Αυτό το άρθρο εξερευνά μια καινοτόμο προσέγγιση που ενσωματώνει την κρυπτογραφία αποδείξεων μηδενικής γνώσης (ZKP) με γενετικό AI για την αυτοματοποίηση των απαντήσεων σε ερωτηματολόγια προμηθευτών. Αποδείχνοντας τη σωστήness των απαντήσεων που παράγονται από AI χωρίς να αποκαλύπτονται τα υποκείμενα δεδομένα, οι οργανισμοί μπορούν να επιταχύνουν τις διαδικασίες συμμόρφωσης διατηρώντας αυστηρή εμπιστευτικότητα και δυνατότητα ελέγχου.

Οι σύγχρονες ομάδες συμμόρφωσης αντιμετωπίζουν δυσκολίες στην επαλήθευση της αυθεντικότητας των αποδείξεων που παρέχονται για ερωτηματολόγια ασφαλείας. Αυτό το άρθρο παρουσιάζει μια καινοτόμο ροή εργασίας που συνδυάζει αποδείξεις μηδενικής γνώσης (ZKP) με AI‑γενόμενη παραγωγή αποδείξεων. Η προσέγγιση επιτρέπει στις οργανώσεις να αποδείξουν την ορθότητα των αποδείξεων χωρίς να αποκαλύψουν ακατέργαστα δεδομένα, αυτοματοποιεί την επικύρωση και ενσωματώνεται αβίαστα στις υπάρχουσες πλατφόρμες ερωτηματολογίων όπως το Procurize. Οι αναγνώστες θα ανακαλύψουν τις κρυπτογραφικές βάσεις, τα αρχιτεκτονικά συστατικά, τα βήματα υλοποίησης και τα πραγματικά πλεονεκτήματα για τις ομάδες συμμόρφωσης, νομικής και ασφαλείας.

Αυτό το άρθρο παρουσιάζει έναν νέο βρόχο επικύρωσης που συνδυάζει αποδείξεις μηδενικής γνώσης με γενετική AI για την πιστοποίηση απαντήσεων σε ερωτηματολόγια ασφαλείας χωρίς την έκθεση ωμής πληροφορίας, περιγράφοντας την αρχιτεκτονική του, τα κύρια κρυπτογραφικά πρωτότυπα, τα μοτίβα ενσωμάτωσης με υπάρχουσες πλατφόρμες συμμόρφωσης, και τα πρακτικά βήματα για ομάδες SaaS και προμηθειών ώστε να υιοθετήσουν την προσέγγιση για αδιάσπαστη, ιδιωτικότητα‑διατηρητική αυτοματοποίηση.