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。