บทความนี้สำรวจแนวทางใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งทำการแมพข้อบังคับนโยบายที่มีอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของแบบสอบถามความปลอดภัยโดยอัตโนมัติ ด้วยการใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ อัลกอริทึมความคล้ายเชิงความหมาย และลูปการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง บริษัทต่าง ๆ สามารถลดความพยายามที่ต้องทำด้วยตนเอง ปรับปรุงความสอดคล้องของคำตอบ และทำให้หลักฐานการปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นปัจจุบันอยู่เสมอในหลาย ๆ กรอบมาตรฐาน
บทความนี้อธิบายสถาปัตยกรรม, โครงงานข้อมูล, และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างคลังหลักฐานต่อเนื่องที่ใช้โมเดลภาษาใหญ่เป็นพื้นฐาน โดยอัตโนมัติการเก็บหลักฐาน, การกำหนดเวอร์ชัน, และการดึงข้อมูลตามบริบท ทีมความปลอดภัยสามารถตอบแบบสอบถามได้แบบเรียล‑ไทม์ ลดความพยายามในการทำงานด้วยมือ และรักษาการปฏิบัติตามที่พร้อมสำหรับการตรวจสอบได้
บทความนี้สำรวจเครื่องมือการกำหนดแหล่งหลักฐานแบบไดนามิกใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย Graph Neural Networks (GNNs) โดยการแมพความสัมพันธ์ระหว่างข้อกำหนดนโยบาย, ศิลปวัตถุควบคุม, และข้อกำหนดกฎระเบียบ เครื่องมือนี้ให้คำแนะนำหลักฐานที่แม่นยำแบบเรียล‑ไทม์สำหรับแบบสอบถามด้านความปลอดภัย ผู้อ่านจะได้เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของ GNN, การออกแบบสถาปัตยกรรม, รูปแบบการผสานรวมกับ Procurize, และขั้นตอนปฏิบัติจริงเพื่อสร้างโซลูชันที่ปลอดภัยและตรวจสอบได้ซึ่งลดภาระงานมืออย่างมหาศาลในขณะเดียวกันเพิ่มความมั่นใจด้านการปฏิบัติตาม