מאמר זה מסביר ארכיטקטורה מודולרית מבוססת מיקרו‑שירותים המשלבת מודלים גדולים של שפה, יצור משופר בשחזור (RAG), ותהליכי עבודה מונחי אירועים כדי לאוטומט את תגובות שאלוני האבטחה בקנה מידה ארגוני. הוא מתאר עקרונות תכנון, אינטראקציות רכיבים, שיקולי אבטחה, וצעדי יישום מעשיים של הערימה בפלטפורמות ענן מודרניות, במטרה לסייע לצוותי הציות להפחית מאמץ ידני תוך שמירה על ניתנות לביקורת.

מאמר זה חוקר ארכיטקטורה חדשנית שמשלבת גרף ידע דינמי של עדויות עם למידה מתמשכת המונעת על‑ידי בינה מלאכותית. הפתרון מתאם אוטומטית את תשובות השאלונים עם שינויי המדיניות העדכניים, ממצאי ביקורת, ומצבי המערכת, חוסך מאמץ ידני ומעלה את הביטחון בדיווח הציות.

מאמר זה מסביר על מנוע ניתוב AI מבוסס כוונה חדש המפנה באופן אוטומטי כל פריט משאלון אבטחה למומחה (SME) המתאים ביותר בזמן אמת. על‑ידי שילוב זיהוי כוונה בטקסט טבעי, גרף ידע דינמי ושכבת תזמור מיקרו‑שירותים, ארגונים יכולים לחסל צווארי בקבוק, לשפר את דיוק התשובות ולהשיג ירידה מדודה בזמן השבת השאלונים.

מאמר זה חוקר גישה חדשה מבוססת AI בשם סינתזת ראיות קונטקסטואליות (CES). CES אוספת באופן אוטומטי, מעשירה ומרכבת ראיות ממקורות מרובים – מסמכי מדיניות, דוחות ביקורת, מודיעין חיצוני – לתשובה מגובשת וניתנת לביקורת עבור שאלוני אבטחה. בעזרת נימוק גרף‑ידע, תשובה משופרת בעזרת שליפה (RAG) וההתאמה המדויקת, CES מספקת תגובות בזמן אמת, מדויקות, תוך שמירה על יומן שינויים מלא לצוותי התאמה.

תעמיקו כיצד להשתמש בגרפים של ידע פדרלי כדי להניע אוטומציה מאובטחת, מבוססת AI וניתנת לביקורת של שאלוני אבטחה בין כמה ארגונים, להפחתת מאמץ ידני תוך שמירה על פרטיות הנתונים ומקורות ההוכחה.