Ovaj članak istražuje inovativni pristup temeljen na AI koji automatski mapira postojeće odredbe politika na specifične zahtjeve sigurnosnih upitnika. Korištenjem velikih jezičnih modela, algoritama semantičke sličnosti i kontinuiranih petlji učenja, tvrtke mogu značajno smanjiti ručni napor, poboljšati dosljednost odgovora i održavati dokaze o usklađenosti ažurnim kroz više okvira.

Ovaj članak istražuje novitet – Dinamički motor za atribuciju dokaza pokretan Grafičkim neuronskim mrežama (GNN‑ima). Mapiranjem veza između odredbi politika, kontrolnih artefakata i regulatornih zahtjeva, motor isporučuje prijedloge dokaza u stvarnom vremenu s visokom preciznošću za sigurnosne upitnike. Čitatelji će naučiti osnovne GNN koncepte, arhitektonski dizajn, obrasce integracije s Procurize‑om i praktične korake za implementaciju sigurnog, auditable rješenja koje drastično smanjuje ručni napor uz povećanje povjerenja u usklađenost.

Ovaj članak objašnjava arhitekturu, podatkovne cjevovode i najbolje prakse za izgradnju kontinuiranog spremišta dokaza potpomognutog velikim jezičnim modelima. Automatizacijom prikupljanja dokaza, verzioniranjem i kontekstualnim preuzimanjem, sigurnosni timovi mogu odgovarati na upitnike u stvarnom vremenu, smanjiti ručni rad i održavati usklađenost spremnu za reviziju.