Тази статия представя нова верига за валидиране, която съчетава доказателства с нулево знание с генеративен AI, за да удостовери отговорите на въпросници за сигурност без разкриване на суровите данни, описва архитектурата, ключовите криптографски примитиви, модели за интеграция с съществуващи платформи за съответствие и практични стъпки за екипите по SaaS и снабдяване да възприемат подхода за неизменно, поверително автоматизиране.

Съвременните екипи по съответствие се сблъскват с трудностите при проверка на автентичността на доказателствата, предоставени за сигурностни въпросници. Тази статия представя нов работен процес, който съчетава нулево‑знание доказателства (ZKP) с AI‑движено генериране на доказателства. Подходът позволява на организациите да докажат коректността на доказателствата без да разкриват суровите данни, автоматизира валидирането и се интегрира безпроблемно с вече съществуващи платформи за въпросници като Procurize. Читателите ще открият криптографските основи, архитектурните компоненти, стъпките за внедряване и реалните ползи за екипи по съответствие, правни и сигурност.

Тази статия разглежда новаторски подход, който комбинира криптографията с доказателства с нулева позната (ZKP) и генеративния ИИ за автоматизиране на отговорите във въпросници за доставчици. Чрез доказване на коректността на генерираните от ИИ отговори, без разкриване на подлежащите данни, организациите могат да ускорят процесите по съответствие, като запазват строгата конфиденциалност и проверяемост.