מאמר זה מסביר את מושג הלמידה בלולאה סגורה בהקשר של אוטומציה של שאלוני אבטחה מבוססי AI. הוא מציג כיצד כל שאלון שמענה הופך למקור משוב המשכלל מדיניות אבטחה, מעדכן מאגרי ראיות, ובסופו של דבר מחזק את מצבת האבטחה הכללית של הארגון ובמקביל מצמצם מאמץ ציות.

מאמר זה מסביר את הסינרגיה בין מדיניות כשקוד ומודלי שפה גדולים, ומציג כיצד קוד ציות שמחולל אוטומטית יכול לייעל תגובות לשאלוני אבטחה, להפחית מאמץ ידני ולשמור על דיוק ברמת ביקורת.

מאמר זה חוקר גישה חדשה מבוססת AI שממפה באופן אוטומטי סעיפים קיימים של מדיניות לדרישות ספציפיות של שאלוני אבטחה. על ידי ניצול מודלים של שפה גדולים, אלגוריתמי דמיון סמנטי, ולולאות למידה מתמשכות, חברות יכולות להפחית מאמץ ידני, לשפר עקביות בתשובות ולשמור על עדכניות הוכחות הציות במספר מסגרות.

מאמר זה מציג מנוע חדש מבוסס AI שמנתח דפוסי אינטראקציה היסטוריים כדי לחזות אילו פריטי שאלון האבטחה יגרמו למירב החיכוך. על ידי הצגת שאלות בעלות השפעה גבוהה מוקדם, ארגונים יכולים לזרז הערכות ספקים, לצמצם מאמץ ידני ולשפר את נראות סיכון הציות.

מאמר זה מסביר כיצד שילוב מנוע AI באמינות Zero Trust עם מאגרי נכסים בזמן אמת יכול לאוטומט תשובות לשאלוני אבטחה בזמן אמת, לשפר את דיוק התשובות, ולהפחית את החשיפה לסיכון בחברות SaaS.