Tento článek zkoumá novátorský AI‑řízený přístup, který automaticky mapuje existující klauzule politik na konkrétní požadavky bezpečnostních dotazníků. Využitím velkých jazykových modelů, algoritmů sémantické podobnosti a kontinuálních učebních smyček mohou společnosti snížit manuální úsilí, zlepšit konzistenci odpovědí a udržet důkazy o souhlasu aktuální napříč různými rámcemi.

Tento článek vysvětluje architekturu, datové potrubí a osvědčené postupy pro vytvoření kontinuálního úložiště důkazů napájeného velkými jazykovými modely. Automatizací sběru důkazů, verzování a kontextového vyhledávání mohou bezpečnostní týmy odpovídat na dotazníky v reálném čase, snížit ruční úsilí a udržet auditně připravenou shodu.

Tento článek zkoumá nový Dynamický motor pro přiřazování důkazů postavený na grafových neuronových sítích (GNN). Mapováním vztahů mezi ustanoveními politik, kontrolními artefakty a regulatorními požadavky motor poskytuje v reálném čase přesná doporučení důkazů pro bezpečnostní dotazníky. Čtenáři se seznámí s koncepty GNN, architekturou, integračními vzory s Procurize a praktickými kroky k implementaci bezpečného, auditovatelného řešení, které dramaticky snižuje manuální úsilí a zvyšuje důvěru v soulad.