Acest articol explică o arhitectură modulară bazată pe micro‑servicii care combină modele lingvistice mari, generare asistată de recuperare (RAG) și fluxuri de lucru orientate pe evenimente pentru a automatiza răspunsurile la chestionarele de securitate la scară enterprise. Acoperă principii de design, interacțiunile componentelor, considerații de securitate și pași practici pentru implementarea stack‑ului pe platforme cloud moderne, ajutând echipele de conformitate să reducă efortul manual menținând auditabilitatea.

Acest articol explică conceptul de învățare în buclă închisă în contextul automatizării chestionarelor de securitate conduse de AI. Arată cum fiecare chestionar răspuns devine o sursă de feedback care rafinează politicile de securitate, actualizează depozitele de dovezi și, în final, consolidează postura generală de securitate a unei organizații, reducând efortul de conformitate.

Acest articol explică sinergia dintre politica‑ca‑cod și modelele mari de limbaj, arătând cum codul de conformitate auto‑generat poate simplifica răspunsurile la chestionarele de securitate, reduce efortul manual și menține acuratețea la nivel de audit.