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.

Ten artykuł analizuje rosnącą synergię pomiędzy dowodami zero‑knowledge (ZKP) a generatywną sztuczną inteligencją w celu stworzenia silnika automatyzacji kwestionariuszy bezpieczeństwa i zgodności, który zachowuje prywatność, jest odporny na manipulacje i zapewnia integralność odpowiedzi. Czytelnicy poznają podstawowe koncepcje kryptograficzne, integrację przepływu pracy AI, praktyczne kroki wdrożeniowe oraz korzyści w rzeczywistych zastosowaniach, takie jak zmniejszenie tarcia podczas audytów, podniesienie poufności danych i udowodniona integralność odpowiedzi.