Bu makale, mevcut politika maddelerini belirli güvenlik anketi gereksinimlerine otomatik olarak eşleyen yenilikçi bir AI‑odaklı yaklaşımı inceliyor. Büyük dil modelleri, anlamsal benzerlik algoritmaları ve sürekli öğrenme döngülerinden yararlanarak şirketler manuel çabayı azaltabilir, yanıt tutarlılığını iyileştirir ve birden fazla çerçeve boyunca uyum kanıtlarını güncel tutabilir.

Bu makale, büyük dil modelleriyle desteklenen bir sürekli kanıt deposu oluşturmanın mimarisini, veri boru hatlarını ve en iyi uygulamaları açıklamaktadır. Kanıt toplama, sürümleme ve bağlamsal geri getirmeyi otomatikleştirerek güvenlik ekipleri anketleri gerçek zamanlı yanıtlayabilir, manuel çabayı azaltabilir ve denetim‑hazır uyumluluğu sürdürebilir.

Bu makale, Grafik Sinir Ağları (GNN'ler) ile güçlendirilmiş yeni bir Dinamik Kanıt Atama Motorunu inceliyor. Politika maddeleri, kontrol artefaktları ve düzenleyici gereksinimler arasındaki ilişkileri haritalayarak, motor güvenlik anketleri için gerçek zamanlı, doğru kanıt önerileri sunar. Okuyucular temel GNN kavramlarını, mimari tasarımı, Procurize ile entegrasyon modellerini ve güvenli, denetlenebilir bir çözümü uygulamak için pratik adımları öğrenecek; bu çözüm manuel çabayı büyük ölçüde azaltırken uyumluluk güvenini artırır.