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 نوین حریم‌خصوصی تفاضلی را معرفی می‌کند که پاسخ‌های امنیتی تولید شده توسط هوش مصنوعی را محافظت می‌کند. با افزودن ضمانت‌های حریم‌خصوصی ریاضیاً اثبات‌شده، سازمان‌ها می‌توانند پاسخ‌ها را بین تیم‌ها و شرکای خود به‌اشتراک بگذارند بدون اینکه داده‌های حساس در معرض خطر باشند. ما مفاهیم اصلی، معماری سیستم، گام‌های پیاده‌سازی و مزایای واقعی برای تأمین‌کنندگان SaaS و مشتریانشان را بررسی می‌کنیم.