پرسشنامههای امنیتی مدرن نیازمند شواهد سریع و دقیق هستند. این مقاله توضیح میدهد که چگونه لایهای از استخراج شواهد بدون لمس که توسط هوش مصنوعی اسناد تقویت شده است، میتواند قراردادها، PDFهای سیاست، و دیاگرامهای معماری را پردازش کند، بهصورت خودکار طبقهبندی، برچسبگذاری و اعتبارسنجی سازههای مورد نیاز را انجام دهد و مستقیم به یک موتور پاسخگویی مبتنی بر LLM تزریق کند. نتیجه کاهش چشمگیر تلاش دستی، افزایش صحت ممیزی و حفظ وضعیت انطباق مداوم برای ارائهدهندگان SaaS است.
این مقاله رویکرد جدیدی را بررسی میکند که یادگیری فدرال را با هوش مصنوعی چندرسانهای ترکیب میکند تا بهصورت خودکار شواهد را از اسناد، اسکرینشاتها و لاگها استخراج کند و پاسخهای دقیق و زمان واقعی به پرسشنامههای امنیتی ارائه دهد. معماری، جریان کاری و مزایای این راهحل برای تیمهای انطباق با استفاده از پلتفرم Procurize را کشف کنید.
پرسشنامههای امنیتی برای شرکتهای SaaS با سرعت بالا یک گرهگیر هستند. استخراج شواهد متنیمحور مبتنی بر هوش مصنوعی Procuriz ترکیبی از بازیابی‑تقویت‑تولید، مدلهای زبانی بزرگ و گراف دانش یکپارچه را برای ارائه خودکار مدارک انطباق مناسب بهکار میگیرد. نتایج پاسخهای تقریباً لحظهای، دقیق و کاملاً قابل حسابرسی است که با کاهش تا 80 ٪ تلاش دستی، دورهزمان بسته شدن معاملات را کوتاه میکند.
این مقاله به رویکرد نوظهور هوش مصنوعی چندرسانهای میپردازد که امکان استخراج خودکار شواهد متنی، تصویری و کد از اسناد متنوع را فراهم میکند و تکمیل پرسشنامههای امنیتی را تسریع میکند در حالی که تطبیق و قابلیت حسابرسی را حفظ میکند.