در چشمانداز سریعالتحول مقررات امروز، مخازن ایستاسازی انطباق بهسرعت منسوخ میشوند و منجر به زمان طولانی برای تکمیل پرسشنامهها و خطاهای خطرناک میگردند. این مقاله توضیح میدهد چگونه یک پایگاه دانش انطباق خودبهبود، که توسط هوش مصنوعی مولد و حلقههای بازخورد پیوسته هدایت میشود، میتواند بهصورت خودکار خلأها را شناسایی، شواهد تازه تولید و پاسخهای پرسشنامه امنیتی را در زمان واقعی دقیق نگه دارد.
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.
این مقاله به رویکرد نوین مبتنی بر هوش مصنوعی میپردازد که بهصورت خودکار بندهای موجود سیاست را به الزامات خاص پرسشنامههای امنیتی مرتبط میکند. با بهرهگیری از مدلهای زبانی بزرگ، الگوریتمهای شباهت معنایی و حلقههای یادگیری مستمر، شرکتها میتوانند کار دستی را بهطور چشمگیری کاهش دهند، ثبات پاسخها را بهبود بخشند و شواهد انطباق را در چارچوبهای متعدد بهروز نگه دارند.