Este artículo explora cómo el aprendizaje federado de preservación de privacidad puede revolucionar la automatización de cuestionarios de seguridad, permitiendo que múltiples organizaciones entrenen modelos de IA de forma colaborativa sin exponer datos sensibles, acelerando el cumplimiento y reduciendo el esfuerzo manual.

Los procesos manuales de cuestionarios de seguridad son lentos, propensos a errores y a menudo aislados. Este artículo presenta una arquitectura de gráfico de conocimiento federado que preserva la privacidad y permite que múltiples empresas compartan conocimientos de cumplimiento de forma segura, mejoren la precisión de las respuestas y reduzcan los tiempos de respuesta, todo mientras cumplen con las regulaciones de privacidad de datos.