Ez a cikk bemutatja a policy‑as‑code és a nagy nyelvi modellek közötti szinergiát, és megmutatja, hogyan tudja az automatikusan generált megfelelőség‑kód felgyorsítani a biztonsági kérdőívválaszok feldolgozását, csökkenteni a manuális munkát és fenntartani az audit‑szintű pontosságot.

Ez a cikk egy moduláris, mikroszolgáltatásokon alapuló architektúrát mutat be, amely nagy nyelvi modelleket, lekérdezés‑kiegészített generációt (RAG) és esemény‑hajtott munkafolyamatokat kombinál a biztonsági kérdőív válaszok vállalati szintű automatizálásához. Lefedi a tervezési elveket, az egyes komponensek kölcsönhatásait, a biztonsági szempontokat, valamint a gyakorlati lépéseket a stack modern felhőplatformokon történő megvalósításához, segítve a megfelelőségi csapatokat a manuális munka csökkentésében, miközben megőrzik az auditálhatóságot.

Ez a cikk bemutatja a zárt hurkolású tanulás fogalmát az AI‑alapú biztonsági kérdőív-automatizálás kontextusában. Megmutatja, hogyan válik minden megválaszolt kérdőív visszajelzési forrássá, amely finomítja a biztonsági szabályzatokat, frissíti a bizonyíték‑tárakat, és végső soron erősíti a szervezet teljes biztonsági helyzetét, miközben csökkenti a megfelelőségi erőfeszítéseket.