Freitag, 10. Okt. 2025

Dieser Artikel untersucht, wie datenschutzfreundliches föderiertes Lernen die Automatisierung von Sicherheitsfragebögen revolutionieren kann, indem mehrere Organisationen gemeinsam KI‑Modelle trainieren, ohne sensible Daten preiszugeben, was die Compliance beschleunigt und manuellen Aufwand reduziert.

Mittwoch, 31. Dez. 2025

Dieser Artikel stellt einen neuartigen Differential‑Privacy‑Engine vor, der KI‑generierte Sicherheits‑Fragebogen‑Antworten schützt. Durch mathematisch beweisbare Datenschutz‑Garantie können Organisationen Antworten team‑ und partnerübergreifend teilen, ohne sensible Daten preiszugeben. Wir gehen die Kernkonzepte, Systemarchitektur, Implementierungsschritte und Praxisvorteile für SaaS‑Anbieter und deren Kunden durch.

Montag, 13. Oktober 2025

Dieser Artikel erklärt, wie differenzielle Privatsphäre in große Sprachmodelle integriert werden kann, um sensible Informationen zu schützen und gleichzeitig Sicherheitsfragebögen zu automatisieren, und bietet ein praktisches Rahmenwerk für Compliance‑Teams, die sowohl Geschwindigkeit als auch Datenvertraulichkeit suchen.

Montag, 27. Oktober 2025

In einer Zeit, in der Datenschutzvorschriften strenger werden und Lieferanten schnelle, präzise Antworten auf Sicherheitsfragebögen verlangen, bergen herkömmliche KI‑Lösungen das Risiko, vertrauliche Informationen preiszugeben. Dieser Artikel stellt einen neuartigen Ansatz vor, der Secure Multiparty Computation (SMPC) mit generativer KI kombiniert und vertrauliche, prüffähige und Echtzeit‑Antworten liefert, ohne dass Rohdaten irgendeiner einzelnen Partei offengelegt werden. Lernen Sie die Architektur, den Arbeitsablauf, die Sicherheitsgarantien und praktische Schritte kennen, um diese Technologie innerhalb der Procurize‑Plattform zu übernehmen.

Mittwoch, 3. Dezember 2025

Dieser Artikel stellt eine neuartige Engine zur synthetischen Datenaugmentation vor, die Generative‑AI‑Plattformen wie Procurize stärkt. Durch das Erzeugen datenschutzfreundlicher, hochqualitativer synthetischer Dokumente trainiert die Engine LLMs, Sicherheitsfragebögen exakt zu beantworten, ohne reale Kundendaten preiszugeben. Erfahren Sie mehr über Architektur, Workflow, Sicherheitsgarantien und praktische Deployment‑Schritte, die manuellen Aufwand reduzieren, die Antwortkonsistenz erhöhen und regulatorische Konformität wahren.

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