Այս հոդվածը բացատրում է՝ կառուցվածքի, տվյալների փիպլայնների և լավագույն պրակտիկանների, որոնք պահանջված են երկար լեզվի մոդելներով աջակցված շարունակական ապացույցների ռեպոզիտորիա կառուցելու համար։ Ապացույցների հավաքագրում, տարբերակավորում և համատեքստական վանդակման ավտոմատացման միջոցով անվտանգության թիմերը կարող են իրական‑ժամանակ պատասխանել հարցաթերթիկներին, նվազեցնել ձեռնակործինքները և պահպանել աուդիտին պատրաստ համագումարիչ պայմանները:
Ամեն ժամանակում, երբ կանոնակարգերը զարգանում են ավելի արագ, քան երբևէ, համապատասխան լինելը դառնում է շարժական թերթականություն: Այս հոդվածը ուսումնասիրում է, թե ինչպես AI‑ով շարժված կանխատեսող կանոնակարգի կանխատեսումը կարող է կանխատեսել օրենքի փոփոխությունները, ավտոմատ կերպով կապակցել նոր պահանջները առկա ապարանջակերին և պահել անվտանգության հարցարքերը մշտապես թարմ: Համապատասխանությունը՝ պրակտիկա, դարձնելով այն գործող՝ ձեռնարկությունները նվազեցնում են ռիսկերը, կրճատում են վաճառքի շրջանները և թույլատրում են անվտանգության թիմերին կենտրոնանալ ռազմավարական նախաձեռնությունների վրա՝ առանց անսահմանաչափ ձեռքով թարմացումների:
Այս հոդվածը բացում է, թե ինչպես AI-ն փոխում է չտուգված անվտանգության հարցակաթերի տվյալները քանակական վստահության միավորների, օգնությամբ ապահովելով անվտանգության և ձեռքאַסման թիմերին ռիսկի առաջնայնություն, գնահատման արագություն և ակնխնդրող ապսպասելի ապացույցների պահպանում: