Questo articolo spiega l'architettura, i flussi di dati e le migliori pratiche per costruire un repository di evidenze continuo alimentato da grandi modelli linguistici. Automatizzando la raccolta, la versionazione e il recupero contestuale delle evidenze, i team di sicurezza possono rispondere ai questionari in tempo reale, ridurre lo sforzo manuale e mantenere una conformità pronta per l’audit.

Questo articolo esplora un approccio innovativo basato sull'IA che mappa automaticamente le clausole di policy esistenti alle specifiche richieste dei questionari di sicurezza. Sfruttando grandi modelli linguistici, algoritmi di similarità semantica e cicli di apprendimento continuo, le aziende possono ridurre lo sforzo manuale, migliorare la coerenza delle risposte e mantenere aggiornate le evidenze di conformità su più framework.

Questo articolo esplora un nuovo Motore Dinamico di Attribuzione delle Evidenze alimentato da Reti Neurali a Grafi (GNN). Mappando le relazioni tra clausole di policy, artefatti di controllo e requisiti normativi, il motore fornisce suggerimenti di evidenza in tempo reale e accurati per i questionari di sicurezza. I lettori apprenderanno i concetti di base delle GNN, il design architetturale, i pattern di integrazione con Procurize e i passaggi pratici per implementare una soluzione sicura e auditabile che riduce drasticamente lo sforzo manuale migliorando al contempo la fiducia nella conformità.