Denne artikel forklarer, hvordan differentiel privatliv kan integreres med store sprogmodeller for at beskytte følsomme oplysninger, mens sikkerhedsspørgeskemaer automatiseres, og tilbyder en praktisk ramme for overholdelsesteams, der søger både hastighed og datakonfidentialitet.

Denne artikel introducerer en ny differential‑privacy‑motor, der beskytter AI‑genererede svar på sikkerhedsspørgeskemaer. Ved at tilføre matematisk beviselige privatlivsgarantier kan organisationer dele svar på tværs af teams og partnere uden at afsløre følsomme data. Vi gennemgår de grundlæggende koncepter, systemarkitekturen, implementeringstrinene og de praktiske fordele for SaaS‑leverandører og deres kunder.