ხუთშაბათი, 13 ნოემბერი 2025
კატეგორიები: AI Compliance Security Automation Multi-Modal AI Vendor Risk

ეს ანგარიში ზრდის მულტიმოდალურ AI‑ის მიდგომას, რომელიც ავტომატურ გარშემო იწვევს ტექსტური, ვიზუალური და კოდის მტკიცებულებების გამოტანას მრავალფეროვან დოკუმენტებში, აჩქარებს უსაფრთხოების კითხვარის სრულყოფას, თანაბრადაც შენარჩუნებს შესაბამისობასა და აუდიტირებადობას.

ხუთშაბათი, 16 ოქტომბერი 2025
კატეგორიები: AI Compliance Security Automation Data Privacy

ამ სტატია განისაზღვრულია ახალი სინახობა ნულ-ცნობიერის დამადასტურებლებს (ZKP) და გენერატურ AI-ს შორის, პრივატულობის‑ცადილი, ტრაგერეთა‑მაჩვენებელი ინების შესაქმნელად უსაფრთხოების და კომპლაისის კითხვაროების ავტომატიზაციისთვის. მკითხველებმა გაერკვნენ ძირითად კრიპტოგრაქტიული ცნებებს, AI სამუშაოტარიის ინტეგრაციაში, პრაქტიკული განხორციელების ნაბიჯებში და რეალურ‑სამყარო ღირებულებით ისეთ პროვიბქტებზე როგორც აუდიტის ბირთვის შემცირება, მონაცემთა კონფიდენციალურობის გაუმჯობესება, და პროვიზურ პასუხის სინტეზის დამადასტურება.

ოთხშაბათი, 27 ნოემბერი 2025

Procurize AI ცდილობს, პირის‑ნიჩამულ მანქანით, ავტომატურად ადაპტირდეს უსაფრთხოების კითხვარის პასუხებში აუდიტორებთან, მომხმარებლებთან, ინვესტორებთან და შიდა გუნდის მოთხოვნებთან. ნაწილობრივ stakeholder‑ის მიზნის მიბმა პოლიტიკის ენის მიხედვით, პლატფორმა ქმნის ზუსტი, კონტექსტობრივად შეგაცნობილ პასუხებს, შემცირებს პასუხის დროს და ზრდის ნანდობას თითქოს საშუალებითაც აწყობს.

სამშაბათი, 4 ნოემბერი 2025

აღნიშნული სტატია ითვალისწინებს ახალ მიდგომას, რომელიც უზრუნველყოფს უსაფრთხო AI‑ის არხის მიხედვით questions‑ის ავტომატიზაციას მრავალ‑ქიროვნული გარემოში. პრივატურობის შენარჩუნებით პრომპტების ტუნირით, ციფრულ პრივატურობით და როლ‑ზე‑განმართული დაშვების კონტროლით, გუნდებმა შეძლებთ ხელახლა, შესაბამისი პასუხების გენერაციას, აუტნორმირებული მონაცემის უსაფრთხოების გათვალისწინებით. გაეცანით ტექნიკურ არქიტექტურას, განხორციელების ნაბიჯებს და საუკეთესო პრაქტიკებს, რათა განახორციელოთ ეს გადაწყვეტა მასშტაბის დონაზე.

შაბათი, 04 ოქტომბერი, 2025

ამ სტატია ახსნაში, როგორ შეიძლება AI‑ზე დაფუძნებული პრედიკტიული რისკის შეფასება წინაზომიდეს მომხდარი უსაფრთხოების კითხვარეთა სირთულეს, ავტომატურად აყენოთ პრიორიტეტულად ყველაზე მიძალველი ფორმები და შექმნათ პერსონალიზებული საცდელი საბუთები. დიდი ენის მოდელებისა, ისტორიული პასუხების მონაცემებისა და რეალურ‑დროში მომწოდებლის რისკის სიგნალുകളുടെ ინტეგრაციით, Procurize‑ის მომხმარებლები შეძლებენ მცირეწილობაა 60 % –ით, ხოლო აუდიტის სიღრაზე და ინტერესის დონის აურკიზოვნებაზე გააუმჯობესონ.

ზემოთ
აირჩიეთ ენა