Denne artikel forklarer konceptet med lukket‑sløjfe læring i sammenhæng med AI‑drevet automatisering af sikkerhedsspørgeskemaer. Den viser, hvordan hvert besvarede spørgeskema bliver en kilde til feedback, der forfiner sikkerhedspolitikker, opdaterer evidens‑lagre og i sidste ende styrker en organisations samlede sikkerhedsstilling, samtidig med at compliance‑arbejdet reduceres.

Denne artikel forklarer synergien mellem policy‑as‑code og store sprogmodeller og viser, hvordan automatisk genereret compliance‑code kan effektivisere svar på sikkerhedsspørgeskemaer, reducere manuelt arbejde og opretholde revisionsnøjagtighed.

Denne artikel forklarer en modulær, mikro‑service‑baseret arkitektur, der kombinerer store sprogmodeller, retrieval‑augmented generation og begivenheds‑drevne arbejdsgange for at automatisere svar på sikkerhedsspørgeskemaer i virksomhedsstørrelse. Den dækker designprincipper, komponentinteraktioner, sikkerhedsovervejelser og praktiske trin til at implementere stakken på moderne cloud‑platforme, hvilket hjælper compliance‑teams med at reducere manuel indsats, mens auditabiliteten bevares.