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.

Empresas SaaS modernas lidam com dezenas de frameworks de conformidade, cada um exigindo evidências que se sobrepõem, porém com sutis diferenças. Um engine de auto‑mapeamento de evidências impulsionado por IA cria uma ponte semântica entre esses frameworks, extrai artefatos reutilizáveis e preenche questionários de segurança em tempo real. Este artigo explica a arquitetura subjacente, o papel dos grandes modelos de linguagem (LLMs) e dos gráficos de conhecimento, e fornece passos práticos para implantar o engine na Procurize.

Descubra como o novo Engine de Sincronização Dinâmica de Política‑como‑Código da Procurize usa IA generativa e um grafo de conhecimento ao vivo para atualizar automaticamente definições de políticas, gerar respostas conformes a questionários e manter um registro de auditoria imutável. Este guia explica a arquitetura, o fluxo de trabalho e os benefícios reais para equipes de segurança e conformidade.

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.

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.