این مقاله مفهوم گراف دانش مبتنی بر هوش مصنوعی را که سیاست‌ها، شواهد و داده‌های فروشنده را در یک موتور زمان‑واقعی یکپارچه می‌کند، توضیح می‌دهد. با ترکیب لینک‌گذاری معنایی گراف، تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) و ارکستراسیون مبتنی بر رویداد، تیم‌های امنیتی می‌توانند به سرعت به پرسش‌نامه‌های پیچیده پاسخ دهند، مسیرهای قابل حسابرسی را حفظ کنند و به‌صورت مستمر وضعیت انطباق را بهبود بخشند.

این مقاله موتور خلاصه‌سازی شواهد تطبیقی (AESE) را معرفی می‌کند؛ یک مؤلفه نوین هوش مصنوعی که به‌صورت خودکار شواهد انطباق را فشرده، اعتبارسنجی و به پاسخ‌های پرسش‌نامه امنیتی در زمان واقعی پیوند می‌دهد. با ترکیب بازیابی تقویت‌شده (RAG)، گراف‌های دانش پویا و پرامپت‌های زمینه‌آگاه، این موتور زمان پاسخ را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد، دقت پاسخ‌ها را ارتقا می‌دهد و مسیر شواهد قابل حسابرسی کاملی برای تیم‌های ریسک فروشنده ایجاد می‌کند.