Тази статия разглежда нова архитектура за инженеринг на подсказки, основана на онтология, която съгласува разнородните рамки за въпросници за сигурност като [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) и [GDPR](https://gdpr.eu/). Чрез изграждане на динамичен граф на знания за регулаторните концепции и използване на интелигентни шаблони за подсказки, организациите могат да генерират последователни, проверяеми отговори от ИИ за множество стандарти, да намалят ръчната работа и да повишат увереността в съответствието.

Тази статия задълбочено разглежда стратегии за инженеринг на подсказки, които карат големите езикови модели да произвеждат точни, последователни и проверяеми отговори за въпросници за сигурност. Читателите ще научат как да проектират подсказки, вграждат контекст на политиките, валидират резултатите и интегрират работния процес в платформи като Procurize за по‑бързи, без‑грешкови отговори за съответствие.

Тази статия разглежда как свързването на живи потоци от информация за заплахи с AI двигатели трансформира автоматизацията на въпросници за сигурност, предоставяйки точни, актуални отговори, докато намалява ръчната работа и риска.

Дълбок поглед върху дизайна, ползите и внедряването на интерактивна тестова среда за съответствие с AI, която позволява на екипите да прототипират, тестват и усъвършенстват автоматизирани отговори на въпросници за сигурност мигновено, повишавайки ефективността и увереността.

Подробен преглед на използването на федеративни графи за знания за задвижване на AI‑подкрепена, сигурна и одитирана автоматизация на сигурностни въпросници между множество организации, намалявайки ръчната работа, като същевременно запазва поверителността и произхода на данните.