Dieser Artikel stellt einen adaptiven kontextuellen Risiko‑Persona‑Motor vor, der Intent‑Erkennung, föderierte Wissensgraphen und LLM‑basierte Persona‑Synthese nutzt, um Sicherheitsfragebögen automatisch in Echtzeit zu priorisieren, die Reaktionslatenz zu reduzieren und die Genauigkeit der Compliance zu erhöhen.

Manuelle Prozesse für Sicherheitsfragebögen sind langsam, fehleranfällig und häufig siloartig. Dieser Artikel stellt eine datenschutz‑wahrende föderierte Wissensgraph‑Architektur vor, mit der mehrere Unternehmen Compliance‑Einblicke sicher teilen, die Antwortgenauigkeit steigern und Antwortzeiten verkürzen – und das alles unter Einhaltung der Datenschutz‑Vorschriften.

Ein tiefgehender Einblick in die Nutzung föderierter Wissensgraphen zur KI‑gestützten, sicheren und prüfbaren Automatisierung von Sicherheitsfragebögen über mehrere Organisationen hinweg, wodurch manueller Aufwand reduziert und Datenschutz sowie Herkunftsverfolgung erhalten bleiben.