يقدم هذا المقال قاعدة معرفة امتثال شافية تعتمد على الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتحقق المستمر، ورسم بياني معرفي ديناميكي. تعرّف على كيفية اكتشاف البنية التحتية للمعرفة تلقائيًا للأدلة القديمة، وتجديد الإجابات، والحفاظ على دقة ردود استبيانات الأمان، وتوافرها للمراجعة في أي تدقيق.

غالبًا ما تكافح المؤسسات الموزعة للحفاظ على اتساق استبيانات الأمان عبر المناطق والمنتجات والشركاء. من خلال الاستفادة من التعلم الفيدرالي، يمكن للفرق تدريب مساعد امتثال مشترك دون نقل بيانات الاستبيان الخام، مما يحافظ على الخصوصية مع تحسين جودة الإجابات باستمرار. تستعرض هذه المقالة الهندسة التقنية، سير العمل، وخارطة الطريق لأفضل الممارسات لتطبيق مساعد امتثال مدعوم بالتعلم الفيدرالي.

تُقدِّم هذه المقالة منسق AI صفر‑ثقة يدير باستمرار دورة حياة الأدلة للاستبيانات الأمنية. من خلال الجمع بين تنفيذ سياسات غير قابلة للتغيير، وتوجيه مدفوع بالذكاء الاصطناعي، وتحقق في الوقت الحقيقي، يقلل الحل من الجهد اليدوي، ويعزز القابلية للتدقيق، ويرفع مستوى الثقة في برامج مخاطر البائعين.