מאמר זה חוקר ארכיטקטורת דור‑הרחבה משופרת (RAG) היברידית חדשה המשלבת מודלים גדולים של שפה (LLM) עם ארכיון מסמכי ארגון ברמת תעשייה. על‑ידי חיבור חזק של סינתזת תשובות מונעת‑בינה מלאכותית עם מסלולי ביקורת בלתי ניתנים לשינוי, ארגונים יכולים לאוטומט שאלונים אבטחתיים תוך שמירת ראיות צייתנות, הבטחת מגורים של נתונים, ועמידה בתקנים רגולטוריים מחמירים.

מאמר זה חוקר ארכיטקטורה חדשנית שמשלבת AI יצירתי עם רשומות מקור מבוססות בלוקצ'יין, מספקת ראיות בלתי ניתנות לשינוי, ניתנות לבדיקה עבור אוטומציית שאלוני אבטחה, תוך שמירה על ציות, פרטיות ויעילות תפעולית.

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.