فرآیندهای دستی پرسشنامه‌های امنیتی کند، prone to error و اغلب به صورت ایزوله انجام می‌شوند. این مقاله معماری گراف دانش فدرال حفظ حریم خصوصی را معرفی می‌کند که به چندین شرکت اجازه می‌دهد بینش‌های انطباقی را به صورت امن به اشتراک بگذارند، دقت پاسخ‌ها را بالا ببرند و زمان پاسخ‌گویی را کاهش دهند—همه این‌ها در حالی که با مقررات حریم خصوصی داده‌ها سازگار هستند.

این مقاله بررسی می‌کند که چگونه یادگیری توزیعی حفظ حریم خصوصی می‌تواند اتوماسیون پرسش‌نامه‌های امنیتی را متحول سازد، به‌طوری‌که سازمان‌های مختلف بتوانند مدل‌های هوش مصنوعی را بدون افشای داده‌های حساس به‌صورت مشترک آموزش دهند و در نتیجه سرعت انطباق و کاهش تلاش دستی افزایش یابد.