سازمان‌هایی که با پرسشنامه‌های امنیتی سروکار دارند، اغلب با منشأ پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی مشکل دارند. این مقاله توضیح می‌دهد چگونه یک خط لوله شفاف و قابل حسابرسی برای شواهد ایجاد شود که هر قطعه محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی را به داده‌های منبع، سیاست‌ها و توجیهات آن پیوند می‌دهد. با ترکیب ارکستراسیون LLM، برچسب‌گذاری گراف دانش، لاگ‌های غیرقابل تغییر و بررسی‌های خودکار انطباق، تیم‌ها می‌توانند به تنظیم‌کنندگان مسیر قابل اثباتی ارائه دهند در حالی که همچنان از سرعت و دقت هوش مصنوعی بهره‌مند می‌شوند.

مدل‌های بزرگ زبانی چندحالتی می‌توانند متون، تصاویر و نمودارها را خوانده، تفسیر کرده و ترکیب کنند—از نمودارهای معماری تا اسکرین‌شات‌های پیکربندی و داشبوردهای انطباق—و آن‌ها را به شواهد آماده‌برای ممیزی تبدیل کنند. این مقاله فناوری‑پشته، یکپارچه‌سازی جریان کاری، ملاحظات امنیتی و بازگشت سرمایه واقعی استفاده از هوش مصنوعی چندحالتی برای خودکارسازی تولید شواهد بصری در پرسشنامه‌های امنیتی را بررسی می‌کند.