هوش مصنوعی می‌تواند به‌سرعت پاسخ‌های پرسش‌نامه‌های امنیتی را پیش‌نویس کند، اما بدون لایه‌ای برای تأیید، شرکت‌ها در خطر دریافت پاسخ‌های نادرست یا غیرقابل‌التطبیق هستند. این مقاله چارچوب اعتبارسنجی انسانی در حلقه (HITL) را معرفی می‌کند که هوش مصنوعی مولد را با بررسی کارشناسان ترکیب می‌نماید و امکان حسابرسی، ردیابی و بهبود مستمر را فراهم می‌سازد.

مدل‌های بزرگ زبانی چندحالتی می‌توانند متون، تصاویر و نمودارها را خوانده، تفسیر کرده و ترکیب کنند—از نمودارهای معماری تا اسکرین‌شات‌های پیکربندی و داشبوردهای انطباق—و آن‌ها را به شواهد آماده‌برای ممیزی تبدیل کنند. این مقاله فناوری‑پشته، یکپارچه‌سازی جریان کاری، ملاحظات امنیتی و بازگشت سرمایه واقعی استفاده از هوش مصنوعی چندحالتی برای خودکارسازی تولید شواهد بصری در پرسشنامه‌های امنیتی را بررسی می‌کند.

پرسشنامه‌های امنیتی برای بسیاری از ارائه‌دهندگان SaaS یک گلوگاه هستند و نیازمند پاسخ‌های دقیق و قابل تکرار در ده‌ها استاندارد می‌باشند. با تولید داده‌های مصنوعی با کیفیت بالا که پاسخ‌های واقعی ممیزی را بازتاب می‌دهند، سازمان‌ها می‌توانند مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) را بدون فاش کردن متن حساس سیاست‌ها، به‌دقت تنظیم کنند. این مقاله یک مسیر کامل مبتنی بر داده‌های مصنوعی را از مدل‌سازی سناریو تا یکپارچگی با پلتفرمی مانند Procurize مرور می‌کند و زمان پاسخ‌گویی سریع‌تر، انطباق ثابت و یک چرخه آموزشی ایمن را فراهم می‌آورد.

این مقاله به بررسی معماری ترکیبی لبه‑ابر می‌پردازد که مدل‌های زبانی بزرگ را به منبع داده‌های پرسش‌نامه‌های امنیتی نزدیک می‌کند. با توزیع استنتاج، کش‌بندی شواهد و استفاده از پروتکل‌های همگام‌سازی امن، سازمان‌ها می‌توانند ارزیابی‌های فروشنده را به‌صورت آنی پاسخ دهند، تاخیر را کاهش دهند و حاکمیت داده‌های محلی را حفظ کنند؛ همه این‌ها در یک بستر یکپارچه‌ی انطباق.

این مقاله به رویکرد جدیدی می‌پردازد که مدل‌های زبان بزرگ، تلمتری ریسک زنده و خطوط لوله ارکستراسیون را ترکیب می‌کند تا به‌صورت خودکار سیاست‌های امنیتی برای پرسش‌نامه‌های فروشنده تولید و تطبیق دهد، بدین‌صورت که تلاش دستی را کاهش داده و در عین حال صحت تطبیق را حفظ می‌کند.