У цій статті розглядається новий підхід, який об’єднує федеративне навчання та конфіденційно‑захищений граф знань для спрощення автоматизації опитувальників щодо безпеки. Завдяки безпечному обміну знаннями між організаціями без розкриття вихідних даних команди отримують швидші та точніші відповіді, зберігаючи сувору конфіденційність та відповідність вимогам.

У цій статті розглядається нова архітектура, що поєднує принципи zero‑trust з федеративним графом знань, щоб забезпечити безпечну багатокористувацьку автоматизацію безпекових анкет. Ви дізнаєтеся про поток даних, гарантії конфіденційності, точки інтеграції ШІ та практичні кроки впровадження рішення на платформі Procurize.