Este artigo explora a fusão da computação confidencial e da IA generativa dentro da plataforma Procurize. Ao aproveitar Ambientes de Execução Confiáveis (TEEs) e inferência de IA criptografada, as organizações podem automatizar respostas a questionários de segurança enquanto garantem confidencialidade, integridade e auditabilidade dos dados — transformando fluxos de trabalho de compliance de processos manuais arriscados para um serviço comprovadamente seguro e em tempo real.

Este artigo apresenta um Engine de Atribuição Adaptativa de Evidências construído sobre Redes Neurais de Grafos, detalhando sua arquitetura, integração ao fluxo de trabalho, benefícios de segurança e passos práticos para implementação em plataformas de conformidade como a Procurize.

Este artigo explora uma arquitetura inovadora que combina pipelines orientados a eventos, geração aumentada por recuperação (RAG) e enriquecimento dinâmico de grafo de conhecimento para proporcionar respostas adaptativas em tempo real a questionários de segurança. Ao integrar essas técnicas ao Procurize, as organizações podem reduzir o tempo de resposta, melhorar a relevância das respostas e manter um rastro de evidências auditável em meio a cenários regulatórios em constante mudança.

Este artigo apresenta um mecanismo inovador que ingere continuamente fluxos regulatórios, enriquece um grafo de conhecimento com evidências contextuais e fornece respostas em tempo real, personalizadas, para questionários de segurança. Aprenda a arquitetura, os passos de implementação e os benefícios mensuráveis para equipes de conformidade que utilizam a plataforma AI da Procurize.

Em ambientes SaaS modernos, os questionários de segurança são um gargalo. Este artigo explica uma abordagem inovadora — evolução autossupervisionada de grafos de conhecimento (KG) — que refina continuamente o KG à medida que novos dados de questionário chegam. Ao aproveitar mineração de padrões, aprendizado contrastivo e heatmaps de risco em tempo real, as organizações podem gerar automaticamente respostas precisas e compatíveis, mantendo a proveniência das evidências transparente.