Cet article explore une approche novatrice qui combine l’apprentissage fédéré avec un graphe de connaissances respectueux de la vie privée afin de rationaliser l’automatisation des questionnaires de sécurité. En partageant en toute sécurité les connaissances entre organisations sans exposer les données brutes, les équipes obtiennent des réponses plus rapides et plus précises tout en maintenant une confidentialité et une conformité strictes.

Cet article présente un nouveau moteur d’invite fédéré qui permet une automatisation sécurisée et respectueuse de la vie privée des questionnaires de sécurité pour plusieurs locataires. En combinant apprentissage fédéré, routage d’invite chiffré et un graphe de connaissances partagé, les organisations peuvent réduire l’effort manuel, maintenir l’isolation des données et améliorer continuellement la qualité des réponses à travers divers cadres réglementaires.

Cet article explore en profondeur le nouveau moteur de Récupération‑Augmentée‑Génération (RAG) fédéré de Procurize AI, conçu pour harmoniser les réponses à travers plusieurs cadres réglementaires. En mariant l’apprentissage fédéré avec le RAG, la plateforme fournit des réponses en temps réel, contextualisées, tout en préservant la confidentialité des données, réduisant les délais et améliorant la cohérence des réponses aux questionnaires de sécurité.