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.