Denne artikel introducerer en Adaptiv Kontekstuel Risiko‑Persona‑Motor, der udnytter intention‑detektion, federerede vidensgrafer og LLM‑drevet personasyntese til automatisk at prioritere sikkerhedsspørgeskemaer i realtid, hvilket reducerer svartiden og øger overholdelsesnøjagtigheden.
En dybdegående gennemgang af brugen af federerede vidensgrafer til at drive AI‑drevet, sikker og revisorvenlig automatisering af sikkerhedsspørgeskemaer på tværs af flere organisationer, hvilket reducerer manuelt arbejde samtidig med at datasikkerhed og proveniens bevares.
Manuelle processer for sikkerhedsspørgeskemaer er langsomme, fejludsatte og ofte silo‑baserede. Denne artikel introducerer en privatlivsbeskyttende federeret vidensgraf‑arkitektur, der lader flere virksomheder dele overholdelses‑indsigt sikkert, øge svar‑nøjagtigheden og forkorte svartider – alt sammen mens man overholder data‑privatlivsregler.