Тази статия представя нов федерален двигател за подканви, който позволява сигурна, запазваща поверителността автоматизация на въпросници за сигурност за множество наематели. Чрез комбиниране на федеративно обучение, криптирана маршрутизация на подканви и споделен граф на знания, организациите могат да намалят ръчния труд, да поддържат изолацията на данните и постоянно да подобряват качеството на отговорите в различни регулаторни рамки.

Тази статия изследва стратегията за фина настройка на големи езикови модели върху специфични за индустрията данни за съответствие, с цел автоматизиране на отговорите на въпросници за сигурност, намаляване на ръчния труд и поддържане на одитируемост в платформи като Procurize.