این مقاله یک پایگاه دانش انطباق خوددرمان را معرفی میکند که از هوش مصنوعی مولد، اعتبارسنجی مداوم و یک گراف دانش پویا بهره میگیرد. بیاموزید چطور معماری بهصورت خودکار شواهد منقضیشده را شناسایی، پاسخها را بازتولید و پاسخهای پرسشنامه امنیتی را دقیق، قابل حسابرسی و آماده برای هر ممیزی نگه میدارد.
سازمانهای پراکنده اغلب در حفظ سازگاری پرسشنامههای امنیتی در سرتاسر مناطق، محصولات و شرکا مشکل دارند. با بهرهگیری از یادگیری فدرال، تیمها میتوانند یک دستیار انطباق مشترک را آموزش دهند بدون اینکه هرگز دادههای خام پرسشنامه را منتقل کنند، حریم خصوصی را حفظ کرده و در عین حال کیفیت پاسخها را بهطور مستمر بهبود بخشند. این مقاله معماری فنی، جریان کاری و نقشهراه بهترین روشها برای پیادهسازی دستیار انطباق مبتنی بر یادگیری فدرال را بررسی میکند.
این مقاله یک هماهنگکننده هوش مصنوعی صفر‑اعتماد را معرفی میکند که بهصورت پیوسته چرخهحیات شواهد برای پرسشنامههای امنیتی را مدیریت میکند. با ترکیب اعمال سیاستهای غیرقابل تغییر، مسیردهی هوش مصنوعی و اعتبارسنجی زمان واقعی، این راهحل تلاش دستی را کاهش داده، قابلیت حسابرسی را ارتقا میدهد و سطح اعتماد به برنامههای ریسک فروشنده را افزایش میدهد.