机密计算与 AI 驱动的安全问卷自动化
在快速发展的 SaaS 领域，安全问卷已成为每笔 B2B 交易的门槛。庞大的框架数量——SOC 2、ISO 27001、GDPR、CMMC 以及数十个供应商特定的检查清单——给安全和法务团队带来了巨大的手动工作负担。Procurize 已经通过 AI 生成的答案、实时协作和集成的证据管理减轻了这种负担。
然而，下一步的挑战是 保护为这些 AI 模型提供燃料的数据。当公司上传内部政策、配置文件或审计日志时，这些信息往往极其敏感。如果在标准云环境中让 AI 服务处理这些数据，数据可能会暴露给内部威胁、错误配置，甚至是高度复杂的外部攻击。
机密计算——在基于硬件的受信任执行环境（TEE）中运行代码的实践——提供了一种在 处理期间仍保持数据加密 的方式。将 TEEs 与 Procurize 的生成式 AI 流水线相结合，我们可以实现 端到端加密的问卷自动化，兼顾速度与安全需求。
下面我们将深入技术原理、工作流集成、合规收益以及该新兴能力的未来路线图。
1. 为什么机密计算对问卷自动化至关重要
| 威胁向量 | 传统 AI 流水线 | 机密计算的缓解措施 |
|---|---|---|
| 静止数据 | 文件已加密存储，但在处理前会被解密。 | 数据始终在磁盘上保持加密；仅在 enclave 内解密。 |
| 传输中的数据 | TLS 保护网络流量，但处理节点暴露。 | enclave‑to‑enclave 通信使用经过证明的通道，防止中间人篡改。 |
| 内部人员访问 | 云运营商在推理期间可以访问明文。 | 运营商仅能看到密文；enclave 将明文与宿主 OS 隔离。 |
| 模型泄漏 | 模型权重可能被从内存中提取。 | 模型与数据共存于 enclave 中；内存在 TEE 之外被加密。 |
| 可审计性 | 日志可能被篡改或不完整。 | enclave 为每一步推理生成加密签名的证明。 |
结果是一个 零信任处理层：即使底层基础设施被攻破，敏感内容也永远不会离开受保护的内存区域。
2. 架构概览
下面展示了 Procurize 机密 AI 流水线的高层视图。图中的每个节点标签均已翻译并用双引号包裹。
graph TD
A["用户上传证据（PDF、JSON 等）"] --> B["客户端加密（AES‑256‑GCM）"]
B --> C["安全上传至 Procurize 对象存储"]
C --> D["经过证明的 TEE 实例（Intel SGX / AMD SEV）"]
D --> E["在 enclave 内解密"]
E --> F["预处理：OCR，模式提取"]
F --> G["生成式 AI 推理（RAG + LLM）"]
G --> H["答案合成与证据关联"]
H --> I["enclave 签名的响应包"]
I --> J["加密交付给请求方"]
J --> K["审计日志存储在不可变账本上"]
关键组件
| 组件 | 作用 |
|---|---|
| 客户端加密 | 确保数据在传输时永远是加密的。 |
| 对象存储 | 保存加密的 Blob，云提供商无法读取。 |
| 经过证明的 TEE | 通过远程证明验证 enclave 中运行的代码哈希是否匹配已知值。 |
| 预处理引擎 | 在 enclave 内完成 OCR 与模式提取，保持原始内容受保护。 |
| 检索增强生成 + 大语言模型 | 从加密向量库中检索相关片段，并生成自然语言答案。 |
| 签名响应包 | 包含 AI 生成的答案、证据指针以及 enclave 执行的加密证明。 |
| 不可变审计账本 | 通常为区块链或只追加日志，用于合规审计和取证分析。 |
3. 端到端工作流
安全摄取
- 用户使用每次上传的密钥在本地加密文件。
- 该密钥使用 Procurize 的公钥进行包装，并与上传一起发送。
远程证明
- 在任何解密之前，客户端请求 TEE 的证明报告。
- 报告中包含 enclave 代码的哈希以及由硬件根信任签名的随机数（nonce）。
- 仅在验证报告后，客户端才会发送包装好的解密密钥。
机密预处理
- 在 enclave 内，先对加密资产进行解密。
- OCR 从 PDF 中提取文本，解析器识别 JSON/YAML 模式。
- 所有中间产物均保存在受保护的内存中。
安全检索增强生成
- LLM（如经过微调的 Claude 或 Llama）存放在 enclave 内，从加密的模型包加载。
- 检索组件查询加密向量库，其中索引了已加密的政策片段。
- LLM 合成答案，引用证据，并生成置信度分数。
经证明的输出
- 最终答案包使用 enclave 的私钥签名。
- 任何审计员可使用 enclave 的公钥验证签名，从而证明答案是在可信环境中生成的。
交付与审计
- 包使用请求方的公钥再次加密后发送回去。
- 包的哈希以及证明报告记录在不可变账本（如 Hyperledger Fabric）中，以备未来合规检查。
4. 合规收益
| 法规 | 机密 AI 的帮助方式 |
|---|---|
| SOC 2（安全原则） | 提供“在用数据加密”以及防篡改日志的证明。 |
| ISO 27001（A.12.3） | 在处理过程中保护机密数据，满足“密码控制”。 |
| GDPR 第 32 条 | 实施“先进的”安全措施以确保数据机密性和完整性。 |
| CMMC Level 3 | 支持在受保护 enclave 中处理受控未分类信息（CUI）。 |
此外，签名的证明本身即为 实时审计证据，无需额外的截图或手动日志提取。
5. 性能考量
运行 AI 模型于 TEE 会带来一定开销：
| 指标 | 常规云 | 机密计算 |
|---|---|---|
| 延迟（每个问卷平均） | 2–4 秒 | 3–6 秒 |
| 吞吐量（查询/秒） | 150 qps | 80 qps |
| 内存使用 | 16 GB（无限制） | 8 GB（enclave 限制） |
Procurize 通过以下方式缓解影响：
- 模型蒸馏：使用更小但同样准确的 LLM 变体在 enclave 中运行。
- 批量推理：将多个问题上下文合并，以降低单次请求成本。
- 水平 enclave 扩展：在负载均衡器后部署多个 SGX 实例，实现横向伸缩。
实际上，大多数安全问卷的完整响应仍然在一分钟内完成，足以满足大多数销售周期的要求。
6. 实际案例研究：FinTechCo
背景
FinTechCo 处理敏感的交易日志与加密密钥，其安全团队对将内部政策上传至 SaaS AI 服务持保留态度。
解决方案
FinTechCo 采用 Procurize 的机密流水线，在三份高风险 SOC 2 问卷上进行试点。
结果
| KPI | 使用机密 AI 前 | 使用机密 AI 后 |
|---|---|---|
| 平均响应时间 | 45 分钟（手工） | 55 秒（自动） |
| 数据泄露事件 | 2 起（内部） | 0 起 |
| 审计准备工作量 | 12 小时/次审计 | 1 小时（自动生成证明） |
| 利益相关者满意度（NPS） | 48 | 84 |
签名的证明满足了内部审计员和外部监管机构的要求，免除了额外的数据处理协议。
7. 部署者安全最佳实践
- 定期轮换加密密钥 – 使用密钥管理服务（KMS）每 30 天轮换一次上传密钥。
- 验证证明链 – 将远程证明验证集成到 CI/CD 流水线，以确保 enclave 更新的安全性。
- 启用不可变账本备份 – 定期将审计账本快照保存至写一次（WORM）存储桶。
- 监控 enclave 健康 – 使用 TPM 指标检测 enclave 回滚或固件异常。
- 安全更新模型包 – 以签名的模型包形式发布新 LLM；enclave 在加载前验证签名。
8. 未来路线图
| 阶段 | 里程碑 |
|---|---|
| 2026 Q1 | 支持 AMD SEV‑SNP enclave，扩大硬件兼容性。 |
| 2026 Q2 | 引入多方计算（MPC），实现跨组织协作回答问卷而无需共享原始数据。 |
| 2026 Q3 | 实现零知识证明（ZKP）生成，以在不泄露政策文本的情况下证明“我拥有合规政策”。 |
| 2026 Q4 | 基于实时队列深度的 enclave 池自动扩展，利用 Kubernetes + SGX 设备插件。 |
这些升级将巩固 Procurize 作为 唯一能够同时提供 AI 效率和密码机密性 的平台地位。
9. 入门指南
- 向您的 Procurize 客户经理申请机密计算试用。
- 安装客户端加密工具（提供跨平台 CLI）。
- 上传首个证据包，在证明仪表盘中观察绿色状态。
- 运行测试问卷——系统会返回一个带签名的答案包，您可以使用 UI 中提供的公钥进行验证。
详细步骤请参阅 Procurize 文档门户的 安全 AI 流水线 → 机密计算指南。
10. 结论
机密计算彻底改变了 AI 辅助合规的信任模型。通过确保敏感政策文档和审计日志永不离开加密 enclave，Procurize 为组织提供了 可证实安全、可审计且快速的问卷答复 方式。TEEs 与检索增强生成的大语言模型以及不可变审计日志的协同，不仅显著降低手动工作量，还满足最严苛的监管要求，成为当今高风险 B2B 生态系统中的决定性竞争优势。