Tento článok skúma nový prístup poháňaný AI, ktorý automaticky mapuje existujúce ustanovenia politík na konkrétne požiadavky bezpečnostných dotazníkov. Využitím veľkých jazykových modelov, algoritmov semantickej podobnosti a kontinuálnych učebných slučiek môžu spoločnosti výrazne znížiť manuálnu prácu, zlepšiť konzistentnosť odpovedí a udržiavať dôkazy o súlade aktuálne naprieč viacerými rámcami.

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.

Tento článok vysvetľuje architektúru, dátové pipeline a najlepšie postupy pre vytvorenie nepretržitého repozitára dôkazov poháňaného veľkými jazykovými modelmi. Automatizáciou zberu dôkazov, verzovaním a kontextovým vyhľadávaním môžu bezpečnostné tímy odpovedať na dotazníky v reálnom čase, znížiť manuálnu prácu a udržiavať súlad pripravený na audit.