Эта статья представляет новый подход, объединяющий лучшие практики GitOps и генеративный ИИ, позволяющий превратить ответы на вопросы безопасности в полностью версионированную, проверяемую аудиторией кодовую базу. Узнайте, как генерация ответов на основе модели, автоматическое связывание доказательств и непрерывные возможности отката могут снизить ручные трудозатраты, повысить уверенность в соблюдении требований и бесшовно интегрироваться в современные конвейеры CI/CD.

Эта статья подробно рассматривает новейший движок Federation Retrieval‑Augmented Generation (RAG) от Procurize AI, созданный для согласования ответов между несколькими нормативными рамками. Объединяя федеративное обучение с RAG, платформа предоставляет ответы в реальном времени с учётом контекста, сохраняя конфиденциальность данных, сокращая время отклика и повышая согласованность ответов на вопросы по безопасности.

В статье рассматривается новая архитектура, объединяющая Retrieval‑Augmented Generation, циклы обратной связи запросов и графовые нейронные сети, позволяющая автоматически эволюционировать графы знаний комплаенса. Закрывая цикл между ответами на вопросы, результатами аудитов и запросами, управляемыми ИИ, организации могут поддерживать свои доказательства безопасности и нормативные материалы в актуальном состоянии, сократить ручные затраты и повысить уверенность в аудитах.

В этой статье рассматривается Этический механизм аудита предвзятости от Procurize, подробно описывается его дизайн, интеграция и влияние на предоставление непредвзятых, достоверных ИИ‑генерируемых ответов на вопросы по безопасности, а также улучшение управления соблюдением требований.