Ten artykuł przedstawia nowatorskie podejście napędzane AI, które automatycznie mapuje istniejące klauzule polityki na konkretne wymagania kwestionariuszy bezpieczeństwa. Dzięki wykorzystaniu dużych modeli językowych, algorytmów podobieństwa semantycznego i pętli ciągłego uczenia, firmy mogą znacznie ograniczyć ręczną pracę, poprawić spójność odpowiedzi i utrzymać dowody zgodności zawsze aktualne w wielu ramach.

Ten artykuł wyjaśnia architekturę, przepływy danych i najlepsze praktyki budowania ciągłego repozytorium dowodów zasilanego dużymi modelami językowymi. Automatyzując gromadzenie dowodów, wersjonowanie i kontekstowe wyszukiwanie, zespoły bezpieczeństwa mogą odpowiadać na kwestionariusze w czasie rzeczywistym, zmniejszyć ręczną pracę i utrzymać zgodność gotową do audytu.

Ten artykuł opisuje nowatorski Dynamiczny Silnik Przypisywania Dowodów oparty na Sieciach Neuronowych Grafowych (GNN). Mapując zależności pomiędzy klauzulami polityk, artefaktami kontroli oraz wymogami regulacyjnymi, silnik dostarcza w czasie rzeczywistym dokładne sugestie dowodów dla kwestionariuszy bezpieczeństwa. Czytelnicy poznają podstawy GNN, projekt architektury, wzorce integracji z Procurize oraz praktyczne kroki wdrożenia bezpiecznego, audytowalnego rozwiązania, które znacząco redukuje ręczną pracę, a jednocześnie podnosi pewność zgodności.