Тази статия разглежда нов динамичен двигател за атрибуция на доказателства, захранван от графови невронни мрежи (GNN). Чрез картографиране на връзките между клаузи на политики, контролни артефакти и регулаторни изисквания, двигателят предоставя в реално време точни предложения за доказателства за сигурностни въпросници. Читателите ще научат основните концепции на GNN, архитектурния дизайн, моделите за интеграция с Procurize и практическите стъпки за внедряване на сигурно, одитируемо решение, което драматично намалява ръчните усилия, като същевременно повишава увереността в съответствието.

Тази статия разглежда нов подход за динамично оценяване на увереността в отговорите, генерирани от AI, към секюрити въпросници, използвайки обратна връзка в реално време, графи на знанията и оркестрация на LLM за подобряване на точността и проверяемостта.

Тази статия обяснява как диференциалната поверителност може да се интегрира с големи езикови модели, за да защити чувствителна информация, докато автоматизира отговори на въпросници за сигурност, предлагайки практична рамка за екипи по съответствие, търсещи както бързина, така и конфиденциалност на данните.

Тази статия представя нов подход за сигурна AI‑подпомогната автоматизация на въпросници за сигурност в многотенантни среди. Чрез комбиниране на запазваща поверителността настройка на подсказка, диференциална поверителност и ролево‑базирани контролни механизми, екипите могат да генерират точни, съвместими отговори, като същевременно защитава собствените данни на всеки наемател. Научете за техническата архитектура, стъпките за внедряване и насоките за най‑добри практики при мащабиране на това решение.

Тази статия разглежда новия мултимодален ИИ подход, който позволява автоматизирано извличане на текстови, визуални и кодови доказателства от разнообразни документи, ускорявайки завършването на въпросници за сигурност, като същевременно поддържа съответствие и одитируемост.