ЗКАП — Протокол с нулево знание: как AI Act, GDPR и търговската тайна се помиряват чрез криптография

Публикувано на: | Автор: Адвокат Радослав Радославов

ЗКАП — Протокол с нулево знание за AI Act

I. Защо ЗКАП е необходим точно сега

От 2 декември 2027 г. (отложени от 2 август 2026 г. с Digital Omnibus) влизат в сила задълженията на Регламент (ЕС) 2024/1689 — т.нар. AI Act — за високорисковите системи с изкуствен интелект. За пръв път в историята на европейското право регулаторите ще имат законово правомощие да изискват пълна прозрачност на AI моделите: обяснимост на решенията, проследимост на обучаващите данни, оценка на пристрастия, мониторинг на работата. В същото време GDPR забранява разкриване на лични данни, а Директива (ЕС) 2016/943 защитава търговските тайни и ноу-хау.

Чрез Digital Omnibus Европейският съюз отложи задълженията за високорисковите AI системи по AI Act — първоначално приложими от 2 август 2026 г. — за 2 декември 2027 г., а задълженията за системите, вградени в регулирани продукти, за 2 август 2028 г. Официалната причина е, че хармонизираните стандарти и инструментите за оценка на съответствието, необходими за прилагането на тези задължения, не са готови. Това е официално институционално признание, че надзорният инструмент, който Регламентът предполага, все още не е изграден. ЗКАП е именно този инструмент: дефицитът беше диагностициран — а решението подадено за патент (BG/P/2026/114317, март 2026 г.) — преди самите институции да признаят, че той съществува.

ЗКАП решава едновременно всички основни проблеми. Работещият надзорен инструмент трябва да покрива едновременно четири условия — и досега нито един не ги покриваше:

  • Непрекъснатост — проверка на съответствието за всяко отделно решение през целия жизнен цикъл, не еднократно при сертификация.
  • Без разкриване — без достъп до модела, обучаващите данни или лични данни.
  • Независимост — без разчитане на самодекларация от доставчика.
  • Мащабируемост — достатъчно бързо, за да покрият нотифицираните органи пазарния обем.

ЗКАП покрива и четирите: всяко решение на AI система носи криптографско доказателство (с нулево знание), че е спазило подписан набор от правила — проверимо от регулатор или нотифициран орган за милисекунди, без изобщо да се разкриват моделът, данните или търговска тайна. Точно тази комбинация отлагането по Digital Omnibus потвърди, че досега не е съществувала.

ЗКАП е авторски труд на Радослав Й. Радославов, със запазени права върху индустриалната собственост. Един и същ механизъм работи като софтуерен слой за атестация или, за най-висока сигурност, като верификационна архитектура на хардуерно ниво — и като антикорупционен изходен филтър за решения в публичния сектор. Практическата му осъществимост като инструмент е потвърдена и от представители на академичната общност. Той сочи и към по-ясно правно бъдеще: правило може да бъде доказано само когато е формулирано точно, а точните правила премахват различното тълкуване, което захранва корупцията.

Резултатът е правно невъзможна ситуация: регулаторът иска да види всичко, но законът забранява на задълженото лице да покаже каквото и да е. Именно този конфликт решава ЗКАП (на английски — Zero-Knowledge Audit Protocol; буквално: Протокол за одит с нулево знание).

ЗКАП е правно-технологична методология, разработена от адв. Радослав Радославов в периода 2025–2026 г. и вече обект на българско патентно производство пред Патентното ведомство на Република България. Методологията беше публикувана на платформата Apply AI Alliance на Европейската комисия (Futurium) в две рецензирани статии: „ZKAP: Zero-Knowledge Audit Protocol — Solving the Cognitive Barrier in AI Act & NIS2 Oversight" (2 април 2026 г.) и „After Mythos: Why Frontier AI Conformity Assessment Requires a Cryptographic Layer" (18 април 2026 г.), както и в научно списание Industry 4.0 (ISSN 2534-997X), и представена на XI Международна научна конференция в Боровец през март 2026 г.

II. Какво представлява ЗКАП накратко

ЗКАП прилага математически принцип, познат от десетилетия в криптографията — доказателство с нулево знание (zero-knowledge proof). Идеята: единият страна (задълженото лице / разработчикът на AI) може да докаже пред друга страна (регулаторът) че е изпълнил определено изискване, без да разкрие нито един байт от самото съдържание на доказателството.

Пренесено в контекста на AI Act, това означава: задълженото лице може да докаже, че системата му:

  • е преминала FRIA оценка (чл. 27 AI Act) — без да разкрие кои точно рискове са идентифицирани за конкретни уязвими групи;
  • има активиран човешки надзор (чл. 14 AI Act) — без да разкрие вътрешните инструкции на надзорния персонал;
  • поддържа изискваната точност, устойчивост и киберсигурност (чл. 15 AI Act) — без да разкрие параметрите или архитектурата на модела;
  • съхранява неизменни логове по чл. 12 AI Act — без да разкрие съдържанието на самите логове.

Регулаторът получава математическо доказателство, а не документи за четене. Това доказателство има два жизненоважни правни ефекта: (а) не може да бъде фалшифицирано без пълно криптографско разбиване на схемата, и (б) не води до разпространение на чувствителна информация по веригата регулатор → съд → експерти → насрещна страна.

III. Архитектурата R-Domain / C-Domain

Ключовата концепция на ЗКАП е правното разделение на информацията на две отделни зони:

  • R-Domain (Raw Domain) — зоната на чувствителните данни: обучаващите данни, теглата на модела, търговските тайни, личните данни на потребителите, вътрешните политики. Тази зона никога не напуска инфраструктурата на задълженото лице.
  • C-Domain (Compliance Domain) — зоната на криптографските доказателства: математически удостоверения, които показват, че в R-Domain е изпълнено конкретно правно задължение. Тази зона е това, което вижда регулаторът.

Между двете зони стои ЗКАП ядрото — криптографски механизъм, който чете от R-Domain, генерира доказателство, и подава в C-Domain. Доказателството е многократно по-малко от оригиналната информация (няколкостотин байта вместо гигабайти), проверимо за милисекунди, и не съдържа нищо от R-Domain — математическа гаранция, не обещание.

IV. Приложение към AI Act — членове 13, 14 и 15

Чл. 13 — Прозрачност и информация към ползвателите

AI Act изисква задълженото лице да предостави на ползвателя „ясна и подходяща информация" за възможностите и ограниченията на системата. В практика това е най-често компромис: или даваш прекалено много (разкриваш моделна архитектура на конкуренцията), или прекалено малко (ползвателят не може да вземе информирано решение). ЗКАП решава това чрез доказателство, че моделът отговаря на декларираните параметри — без самите параметри да се разкриват.

Чл. 14 — Човешки надзор

AI Act изисква високорисковите системи да позволяват ефективен човешки надзор. Но доказването на този надзор традиционно изисква разкриване на логове, които съдържат чувствителна оперативна информация. ЗКАП създава верифицируем запис на надзорни действия — регулаторът може да провери, че надзорникът е взел решение в определен момент, с определен резултат, без да чете самото решение.

Чл. 15 — Точност, устойчивост и киберсигурност

Това е член, по който повечето AI доставчици няма да изпълнят изискванията без помощта на инженерна методология. ЗКАП позволява непрекъснато криптографско атестиране на тези три параметра — т.нар. непрекъсната декларация за съответствие, вместо еднократни одити.

V. Разликата от традиционните подходи

Към 2026 г. на пазара съществуват три основни подхода към AI Act съответствие:

  1. Документален одит — екип от експерти чете документация. Слабости: бавен, скъп, не мащабируем при 65 000+ високорискови системи в ЕС, разкрива търговски тайни на одитора.
  2. Инструменти за управление на AI (AI Governance Platforms) — автоматизирани чеклисти (Credo AI, Holistic AI, FairNow). Слабости: не предоставят криптографска гаранция, доверието е основано на репутацията на платформата.
  3. Софтуерни одити с нулево знание (академични подходи) — научни рамки, които интегрират криптография с нулево знание в MLOps жизнения цикъл на софтуерно ниво. Слабости: уязвими при компрометиран софтуер, не защитават срещу манипулация на самите атестиращи модули, не предоставят правно обвързване към конкретен регулаторен режим.

ЗКАП се отличава с това, че е правно-инженерна методология, а не продукт. Тя може да се имплементира с различни технически средства (TPM 2.0 модули, Intel SGX, AMD SEV, ARM TrustZone), като правната рамка остава една и съща. Това я прави неутрална спрямо доставчици и устойчива на технологични промени.

VI. Кой е задължен да действа сега

Срокът 2 декември 2027 г. засяга директно следните категории в България:

  • Банки и кредитни институции — AI за оценка на кредитоспособност (Приложение III, т. 5b на AI Act);
  • Лечебни заведения — AI за диагностика, триаж, автоматизирано сортиране на пациенти;
  • Енергийни оператори — AI за управление на мрежата, откриване на аномалии, оптимизация на натоварването;
  • Публична администрация — AI за оценка на социални помощи, правораздаване, имиграционни процедури;
  • Образователни институции — AI за прием, класиране, автоматизирано оценяване;
  • Работодатели, използващи AI за подбор на персонал — автоматичен скрининг на CV, оценка при повишение, мониторинг на служители.

За всички тях AI Act предвижда административни санкции до 35 млн. евро или 7% от световния оборот — в зависимост от вида на нарушението. Това са най-високите санкции в историята на европейското право за цифрови технологии, надминаващи дори максимума по GDPR.

VII. Позиция на ЗКАП в международен план

ЗКАП е българска методология с международни амбиции. Към момента:

  • Българското патентно производство пред Патентното ведомство на Република България е инициирано през март и април 2026 г. Заявлението дефинира претенциите върху методологията;
  • Международната визуализация се координира чрез Advanced Consulting London — правно-консултантска структура, която ще проведе заявленията пред EPO, UKIPO и световна заявка по PCT (WIPO) в сроковете по Парижката конвенция;
  • Научните публикации са индексирани в Zenodo (DOI 10.5281/zenodo.19614243), ResearchGate, ORCID и Apply AI Alliance на ЕК;
  • Методологията е включена в монографията „The Collapse of Transparency" (2026).

VIII. Какво предлагаме

Адвокатска кантора Радослав Радославов, заедно с Advanced Consulting London, предоставя:

  • Стратегическа оценка (ЗКАП Readiness Assessment) — анализ на конкретната AI система и картографиране на регулаторните задължения по AI Act, GDPR и NIS2;
  • Правен мениджмънт и документационни пакети — подробно описани в нашата статия „AI регулации и Cyber Risk Management";
  • Лицензиране на ЗКАП методологията — за институционални пилоти, съвместни предприятия и национални внедрявания;
  • Процесуално представителство пред КЗЛД, КРС и съдилища — при регулаторни производства по AI Act, GDPR и NIS2.

IX. Изводи

Датата 2 декември 2027 г. — макар отложена — не е далечна. Традиционните подходи към AI одит — документално четене, чеклисти, одитори — няма да мащабират достатъчно бързо. ЗКАП предлага качествено нов подход, основан на принципа, че регулаторът не трябва да чете данните, за да провери съответствието.

За задължените лица това означава: съответствие без загуба на търговска тайна, без изтичане на лични данни, без безкрайни одиторски цикли. За регулатора това означава: математическа сигурност вместо документно доверие.

Българската правна инженерия има възможност да заеме водеща роля в този преход. ЗКАП е доказателство, че това не е теория.

Нормативни източници и публикации

Обратно към Блога