Οι χειροκίνητες διαδικασίες ερωτηματολογίων ασφάλειας είναι αργές, επιρρεπείς σε σφάλματα και συχνά απομονωμένες. Αυτό το άρθρο παρουσιάζει μια αρχιτεκτονική γραφικού γνώσεων καθολικού με προστασία ιδιωτικότητας που επιτρέπει σε πολλαπλές εταιρείες να μοιράζονται ασφαλώς πληροφορίες συμμόρφωσης, να αυξάνουν την ακρίβεια των απαντήσεων και να μειώνουν τους χρόνους απόκρισης—όλα εντός των κανονισμών προστασίας δεδομένων.

Αυτό το άρθρο παρουσιάζει τη Μηχανή Προσαρμοστικών Πλαισίου‑Κοντέξτ Εμπιστοσύνης Ρίσκου, η οποία αξιοποιεί την ανίχνευση προθέσεων, τα ομοσπονδιακά γραφήματα γνώσης και τη σύνθεση προσωπικοτήτων με βάση μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM), ώστε να προτεραιοποιεί αυτόματα ερωτηματολόγια ασφαλείας σε πραγματικό χρόνο, μειώνοντας την καθυστέρηση απόκρισης και βελτιώνοντας την ακρίβεια της συμμόρφωσης.

Μια εις βάθος ανάλυση της χρήσης φενεδραρισμένων γραφημάτων γνώσης για την ενίσχυση της αυτοματοποίησης ερωτηματολογίων ασφαλείας με τεχνητή νοημοσύνη, διασφαλίζοντας την ασφάλεια και την δυνατότητα ελέγχου, μειώνοντας το χειροκίνητο έργο ενώ διατηρεί την ιδιωτικότητα και την προέλευση των δεδομένων.