本記事では、AI生成のセキュリティアンケート回答を保護する新しい差分プライバシーエンジンを紹介します。数学的に証明可能なプライバシー保証を追加することで、組織は機密データを露出させることなく、チームやパートナー間で回答を共有できます。コア概念、システムアーキテクチャ、実装手順、実際のベネフィットをSaaSベンダーと顧客向けに解説します。

本稿では、差分プライバシーを大規模言語モデルに統合し、機密情報を保護しつつセキュリティ質問票の回答を自動化する方法を解説します。速度とデータ機密性の両方を求めるコンプライアンスチーム向けの実践的フレームワークを提供します。