基于安全多方计算的 AI 实现机密供应商问卷答复

引言

安全问卷是 B2B SaaS 合同的门槛。它们会详细询问基础设施、数据处理、事件响应以及合规控制等信息。供应商往往需要在一个季度内完成数十份此类问卷，每份问卷都可能要求提供包含 敏感内部数据 的证据——架构图、特权凭证或专有流程说明。

传统的 AI 驱动自动化（如 Procurize AI Engine）能够显著加快答案生成，但通常需要 集中访问 原始素材。集中化带来了两大风险：

1. 数据泄漏 – 如果 AI 模型或底层存储被攻破，机密公司信息可能被曝光。
2. 监管不合规 – GDPR、CCPA 以及新兴的数据主权法律限制了个人或专有数据的处理地点和方式。

由此诞生 安全多方计算（SMPC）——一种允许多方在保持各自输入私密的前提下共同计算函数的密码学协议。将 SMPC 与生成式 AI 融合后，我们可以 在不向 AI 模型或任何单一处理节点泄露原始数据的情况下，产生准确、可审计的问卷答案。

本文将探讨 Secure‑SMPC‑AI 流水线的技术原理、实施步骤以及业务收益，重点面向 Procurize 平台。

关键要点： SMPC 增强的 AI 同时提供 自动化的速度 与 零知识的隐私保障，彻底改变 SaaS 企业响应安全问卷的方式。

1. 安全多方计算基础

安全多方计算允许一组参与者（每人拥有私有输入）共同计算一个函数 f，满足：

• 正确性 – 所有参与者都能得到正确的输出 f(x₁, x₂, …, xₙ)。
• 隐私性 – 除了从输出本身可以推断的信息外，任何参与者都无法了解其他人的输入。

SMPC 协议主要分为两大类：

在我们的场景——文本抽取、语义相似度以及证据合成——加法秘密共享 更具优势，因为它能够高效处理高维向量运算，并可借助 MP‑SPDZ、CrypTen、Scale‑MPC 等现代 MPC 框架实现。

2. 架构概览

下图展示了 SMPC‑增强 AI 在 Procurize 中的端到端流程（Mermaid 图）。

  graph TD
    A["数据拥有者（公司）"] -->|加密并分片| B["SMPC 节点 1（AI 计算）"]
    A -->|加密并分片| C["SMPC 节点 2（策略存储）"]
    A -->|加密并分片| D["SMPC 节点 3（审计账本）"]
    B -->|安全向量运算| E["LLM 推理（加密）"]
    C -->|策略检索| E
    D -->|证明生成| F["零知识审计证明"]
    E -->|加密答案| G["答案聚合器"]
    G -->|揭示答案| H["供应商问卷 UI"]
    F -->|审计轨迹| H

组件说明

• 数据拥有者（公司） – 持有专有文档（如 SOC 2 报告、架构图）。在任何处理之前，所有者会 秘密共享 每份文档并将碎片分发给 SMPC 节点。
• SMPC 节点 – 各节点独立在碎片上计算。节点 1 运行 LLM 推理引擎（如微调后的 Llama‑2）在加密环境中；节点 2 保存 策略知识图（ISO 27001 控制项）同样以秘密共享形式存在；节点 3 维护 不可变审计账本（区块链或追加日志），记录请求元数据而不泄露原始数据。
• LLM 推理（加密） – 模型接收来自碎片文档的加密嵌入，输出加密答案向量，并将结果返回给聚合器。
• 答案聚合器 – 在整个计算完成后才重构明文答案，确保中间过程不泄露信息。
• 零知识审计证明 – 由节点 3 生成，用于证明答案来源于指定的策略源，而不暴露这些源本身。

3. 详细工作流

3.1 导入与秘密共享

1. 文档标准化 – 将 PDF、Word、源码等转换为纯文本并进行分词。
2. 嵌入生成 – 使用轻量级编码器（如 MiniLM）为每段落生成密集向量。
3. 加法秘密拆分 – 对每个向量 v 生成随机份额 v₁、v₂、v₃，满足 v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p)。
4. 分发 – 通过 TLS 将份额发送至三个 SMPC 节点。

3.2 安全检索策略上下文

• 策略知识图（控制项、与标准的映射）同样以加密方式分布在各节点。
• 当收到问卷项（例如 “描述您对数据静止时的加密措施”）时，系统使用 安全集合交集 检索相关策略条款，过程不泄露完整图谱。

3.3 加密 LLM 推理

• 加密后的文档嵌入与检索到的策略向量一起输入 隐私保护的 Transformer，在秘密分享上执行注意力、前馈等操作。
• 采用 FHE 友好的注意力 或 MPC 优化的 Softmax 在加密域中计算最可能的答案 token 序列。

3.4 重构与可审计证明

• 加密答案 token 完成后，答案聚合器 通过求和各份额恢复明文答案。
• 同时，节点 3 生成 零知识 SNARK（zk‑SNARK），证明答案满足：
  • 正确选择了对应的策略条款；
  • 原始文档内容未被泄露给任何单一方。

3.5 返回给终端用户

• 最终答案在 Procurize UI 中展示，并附带 加密证明徽章。审计员可使用公开验证密钥核验徽章，确保合规而无需查看底层文档。

4. 安全保障

5. 性能考虑

尽管 SMPC 会带来额外开销，现代优化技术已将延迟控制在问卷自动化可接受范围内：

关键优化手段：

• 批处理 – 将多条问卷项在同一份额上并行计算。
• 混合协议 – 对大型线性代数使用秘密共享，对非线性操作（如比较）切换至加密电路。
• 边缘部署 – 将至少一个 SMPC 节点部署在本地防火墙内，降低对外部云的信任需求。

6. 与 Procurize 的集成

Procurize 已提供：

• 文档库 – 用于集中存放合规材料。
• 问卷构建器 – UI 用于创建、分配和跟踪问卷。
• AI 引擎 – 已微调的 LLM 用于答案生成。

将 SMPC‑AI 纳入流程的步骤：

1. 启用 SMPC 模式 – 管理员在平台设置中打开开关。
2. 部署 SMPC 节点 – 使用官方 procurize/smpc-node 镜像启动三个 Docker 容器（节点 1‑3），系统自动完成注册。
3. 定义策略图 – 将现有的策略映射导出为 JSON‑LD，平台会自动加密并分发。
4. 配置审计证明 – 上传公开验证密钥，UI 将自动渲染证明徽章。
5. 训练安全 LLM – 使用与标准 AI 引擎相同的数据集进行离线训练，然后将模型权重加载至节点 1 的 封闭执行环境（如 Intel SGX）以提升安全性。

7. 实际案例：FinTech 供应商审计

公司：FinFlow，一家中型金融科技 SaaS 提供商。

痛点：银行合作伙伴的季度审计要求提供 完整的数据静止加密细节。这些加密密钥与密钥管理策略属于高度机密，无法上传至第三方 AI 服务。

解决方案：

1. FinFlow 将 SMPC‑AI 节点部署如下：节点 1 在 Azure Confidential Compute VM 上，节点 2 放置于本地数据中心，节点 3 作为 Hyperledger Fabric 节点。
2. 将加密策略文档（5 MB）进行秘密共享后分发。
3. 对 “描述密钥轮换计划” 这一问卷项进行回答，仅用 4.2 秒 即得到答案，并附带可验证的证明。
4. 银行审计员使用公开密钥验证证明，确认答案来源于 FinFlow 的内部策略，且未泄露策略本身。

结果：审计周转时间从 7 天 降至 2 小时，且 未出现合规违规。

8. 未来方向

结论

将安全多方计算与生成式 AI 结合，为 安全、可审计且可扩展 的安全问卷自动化提供了全新路径。它同时满足现代 SaaS 企业的三大核心需求：

1. 速度 – 接近实时的答案生成显著缩短交易周期。
2. 安全 – 机密数据始终留在所有者手中，防止泄漏与监管违规。
3. 信任 – 加密证明为客户与审计员提供了答案来源的可验证凭证。

在 Procurize 中嵌入 SMPC‑AI，企业能够将传统的手工瓶颈转化为 竞争优势，实现更快的合同签署，同时坚持最高的隐私标准。

相关链接

• Procurize 博客：AI 驱动的合规集成到 CI/CD 工作流