ამ სტატია განისაზღვრულია ახალი სინახობა ნულ-ცნობიერის დამადასტურებლებს (ZKP) და გენერატურ AI-ს შორის, პრივატულობის‑ცადილი, ტრაგერეთა‑მაჩვენებელი ინების შესაქმნელად უსაფრთხოების და კომპლაისის კითხვაროების ავტომატიზაციისთვის. მკითხველებმა გაერკვნენ ძირითად კრიპტოგრაქტიული ცნებებს, AI სამუშაოტარიის ინტეგრაციაში, პრაქტიკული განხორციელების ნაბიჯებში და რეალურ‑სამყარო ღირებულებით ისეთ პროვიბქტებზე როგორც აუდიტის ბირთვის შემცირება, მონაცემთა კონფიდენციალურობის გაუმჯობესება, და პროვიზურ პასუხის სინტეზის დამადასტურება.
აღნიშნული სტატია ითვალისწინებს ახალ მიდგომას, რომელიც უზრუნველყოფს უსაფრთხო AI‑ის არხის მიხედვით questions‑ის ავტომატიზაციას მრავალ‑ქიროვნული გარემოში. პრივატურობის შენარჩუნებით პრომპტების ტუნირით, ციფრულ პრივატურობით და როლ‑ზე‑განმართული დაშვების კონტროლით, გუნდებმა შეძლებთ ხელახლა, შესაბამისი პასუხების გენერაციას, აუტნორმირებული მონაცემის უსაფრთხოების გათვალისწინებით. გაეცანით ტექნიკურ არქიტექტურას, განხორციელების ნაბიჯებს და საუკეთესო პრაქტიკებს, რათა განახორციელოთ ეს გადაწყვეტა მასშტაბის დონაზე.