ეს სტატია წარმოდება ახალ AI‑განძიებულ მიდგომაზე, რომელიც ავტომატურად ახდენს არსებული პოლიტიკური დასახელებების შესათავსებად უსაფრთხოების კითხვარის სპეციფიკურ მოთხოვნებთან. დიდი ენის მოდელების, სემანტიკური თანაკიბის ალგორითმებისა და მუდმივი სწავლის ციკლების გამოყენებით, კომპანიებს შეუძლია ნაკლებს მოხდება ხელით შრომის მოხმარება, პასუხის თანხმობა გაიზარდოს, ხოლო მრავალ შიდა არქიტექტურასთან დაკავშირებული თანხმობის დამადასტურებელი მასალა დარჩეს განახლებული.
ამ სტატია ახსნის არქიტექტურას, მონაცემთა მიწოდებას და საუკეთესო პრაქტიკებს საშემლო მუდმივი სამართლიანობის საცავის შესაქმნელად, რომელიც მუშაობს დიდი ენის მოდელებით. ავტომატიზაციით მასალა, ვერსიონირება და კონტექსტუალური გადმოთხოვნა, უსაფრთხოების გუნდებს შეიძლება რეალურ დროზე უპასუხონ კითხვებს, მუშავე ძალის თამაგიღება და აუდიტის‑თვის მზადყოფის ფუნქცია.
ეს სტატია განისაზღვრებით ახალ დინამიკურ მტკიცებულებების თანმიმდევრულ სისტემასთან, რომელიც რომელსაც გისრულებს გრაფიკული ნიურალურ ქსელებმა (GNN‑ები). პოლიტიკის വകുപ്പ്, კონტროლის არფაქტები და რეგულაციური მოთხოვნები შორის ურთიერთობები ბავშვურებით, სისტემა რეალურ‑დროებში, ზუსტ მტკიცებულებების შემოთავაზებაა უსაფრთხოების კითხვარებისთვის. მკითხველმა გაიისწავლა GNN-ის საფუძვლები, არქიტექტურული დიზაინი, ინტეგრაციის ღრუბლები Procurize‑თან, და პრაქტიკული ნაბიჯები უსაფრთხოების, აუდიტირვადი გადაწყვეტის განხორციელებისთვის, რომელიც შემცირებს მანუალურ შრომას და აუმჯობესებს თანუსრულნობის ნდობას.