이 문서는 다중‑테넌트 환경에서 AI 기반 보안 설문 자동화를 안전하게 수행하기 위한 새로운 접근 방식을 소개합니다. 프라이버시‑보호 프롬프트 튜닝, 차등 프라이버시, 역할 기반 접근 제어를 결합함으로써 팀은 각 테넌트의 고유 데이터를 보호하면서도 정확하고 규정 준수된 답변을 생성할 수 있습니다. 기술 아키텍처, 구현 단계 및 대규모 배포를 위한 모범 사례 지침을 확인하십시오.

보안 질문서는 많은 SaaS 제공업체에게 병목 현상이 되며, 수십 개의 표준에 걸쳐 정확하고 반복 가능한 답변을 요구합니다. 실제 감사 응답을 모방한 고품질 합성 데이터를 생성함으로써 조직은 민감한 정책 텍스트를 노출하지 않고 대형 언어 모델(LLM)을 미세 조정할 수 있습니다. 본 기사에서는 시나리오 모델링부터 Procurize와 같은 플랫폼과의 통합까지, 합성 데이터 중심 파이프라인 전체를 단계별로 살펴보며 보다 빠른 처리, 일관된 규정 준수, 안전한 학습 루프를 제공합니다.