ეს სტატია წარმოშობს ახალი გადამოწმების ციკლზე, რომელიც აერთიანებს Zero‑Knowledge Proof‑ებს გენერაციული AI‑თ, რათა უსაფრთხოების კითხვარის პასუხები დამოწმებულად დაფიქსირდეს მიუხედავად კერძო მონაცემის გამჟღავნების, აღწერს მისი არქიტექტურას, მთავარი კრიპტოგრაფიული პრიმიტივებს, ინტეგრაციის მოდელებს არსებული კომპლაიანსის პლატფორმებთან, და პრაქტიკულ ნაბიჯებს SaaS‑სა და შეძენის გუნდებისთვის, რომ მიიღონ ეს მიდგომა დროით, ცურგისკენ ცოცხალი (tamper‑proof) და პრივას დაცვითია.

ეს სტატია თანაშიც explores a novel approach that blends zero‑knowledge proof (ZKP) cryptography with generative AI to automate vendor questionnaire responses. By proving the correctness of AI‑generated answers without revealing underlying data, organizations can accelerate compliance workflows while maintaining strict confidentiality and auditability.

თანამედროვე შესაბამისობის გუნდებს სირთულეები აქვთ უსაფრთხოების კითხვარისთვის მიწოდებული დამადასტურებლების სისწორეზე. ეს სტატია აყენებს ახალი სამუშაო ნაკადის, რომელიც აერთიანებს ნული‑ცოდინის პრუთეფებს (ZKP) AI‑ით შექმნილ დამადასტურებლებთან. თანქმის საშუალებით ორგანიზაციებს შეუძლიათ აჩვენონ დამადასტურებლების სწორი ყოფნა უნხრობას მონაცემებს არ გამოყოფის, ავტომატურ დავალება დამადასტურება, და მარტივად ინტეგრირება არსებული კითხვარის პლატფერაკებში, მაგალითად Procurize. მკითხველებს წამოიყვანება კრიპტოგრაფიული საფუძვლები, არქიტექტურული კომპონენტები, შესრულების ნაბიჯები, და რეალური სარგებელი შესაბამისობის, სამართლისა და უსაფრთხოების გუნდებისთვის.