Ten artykuł wprowadza nowatorski silnik prywatności różnicowej, który zabezpiecza odpowiedzi generowane przez AI w kwestionariuszach bezpieczeństwa. Dzięki matematycznie udowodnionym gwarancjom prywatności organizacje mogą udostępniać odpowiedzi zespołom i partnerom bez narażania wrażliwych danych. Przedstawiamy podstawowe koncepcje, architekturę systemu, kroki wdrożeniowe oraz korzyści w rzeczywistych scenariuszach dla dostawców SaaS i ich klientów.