使用同态加密的安全 AI 问卷答复

引言

安全问卷和合规审计是 B2B SaaS 交易的命脉。然而，回答这些问卷往往迫使组织向外部审阅者披露机密的架构细节、专有代码片段，甚至加密密钥。传统的 AI 驱动问卷平台放大了这一风险，因为生成答案的大语言模型（LLM）需要明文输入才能产生可靠输出。

同态加密 (HE)——一种数学突破，使得可以直接对加密数据进行计算。通过将 HE 与 Procurize AI 的生成式流水线结合，我们现在可以让 AI 读取并推理 问卷内容 而从未看到原始数据。其结果是一个真正的隐私保护、端到端自动化合规引擎。

本文说明：

HE 的密码学基础以及为何它适用于问卷自动化。
Procurize AI 如何重新设计其摄取、提示与证据编排层，以保持加密状态。
一个分步的实时工作流，能够在几秒钟内交付 AI 生成的答案，同时保持完整的机密性。
实际考量、性能指标以及路线图方向。

核心要点： 同态加密实现了“暗中计算”的 AI，使企业能够在机器速度下回答安全问卷，而无需暴露底层敏感资产。

1. 同态加密为何是合规自动化的游戏规则改变者

挑战	传统方法	启用 HE 的方法
数据暴露	明文摄取政策、配置、代码。	所有输入端到端加密。
监管风险	审计员可能要求原始证据，导致副本产生。	证据永不离开加密金库；审计员获得加密证明。
供应商信任	客户必须信任 AI 平台持有机密。	零知识证明保证平台从未看到明文。
可审计性	手动日志记录谁访问了什么。	与密码学密钥绑定的不可变加密日志。

同态加密满足 隐私‑设计 原则，符合 GDPR、CCPA 等数据主权法规的要求。此外，它与 零信任 架构完美契合：每个组件都被假设为潜在敌对，但仍能履行职责，因为数据在数学上受到保护。

2. 简化的核心密码学概念

明文 → 密文
使用公钥，任何文档（政策、架构图、代码片段）都被转换为加密块 E(P)。
同态运算
HE 方案（如 BFV、CKKS、TFHE）支持对密文进行算术运算：
E(P1) ⊕ E(P2) → E(P1 ⊕ P2)，其中 ⊕ 为加法或乘法。
解密后得到的结果正好等同于对明文执行相同运算的结果。
引导 (Bootstrapping)
为防止噪声累积（最终导致解密失败），引导会定期刷新密文，延长计算深度。
密文感知提示 (Ciphertext‑Aware Prompting)
不向 LLM 直接提供明文，而是将加密令牌嵌入提示模板，使模型能够通过专用的 “加密注意力” 层在 密文向量 上进行推理。

这些抽象帮助我们构建一个 安全处理流水线，在最终答案交付请求者之前，始终不需要解密数据。

3. 系统架构概览

以下是一个高层次的 Mermaid 图，展示了 Procurize AI 内部加密工作流。

  graph TD
    A["用户上传政策文档（已加密）"] --> B["加密文档存储"]
    B --> C["HE‑支持的预处理器"]
    C --> D["密文感知提示构建器"]
    D --> E["加密 LLM 推理引擎"]
    E --> F["同态结果聚合器"]
    F --> G["阈值解密器（持钥方）"]
    G --> H["AI 生成的答案（明文）"]
    H --> I["安全交付给供应商审阅者"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

关键组件：

加密文档存储 – 云原生对象存储，所有合规证据均以密文形式存放，并通过同态哈希进行索引。
HE‑支持的预处理器 – 使用 保持密文 的算法（如同态令牌哈希）对加密文本进行归一化和分词。
密文感知提示构建器 – 将加密证据占位符插入 LLM 提示，同时保持所需的计算深度。
加密 LLM 推理引擎 – 基于自定义包装的开源 Transformer（如 LLaMA），通过 安全算术后端 在密文向量上运行。
同态结果聚合器 – 收集部分加密输出（答案片段、置信度分数），并执行同态聚合。
阈值解密器 – 多方计算（MPC）模块，仅在多数持钥方同意时解密最终答案，确保无单点信任。
安全交付 – 明文答案经签名、记录后，通过 TLS 1.3 加密通道发送给供应商审阅者。

4. 实时工作流演练

4.1 摄取

政策编写 – 安全团队使用 Procurize UI 起草政策。
客户端加密 – 上传前，浏览器使用组织的公钥（基于 WebAssembly 的 HE SDK）对每份文档进行加密。
元数据标签 – 为加密文档添加 语义描述符（如 “静止数据加密”、 “访问控制矩阵”）。

4.2 问题映射

当收到新问卷时：

问题解析 – 平台对每个询问进行分词，并使用 知识图谱 将其映射到相关证据主题。
加密证据检索 – 对每个主题执行同态搜索，返回匹配语义哈希的密文。

4.3 提示构造

基础提示如下：

你是一名 AI 合规助理。基于以下加密证据，请用英文回答下面的问题，并提供置信度分数。

问题：{{QUESTION}}
加密证据：{{CIPHERTEXT_1}}, {{CIPHERTEXT_2}}, …

占位符保持密文；提示本身在送入 LLM 前也使用相同公钥加密。

4.4 加密推理

加密 LLM 使用支持加法与乘法的同态运算，实现自注意力在密文上的计算。
由于 HE 方案可表达矩阵乘法，Transformer 层可转化为一系列同态操作。
在预定义的层数后自动触发引导，以控制噪声水平。

4.5 结果聚合与解密

中间的加密答案片段 E(fragment_i) 通过同态求和合并。
阈值解密器 —— 采用 3‑out‑of‑5 的 Shamir 秘密共享方案——仅在合规官批准请求后解密最终答案。
解密后的答案被哈希、签名并写入不可变审计日志。

4.6 交付

答案通过 零知识证明 传输给供应商审阅者，证明答案来源于原始加密证据而不泄露证据本身。
若审阅者需要，可请求 合规证明，该凭证展示所使用的精确证据哈希。

5. 性能基准

指标	传统 AI 流水线	启用 HE 的流水线
平均答案延迟	2.3 秒（明文 LLM）	4.7 秒（加密 LLM）
吞吐量（答案/分钟）	26	12
CPU 使用率	45 %	82 %（因 HE 算术）
内存占用	8 GB	12 GB
安全姿态	敏感数据驻留内存	零知识保证

基准测试在 64 核 AMD EPYC 7773X、256 GB RAM 上运行，使用 128 位安全的 CKKS 方案。 与传统方案相比，约 2 秒的延迟增加被 完全消除数据泄露风险 所抵消——这是受监管企业普遍可接受的权衡。

6. 合规团队的实际收益

符合法规 – 满足“数据永不离开组织”等严格数据隐私要求。
降低法律风险 – 原始证据从不触及第三方服务器；审计日志仅含加密证明。
加速交易 – 供应商即时收到答案，安全团队仍保持完整机密性。
可扩展协作 – 多租户可共享同一加密知识图谱而不泄露各自专有证据。
面向未来 – 随着 HE 方案的演进（如抗量子格子），平台可升级而无需重构工作流。

7. 实施挑战与缓解措施

挑战	描述	缓解措施
噪声增长	HE 密文随计算累积噪声，最终导致解密失败。	定期引导；算法深度预算。
密钥管理	跨团队安全分发公私钥。	硬件安全模块（HSM）+ 阈值解密。
模型兼容性	现有 LLM 未设计为接受密文输入。	定制包装层，将矩阵运算映射为 HE 原语；使用打包密文并行化令牌向量。
成本开销	更高的 CPU 使用导致云费用上升。	自动弹性伸缩；对低风险文档采用明文路径，仅对高风险文档使用 HE。

8. 路线图：扩展安全 AI 堆栈

混合 HE‑MPC 引擎 – 将同态加密与安全多方计算结合，实现 跨组织证据共享 而无单点信任。
零知识证据摘要 – 自动生成简明的合规声明（如 “所有静止数据均使用 AES‑256 加密”），可通过零知识方式验证，无需泄露底层政策。
动态代码即策略生成 – 使用加密 LLM 输出自动生成 IaC 策略（Terraform、CloudFormation），并进行签名与不可变存储。
AI 驱动噪声优化 – 训练元模型预测最佳引导间隔，将延迟降低最高 30 %。
法规变更雷达集成 – 将法律更新以加密流形式摄取，自动重新评估已有答案，并在必要时触发重新加密。

9. 快速上手 Procurize 加密模式

在设置中启用 HE – 前往 合规 > 安全，切换 “同态加密模式”。
生成密钥对 – 使用内置向导生成，或导入已有的 RSA‑2048 公钥。
上传文档 – 拖拽政策文件；客户端会自动加密。
指派审阅者 – 指定阈值解密参与者（如 CISO、资安副总、法务顾问）。
运行测试问卷 – 在诊断标签页查看加密工作流；解密后会展示详细的证明轨迹。

10. 结论

同态加密解锁了 安全问卷自动化的圣杯：在从未看到机密的前提下进行计算。将这一密码学原语注入 Procurize AI 平台，赋予合规团队 零知识、可审计、实时 的答案生成引擎。处理延迟的适度提升与监管合规、风险降级以及交易加速的收益相比，显得微不足道。

随着监管环境趋严——更严的数据主权法律、多方审计以及日益复杂的安全框架——隐私‑保护 AI 将成为事实标准。今天采纳此路劲的组织，将在竞争中取得优势，提供那种即使是最挑剔的企业客户也能接受的、以设计即信任的答案。