Šiame straipsnyje nagrinėjama, kaip privatumo apsaugos federacinis mokymasis gali revoliucionizuoti saugumo klausimynų automatizavimą, leidžiant kelioms organizacijoms bendradarbiauti mokant DI modelius nesiskleidžiant jautrių duomenų, taip pagreitindamas atitikties procesus ir sumažindamas rankinį darbą.

Rankiniai saugumo klausimynų procesai yra lėti, klaidų linkę ir dažnai izoliuoti. Šiame straipsnyje pristatome privatumo užtikrinančios federacinės žinių grafikos architektūrą, kuri leidžia kelioms įmonėms saugiai dalintis atitikties įžvalgomis, padidinti atsakymų tikslumą ir sutrumpinti atsakymo laiką – viskas laikantis duomenų privatumo reglamentų.