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 موتور روایت سازگار انطباقی (ACNE) را معرفی میکند؛ راهحل نوآورانهای مبتنی بر هوش مصنوعی که تولید تقویتشده با بازیابی (RAG) را با لایهٔ پویا امتیازدهی اطمینان شواهد ترکیب میکند تا پاسخهای پرسشنامههای امنیتی را خودکارسازی کند. خوانندگان با معماری زیرساخت، گامهای عملی پیادهسازی، نکات یکپارچهسازی و مسیرهای آینده آشنا میشوند؛ همه با هدف کاهش تلاش دستی و همزمان ارتقاء دقت پاسخها و قابلیت حسابرسی.
این مقاله موتور شخصیتی ریسک متنی تطبیقی را معرفی میکند که با بهرهگیری از تشخیص نیت، گراف دانش فدرال و ترکیب شخصیتهای مبتنی بر LLM، پرسشنامههای امنیتی را بهصورت زمان واقعی بهطور خودکار اولویتبندی میکند، تا زمان پاسخدهی را کاهش داده و دقت انطباق را افزایش دهد.
شرکتهای مدرن SaaS با دهها پرسشنامه امنیتی—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)، [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)، GDPR، PCI‑DSS و فرمهای سفارشی فروشندگان—دست و پا میگذارند. یک موتور میانافزاری معنایی این قالبهای پراکنده را بههم میپیوندد و هر سؤال را به یک هستاننامه یگانه ترجمه میکند. با ترکیب گرافهای دانش، تشخیص نیت مبتنی بر LLM و خوراکهای مقرراتی بلادرنگ، این موتور ورودیها را نرمالسازی، به مولدهای پاسخ هوش مصنوعی میفرستد و پاسخهای خاص هر چارچوب را برمیگرداند. این مقاله معماری، الگوریتمهای کلیدی، گامهای پیادهسازی و تأثیرات تجاری قابلسنجی چنین سیستمی را تجزیه و تحلیل میکند.
این مقاله به بررسی یک موتور نقشهبرداری شواهد خودآموز میپردازد که ترکیبی از تولید افزوده با بازیابی (RAG) و گراف دانش دینامیک است. با این موتور میتوانید بهصورت خودکار شواهد را استخراج، نقشهبرداری و اعتبارسنجی کنید، به تغییرات مقرراتی سازگار شوید و با جریانهای کاری تطبیق موجود یکپارچه شوید تا زمان پاسخگویی تا ۸۰ ٪ کاهش یابد.