В этой статье объясняется новый движок маршрутизации ИИ на основе намерений, который автоматически направляет каждый пункт вопросника по безопасности к наиболее подходящему эксперту в реальном времени. Комбинируя обнаружение намерений естественным языком, динамический граф знаний и уровень оркестрации микросервисов, организации могут устранить узкие места, повысить точность ответов и достичь измеримого сокращения времени обработки вопросников.
В этой статье рассматривается новый подход, основанный на ИИ, под названием «Контекстуальный синтез доказательств» (CES). CES автоматически собирает, обогащает и компонует доказательства из множества источников — политических документов, аудиторских отчётов и внешней разведывательной информации — в единый проверяемый ответ на вопросы по безопасности. Комбинация вывода из графа знаний, генерации с поддержкой поиска и точечной валидации позволяет CES предоставлять ответы в реальном времени с высокой точностью, одновременно поддерживая полный журнал изменений для команд по соответствию.
В этой статье рассматривается новая архитектура, объединяющая динамический граф знаний доказательств с непрерывным обучением, управляемым ИИ. Решение автоматически согласует ответы на вопросы с последними изменениями политик, результатами аудита и состоянием системы, сокращая ручные усилия и повышая уверенность в отчетности по соблюдению.
В этой статье объясняется модульная микросервисная архитектура, объединяющая большие языковые модели, генерацию с поддержкой поиска (RAG) и событийно‑ориентированные рабочие процессы для автоматизации ответов на вопросы по безопасности в масштабе предприятия. Описаны принципы проектирования, взаимодействие компонентов, вопросы безопасности и практические шаги по внедрению стека на современных облачных платформах, позволяющие командам по соблюдению требований сократить ручной труд при сохранении аудируемости.
Подробный обзор использования федеративных графов знаний для обеспечения ИИ‑управляемой, безопасной и проверяемой автоматизации вопросов по безопасности в нескольких организациях, снижения ручных трудозатрат при сохранении конфиденциальности данных и их происхождения.