Denne artikel udforsker en ny AI‑drevet tilgang, der automatisk kortlægger eksisterende politikparagraffer til specifikke sikkerhedsspørgsmåls‑krav. Ved at udnytte store sprogmodeller, semantiske lighedsalgoritmer og løbende læringsloops kan virksomheder reducere manuelt arbejde, forbedre svarkonsistens og holde bevismateriale for overholdelse opdateret på tværs af flere rammer.

Denne artikel forklarer arkitekturen, datapipelines og bedste praksis for at bygge et kontinuerligt evidensarkiv drevet af store sprogmodeller. Ved at automatisere indsamling, versionering og kontekstuel hentning af evidens kan sikkerhedsteams besvare spørgeskemaer i realtid, reducere manuelt arbejde og opretholde audit‑klar compliance.

Denne artikel udforsker en ny Dynamisk Bevisattributtion Engine drevet af Grafneuralnetværk (GNN’er). Ved at kortlægge relationer mellem politikparagrafer, kontrolartefakter og lovgivningskrav leverer motoren realtid, præcise bevisforslag til sikkerhedsspørgeskemaer. Læserne vil lære de underliggende GNN‑koncepter, arkitektonisk design, integrationsmønstre med Procurize og praktiske trin til at implementere en sikker, auditérbar løsning, der drastisk reducerer manuelt arbejde og samtidigt øger tilliden til compliance.