Acest articol explică arhitectura, conductele de date și cele mai bune practici pentru construirea unui depozit continuu de dovezi alimentat de modele lingvistice mari. Prin automatizarea colectării, versionării și recuperării contextuale a dovezilor, echipele de securitate pot răspunde la chestionare în timp real, reduc efortul manual și menține conformitatea pregătită pentru audit.

Acest articol explorează o abordare nouă, alimentată de AI, care mapă automat clauzele de politică existente la cerințele specifice ale chestionarelor de securitate. Prin valorificarea modelelor de limbaj mari, algoritmilor de similaritate semantică și a buclelor de învățare continuă, companiile pot reduce efortul manual, îmbunătăți consistența răspunsurilor și menține dovezile de conformitate actualizate în multiple cadre de reglementare.

Acest articol explorează un nou Motor Dinamic de Atribuire a Dovezilor, alimentat de Rețele Neurale Grafice (GNN-uri). Prin cartografierea relațiilor dintre clauzele politicilor, artefactele de control și cerințele de reglementare, motorul oferă sugestii de dovezi precise și în timp real pentru chestionarele de securitate. Cititorii vor învăța conceptele de bază ale GNN-urilor, designul arhitectural, modelele de integrare cu Procurize și pașii practici pentru implementarea unei soluții sigure și auditate, care reduce dramatic efortul manual în timp ce consolidează încrederea în conformitate.