<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Compliance AI on אוטומציה חכמה לשאלונים ולציות</title><link>https://blog.procurize.ai/he/categories/compliance-ai/</link><description>Recent content in Compliance AI on אוטומציה חכמה לשאלונים ולציות</description><generator>Hugo</generator><language>he</language><atom:link href="https://blog.procurize.ai/he/categories/compliance-ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>בינה מלאכותית גנרטיבית מבוססת הוכחת אפס-ידע להוכחת ציות בזמן אמת בצורה מאובטחת</title><link>https://blog.procurize.ai/he/zero-knowledge-proof-powered-generative-ai-for-secure-real-t/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.procurize.ai/he/zero-knowledge-proof-powered-generative-ai-for-secure-real-t/</guid><description>&lt;h1 id="בינה-מלאכותית-גנרטיבית-מבוססת-הוכחת-אפס-ידע-להוכחת-ציות-בזמן-אמת-בצורה-מאובטחת">בינה מלאכותית גנרטיבית מבוססת הוכחת אפס-ידע להוכחת ציות בזמן אמת בצורה מאובטחת&lt;/h1>
&lt;h2 id="מבוא">מבוא&lt;/h2>
&lt;p>רגולטורים דורשים הוכחות מהירות ושקופות יותר לכך שהארגונים עומדים בתקנים המשתנים תדיר. צינורות ציות מסורתיים מתבססים על איסוף ראיות ידני, גרסאות מסמכים וביקורות תקופתיות — תהליכים איטיים, רגישים לטעויות ולעיתים חושפים נתונים רגישים למ auditors או לכלים של צד שלישי.&lt;/p>
&lt;p>מחסנית &lt;strong>בינה מלאכותית גנרטיבית מבוססת הוכחת אפס-ידע (ZKP)&lt;/strong> יכולה לשנות את הנרטיב הזה. על‑ידי חיבור &lt;strong>יצירת מידע משופרת באחזור (RAG)&lt;/strong> עם אסימונים קריפטוגרפיים, אנו יכולים לייצר ראיות ציות &lt;strong>בזמן אמת&lt;/strong>, להוכיח את נכונותן &lt;strong>בלי לחשוף את הנתונים הבסיסיים&lt;/strong>, ולשמור על כל זרימת העבודה ניתנת לביקורת ובלתי ניתנת לשינוי.&lt;/p></description></item><item><title>הוכחות אפס-ידע מאובטחות קוונטית ליצירת ראיות ציות בזמן אמת</title><link>https://blog.procurize.ai/he/quantum-secure-zero-knowledge-proofs-for-real-time-complianc/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.procurize.ai/he/quantum-secure-zero-knowledge-proofs-for-real-time-complianc/</guid><description>&lt;h1 id="הוכחות-אפס-ידע-מאובטחות-קוונטית-ליצירת-ראיות-ציות-בזמן-אמת">הוכחות אפס-ידע מאובטחות קוונטית ליצירת ראיות ציות בזמן אמת&lt;/h1>
&lt;h2 id="מבוא">מבוא&lt;/h2>
&lt;p>ארגונים נמצאים תחת לחץ מתמשך להוכיח ציות לתקנות כגון &lt;a href="https://gdpr.eu/" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">GDPR&lt;/a>, &lt;a href="https://www.iso.org/standard/27001" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">ISO 27001&lt;/a> ותקנים תעשייתיים ספציפיים. תהליכי ציות מסורתיים מתבססים על איסוף ראיות ידני, אישורים סטטיים וביקורות תקופתיות – תהליכים שלוקחים זמן וחשופים לדליפת נתונים.&lt;/p>
&lt;p>התקדמות אחרונה ב&lt;strong>בינה מלאכותית גנרטיבית&lt;/strong> האיצה את יצירת הראיות, בעוד ש&lt;strong>הוכחות אפס-ידע (ZKP)&lt;/strong> מספקות הבטחות קריפטוגרפיות שהטענה נכונה מבלי לחשוף את הנתונים הבסיסיים. עם זאת, רוב מבני ה‑ZKP (למשל SNARKs המבוססים על הנחות של עקומות אליפטיות) &lt;strong>אינם עמידים לקוונטום&lt;/strong>. ככל שמחשבים קוונטיים מתפתחים, יסודות הקריפטוגרפיה של צינורות הציות של היום עלולים להפוך למיושנים.&lt;/p></description></item></channel></rss>