შაბათი, 11 ოქტომბერი 2025

ეს სტატია ახსნის დახურული ციკლის შეყვანის კონცეპტს AI‑დამყარებულ უსაფრთხოების კითხვარის ავტომატიზაციაში. ის აჩვენებს, როგორ प्रत्येक პასუხის მიწოდება ხდება უკუკავშირის წყარო, რომელიც აუმჯობესებს უსაფრთხოების პოლიტიკებს, განაახლებს დამადასტურებელ რესურსებს, და საბოლოოდ აძლიერებს ორგანიზაციის საერთო უსაფრთხოების პოზიციას, ხოლო შესაბამისობის ძალისხმევა ცხელდება.

სამშაბათი, 28 ოქტომბერი 2025

უსაფრთხოების კითხვრები სწრაფად იზრდება, ხოლო რეგულატორის სტანდარტები ცურსაულად ცვალება—სტატიკური სიები längre აღარ სრულდება. ეს სტატია ახალი AI‑ზეწოლით დინამიკური შესაბამისობისონტოლოგიის შემქნელეს (DCOB) წინამბის— თვით‑მოდერნიზებული ცოდნის მოდელი, რომელიც აერთიანებს წესებს, კონტროლებსა და სააგენტოებთან, ავტომატურად ასინქრონდება ახალი კითხვარის ელემენტები და უზრუნველყოფს რეალურ დროში, აუთოდ სავალდებულო პასუხებს Procurize‑ის პლატფორმის შიგნით. გაცნობით არქიტექტურას, ძირითადი ალგორითმებს, ინტეგრაციის მოდელსა და პრაკტიკულ ნაბიჯებს, როგორ განვახლოთ ცოცხალიOntology, რომელიც ცვალებს შესაბამისობას ბოტლნიკიდან სტრატეგიული უპირატესობამდე.

ოთხშაბათი, 2025-11-12
კატეგორიები: AI Automation Compliance Knowledge Graph SaaS Operations

ეს სტატია წარმოდგენას ამახვილებს ახალ ძრავაზე, რომელიც მუდმივად იღებს რეგულაციურ წყადებს, განაიმტკიცებულას ცნობების გრაფს კონტექსტურ თანამტკიცებით და უზრუნველყოფს რეალურ‑დროის, პერსონალიზირებულ პასუხებს უსაფრთხოების კითხვარისთვის. იცი არქიტექტურა, რეალურის ნაბიჯების შედგენა და წევ არამეტრი შედეგები შესაბამისი გუნდებისთვის, რომლებმაც იყენებთ Procurize AI პლატფორმას.

ორშაბათი, 13ოქტაბერი 2025
კატეგორიები: AI Compliance Data Privacy Security Automation

ეს სტატიამ ახდენს ახსნა, თუ როგორ შეიძლება დიფერენციალური კონფიდენციალურობა ერთდროულად უმეტესად ენმატის დიდი ენის მოდელებთან, რათა დაიცვათ სენსიტიური ინფორმაციის while ავტომატიზირება უსაფრთხოების კითხვარის პასუხები, რაც კომპლიტანციის გუნდებს სთავაზობს პრაქტიკულ მოდელს სწრაფისხელმი შესაძენად და მონაცემთა კონფიდენციალურობას გათვალისწინებით.

პარასკევი, 5 დეკემბერი 2025
კატეგორიები: AI Compliance Security

இந்த கட்டுரை, უსაფრთხოების კითხვარებთან მიზნობრივი ტროტინგის კონცეფციას ახსნის, როგორ რეალურ‑რაზის რისკის შეფასება აუტომატურ პასუხის არჩევას უწყობს შესაბამისობაში, და რატომ ერთი AI პლატფორმის ინტეგრაციამ ხელს უწყობს ხელით შესრულებული შრომის დაკლებას, ზრდის შესაბამისობის სიზუსტეს. მკითხველებმა შისწავლება არქიტექტურა, ძირითადი კომპონენტი, ირნების ნაბიჯები და რეალურ გარემოში ღირებულება.

ზემოთ
აირჩიეთ ენა