این مقاله معماری، خطوط لوله داده و بهترین شیوه‌ها برای ساخت مخزن مستمر شواهد مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ را توضیح می‌دهد. با خودکارسازی جمع‌آوری شواهد، نسخه‌بندی و بازیابی متنی، تیم‌های امنیتی می‌توانند پرسشنامه‌ها را در زمان واقعی پاسخ دهند، تلاش دستی را کاهش دهند و سازگاری آماده حسابرسی را حفظ کنند.

این مقاله به بررسی یک موتور انتساب شواهد پویا مبتنی بر شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) می‌پردازد. با نقشه‌برداری روابط بین بندهای سیاست، ابزارهای کنترل و الزامات قانونی، این موتور پیشنهادهای شواهد دقیق و بلادرنگ برای پرسش‌نامه‌های امنیتی ارائه می‌دهد. خوانندگان با مفاهیم پایه‌ای GNN، طراحی معماری، الگوهای یکپارچه‌سازی با Procurize و گام‌های عملی برای پیاده‌سازی یک راه‌حل امن و قابل حسابرسی که به طور چشمگیری هزینه‌های دستی را کاهش داده و اطمینان از انطباق را بالا می‌برد، آشنا می‌شوند.

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.