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.

Ręczne procesy wypełniania kwestionariuszy bezpieczeństwa są wolne, podatne na błędy i często odizolowane. Ten artykuł przedstawia architekturę prywatnego federacyjnego grafu wiedzy, która umożliwia wielu firmom bezpieczne dzielenie się informacjami o zgodności, zwiększenie dokładności odpowiedzi i skrócenie czasu reakcji — wszystko to przy zachowaniu zgodności z przepisami o ochronie danych.