در عصری که مقررات حریم‌خصوصی داده‌ها سخت‌تر می‌شوند و فروشندگان نیاز به پاسخ‌های سریع و دقیق به پرسش‌نامه‌های امنیتی دارند، راه‌حل‌های سنتی هوش مصنوعی خطر افشای اطلاعات محرمانه را به‌هم می‌رسانند. این مقاله رویکردی نوآورانه معرفی می‌کند که محاسبه امن چند‑طرفه (SMPC) را با هوش مصنوعی مولد ترکیب می‌کند و امکان تولید پاسخ‌های محرمانه، قابل حسابرسی و زمان واقعی را بدون آشکار شدن داده‌های خام برای هیچ‌یک از طرفین فراهم می‌سازد. معماری، جریان کار، تضمین‌های امنیتی و گام‌های عملی برای پذیرش این فناوری در بستر پلتفرم Procurize را بیاموزید.

این مقاله مفهوم یادگیری حلقه بسته را در زمینه خودکارسازی پرسشنامه‌های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی توضیح می‌دهد. نشان می‌دهد چگونه هر پرسشنامه پاسخ داده‌شده می‌تواند به‌عنوان منبع بازخورد برای پالایش سیاست‌های امنیتی، به‌روزرسانی مخازن شواهد و در نهایت تقویت وضعیت کلی امنیتی یک سازمان عمل کند، در حالی که تلاش‌های انطباقی را کاهش می‌دهد.

این راهنما به تیم‌های SaaS و امنیتی نشان می‌دهد چگونه پرسش‌نامه و خودکارسازی سیاست‌های مبتنی بر هوش مصنوعی Procurize را مستقیماً در خط لوله‌های CI/CD خود ادغام کنند. با رفتار انطباق به‌صورت کد و بهره‌گیری از به‌روزرسانی‌های سیاستی لحظه‌ای، شرکت‌ها می‌توانند اطمینان امنیتی مستمر، زمان بازگشت ممیزی را کاهش داده و ویژگی‌ها را سریع‌تر بدون قربانی کردن حاکمیت منتشر کنند.