Tento článok vysvetľuje, ako možno diferenciálnu ochranu súkromia integrovať s veľkými jazykovými modelmi na ochranu citlivých informácií pri automatizácii odpovedí na bezpečnostné dotazníky, pričom ponúka praktický rámec pre tímy zaoberajúce sa súladom, ktoré hľadajú rýchlosť aj dôvernosť údajov.

Tento článok skúma stratégiu doladenia veľkých jazykových modelov na odvetvovo‑špecifické údaje o zhode s cieľom automatizovať odpovede na bezpečnostné dotazníky, znížiť manuálnu prácu a zachovať auditovateľnosť v platformách ako Procurize.

This article explores a novel approach to dynamically score the confidence of AI‑generated responses to security questionnaires, leveraging real‑time evidence feedback, knowledge graphs, and LLM orchestration to improve accuracy and auditability.

Tento článok skúma nový prístup, ktorý kombinuje veľké jazykové modely, živú telemetriu rizík a orchestráciu, aby automaticky generoval a prispôsoboval bezpečnostné politiky pre dotazníky dodávateľov, čím znižuje manuálnu prácu a zachováva vernosť súladu.

Tento článok skúma nový Dynamický engine pre atribúciu dôkazov poháňaný grafovými neurónovými sieťami (GNN). Mapovaním vzťahov medzi ustanoveniami politík, kontrolnými artefaktmi a regulačnými požiadavkami engine poskytuje v reálnom čase presné návrhy dôkazov pre bezpečnostné dotazníky. Čitatelia sa dozvedia o základných konceptoch GNN, architektonickom dizajne, integračných vzoroch s Procurize a praktických krokoch na implementáciu bezpečného, auditovateľného riešenia, ktoré výrazne redukuje manuálnu prácu a zároveň zvyšuje dôveru v súlad.