این مقاله معماری نوآورانه‌ای را معرفی می‌کند که اثبات‌های دانش صفر، یادگیری فدرال و تولید تقویت‌شده با بازیابی را ترکیب می‌کند تا شواهد انطباقی غیرقابل دستکاری و حفظ حریم خصوصی برای محیط‌های چند مستاجری تولید کند. با نگه داشتن داده‌های خام در محل و به‌اشتراک‌گذاری فقط به‌روزرسانی‌های مدل رمزنگاری‌شده و قطعات شواهد، سازمان‌ها می‌توانند تقاضاهای سخت‌گیرانه نظارتی را بدون قربانی کردن سرعت و بینش هوش مصنوعی مولد برآورده کنند. طراحی، تضمین‌های امنیتی، گام‌های پیاده‌سازی و موارد استفاده واقعی به‌صورت عمیق بررسی می‌شوند.
این مقاله رویکردی نوین برای خودکارسازی پرسش‌نامه‌های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی در محیط‌های چند مستأجر ارائه می‌دهد. با ترکیب تنظیم پرامپت حفظ حریم خصوصی، حریم خصوصی تفاضلی و کنترل دسترسی مبتنی بر نقش، تیم‌ها می‌توانند پاسخ‌های دقیق و مطابق با مقررات تولید کنند در حالی که داده‌های اختصاصی هر مستأجر محافظت می‌شود. معماری فنی، مراحل پیاده‌سازی و رهنمودهای بهترین شیوه برای استقرار این راه‌حل در مقیاس بزرگ را بیاموزید.
این مقاله یک موتور درخواست فدرال نوین را معرفی می‌کند که امکان خودکارسازی ایمن و حفظ حریم خصوصی برای پرسش‌نامه‌های امنیتی در چندین مستاجر را فراهم می‌آورد. با ترکیب یادگیری فدرال، مسیر‌دهی رمزگذاری‌شده درخواست‌ها و گراف دانش مشترک، سازمان‌ها می‌توانند تلاش دستی را کاهش دهند، ایزوله‌سازی داده‌ها را حفظ کنند و به‌صورت مستمر کیفیت پاسخ‌ها را در چارچوب‌های نظارتی مختلف بهبود بخشند.