บทความนี้อธิบายแนวคิดของการเรียนรู้แบบปิดวงจรในบริบทของการทำแบบสอบถามความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI มันแสดงให้เห็นว่าคำตอบจากแบบสอบถามแต่ละข้อกลายเป็นแหล่งข้อมูลย้อนกลับที่ทำให้แนวทางความปลอดภัยได้รับการปรับปรุง เก็บคลังหลักฐานอัพเดต และในที่สุดเสริมความแข็งแรงของท่าทีความปลอดภัยโดยรวมขององค์กรพร้อมลดภาระการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

บทความนี้อธิบายการทำงานร่วมกันระหว่าง policy‑as‑code กับโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) แสดงให้เห็นว่าการสร้างโค้ดการปฏิบัติตามอัตโนมัติสามารถเร่งการตอบแบบสอบถามด้านความปลอดภัย ลดความพยายามของมนุษย์ และรักษาความแม่นยำระดับการตรวจสอบได้อย่างไร

บทความนี้อธิบายสถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์ที่ใช้ไมโครเซอร์วิส ซึ่งผสานรวมโมเดลภาษาขนาดใหญ่, การสร้างด้วยการดึงข้อมูลเสริม (RAG), และเวิร์กโฟลว์แบบเหตุการณ์เพื่ออัตโนมัติการตอบแบบสอบถามความปลอดภัยในระดับองค์กร. มันครอบคลุมหลักการการออกแบบ, การทำงานของส่วนประกอบ, พิจารณาด้านความปลอดภัย, และขั้นตอนปฏิบัติในการนำสแต็กไปใช้บนแพลตฟอร์มคลาวด์สมัยใหม่, ช่วยทีมการปฏิบัติตามกฎลดภาระงานมือและยังคงรักษาความสามารถในการตรวจสอบ.