ในบทความนี้ เราจะสำรวจแนวคิดของการซิงค์หลักฐานต่อเนื่องโดยใช้ AI ซึ่งเป็นวิธีการที่เปลี่ยนเกมโดยอัตโนมัติในการรวบรวม ตรวจสอบความถูกต้อง และแนบเอกสารการปฏิบัติตามที่เหมาะสมไปยังแบบสอบถามความปลอดภัยแบบเรียลไทม์ เราจะครอบคลุมสถาปัตยกรรม รูปแบบการรวม ระบบประโยชน์ด้านความปลอดภัย และขั้นตอนปฏิบัติที่เป็นประโยชน์เพื่อการนำเวิร์กโฟลว์ไปใช้ใน Procurize หรือแพลตฟอร์มที่คล้ายกัน
ค้นพบว่าเครื่องยนต์ปรับลำดับความสำคัญของหลักฐานแบบเรียลไทม์เชิงปรับตัวผสานการรับสัญญาณ, การให้คะแนนความเสี่ยงตามบริบท, และการเสริมข้อมูลด้วยกราฟความรู้เพื่อส่งมอบหลักฐานที่ถูกต้องใน เวลาที่เหมาะสม, ลดเวลาตอบแบบสอบถามและเพิ่มความแม่นยำของการปฏิบัติตามข้อกำหนด
บทความนี้อธิบายเครื่องยนต์เรื่องเล่าการปฏิบัติตามที่พัฒนาเองใหม่ ที่ทำการฝึกซ้ำโมเดลภาษาใหญ่บนข้อมูลแบบสอบถามอย่างต่อเนื่อง ส่งมอบการตอบอัตโนมัติที่แม่นยำและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยคงความสามารถในการตรวจสอบและความปลอดภัย
บทความนี้อธิบายการทำงานร่วมกันระหว่าง policy‑as‑code กับโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) แสดงให้เห็นว่าการสร้างโค้ดการปฏิบัติตามอัตโนมัติสามารถเร่งการตอบแบบสอบถามด้านความปลอดภัย ลดความพยายามของมนุษย์ และรักษาความแม่นยำระดับการตรวจสอบได้อย่างไร