O analiză aprofundată a utilizării grafurilor de cunoștințe federate pentru a alimenta automatizarea AI‑condusă, sigură și auditată a chestionarelor de securitate în cadrul mai multor organizații, reducând efortul manual și păstrând confidențialitatea și proveniența datelor.

Procesele manuale de completare a chestionarelor de securitate sunt lente, predispuse la erori și adesea izolate. Acest articol prezintă o arhitectură de grafic de cunoștințe federat cu protecție a confidențialității care permite mai multor companii să partajeze informații de conformitate în mod sigur, să crească acuratețea răspunsurilor și să reducă timpii de răspuns—totul în conformitate cu reglementările privind confidențialitatea datelor.

Acest articol prezintă un Motor de Persoană de Risc Contextual Adaptiv care folosește detectarea intenției, grafuri de cunoștințe federate și sinteză de persoană condusă de LLM pentru a prioritiza automat chestionarele de securitate în timp real, reducând latența răspunsului și sporind acuratețea conformității.