ממאמר זה מתארים כיצד Procurize מנצלת למידה פדרטיבית ליצירת מאגר ידע משותף לצייתנות, המגן על הפרטיות. על‑ידי אימון מודלים של AI על נתונים מבוזרים בין ארגונים, חברות יכולות לשפר את דיוק השאלונים, לקצר זמני תגובה ולשמור על ריבונות הנתונים תוך ניצול אינטליגנציה קולקטיבית.

מאמר זה מציג פלטפורמת ציות דור הבא שלומדת באופן רציף מתשובות לשאלונים, מייצרת ראיות תומכות באופן אוטומטי, ומתזמת עדכוני מדיניות בין צוותים. על‑ידי שילוב גרפי ידע, סינון מבוסס מודלי שפה גדולים (LLM) ושרשרות ביקורת בלתי ניתנות לשינוי, הפתרון מוריד מאמץ ידני, מבטיח איתור מקור ונותן מענה מהיר לשאלונות אבטחה בעודה מתעדכן לצמוד לשינויים רגולטוריים.

מאמר זה חושף ארכיטקטורה חדשנית שמשלבת מודלים גדולים של שפה, זרמי רגולציה בזמן אמת, וסיכום הוכחות אדפטיבי למנוע דירוג אמון בזמן אמת. הקוראים ייחקרו את צינור הנתונים, אלגוריתם הדירוג, תבניות האינטגרציה עם Procurize, והנחיות מעשיות לפריסת פתרון תואם, ניתן לבדיקה, שמקצר את זמן החזרת השאלון תוך שיפור הדיוק.

מאמר זה מציג מנוע הנחיות מבוזר חדש המאפשר אוטומציה בטוחה ופרטית של שאלוני אבטחה למספר דיירים. באמצעות שילוב למידה מבוזרת, ניתוב הנחיות מוצפנות, וגרף ידע משותף, ארגונים יכולים לצמצם מאמצים ידניים, לשמור על בידוד הנתונים, ולשפר באופן רציף את איכות התשובות במגוון מסגרות רגולטוריות.

מאמר זה חוקר מנוע ייחוס ראיות דינמי חדש המופעל על‑ידי רשתות נוירונים גרפיות (GNN). בעזרת מיפוי היחסים בין סעיפי מדיניות, אובייקטים של בקרה ודרישות רגולטוריות, המנוע מספק הצעות ראיות בזמן אמת ובדיוק גבוה עבור שאלונים אבטחתיים. הקוראים ילמדו על מושגי ה‑GNN הבסיסיים, העיצוב הארכיטקטוני, תבניות האינטגרציה עם Procurize, ושלבי היישום המעשיים ליצירת פתרון מאובטח וניתן לביקורת שמקטין משמעותית מאמץ ידני ומעלה את הביטחון בציות.