این مقاله همافزایی نوظهور بین اثباتهای دانش صفر (ZKP) و هوش مصنوعی مولد را بررسی میکند تا موتوری حفاظتمحور از حریم خصوصی و مقاوم در برابر دستکاری برای خودکارسازی پرسشنامههای امنیتی و انطباقی ایجاد کند. خوانندگان مفاهیم اصلی رمزنگاری، یکپارچگی جریان کاری هوش مصنوعی، گامهای پیادهسازی عملی و مزایای واقعی مانند کاهش اصطکاک حسابرسی، تقویت محرمانگی دادهها و صحت قابل اثبات پاسخها را یاد میگیرند.
این مقاله توضیح میدهد چگونه میتوان حریمخصوصی تفاضلی را با مدلهای بزرگ زبان ادغام کرد تا اطلاعات حساس را محافظت کرده و در عین حال پاسخهای پرسشنامههای امنیتی را خودکار سازند، چارچوبی عملی برای تیمهای تطبیق ارائه میدهد که به دنبال سرعت و محرمانگی دادهها هستند.
این مقاله یک موتور جدید برای تقویت دادههای مصنوعی معرفی میکند که برای توانمندسازی پلتفرمهای هوش مصنوعی تولیدی مانند Procurize طراحی شده است. با ایجاد اسناد مصنوعی با حفظ حریم خصوصی و دقت بالا، این موتور مدلهای زبانی بزرگ (LLM) را برای پاسخگویی دقیق به پرسشنامههای امنیتی آموزش میدهد، بدون آنکه دادههای واقعی مشتریان افشا شوند. معماری، جریان کاری، تضمینهای امنیتی و گامهای عملی پیادهسازی را بیاموزید تا هزینههای دستی را کاهش، یکسانسازی پاسخها را ارتقا و سازگاری با مقررات را حفظ کنید.
این مقاله یک موتور درخواست فدرال نوین را معرفی میکند که امکان خودکارسازی ایمن و حفظ حریم خصوصی برای پرسشنامههای امنیتی در چندین مستاجر را فراهم میآورد. با ترکیب یادگیری فدرال، مسیردهی رمزگذاریشده درخواستها و گراف دانش مشترک، سازمانها میتوانند تلاش دستی را کاهش دهند، ایزولهسازی دادهها را حفظ کنند و بهصورت مستمر کیفیت پاسخها را در چارچوبهای نظارتی مختلف بهبود بخشند.
در عصری که مقررات حریمخصوصی دادهها سختتر میشوند و فروشندگان نیاز به پاسخهای سریع و دقیق به پرسشنامههای امنیتی دارند، راهحلهای سنتی هوش مصنوعی خطر افشای اطلاعات محرمانه را بههم میرسانند. این مقاله رویکردی نوآورانه معرفی میکند که محاسبه امن چند‑طرفه (SMPC) را با هوش مصنوعی مولد ترکیب میکند و امکان تولید پاسخهای محرمانه، قابل حسابرسی و زمان واقعی را بدون آشکار شدن دادههای خام برای هیچیک از طرفین فراهم میسازد. معماری، جریان کار، تضمینهای امنیتی و گامهای عملی برای پذیرش این فناوری در بستر پلتفرم Procurize را بیاموزید.
