Այս հոդվածը բացատրում է, թե ինչպես կարելի է միավորել անհատական գաղտնիքը մեծ լեզվական մոդելների (LLM) հետ՝ պաշտպանելով զգայուն տեղեկությունները, իսկ միേസമയം ավտոմատացնել անվտանգության հարցաշարների պատասխանները, ներկայացնելով պրակտիկ շրջանակ՝ հիմնված համատեղելիության թիմերի համար, ովքեր պած են արագություն և տվյալների գաղտնիություն:
Այս հոդվածը ներկայացնում է նորարար անհատական գաղտնիության շարժիչ, որը պաշտպանում է AI‑ով գեներացված անվտանգության հարցաթոսների պատասխանները: Մաթեմատիկապես ապացուցվող գաղտնիության ամրագծերի ավելացման շնորհիվ կազմակերպությունները կարող են բաժանել պատասխանները թիմերի և գործընկերների հետ, չբացահայտելով զգայուն տվյալները: Մենք քայլ առ քայլ ներկայացնում ենք հիմնական հասկացողությունները, համակարգի ճարտարապետությունը, իրականացման քայլերը և իրական աշխարհում ստացված շահույթները SaaS‑վատակարարների և նրանց հաճախորդների համար:
Զգայուն տվյալների գաղտնիության կանոնների կընդունվեն, և vendor‑ները պահանջում են արագ, ճշգրիտ անվտանգության հարցագրման պատասխաններ։ Ավանդական AI լուծումները ռիսկ են առաջացնում գաղտնի տեղեկատվության բացահայտման։ Այս հոդվածը ներկայացնում է նոր մոտեցում, որը միացնում է Secure Multiparty Computation (SMPC)՝ գեներացիոն AI‑ի հետ, թույլատրում է գաղտնի, աուդիտված և իրական‑ժամանակի պատասխաններ առանց երբևիցե տվյալների կենտրոնական տեսակի բացահայտելու։ Սովորեք ճարտարապետությունը, աշխատանքային գործընթացը, անվտանգության երաշխիքները և պրակտիկ քայլերը՝ այս տեխնոլոգիան ներդնելու համար Procurize հարթակում:
Այս հոդվածը ուսումնասիրում է, թե ինչպես գաղտնիություն պահպանող ֆեդերացված ուսումնական մեթոդը կարող է վերափոխել անվտանգության հարցաթղթի ավտոմատիզացումը, թույլ տալով մի քանի կազմակերպություններին համագործակցաբար ուսուցանելու AI մոդելներ առանց սենսիտիվ տվյալների բացահայտման, արագացնելով համապատասխանության պրոցեսը և նվազեցնելով ձեռնարկված աշխատանքը.
Այս հոդվածը ուսումնասիրում է զրո‑գիտելիքի ապացույցների (ZKP) և գեներատիվ ԱԻ-ի առաջադրյալ համատեղումը՝ գաղտնի, խախտման հայտնակայող ինժենի ստեղծման համար, որը ավտոմատացնում է անվտանգության և կարգապահության հարցաթերթերը։ Ընթերցողները կսովորեն հիմնական կրիպտոգրաֆի հասկացությունները, ԱԻ-ի աշխատանքային սառնավարի ինտեգրումը, գործնական իրականացման քայլերը, ինչպես նաև իրական օգտագործման առավելությունները՝ ընթացող աուդիտային շփումը, բարելավված տվյալների գաղտնիությունը և ապացույցված պատասխանների ամբողջականությունը։