מאמר זה בוחן את הפרדיגמה המתפתחת של בינה מלאכותית קצה פדרטיבית, מפרט את הארכיטקטורה, יתרונות הפרטיות ושלבי היישום המעשיים לאוטומציה משותפת של שאלוני אבטחה בין צוותים גאוגרפיים מפוזרים.
מאמר זה חוקר גישה חדשנית המשלבת למידה פדרטיבית עם AI רב‑מודלי כדי לחלץ ראיות באופן אוטומטי ממסמכים, צילומי מסך ויומנים, ולספק תשובות מדויקות בזמן אמת לשאלונים בטחוניים. גלו את הארכיטקטורה, זרימת העבודה והיתרונות לצוותי הציות באמצעות פלטפורמת Procurize.
ממאמר זה מתארים כיצד Procurize מנצלת למידה פדרטיבית ליצירת מאגר ידע משותף לצייתנות, המגן על הפרטיות. על‑ידי אימון מודלים של AI על נתונים מבוזרים בין ארגונים, חברות יכולות לשפר את דיוק השאלונים, לקצר זמני תגובה ולשמור על ריבונות הנתונים תוך ניצול אינטליגנציה קולקטיבית.
מאמר זה חוקר כיצד למידה פדרלית המגנה על פרטיות יכולה לשנות את האוטומציה של שאלוני האבטחה, ולאפשר למספר ארגונים לאמן מודלי בינה מלאכותית במשותף מבלי לחשוף נתונים רגישים, ובכך להאיץ את הציות ולהפחית מאמץ ידני.
מאמר זה מציג מנוע הנחיות מבוזר חדש המאפשר אוטומציה בטוחה ופרטית של שאלוני אבטחה למספר דיירים. באמצעות שילוב למידה מבוזרת, ניתוב הנחיות מוצפנות, וגרף ידע משותף, ארגונים יכולים לצמצם מאמצים ידניים, לשמור על בידוד הנתונים, ולשפר באופן רציף את איכות התשובות במגוון מסגרות רגולטוריות.