यह लेख एक नवीन AI‑आधारित दृष्टिकोण का अन्वेषण करता है जो स्वचालित रूप से मौजूदा नीति क्लॉज़ को विशिष्ट सुरक्षा प्रश्नावली आवश्यकताओं से जोड़ता है। बड़े भाषा मॉडल, अर्थसंबंधी समानता एल्गोरिदम, और निरंतर सीखने वाले लूप्स का उपयोग करके, कंपनियां मैनुअल प्रयास को काफी कम कर सकती हैं, उत्तरों की निरंतरता में सुधार कर सकती हैं, और कई फ्रेमवर्क में अनुपालन साक्ष्य को अद्यतित रख सकती हैं।
यह लेख ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स (GNNs) द्वारा संचालित नवीन डायनामिक साक्ष्य एट्रिब्यूशन इंजन की खोज करता है। नीति क्लॉज़, नियंत्रण वस्तुओं और नियामक आवश्यकताओं के बीच संबंधों का मानचित्रण करके, यह इंजन सुरक्षा प्रश्नावली के लिए वास्तविक‑समय, सटीक साक्ष्य सुझाव देता है। पाठक आधारभूत GNN अवधारणाएँ, वास्तुशिल्प डिज़ाइन, Procurize के साथ एकीकरण पैटर्न, और एक सुरक्षित, ऑडिटेबल समाधान को लागू करने के व्यावहारिक चरण सीखेंगे जो मैन्युअल प्रयास को काफी घटाता है जबकि अनुपालन भरोसे को बढ़ाता है।
यह लेख बड़े भाषा मॉडलों द्वारा संचालित निरंतर साक्ष्य रिपॉजिटरी के वास्तुशिल्प, डेटा पाइपलाइन और सर्वोत्तम प्रथाओं को समझाता है। साक्ष्य संग्रह, संस्करणन और प्रसंगीय पुनर्प्राप्ति को स्वचालित करके सुरक्षा टीमें रियल‑टाइम में प्रश्नावली का उत्तर दे सकती हैं, मैन्युअल प्रयास घटा सकती हैं और ऑडिट‑तैयार अनुपालन बनाए रख सकती हैं।