Современные команды по соблюдению требований сталкиваются с проблемой проверки подлинности доказательств, предоставляемых для вопросов по безопасности. В этой статье представлен новый рабочий процесс, комбинирующий нулевые доказательства (ZKP) с ИИ‑генерируемыми доказательствами. Подход позволяет организациям доказывать правильность доказательств без раскрытия исходных данных, автоматизировать проверку и без труда интегрироваться с существующими платформами анкет, такими как Procurize. Читатели узнают о криптографических основах, архитектурных компонентах, шагах реализации и практических преимуществах для команд по соблюдению требований, юридическим и отделам безопасности.
В эпоху ужесточения норм по защите данных и растущих требований поставщиков к быстрым и точным ответам на вопросы безопасности традиционные решения на базе ИИ рискуют раскрыть конфиденциальную информацию. В этой статье представлен новый подход, объединяющий безопасные многопартийные вычисления (SMPC) с генеративным ИИ, позволяющий получать конфиденциальные, проверяемые и практически мгновенные ответы без раскрытия исходных данных какой‑либо отдельной стороне. Узнайте об архитектуре, рабочем процессе, гарантиях безопасности и практических шагах по внедрению технологии в платформу Procurize.
Узнайте, как граф знаний на основе ИИ может автоматически сопоставлять управленческие меры безопасности, корпоративные политики и артефакты доказательств в разных нормативных рамках. Статья объясняет основные концепции, архитектуру, шаги интеграции с Procurize и реальные выгоды, такие как ускоренное заполнение анкет, уменьшение дублирования и повышение уверенности в аудитах.
Эта статья исследует, как Retrieval‑Augmented Generation (RAG) может автоматически извлекать нужные документы по соблюдению, журналы аудита и фрагменты политик, чтобы подкреплять ответы в вопросниках по безопасности. Вы увидите пошаговый рабочий процесс, практические советы по интеграции RAG с Procurize и почему контекстные доказательства становятся конкурентным преимуществом для SaaS‑компаний в 2025 году.
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.