Эта статья представляет новую архитектуру, объединяющую доказательства с нулевым разглашением (Zero Knowledge Proofs), федеративное обучение и Retrieval‑Augmented Generation для создания неизменяемых, сохраняющих конфиденциальность доказательств соответствия в мультиарендных средах. Благодаря тому, что исходные данные остаются на месте, а передаются только криптографически проверенные обновления модели и фрагменты доказательств, организации могут удовлетворять строгие регулятивные требования без потери скорости и аналитических возможностей генеративного ИИ. В статье подробно рассматриваются дизайн, гарантии безопасности, шаги реализации и реальные примеры применения.