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.

Šiame straipsnyje nagrinėjamas naujas DI valdomas požiūris, kuris automatiškai susieja esamas politikos nuostatas su specifiniais saugumo klausimyno reikalavimais. Pasinaudojant dideliais kalbos modeliais, semantinės panašumo algoritmais ir nuolatinio mokymosi ciklais, įmonės gali sumažinti rankinį darbą, pagerinti atsakymų nuoseklumą ir laikyti atitikties įrodymus atnaujintus įvairiuose kontekstuose.

Šiame straipsnyje aprašoma architektūra, duomenų srautus ir geriausius praktikų patarimus, kaip sukurti nuolatinę įrodymų saugyklą, veikiantį didelius kalbos modelius. Automatizuodami įrodymų surinkimą, versijavimą ir kontekstinį paiešką, saugumo komandos gali realiu laiku atsakyti į klausimynus, sumažinti rankinį darbą ir išlaikyti auditui paruoštą atitiktį.