Šeštadienis, 8 spalio 2025

Šiame straipsnyje nagrinėjamas novatoriškas dinaminis įrodymų priskyrimo variklis, veikiantis su grafiniais neuroniniais tinklais (GNN). Susiejant politikų nuostatas, kontrolės artefaktus ir reglamentų reikalavimus, variklis realiu laiku teikia tikslius įrodymų pasiūlymus saugumo klausimynams. Skaitytojai sužinos pagrindines GNN koncepcijas, architektūrinį dizainą, integracijos modelius su Procurize ir praktinius žingsnius, kaip įgyvendinti saugų, audituojamą sprendimą, kuris smarkiai sumažina rankinį darbą ir didina atitikties pasitikėjimą.

Penktadienis, 5 gruodžio 2025

Šiame rašinyje nagrinėjama naujos kartos architektūra, kuri sujungia informacijos papildytą generavimą (RAG), grafų neuroninius tinklus (GNN) ir federuotus žinių grafus, siekiant teikti realaus laiko, tikslius įrodymus saugumo klausimynams. Sužinokite pagrindinius komponentus, integracijos modelius ir praktinius žingsnius, kaip įgyvendinti dinaminę įrodymų orkestracijos variklį, mažinantį rankinį darbą, gerinantį atitikties sekamumą ir greitai prisitaikantį prie reguliavimo pokyčių.

penktadienis, 2025-10-10

Šiuolaikinėse SaaS įmonėse saugumo klausimynai yra pagrindinė spūstis. Šiame straipsnyje pristatomas novatoriškas DI sprendimas, pasitelkiantis grafų neuroninius tinklus, modeliuojantis santykius tarp politikos punktų, ankstesnių atsakymų, tiekėjų profilių ir naujai kylančių grėsmių. Paverčiant klausimyno ekosistemą į žinių grafiką, sistema gali automatiškai priskirti rizikos įvertinimus, rekomenduoti įrodymus ir pirmiausia iškelti didžiausios įtakos elementus. Šis požiūris sumažina atsakymo laiką net iki 60 % ir pagerina atsakymų tikslumą bei auditų pasiruošimą.

Trečiadienis, 2025 m. lapkričio 19 d.

Šiame straipsnyje nagrinėjama novatoriška architektūra, kuri sujungia grafų neuroninius tinklus su „Procurize“ dirbtinio intelekto platforma, kad automatiškai priskirtų įrodymus klausimyno elementams, generuotų dinamiškus pasitikėjimo balus ir atnaujintų atitikties atsakymus, atsižvelgiant į besikeičiančias reguliavimo aplinkas. Skaitytojai sužinos duomenų modelį, inferencijos procesą, integracijos taškus ir praktinius saugumo bei teisininkų komandų privalumus.

į viršų
Pasirinkti kalbą