Bài viết này xem xét sự hợp tác mới nổi giữa chứng minh không tiết lộ (ZKP) và AI sinh để tạo ra một động cơ bảo vệ quyền riêng tư, chống giả mạo cho việc tự động hoá các bảng câu hỏi bảo mật và tuân thủ. Độc giả sẽ học các khái niệm mật mã cốt lõi, quy trình tích hợp AI, các bước triển khai thực tế, và lợi ích thực tiễn như giảm ma sát kiểm toán, tăng bảo mật dữ liệu, và tính toàn vẹn câu trả lời có thể chứng minh.

Các bảng câu hỏi bảo mật hiện đại thường yêu cầu bằng chứng phân tán trên nhiều silo dữ liệu, khu vực pháp lý và công cụ SaaS. Một công cụ dù dữ liệu bảo mật có thể tự động thu thập, chuẩn hoá và liên kết những thông tin rời rạc này đồng thời đảm bảo tuân thủ quy định. Bài viết này giải thích khái niệm, trình bày cách Procurize triển khai, và cung cấp hướng dẫn chi tiết từng bước cho các tổ chức muốn tăng tốc độ trả lời câu hỏi mà không phơi bày dữ liệu nhạy cảm.

Bài viết này giới thiệu một phương pháp mới để tự động hoá câu hỏi an ninh dựa trên AI trong môi trường đa người thuê một cách an toàn. Bằng cách kết hợp tinh chỉnh prompt bảo mật, Differential Privacy và kiểm soát truy cập dựa trên vai trò, các nhóm có thể tạo ra các câu trả lời chính xác, tuân thủ mà không làm lộ dữ liệu sở hữu của từng người thuê. Tìm hiểu kiến trúc kỹ thuật, các bước thực hiện và các hướng dẫn thực tiễn để triển khai giải pháp này ở quy mô lớn.