מאמר זה בוחן את השילוב המתפתח בין הוכחות ללא ידיעת (ZKP) לבינה מלאכותית גנרטיבית ליצירת מנוע שמירה על פרטיות, המראה סימן מניעת זיוף, לאוטומציה של שאלוני אבטחה וציות. הקוראים ילמדו על מושגים קריפטוגרפיים מרכזיים, אינטגרציית זרימת העבודה של AI, שלבי יישום מעשיים, והיתרונות המעשיים כגון הפחתת חיכוך בביקורות, שיפור סודיות הנתונים, והוכחת שלמות התשובות.
מאמר זה מציג גישה חדשה לאוטומציה בטוחה של שאלוני אבטחה מבוססי AI בסביבות מרובות‑דיירים. על‑ידי שילוב של טיונינג פרומפט שמגן על פרטיות, פרטיות פרטייתית (Differential Privacy) ובקרות גישה מבוססות תפקידים, צוותים יכולים ליצור תשובות מדויקות ותואמות תקנות תוך שמירה על נתוני הקניין של כל דייר. למדו על הארכיטקטורה הטכנית, שלבי ההטמעה וההמלצות הטובות ביותר ליישום הפתרון בקנה מידה.
שאלוני בטיחות מודרניים לרוב דורשים ראיות מפוזרות במגוון סילואים של נתונים, תחומי משפט שונים וכלי SaaS. מנוע תפרוט נתונים שמגן על הפרטיות יכול לאסוף, לנרמל ולחבר מידע מקוטע זה באופן אוטונומי תוך שמירה על עמידה ברגולציות. מאמר זה מסביר את הרעיון, מתאר את יישום Procurize, ומספק מדריך שלב‑אחר‑שלב לארגונים המעוניינים לזרז תגובות לשאלונים מבלי לחשוף נתונים רגישים.