Artikel ini meneroka Enjin Atribusi Bukti Dinamik yang baru, dipacu oleh Rangkaian Neural Grafik (GNN). Dengan memetakan hubungan antara klausa dasar, artifak kawalan, dan keperluan peraturan, enjin ini menyediakan cadangan bukti yang tepat‑masa, tepat, untuk soal selidik keselamatan. Pembaca akan mempelajari konsep GNN yang mendasari, reka bentuk senibina, corak integrasi dengan Procurize, serta langkah‑langkah praktikal untuk melaksanakan penyelesaian yang selamat, boleh diaudit, dan mengurangkan usaha manual secara dramatik sambil meningkatkan keyakinan pematuhan.

Artikel ini menjelaskan seni bina, paip data, dan amalan terbaik untuk membina repositori bukti berterusan yang dipacu oleh model bahasa besar. Dengan mengotomasi pengumpulan bukti, versioning, dan pengambilan kontekstual, pasukan keselamatan dapat menjawab soalan selidik dalam masa nyata, mengurangkan usaha manual, dan mengekalkan pematuhan bersedia audit.

Artikel ini membincangkan pendekatan baru berasaskan AI yang secara automatik memetakan klausa dasar sedia ada kepada keperluan khusus soal selidik keselamatan. Dengan memanfaatkan model bahasa berskala besar, algoritma kesamaan semantik, serta gelung pembelajaran berterusan, syarikat dapat mengurangkan usaha manual, meningkatkan konsistensi jawapan, dan memastikan bukti pematuhan sentiasa terkini merentasi pelbagai kerangka kerja.