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.
Ten artykuł wyjaśnia koncepcję routingu opartego na intencji dla kwestionariuszy bezpieczeństwa, jak ocena ryzyka w czasie rzeczywistym napędza automatyczny dobór odpowiedzi oraz dlaczego integracja zunifikowanej platformy AI redukuje ręczną pracę przy jednoczesnym zwiększeniu dokładności zgodności. Czytelnicy poznają architekturę, kluczowe komponenty, kroki wdrożeniowe oraz korzyści w rzeczywistym świecie.
