В этой статье представлен новый движок дифференциальной приватности, который защищает ответы ИИ на вопросы по безопасности. Добавляя математически доказуемые гарантии приватности, организации могут делиться ответами между командами и партнёрами, не раскрывая конфиденциальные данные. Мы рассмотрим основные понятия, архитектуру системы, шаги внедрения и практические выгоды для SaaS‑продавцов и их клиентов.
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.