В этой статье рассматривается новый подход, основанный на ИИ, который автоматически сопоставляет существующие пункты политики с конкретными требованиями анкеты по безопасности. Используя крупные языковые модели, алгоритмы семантического сходства и циклы непрерывного обучения, компании могут сократить ручные трудозатраты, повысить согласованность ответов и поддерживать актуальность доказательств соответствия в различных рамках.

В этой статье рассматривается новый Динамический механизм атрибуции доказательств, работающий на основе графовых нейронных сетей (GNN). Путём построения отношений между пунктами политик, артефактами контроля и нормативными требованиями, механизм предоставляет в режиме реального времени точные предложения доказательств для вопросов по безопасности. Читатели узнают основные концепции GNN, архитектурный дизайн, паттерны интеграции с Procurize и практические шаги по внедрению безопасного, аудируемого решения, которое значительно сокращает ручные усилия и повышает уверенность в соблюдении требований.

В этой статье рассматривается архитектура, потоки данных и лучшие практики создания непрерывного репозитория доказательств, управляемого большими языковыми моделями. Автоматизируя сбор, версионирование и контекстный поиск доказательств, команды обеспечения безопасности могут отвечать на вопросы в реальном времени, сокращать ручной труд и поддерживать готовность к проверкам.