Questo articolo esplora un approccio innovativo che combina l’apprendimento federato con un grafo di conoscenza a preservazione della privacy per semplificare l’automazione dei questionari di sicurezza. Condividendo in modo sicuro le intuizioni tra organizzazioni senza esporre dati grezzi, i team ottengono risposte più rapide e precise mantenendo rigorosa riservatezza e conformità.

Questo articolo esplora come l’apprendimento federato preservante la privacy possa rivoluzionare l’automazione dei questionari di sicurezza, consentendo a più organizzazioni di addestrare modelli AI in modo collaborativo senza esporre dati sensibili, accelerando così la conformità e riducendo lo sforzo manuale.

Questo articolo presenta un nuovo motore prompt federato che consente l’automazione sicura e rispettosa della privacy dei questionari di sicurezza per più tenant. Combinando apprendimento federato, instradamento di prompt crittografato e un grafo della conoscenza condiviso, le organizzazioni possono ridurre lo sforzo manuale, mantenere l’isolamento dei dati e migliorare continuamente la qualità delle risposte su diversi quadri normativi.

Questo articolo approfondisce il nuovo motore di Retrieval‑Augmented Generation (RAG) federato di Procurize AI, progettato per armonizzare le risposte tra più quadri normativi. Unendo il learning federato al RAG, la piattaforma fornisce risposte in tempo reale, contestualizzate, preservando la privacy dei dati, riducendo i tempi di risposta e migliorando la coerenza delle risposte per i questionari di sicurezza.