Un'analisi approfondita sull'uso dei grafi della conoscenza federati per alimentare l'automazione sicura, auditabile e guidata dall'IA dei questionari di sicurezza tra più organizzazioni, riducendo lo sforzo manuale preservando la privacy e la provenienza dei dati.

I processi manuali dei questionari di sicurezza sono lenti, soggetti a errori e spesso isolati. Questo articolo presenta un'architettura di grafico di conoscenza federato a preservazione della privacy che consente a più aziende di condividere in modo sicuro le conoscenze di conformità, aumentare la precisione delle risposte e ridurre i tempi di risposta—tutto rispettando le normative sulla privacy dei dati.

Questo articolo introduce un Motore di Persona di Rischio Contestuale Adattivo che sfrutta il rilevamento delle intenzioni, grafi di conoscenza federati e la sintesi di persona guidata da LLM per dare automaticamente priorità ai questionari di sicurezza in tempo reale, riducendo la latenza di risposta e migliorando l'accuratezza della conformità.