이 글에서는 기존 정책 조항을 특정 보안 설문지 요구사항에 자동으로 매핑하는 새로운 AI 기반 접근 방식을 살펴봅니다. 대형 언어 모델, 의미 유사도 알고리즘, 지속 학습 루프를 활용하면 기업은 수작업을 크게 줄이고 답변 일관성을 향상시키며 다중 프레임워크에 걸쳐 컴플라이언스 증거를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

본 기사에서는 그래프 신경망(GNN) 기반의 새로운 동적 증거 할당 엔진을 탐구합니다. 정책 조항, 컨트롤 아티팩트 및 규제 요구사항 간의 관계를 매핑함으로써, 엔진은 보안 질문서에 실시간이고 정확한 증거 제안을 제공합니다. 독자는 기본 GNN 개념, 아키텍처 설계, Procurize와의 통합 패턴, 그리고 수동 작업을 크게 줄이고 컴플라이언스 신뢰를 강화하는 안전하고 감사 가능한 솔루션 구현 방법을 배울 수 있습니다.

이 문서는 대규모 언어 모델이 구동하는 연속 증거 저장소를 구축하기 위한 아키텍처, 데이터 파이프라인 및 모범 사례를 설명합니다. 증거 수집, 버전 관리 및 컨텍스트 기반 검색을 자동화함으로써 보안 팀은 실시간으로 설문에 답변하고 수작업을 줄이며 감사 준비된 컴플라이언스를 유지할 수 있습니다.