poniedziałek, 27 października 2025

W erze, gdy regulacje dotyczące prywatności danych stają się coraz bardziej rygorystyczne, a dostawcy wymagają szybkich i trafnych odpowiedzi na ankiety bezpieczeństwa, tradycyjne rozwiązania AI niosą ze sobą ryzyko ujawnienia poufnych informacji. W tym artykule przedstawiamy nowatorskie podejście łączące Bezpieczne Wielostronne Obliczenia (SMPC) z generatywną AI, umożliwiające poufne, audytowalne i działające w czasie rzeczywistym odpowiedzi, bez ujawniania surowych danych żadnej ze stron. Poznaj architekturę, przepływ pracy, gwarancje bezpieczeństwa oraz praktyczne kroki wdrożenia tej technologii w platformie Procurize.

Piątek, 10 października 2025

Ten artykuł omawia, jak prywatnościowe federacyjne uczenie może zrewolucjonizować automatyzację kwestionariuszy bezpieczeństwa, umożliwiając wielu organizacjom współpracę przy trenowaniu modeli AI bez ujawniania wrażliwych danych, przyspieszając w ten sposób zgodność i redukując ręczną pracę.

Środa, 3 grudnia 2025

Ten artykuł przedstawia nowatorski federowany silnik promptów, który umożliwia bezpieczną, zachowującą prywatność automatyzację kwestionariuszy bezpieczeństwa dla wielu najemców. Dzięki połączeniu federowanego uczenia, szyfrowanego routingu promptów i współdzielonego grafu wiedzy, organizacje mogą zmniejszyć ręczny wysiłek, utrzymać izolację danych i ciągle podnosić jakość odpowiedzi w różnych ramach regulacyjnych.

poniedziałek, 13 października 2025

Ten artykuł wyjaśnia, jak prywatność różnicowa może być zintegrowana z dużymi modelami językowymi, aby chronić wrażliwe informacje przy jednoczesnej automatyzacji odpowiedzi na kwestionariusze bezpieczeństwa, oferując praktyczne ramy dla zespołów ds. zgodności poszukujących zarówno szybkości, jak i poufności danych.

środa, 3 grudnia 2025

Ten artykuł wprowadza nowy silnik wzbogacania danych syntetycznych, zaprojektowany w celu wzmocnienia platform generatywnej AI, takich jak Procurize. Tworząc zachowujące prywatność, wysokiej wierności syntetyczne dokumenty, silnik trenuje duże modele językowe (LLM), aby precyzyjnie odpowiadały na kwestionariusze bezpieczeństwa bez narażania rzeczywistych danych klientów. Poznaj architekturę, przepływ pracy, gwarancje bezpieczeństwa i praktyczne kroki wdrożeniowe, które redukują ręczną pracę, zwiększają spójność odpowiedzi i utrzymują zgodność z regulacjami.

do góry
Wybierz język