این مقاله یک موتور مسیریابی هوش مصنوعی مبتنی بر نیت جدید را که به‌صورت خودکار هر آیتم از پرسش‌نامه امنیتی را به متخصص موضوعی (SME) مناسب در زمان واقعی هدایت می‌کند، توضیح می‌دهد. با ترکیب تشخیص نیت در زبان طبیعی، گراف دانش پویا و لایه ارکستراسیون میکروسرویس، سازمان‌ها می‌توانند گلوگاه‌ها را از بین ببرند، دقت پاسخ‌ها را ارتقاء دهند و کاهش قابل‌سنجش زمان انجام پرسش‌نامه را تجربه کنند.

این مقاله به یک معماری نوآورانه می‌پردازد که گراف دانش شواهد پویا را با یادگیری پیوسته مبتنی بر هوش مصنوعی ترکیب می‌کند. این راه‌حل به‌صورت خودکار پاسخ‌های پرسش‌نامه را با آخرین تغییرات سیاست‌ها، یافته‌های حسابرسی و وضعیت‌های سیستم هماهنگ می‌کند و باعث کاهش کار دستی و افزایش اطمینان در گزارش‌گیری انطباق می‌شود.

این مقاله یک معماری نوآورانه را معرفی می‌کند که فاصله بین پاسخ‌های پرسشنامه امنیتی و تکامل سیاست‌ها را پر می‌کند. با جمع‌آوری داده‌های پاسخ، به‌کارگیری یادگیری تقویتی، و به‌روزرسانی مخزن سیاست‑به‑کد در زمان واقعی، سازمان‌ها می‌توانند effort دستی را کاهش دهند، دقت پاسخ‌ها را بهبود بخشند و artefacts انطباق را همیشه همگام با واقعیت کسب‌وکار نگه دارند.

یک بررسی عمیق از استفاده از گراف‌های دانش فدرال برای توانمندسازی خودکارسازی هوش مصنوعی، امن و قابل حسابرسی پرسش‌نامه‌های امنیتی در میان چندین سازمان، که با کاهش کار دستی حریم خصوصی داده‌ها و ریشه‌یابی شواهد را حفظ می‌کند.

این مقاله معماری نوین ترکیبی Retrieval‑Augmented Generation (RAG) را بررسی می‌کند که مدل‌های زبانی بزرگ را با مخزن اسناد سطح سازمانی ترکیب می‌سازد. با اتصال تنگنات پاسخ‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی به ردپای حسابرسی غیرقابل تغییر، سازمان‌ها می‌توانند پاسخ‌های پرسش‌نامه امنیتی را خودکار کنند، در حالی که شواهد انطباق را حفظ می‌کنند، محل داده‌ها را تضمین می‌کنند و استانداردهای نظارتی سخت‌گیرانه را برآورده می‌سازند.