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.

شرکت Procurze یک موتور تطبیق پرسشنامه فروشنده سازگار معرفی می‌کند که از گراف‌های دانش فدرال، ترکیب شواهد لحظه‌ای، و مسیریابی مبتنی بر یادگیری تقویتی برای جفت‌سازی فوری سوالات فروشنده با مرتبط‌ترین پاسخ‌های پیش‌تأیید شده استفاده می‌کند. این مقاله معماری، الگوریتم‌های اصلی، الگوهای ادغام، و مزایای قابل‌اندازه‌گیری برای تیم‌های امنیت و تطبیق را توضیح می‌دهد.

این مقاله به بررسی یک موتور نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی می‌پردازد که پرسش‌های پرسش‌نامه‌های امنیتی را با مرتبط‌ترین شواهد موجود در پایگاه دانش سازمان تطبیق می‌دهد؛ این کار با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ، جستجوی معنایی و به‌روزرسانی‌های سیاستی لحظه‌ای انجام می‌شود. معماری، مزایا، نکات استقرار و مسیرهای آینده را کشف کنید.

این مقاله به بررسی یک موتور جدید مبتنی بر هوش مصنوعی می‌پردازد که مدل‌های زبان بزرگ را با گراف دانش پویا ترکیب می‌کند تا به‌صورت خودکار مرتبط‌ترین شواهد برای پرسشنامه‌های امنیتی را توصیه کند و دقت و سرعت تیم‌های انطباق را بهبود بخشد.

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.