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.
ձեռքով կատարվող անվտանգության հարցաշարների գործընթացները դանդաղ են, սխալ prone և հաճախ դարձված են առանձնացված. Այս հոդվածը ներկայացնում է գաղտնիություն պաշտպանության ֆեդերալացված գիտելիքների գրաֆիկի ճարտարաճը, որը թույլ է տալիս մի քանի կազմակերպություններին ապահովով կիսվել համատեղական տեղեկատվությամբ, բարելավել պատասխանների ճշգրտությունը և կրճատել պատասխանման ժամանակը՝ միաժամեապոսի հետ խոսելով տվյալների գաղտնիության կանոնների հետ համաձայն:
Այս հոդվածը ուսումնասիրում է ֆեդերացված Edge AI‑ի առաջադրվող մոտեցումը, ներկայացնելով նրա ճարտարապետությունը, գաղտնիության առավելությունները և պրակտիկ իրականացման քայլերը, որոնք թույլ են տալիս անվտանգության հարցնուշների ավտոմատումն այլ ընկերությունների միջև տարածված թիմերի հետ միասին:
Այս հոդվածը ուսումնասիրում է, թե ինչպես է Procurize‑ը օգտագործում ֆեդերացված ուսուցումը՝ ստեղծելով համագործակցող, գաղտնիություն պահպանող համաձայնության գիտելիքների շտեմարան: AI մոդելների ուսուցումը իրականացվում է բաշխված տվյալների վրա տարբեր կազմակերպությունների մեջ, ինչը թույլ է տալիս բարելավել հարցաթերթիկների ճշգրտությունը, արագացնել պատասխանի տրամադրման ժամանակը և պահպանել տվյալների सार्वկյանքնություն, իսկ ընդդարձելով համատեղ իմաստին: