Šiame straipsnyje nagrinėjama nauja architektūra, kuri sujungia generatyvų AI su blokų grandinės pagrindu kilmės įrašais, tiekia nepakitomus, audituojamus įrodymus saugumo klausimynų automatizavimui, išlaikant atitiktį, privatumą ir operatyvų efektyvumą.

Daugių modalų dideli kalbos modeliai (LLM) gali skaityti, interpretuoti ir sintezuoti vizualius artefaktus – diagramas, ekrano nuotraukas, atitikties skydelius – ir paversti juos audito paruoštais įrodymais. Šiame straipsnyje paaiškinama technologijų struktūra, darbo srauto integracija, saugumo apsvarstymai ir realaus pasaulio ROI naudojant daugių modalų AI automatizuoti vizualinių įrodymų generavimą saugumo klausimynams.

Šiame straipsnyje pristatoma novatoriška DI valdyta nuolatinės atitikties balto kortelė, kuri iš grynųjų klausimyno atsakymų kuria tiesioginį, riziką atspindintį skydelį. Suderinus Procurize vieningą klausimyno platformą su realiu laiku veikiančia rizikos analizės sistema, organizacijos gali momentaliai pamatyti, kaip kiekvienas atsakymas veikia bendrą verslo riziką, prioritetizuoti koregavimo darbus ir parodyti atitikties brandą auditoriams bei vadovybei.

Šiame straipsnyje pristatomas naujas diferencinės privatumo variklis, apsaugantis AI generuojamus saugumo klausimyno atsakymus. Pridėdama matematiškai įrodytas privatumo garantijas, organizacijos gali dalintis atsakymais tarp komandų ir partnerių, neatskleisdamos jautrios informacijos. Pristatome pagrindines koncepcijas, sistemos architektūrą, įgyvendinimo žingsnius ir realaus pasaulio naudą SaaS tiekėjams ir jų klientams.

Šiame straipsnyje pristatomas novatoriškas variklis, kuris nuolat įkelia reguliavimo srautus, praturtina žinių grafą kontekstiniais įrodymais ir suteikia realaus laiko, suasmenintus atsakymus į saugumo klausimynus. Sužinokite architektūrą, įgyvendinimo žingsnius ir matomus privalumus atitikties komandų, naudojančių Procurize AI platformą, naudai.