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 مدولار مبتنی بر میکروسرویس‌ها را شرح می‌دهد که مدل‌های بزرگ زبانی، تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) و جریان‌کارهای رویداد‑محور را ترکیب می‌کند تا پاسخ‌های پرسشنامه‌های امنیتی را در مقیاس سازمانی خودکار کند. اصول طراحی، تعاملات بین مؤلفه‌ها، ملاحظات امنیتی و گام‌های عملی برای پیاده‌سازی این پشته روی پلتفرم‌های ابری مدرن را پوشش می‌دهد و به تیم‌های انطباق کمک می‌کند تا تلاش دستی را کاهش داده و همچنان قابلیت حسابرسی را حفظ کنند.

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.

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.