جمعه، ۵ دسامبر ۲۰۲۵

این مقاله به معماری نسل بعدی می‌پردازد که ترکیبی از Retrieval‑Augmented Generation (RAG)، Graph Neural Networks (GNN) و گراف‌های دانش فدرال را برای ارائه شواهد دقیق و زمان واقعی در پرسشنامه‌های امنیتی ترکیب می‌کند. مؤلفه‌های اصلی، الگوهای یکپارچه‌سازی و گام‌های عملی برای پیاده‌سازی یک موتور سازماندهی دینامیک شواهد که تلاش دستی را کاهش می‌دهد، قابلیت ردیابی انطباق را بهبود می‌بخشد و به‌سرعت به تغییرات قانون‌گذاری واکنش نشان می‌دهد را بیاموزید.

سه‌شنبه، ۲۸ اکتبر ۲۰۲۵

در جهانی که پرسش‌نامه‌های امنیتی به سرعت در حال افزایش هستند و استانداردهای مقرراتی به سرعت در حال تغییر، فهرست‌های ثابت دیگر کافی نیستند. این مقاله به معرفی سازنده دینامیک انتولوژی انطباقی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌پردازد؛ مدلی خود‑تکاملی که سیاست‌ها، کنترل‌ها و شواهد را در چارچوب‌های مختلف نقشه‌برداری می‌کند، موارد جدید پرسش‌نامه را به‌صورت خودکار هم‌راستا می‌سازد و پاسخ‌های زمان واقعی و قابل حسابرسی را در بستر پلتفرم Procurize فراهم می‌کند. معماری، الگوریتم‌های اصلی، الگوهای ادغام و گام‌های عملی برای استقرار یک انتولوژی زنده را بیاموزید که انطباق را از یک گره‌خنال به یک مزیت استراتژیک تبدیل می‌کند.

شنبه، 31 ژانویه 2026

این مقاله موتور شبیه‌سازی شخصیت رعایت‌پذیر مبتنی بر هوش مصنوعی را معرفی می‌کند که پاسخ‌های واقعی و مبتنی بر نقش برای پرسش‌نامه‌های امنیتی می‌سازد. با ترکیب مدل‌های بزرگ زبانی، گراف‌های دانش پویا و تشخیص مداوم انحراف سیاست‌ها، این سیستم پاسخ‌های تطبیقی تولید می‌کند که لحن، میزان تحمل ریسک و زمینهٔ مقرراتی هر طرف‌نگر را منعکس می‌کند و زمان پاسخگویی را به‌طرزی چشم‌گیر کاهش می‌دهد در حالی که دقت و قابلیت حسابرسی را حفظ می‌کند.

پنج‌شنبه، ۶ نوامبر ۲۰۲۵

این مقاله به ادغام نوین یادگیری تقویتی (RL) در پلتفرم خودکارسازی پرسش‌نامه‌های Procurize می‌پردازد. با رفتار قالب‌های پرسش‌نامه به‌عنوان یک عامل RL که از بازخورد یاد می‌گیرد، سیستم به‌صورت خودکار شیوه بیان سؤال، نگاشت شواهد و ترتیب اولویت‌ها را تنظیم می‌کند. نتیجه، زمان واکنش سریع‌تر، دقت بالاتر در پاسخ‌ها و یک پایگاه دانش به‌طور مستمر در حال تحول است که با تغییرات مناظر مقرراتی هم‌راستا می‌شود.

سه‌شنبه، ۹ دسامبر ۲۰۲۵

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.

به بالا
انتخاب زبان