מאמר זה חוקר ארכיטקטורה חדשנית שמחברת ביקורת ראיות מבוססת Diff רציף עם מנוע AI מתרפא עצמי. על‑ידי גילוי אוטומטי של שינויים במאגרי ציות, יצירת פעולות תיקון והזנת עדכונים חזרה לגרף ידע מאוחד, ארגונים יכולים לשמור על תשובות לשאלונים מדויקות, ניתנות לביקורת ועמידות בפני סחיפה—כל זאת ללא צורך במאמץ ידני.
מאמר זה מסביר את הארכיטקטורה, קווי הנתונים, והפרקטיקות המומלצות לבניית מאגר ראיות רציף המופעל על ידי מודלי שפה גדולים. על ידי אוטומציה של איסוף ראיות, גרסאות, והבאת הקשר, צוותי האבטחה יכולים לענות על שאלונים בזמן אמת, להפחית מאמץ ידני ולשמור על עמידה בתקן מוכנה לבדיקה.
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 בוחן את השילוב המתפתח בין הוכחות ללא ידיעת (ZKP) לבינה מלאכותית גנרטיבית ליצירת מנוע שמירה על פרטיות, המראה סימן מניעת זיוף, לאוטומציה של שאלוני אבטחה וציות. הקוראים ילמדו על מושגים קריפטוגרפיים מרכזיים, אינטגרציית זרימת העבודה של AI, שלבי יישום מעשיים, והיתרונות המעשיים כגון הפחתת חיכוך בביקורות, שיפור סודיות הנתונים, והוכחת שלמות התשובות.
מאמר זה צולל לעומק אסטרטגיות הנדסת פרומפט המאפשרות למודלים גדולים של שפות להפיק תשובות מדויקות, עקביות וניתנות לביקורת עבור שאלוני אבטחה. הקוראים ילמדו כיצד לעצב פרומפטים, לשלב הקשר מדיניות, לאמת תוצאות, ולשלב את זרימת העבודה בפלטפורמות כמו Procurize לתשובות ציות מהירות וללא שגיאות.