این مقاله رویکرد جدیدی را بررسی می‌کند که یادگیری فدرال را با گراف دانش با حفظ حریم خصوصی ترکیب می‌کند تا خودکارسازی پرسشنامه‌های امنیتی را ساده‌سازی کند. با به‌اشتراک‌گذاری ایمن بینش‌ها بین سازمان‌ها بدون افشای داده‌های خام، تیم‌ها پاسخ‌های سریع‌تر و دقیق‌تری ارائه می‌دهند و در عین حال محرمانگی و انطباق شدید را حفظ می‌کنند.

Procurize AI لایه‌ای پیشگامانه معرفی می‌کند که رمزنگاری همومورفی را با هوش مصنوعی مولد ترکیب می‌کند تا داده‌های حساس سؤالنامه‌های تأمین‌کنندگان را ایمن سازد. این مقاله به مبانی رمزنگاری، معماری سیستم، گردش کار پردازش زمان‌ واقعی و مزایای عملی برای تیم‌های انطباق می‌پردازد که به دنبال محافظت صفر‑دانش بدون قربانی کردن سرعت خودکار هستند.

این مقاله به رویکرد جدید «چت‌اوپس‑اول» برای ادغام موتور پرسش‌نامه امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی Procurize مستقیماً در خطوط لوله مدرن DevOps می‌پردازد. با بهره‌گیری از روبات‌های گفتگو، هوک‌های CI/CD و خودکارسازی شواهد در زمان واقعی، تیم‌ها می‌توانند فاصله‌های انطباق را سریع‌تر پر کنند، ردپای غیرقابل تغییر حسابرسی را حفظ کنند و مستندات امنیتی را همزمان با انتشار کد به‌روز نگه دارند.

این مقاله به بررسی یک معماری نوین می‌پردازد که اصول صفر‑اعتماد را با گراف دانش توزیع‌شده ترکیب می‌کند تا خودکارسازی امن و چند‑مستاجری پرسش‌نامه‌های امنیتی ممکن شود. جریان داده، ضمانت‌های حریم‌خصوصی، نقاط یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی و گام‌های عملی برای پیاده‌سازی راه‌حل بر بستر پلتفرم Procurize را کشف خواهید کرد.

موتور هوش مصنوعی جدید Procurize، ارکستراسیون پویا شواهد را معرفی می‌کند؛ یک خط لوله خود تنظیم که به‌صورت خودکار شواهد تطبیق، ترکیب و اعتبارسنجی می‌کند برای هر پرسش‌نامه امنیتی خرید. با ترکیب تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، نقشه‌برداری سیاست‑محور گراف‑پایه و بازخورد جریان کار لحظه‑به‑لحظه، تیم‌ها تلاش دستی را کاهش می‌دهند، زمان پاسخ را تا ۷۰ ٪ کوتاه می‌کنند و ردیابی قابل حسابرسی را در چارچوب‌های متعدد حفظ می‌نمایند.