תקנות מתעדכנות ללא הפסקה, והופכות שאלונים בטחוניים סטטיים לסיוט תחזוקה. מאמר זה מסביר איך מנוע חיפוש השינויים הרגולטוריים בזמן אמת של Procurize, המופעל על‑ידי AI, קוצר עדכונים מגופי התקנים, ממפה אותם לגרף ידע דינמי ומעדכן באופן מיידי תבניות שאלונים. התוצאה – זמני תגובה מהירים יותר, פערי ציות מצומצמים והפחתה מדידה בעומס העבודה הידני של צוותי האבטחה והמשפט.

מאמר זה מציג לוח מחוונים לביטחון AI מוסבר שממחיש את מידת הוודאות של תשובות שנוצרו על‑ידי AI לשאלוני אבטחה, מציג נתיבי נימוק, ועוזר לצוותי הציות לבצע ביקורת, לבנות אמון ולפעול על תגובות אוטומטיות בזמן אמת.

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 חוקר כיצד למידה פדרלית המגנה על פרטיות יכולה לשנות את האוטומציה של שאלוני האבטחה, ולאפשר למספר ארגונים לאמן מודלי בינה מלאכותית במשותף מבלי לחשוף נתונים רגישים, ובכך להאיץ את הציות ולהפחית מאמץ ידני.

גלו כיצד מאמן IA מוסבר יכול לשנות את הדרך שבה צוותי האבטחה מתמודדים עם שאלוני ספקים. על‑ידי שילוב של מודלי שיחה (LLM), שליפת ראיות בזמן אמת, דירוג בטחון, והצגת נימוקים שקופים, המאמן מקצר את זמן המענה, משפר את דיוק התשובות, ומשאיר את הביקורות ניתנות לביקורת.