Procurize introduit une Couche Sémantique Dynamique qui traduit les exigences réglementaires disparates en un univers unifié de modèles de politique générés par LLM. En normalisant le langage, en cartographiant les contrôles transjuridiques et en exposant une API en temps réel, le moteur permet aux équipes de sécurité de répondre à tout questionnaire en toute confiance, réduit l'effort de cartographie manuel et assure une conformité continue à travers [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [RGPD](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa), et les cadres émergents.
Les organisations peinent à garder les réponses aux questionnaires de sécurité alignées avec les politiques internes et les réglementations externes qui évoluent rapidement. Cet article présente un nouveau moteur de détection continue de la dérive des politiques, piloté par l'IA et intégré à la plateforme Procurize. En surveillant les dépôts de politiques, les flux réglementaires et les artefacts de preuve en temps réel, le moteur alerte les équipes des divergences, suggère automatiquement des mises à jour et garantit que chaque réponse au questionnaire reflète l'état de conformité le plus récent.
Découvrez comment un graphe de connaissances propulsé par l'IA peut automatiquement cartographier les contrôles de sécurité, les politiques d'entreprise et les artefacts de preuve à travers plusieurs cadres de conformité. L'article explique les concepts de base, l'architecture, les étapes d'intégration avec Procurize, et les bénéfices concrets tels que des réponses aux questionnaires plus rapides, une réduction de la duplication et une confiance accrue lors des audits.
Les questionnaires de sécurité modernes exigent des preuves rapides et précises. Cet article explique comment une couche d’extraction d’évidence à zéro toucher, alimentée par Document AI, peut ingérer contrats, PDF de politiques et diagrammes d’architecture, les classer, les étiqueter et valider automatiquement les artefacts requis, puis les injecter directement dans un moteur de réponse piloté par LLM. Le résultat : une réduction spectaculaire de l’effort manuel, une meilleure fidélité d’audit et une posture de conformité continue pour les fournisseurs SaaS.
Cet article explore une architecture novatrice combinant un graphe de connaissances d’évidence dynamique avec un apprentissage continu piloté par l’IA. La solution aligne automatiquement les réponses aux questionnaires avec les dernières modifications de politiques, les constats d’audit et les états du système, réduisant les efforts manuels et renforçant la confiance dans les rapports de conformité.