现代安全问卷经常需要分散在多个数据孤岛、法律管辖区和 SaaS 工具中的证据。隐私保护的数据拼接引擎能够自主收集、标准化并关联这些碎片化信息，同时确保符合监管要求。本文阐述了概念，概览了 Procurize 的实现方案，并为希望在不暴露敏感数据的前提下加速问卷响应的组织提供了分步指南。

本文审视零知识证明（ZKP）与生成式 AI 之间的新兴协同，构建一个隐私保护、篡改可验证的引擎，以自动化安全和合规问卷。读者将学习核心密码学概念、AI 工作流集成、实际实现步骤以及诸如降低审计摩擦、提升数据机密性和可证明答案完整性等真实世界的收益。

本文介绍了一种在多租户环境中实现安全 AI 驱动的安全问卷自动化的新方法。通过结合隐私保护的提示调优、差分隐私和基于角色的访问控制，团队能够在保护每个租户专有数据的同时，生成准确、合规的答案。了解技术架构、实现步骤以及在大规模部署此解决方案的最佳实践指南。