Questo articolo presenta un nuovo motore di privacy differenziale che tutela le risposte di sicurezza generate dall'IA per i questionari. Aggiungendo garanzie di privacy dimostrabili matematicamente, le organizzazioni possono condividere le risposte tra team e partner senza esporre dati sensibili. Analizziamo i concetti chiave, l'architettura del sistema, i passaggi di implementazione e i benefici reali per i fornitori SaaS e i loro clienti.

Questo articolo spiega come la privacy differenziale può essere integrata con i grandi modelli linguistici per proteggere informazioni sensibili mentre si automatizzano le risposte ai questionari di sicurezza, offrendo un quadro pratico per i team di conformità che cercano velocità e riservatezza dei dati.