Šiame straipsnyje nagrinėjama novatoriška architektūra, kuri sujungia įvykiais valdomus duomenų srautus, ištraukimu praplečiamą generavimą (RAG) ir dinaminį žinių grafo praturtinimą, kad realiu laiku, adaptuojant, atsakytų į saugumo klausimynus. Integravus šias technikas į „Procurize“, organizacijos gali trumpinti atsakymo laiką, pagerinti atsakymų aktualumą ir išlaikyti audituojamą įrodymų taką besikeičiančioje reguliacinėje aplinkoje.

Organizacijos vis dažniau pasikliauja AI, kad atsakytų į saugumo klausimynus, tačiau raginimų kūrimas vis dar tampa skritimi. Komponuojama raginimų rinka leidžia saugumo, teisės ir inžinerijos komandoms dalintis, versijuoti ir pakartotinai naudoti patikrintus raginimus. Šiame straipsnyje paaiškinamas konceptas, architektūriniai šablonai, valdymo modeliai ir praktiški žingsniai, kaip sukurti rinką „Procurize“ viduje, paverčiant raginimų darbą strategine priemone, kuri plečiasi kartu su atitikties poreikiais.

Šiame straipsnyje nagrinėjama konfidencialaus skaičiavimo ir generatyvaus AI susijungimas „Procurize“ platformoje. Pasitelkus patikimus vykdymo aplinkas (TEE) ir šifruotą AI inferenciją, organizacijos gali automatizuoti saugumo klausimynų atsakymus, garantuodamos duomenų konfidencialumą, vientisumą ir audituojamumą – tai transformuoja atitikties procesus iš rizikingų rankinių operacijų į įrodytinai saugią, realaus laiko paslaugą.

Šiame straipsnyje nagrinėjamas novatoriškas AI pagrindu sukurtas metodas, dinamiškai generuojantis kontekstui jautrias užklausas, pritaikytas įvairioms saugumo sistemoms, pagreitindamas klausimyno pildymą, išlaikant tikslumą ir atitiktį.

Šiame straipsnyje paaiškinama, kaip kontekstinis pasakojimų variklis, pagrįstas dideliais kalbos modeliais, gali paversti žalius atitikties duomenis į aiškius, auditui paruoštus atsakymus į saugumo klausimynus, išlaikant tikslumą ir sumažinant rankinį darbą.