Denne artikel udforsker, hvordan privatlivsbeskyttende federeret læring kan revolutionere automatiseringen af sikkerhedsspørgeskemaer, så flere organisationer kan samarbejde om at træne AI‑modeller uden at afsløre følsomme data, hvilket i sidste ende accelererer overholdelse og reducerer manuelt arbejde.

Manuelle processer for sikkerhedsspørgeskemaer er langsomme, fejludsatte og ofte silo‑baserede. Denne artikel introducerer en privatlivsbeskyttende federeret vidensgraf‑arkitektur, der lader flere virksomheder dele overholdelses‑indsigt sikkert, øge svar‑nøjagtigheden og forkorte svartider – alt sammen mens man overholder data‑privatlivsregler.