Este artículo explica la arquitectura, los flujos de datos y las mejores prácticas para construir un repositorio de evidencia continuo impulsado por modelos de lenguaje de gran tamaño. Al automatizar la recopilación de evidencia, el versionado y la recuperación contextual, los equipos de seguridad pueden responder a los cuestionarios en tiempo real, reducir el esfuerzo manual y mantener el cumplimiento listo para auditorías.

Este artículo explora un novedoso enfoque impulsado por IA que asigna automáticamente cláusulas de políticas existentes a requisitos específicos de cuestionarios de seguridad. Al aprovechar grandes modelos de lenguaje, algoritmos de similitud semántica y bucles de aprendizaje continuo, las empresas pueden reducir el esfuerzo manual, mejorar la consistencia de las respuestas y mantener la evidencia de cumplimiento actualizada en múltiples marcos.

Este artículo explora un nuevo Motor de Atribución Dinámica de Evidencias impulsado por Redes Neuronales de Grafos (GNN). Al mapear relaciones entre cláusulas de políticas, artefactos de control y requisitos regulatorios, el motor ofrece sugerencias de evidencias en tiempo real y con alta precisión para cuestionarios de seguridad. Los lectores aprenderán los conceptos subyacentes de GNN, el diseño arquitectónico, los patrones de integración con Procurize y los pasos prácticos para implementar una solución segura y auditable que reduce drásticamente el esfuerzo manual mientras aumenta la confianza en el cumplimiento.