Este artigo explica a arquitetura, pipelines de dados e boas práticas para construir um repositório contínuo de evidências alimentado por grandes modelos de linguagem. Ao automatizar a coleta, versionamento e recuperação contextual de evidências, as equipes de segurança podem responder a questionários em tempo real, reduzir o esforço manual e manter a conformidade pronta para auditoria.

Este artigo explora uma abordagem inovadora impulsionada por IA que mapeia automaticamente cláusulas de políticas existentes para requisitos específicos de questionários de segurança. Ao aproveitar grandes modelos de linguagem, algoritmos de similaridade semântica e ciclos de aprendizado contínuo, as empresas podem reduzir drasticamente o esforço manual, melhorar a consistência das respostas e manter as evidências de conformidade atualizadas em vários frameworks.

Este artigo explora um novo Motor Dinâmico de Atribuição de Evidências impulsionado por Redes Neurais de Grafos (GNNs). Ao mapear relacionamentos entre cláusulas de políticas, artefatos de controle e requisitos regulatórios, o motor fornece sugestões de evidência precisas e em tempo real para questionários de segurança. Os leitores aprenderão os conceitos subjacentes das GNNs, o design arquitetural, os padrões de integração com o Procurize e os passos práticos para implementar uma solução segura e auditável que reduz drasticamente o esforço manual enquanto aumenta a confiança na conformidade.