کشف کنید چگونه موتور اولویت‌بندی شواهد تطبیقی زمان واقعی با ترکیب دریافت سیگنال، امتیازدهی ریسک متنی و غنی‌سازی گراف دانش، شواهد مناسب را در زمان مناسب ارائه می‌دهد، زمان پاسخ به پرسش‌نامه‌ها را به‌طرز چشمگیری کاهش داده و دقت انطباق را ارتقا می‌دهد.

این مقاله یک موتور خودپیوندی جدید مبتنی بر گراف معنایی را معرفی می‌کند که به‌صورت لحظه‌ای شواهد پشتیبانی‌کننده را به پاسخ‌های پرسشنامه امنیتی در زمان واقعی نگاشت می‌کند. با بهره‌گیری از گراف‌های دانش تقویت‌شده با هوش مصنوعی، درک زبان طبیعی و خطوط لوله مبتنی بر رویداد، سازمان‌ها می‌توانند زمان پاسخ‌دهی را کاهش دهند، قابلیت حسابرسی را بهبود بخشند و یک مخزن شواهد زنده داشته باشند که با تغییرات سیاست‌ها همگام می‌شود.

شرکت‌های مدرن SaaS با ده‌ها چارچوب انطباق سروکار دارند که هر کدام شواهدی همپوشان ولی به‌صورت ظریف متفاوت می‌طلبند. یک موتور خودکارنقشه‌برداری شواهد مبتنی بر هوش مصنوعی پلی معنایی میان این چارچوب‌ها می‌سازد، آثار قابل استفاده مجدد را استخراج می‌کند و پرسش‌نامه‌های امنیتی را به‌صورت زمان واقعی پر می‌کند. این مقاله معماری زیربنایی، نقش مدل‌های زبان بزرگ و گراف‌های دانش، و گام‌های عملی برای استقرار این موتور در Procurize را توضیح می‌دهد.

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.