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 توضیح می‌دهد چطور ادغام یک موتور هوش مصنوعی صفر اعتماد با فهرست دارایی‌های زنده می‌تواند پاسخ‌های پرسشنامه‌های امنیتی را به‌صورت زمان واقعی خودکارسازی کند، دقت پاسخ‌ها را افزایش دهد و ریسک‌پذیری شرکت‌های SaaS را کاهش دهد.

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.

این مقاله مفهوم یادگیری حلقه بسته را در زمینه خودکارسازی پرسشنامه‌های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی توضیح می‌دهد. نشان می‌دهد چگونه هر پرسشنامه پاسخ داده‌شده می‌تواند به‌عنوان منبع بازخورد برای پالایش سیاست‌های امنیتی، به‌روزرسانی مخازن شواهد و در نهایت تقویت وضعیت کلی امنیتی یک سازمان عمل کند، در حالی که تلاش‌های انطباقی را کاهش می‌دهد.

این مقاله بررسی می‌کند که چگونه اتصال فیدهای زنده اطلاعات تهدید با موتورهای هوش مصنوعی، اتوماسیون پرسشنامه‌های امنیتی را تحول می‌دهد و پاسخ‌های دقیق و به‌روز را ارائه می‌دهد در حالی که effort دستی و ریسک را کاهش می‌دهد.