این مقاله موتور روایت سازگار انطباقی (ACNE) را معرفی می‌کند؛ راه‌حل نوآورانه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی که تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) را با لایهٔ پویا امتیازدهی اطمینان شواهد ترکیب می‌کند تا پاسخ‌های پرسش‌نامه‌های امنیتی را خودکارسازی کند. خوانندگان با معماری زیرساخت، گام‌های عملی پیاده‌سازی، نکات یکپارچه‌سازی و مسیرهای آینده آشنا می‌شوند؛ همه با هدف کاهش تلاش دستی و همزمان ارتقاء دقت پاسخ‌ها و قابلیت حسابرسی.

این مقاله یک معماری نوآورانه را معرفی می‌کند که فاصله بین پاسخ‌های پرسشنامه امنیتی و تکامل سیاست‌ها را پر می‌کند. با جمع‌آوری داده‌های پاسخ، به‌کارگیری یادگیری تقویتی، و به‌روزرسانی مخزن سیاست‑به‑کد در زمان واقعی، سازمان‌ها می‌توانند effort دستی را کاهش دهند، دقت پاسخ‌ها را بهبود بخشند و artefacts انطباق را همیشه همگام با واقعیت کسب‌وکار نگه دارند.

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 به‌عمق به استراتژی‌های مهندسی پرامپت می‌پردازد که باعث می‌شود مدل‌های زبان بزرگ پاسخ‌های دقیق، ثابت و قابل حسابرسی برای پرسشنامه‌های امنیتی تولید کنند. خوانندگان خواهند آموخت چگونه پرامپت‌ها را طراحی کنند، زمینه سیاستی را جاسازی کنند، خروجی‌ها را اعتبارسنجی کنند و جریان کار را در پلتفرم‌هایی مانند Procurize یکپارچه‌سازی نمایند تا پاسخ‌های سازگار، سریع و بدون خطا ارائه دهند.

این مقاله به بررسی معماری ترکیبی لبه‑ابر می‌پردازد که مدل‌های زبانی بزرگ را به منبع داده‌های پرسش‌نامه‌های امنیتی نزدیک می‌کند. با توزیع استنتاج، کش‌بندی شواهد و استفاده از پروتکل‌های همگام‌سازی امن، سازمان‌ها می‌توانند ارزیابی‌های فروشنده را به‌صورت آنی پاسخ دهند، تاخیر را کاهش دهند و حاکمیت داده‌های محلی را حفظ کنند؛ همه این‌ها در یک بستر یکپارچه‌ی انطباق.