چهارشنبه، ۱۶ اکتبر ۲۰۲۵

این مقاله هم‌افزایی نوظهور بین اثبات‌های دانش صفر (ZKP) و هوش مصنوعی مولد را بررسی می‌کند تا موتوری حفاظت‌محور از حریم خصوصی و مقاوم در برابر دستکاری برای خودکارسازی پرسشنامه‌های امنیتی و انطباقی ایجاد کند. خوانندگان مفاهیم اصلی رمزنگاری، یکپارچگی جریان کاری هوش مصنوعی، گام‌های پیاده‌سازی عملی و مزایای واقعی مانند کاهش اصطکاک حسابرسی، تقویت محرمانگی داده‌ها و صحت قابل اثبات پاسخ‌ها را یاد می‌گیرند.

چهارشنبه، 2025-11-05

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.

شنبه، ۱۸ اکتبر ۲۰۲۵

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.

شنبه، ۱ نوامبر ۲۰۲۵

این مقاله به بررسی یک پلتفرم نسل جدید هوش مصنوعی می‌پردازد که پرسشنامه‌های امنیتی، حسابرسی‌های انطباق و مدیریت شواهد را در یک مکان متمرکز می‌کند. با ترکیب گراف‌های دانش‌زمانی، هوش مصنوعی مولد و ادغام‌های بدون درز ابزارها، این راه‌حل بار کاری دستی را کاهش می‌دهد، زمان پاسخ‌دهی را شتاب می‌دهد و دقت سطح حسابرسی را برای شرکت‌های SaaS مدرن تضمین می‌کند.

سه‌شنبه، ۱۴ اکتبر ۲۰۲۵

در محیط‌های مدرن SaaS، جمع‌آوری شواهد حسابرسی یکی از زمان‌برترین کارها برای تیم‌های امنیت و انطباق است. این مقاله توضیح می‌دهد چگونه هوش مصنوعی مولد می‌تواند داده‌های خام سیستم‌تلومتری را به آرشیوهای شواهد آماده برای استفاده—مانند برش‌های لاگ، اسنپ‌شات‌های پیکربندی و تصاویر صفحه—بدون تعامل انسانی تبدیل کند. با یک‌پارچه‌سازی خطوط لوله مبتنی بر هوش مصنوعی با استک‌های مانیتورینگ موجود، سازمان‌ها می‌توانند «تولید شواهد بدون لمس» را به‌دست آورند، زمان پاسخ به پرسش‌نامه‌ها را شتاب دهند و وضعیت انطباقی مستمری داشته باشند که به‌صورت پیوسته قابل حسابرسی است.

به بالا
انتخاب زبان