Ez a cikk egy új architektúrát vizsgál, amely a generatív AI‑t a blokklánc‑alapú származási rekordokkal ötvözi, és változtathatatlan, auditálható bizonyítékot nyújt a biztonsági kérdőív automatizálásához, miközben fenntartja a megfelelőséget, a magánszférát és a működési hatékonyságot.

Ez a cikk egy új hibrid Retrieval‑Augmented Generation (RAG) architektúrát mutat be, amely összeolvasztja a nagyméretű nyelvi modelleket egy vállalati szintű dokumentumtárral. Az AI‑vezérelt válaszgenerálás szorosan kapcsolódik a megváltoztathatatlan audit‑úthoz, így a szervezetek automatizálhatják a biztonsági kérdőívek válaszait, miközben megőrzik a megfelelőségi bizonyítékokat, biztosítják az adathelyi szabályok betartását és megfelelnek a szigorú szabályozási előírásoknak.

Ez a cikk egy új AI‑alapú megközelítést mutat be, amelyet Kontextuális Bizonyíték Szintézisnek (CES) nevezünk. A CES automatikusan összegyűjti, gazdagítja és összeállítja a bizonyítékot több forrásból – szabályzatok, audit‑jelentések és külső hírszerzés – egy koherens, auditálható válasszá a biztonsági kérdőívekhez. A tudás‑grafikon‑alapú következtetés, a Retrieval‑Augmented Generation (RAG) és a finomhangolt validáció kombinálásával a CES valós‑időben, pontos válaszokat biztosít, miközben egy teljes változásnaplót tart a megfelelőség csapatok számára.