Una inmersión profunda en el uso de grafos de conocimiento federados para impulsar la automatización segura, auditable e impulsada por IA de cuestionarios de seguridad a través de múltiples organizaciones, reduciendo el esfuerzo manual mientras se preserva la privacidad de los datos y su procedencia.

Los procesos manuales de cuestionarios de seguridad son lentos, propensos a errores y a menudo aislados. Este artículo presenta una arquitectura de gráfico de conocimiento federado que preserva la privacidad y permite que múltiples empresas compartan conocimientos de cumplimiento de forma segura, mejoren la precisión de las respuestas y reduzcan los tiempos de respuesta, todo mientras cumplen con las regulaciones de privacidad de datos.

Este artículo presenta un Motor Adaptativo de Persona de Riesgo Contextual que aprovecha la detección de intención, grafos de conocimiento federados y la síntesis de personas impulsada por LLM para priorizar automáticamente los cuestionarios de seguridad en tiempo real, reduciendo la latencia de respuesta y mejorando la precisión del cumplimiento.