В этой статье объясняется, как дифференциальную приватность можно интегрировать с крупными языковыми моделями для защиты конфиденциальной информации при автоматизации ответов на вопросы по безопасности, предлагая практический каркас для команд комплаенса, стремящихся к скорости и конфиденциальности данных.
В этой статье рассматривается возросшее синергетическое взаимодействие между доказательствами с нулевым раскрытием (ZKP) и генеративным ИИ для создания движка, сохраняющего конфиденциальность, устойчивого к фальсификациям, автоматизирующего ответы на вопросы по безопасности и соблюдению нормативных требований. Читатели познакомятся с основными криптографическими концепциями, интеграцией ИИ‑рабочих процессов, практическими шагами реализации и реальными преимуществами, такими как снижение трения в аудитах, повышение конфиденциальности данных и доказуемая целостность ответов.
В эпоху ужесточения норм по защите данных и растущих требований поставщиков к быстрым и точным ответам на вопросы безопасности традиционные решения на базе ИИ рискуют раскрыть конфиденциальную информацию. В этой статье представлен новый подход, объединяющий безопасные многопартийные вычисления (SMPC) с генеративным ИИ, позволяющий получать конфиденциальные, проверяемые и практически мгновенные ответы без раскрытия исходных данных какой‑либо отдельной стороне. Узнайте об архитектуре, рабочем процессе, гарантиях безопасности и практических шагах по внедрению технологии в платформу Procurize.
В этой статье рассматривается, как конфиденциальное федеративное обучение может революционизировать автоматизацию вопросов по безопасности, позволяя нескольким организациям совместно обучать модели ИИ без раскрытия конфиденциальных данных, что ускоряет процесс соблюдения требований и снижает ручные трудозатраты.
В этой статье представлена новая система синтетического дополнения данных, предназначенная для усиления платформ генеративного ИИ, таких как Procurize. Создавая конфиденциальные, высокоточные синтетические документы, система обучает большие языковые модели (LLM) отвечать на вопросы по безопасности точно, не раскрывая реальные клиентские данные. Узнайте об архитектуре, рабочем процессе, гарантиях безопасности и практических шагах развертывания, которые снижают ручные затраты, повышают согласованность ответов и обеспечивают соответствие нормативным требованиям.