ISO 27001) ที่ถูก secret‑shared เช่นกัน Node 3 ดูแล บัญชีแล็กเดอร์ตรวจสอบแบบไม่เปลี่ยนแปลง (บล็อกเชนหรือ log แบบเพิ่มต่อ) บันทึกเมตาดาต้าโดยไม่เปิดเผยข้อมูลดิบ
• การสรุปผล LLM (เข้ารหัส) – โมเดลรับเวกเตอร์ฝังที่เข้ารหัสจากเอกสารที่ฉีกเป็นชิ้นส่วน ผลลัพธ์เป็นเวกเตอร์คำตอบที่เข้ารหัสและส่งกลับไปที่ตัวรวมคำตอบ
• ตัวรวมคำตอบ – ทำการรวมส่วนเพื่อสร้างข้อความคำตอบที่เป็น plaintext เท่านั้นหลังจากการคำนวณเสร็จสิ้น เพื่อให้ไม่มีการรั่วไหลระหว่างขั้นตอน
• Zero‑Knowledge Audit Proof – Node 3 สร้าง ศักยภาพการตรวจสอบแบบศูนย์ความรู้ (zk‑SNARK) เพื่อยืนยันว่าคำตอบมาจากแหล่งนโยบายที่กำหนดโดยไม่เปิดเผยแหล่งเหล่านั้นเอง

3. กระบวนการทำงานโดยละเอียด

3.1 การรับและทำ Secret Sharing

1. การทำให้เอกสารเป็นมาตรฐาน – แปลง PDF, Word, และโค้ดเป็นข้อความธรรมดาและทำ tokenization
2. การสร้างเวกเตอร์ฝัง – ใช้ encoder เบา ๆ (เช่น MiniLM) สร้างเวกเตอร์ความหนาแน่นสำหรับแต่ละย่อหน้า
3. การแบ่งส่วนแบบเพิ่ม (Additive Secret Splitting) – สำหรับแต่ละเวกเตอร์ v สร้างส่วนสุ่ม v₁, v₂, v₃ โดยที่ v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p)
4. การกระจาย – ส่งส่วนต่าง ๆ ไปยังโหนด SMPC ทั้งสามผ่าน TLS

3.2 การดึงข้อมูลนโยบายอย่างปลอดภัย

• knowledge graph ของนโยบาย (ควบคุม, ความสัมพันธ์กับมาตรฐาน) อยู่ในรูปแบบเข้ารหัสบนโหนดต่าง ๆ
• เมื่อได้รับคำถามแบบสอบถาม (เช่น “อธิบายการเข้ารหัสข้อมูลขณะพัก”) ระบบ query กราฟโดยใช้ secure set‑intersection เพื่อคัดเลือกข้อบังคับที่เกี่ยวข้องโดยไม่เปิดเผยกราฟทั้งหมด

3.3 การสรุปผล LLM แบบเข้ารหัส

• เวกเตอร์ฝังที่เข้ารหัสและเวกเตอร์นโยบายที่ดึงมา จะถูกป้อนให้กับ privacy‑preserving transformer ที่ทำงานบน secret shares
• เทคนิคเช่น attention ที่เป็นมิตรกับ Fully Homomorphic Encryption (FHE) หรือ softmax ที่ปรับให้เหมาะกับ MPC จะคำนวณลำดับโทเค็นคำตอบที่เป็นไปได้ในโดเมนเข้ารหัส

3.4 การรวมผลและสร้างหลักฐานตรวจสอบ

• เมื่อโทเค็นคำตอบเข้ารหัสพร้อมแล้ว ตัวรวมคำตอบ จะทำการรวมส่วนเพื่อสร้างข้อความคำตอบ plaintext
• พร้อมกันนั้น Node 3 จะสร้าง Zero‑Knowledge Succinct Non‑interactive Argument of Knowledge (zk‑SNARK) เพื่อยืนยันว่าคำตอบ:
  • เลือกข้อบังคับที่ถูกต้อง
  • ไม่เปิดเผยข้อมูลดิบของเอกสารใดเลย

3.5 การส่งมอบให้ผู้ใช้ปลายทาง

• คำตอบสุดท้ายแสดงบน UI ของ Procurize พร้อม badge หลักฐานคริปโต ผู้ตรวจสอบสามารถตรวจสอบ badge ด้วยกุญแจสาธารณะ เพื่อยืนยันการปฏิบัติตามโดยไม่ต้องขอเอกสารต้นฉบับ

4. การรับประกันด้านความปลอดภัย

5. พิจารณาด้านประสิทธิภาพ

แม้ SMPC จะเพิ่มภาระงาน แต่การปรับแต่งสมัยใหม่ทำให้ค่าหน่วงเวลายังคงอยู่ในระดับที่ยอมรับได้สำหรับการอัตโนมัติแบบสอบถาม:

เทคนิคการเร่งความเร็วที่สำคัญ

• Batching – ประมวลผลหลายคำถามพร้อมกันบนส่วนเดียวกัน
• Hybrid Protocol – ใช้ secret sharing สำหรับการคำนวณเชิงเส้นขนาดใหญ่, สลับไปใช้ garbled circuits เฉพาะสำหรับฟังก์ชันที่ไม่เชิงเส้น (เช่น การเปรียบเทียบ)
• Deploy Edge – ตั้งค่าโหนด SMPC หนึ่งตัวภายในเครือข่ายของบริษัท เพื่อลดการพึ่งพา cloud สาธารณะ

6. การบูรณาการกับ Procurize

Procurize มีฟีเจอร์พื้นฐานดังต่อไปนี้:

• คลังเอกสาร – ที่เก็บศูนย์กลางสำหรับหลักฐานการปฏิบัติตาม
• Questionnaire Builder – UI สำหรับสร้าง, มอบหมาย, และติดตามแบบสอบถาม
• AI Engine – LLM ปรับแต่งเพื่อสรุปคำตอบอย่างรวดเร็ว

ขั้นตอนเพื่อเพิ่ม SMPC‑AI:

1. เปิดใช้งานโหมด SMPC – ผู้ดูแลระบบเปิดสวิตช์ในหน้า Settings ของแพลตฟอร์ม
2. จัดเตรียมโหนด SMPC – ประกาศสามคอนเทนเนอร์ Docker (Node 1‑3) ด้วยอิมเมจ procurize/smpc-node ระบบจะลงทะเบียนอัตโนมัติผ่าน orchestration layer
3. กำหนด Knowledge Graph – ส่งออกแผนผังนโยบายปัจจุบันเป็นไฟล์ JSON‑LD; ระบบจะเข้ารหัสและกระจายไปยังโหนด
4. ตั้งค่าการสร้างหลักฐานตรวจสอบ – ใส่ public verification key; UI จะแสดง badge หลักฐานโดยอัตโนมัติ
5. ฝึกโมเดล LLM แบบปลอดภัย – ใช้ชุดข้อมูลเดียวกับ AI Engine ปกติ แต่ฝึกโมเดลแยกจากนั้นโหลดน้ำหนักลงใน Node 1 ภายใน enclave ที่มีการปิดผนึก (เช่น Intel SGX) เพื่อเพิ่มความปลอดภัย

7. กรณีศึกษาในโลกจริง: การตรวจสอบผู้ขายของ FinTech

บริษัท: FinFlow – SaaS FinTech ขนาดกลาง

ความท้าทาย: การตรวจสอบรายไตรมาสจากพันธมิตรธนาคารต้องการข้อมูล การเข้ารหัสข้อมูลขณะพัก อย่างละเอียด นโยบายการจัดการคีย์ของบริษัทเป็นข้อมูลลับและไม่สามารถอัปโหลดไปยังบริการ AI ภายนอกได้

วิธีแก้:

1. FinFlow ปรับใช้โหนด SMPC‑AI: Node 1 รันบน Azure Confidential Compute VM, Node 2 อยู่ภายในศูนย์ข้อมูลของบริษัท, Node 3 ทำหน้าที่เป็น peer ของ Hyperledger Fabric
2. เอกสารนโยบายการเข้ารหัสขนาด 5 MB ถูกทำ secret‑share ไปยังโหนดทั้งหมด
3. คำถาม “อธิบายตารางการหมุนคีย์” ได้รับคำตอบภายใน 4.2 วินาที พร้อมหลักฐานตรวจสอบที่สามารถตรวจสอบได้
4. นักตรวจสอบของธนาคารยืนยันหลักฐานโดยใช้ public key โดยไม่ต้องดูนโยบายภายในของ FinFlow

ผลลัพธ์: เวลาตอบสอบถามจาก 7 วัน ลดลงเป็น 2 ชั่วโมง และไม่มีการละเมิดความสอดคล้องใด ๆ

8. แนวทางในอนาคต

สรุป

Secure Multiparty Computation เมื่อผสานกับ AI สร้างสรรค์ ทำให้การอัตโนมัติแบบสอบถามความปลอดภัยของผู้ขายกลายเป็น โซลูชันที่ให้ความเป็นส่วนตัว, ตรวจสอบได้, และสามารถขยายได้ มันตอบสนองต่อความต้องการสำคัญของบริษัท SaaS สมัยใหม่สามประการ:

1. ความเร็ว – การสร้างคำตอบแบบเรียลไทม์ช่วยลดความล่าช้าของการทำสัญญา
2. ความปลอดภัย – ข้อมูลลับไม่เคยออกจากเจ้าของ ลดความเสี่ยงจากการรั่วไหลและการไม่สอดคล้องกับกฎระเบียบ
3. ความเชื่อถือ – หลักฐานคริปโตทำให้ลูกค้าและผู้ตรวจสอบมั่นใจว่าคำตอบมาจากแหล่งนโยบายที่ได้รับการยืนยันโดยไม่ต้องเปิดเผยแหล่งข้อมูลเหล่านั้น

การฝัง SMPC‑AI ลงใน Procurize ทำให้บริษัทสามารถเปลี่ยน “ขั้นตอนบ้กรก” ของแบบสอบถามความปลอดภัยให้เป็น ความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ เร่งกระบวนการปิดการขายโดยยังคงรักษามาตรฐานความเป็นส่วนตัวสูงสุด

ดูเพิ่มเติม

• บล็อก Procurize: การรวม AI ในกระบวนการ CI/CD เพื่อความสอดคล้องตามกฎระเบียบ