У цій статті представлено Адаптивний контекстуальний двигун ризикових персонажів, який використовує виявлення намірів, федеративні графи знань та синтез персон на основі великих мовних моделей (LLM) для автоматичної пріоритезації анкет безпеки в реальному часі, скорочуючи затримку у відповідях та підвищуючи точність відповідності вимогам.

У цій статті розглядається новий самонавчальний механізм картографування доказів, що поєднує генерацію з розширеним пошуком (RAG) із динамічним графом знань. Дізнайтеся, як система автоматично витягує, картографує та перевіряє докази для питань безпеки, адаптується до змін у регулюванні та інтегрується зі існуючими процесами дотримання вимог, скорочуючи час відповіді до 80 %.

У цій статті розглядається новий AI‑членувальний двигун, який зіставляє запити безпекових опитувальників із найбільш релевантними доказами з бази знань організації, використовуючи великі мовні моделі, семантичний пошук і оновлення політик у реальному часі. Дізнайтеся про архітектуру, переваги, рекомендації щодо розгортання та майбутні напрямки.

У сучасному швидкозмінному регулятивному середовищі статичні документи з дотриманням вимог швидко застарівають, змушуючи опитувальники безпеки містити застарілі або суперечливі відповіді. У цій статті представлено новий самовідновлювальний двигун опитувальника, який у реальному часі безперервно відстежує відхилення політики, автоматично оновлює докази та використовує генеративний штучний інтелект для створення точних відповідей, готових до аудиту. Читачі дізнаються про архітектурні складові, дорожню карту впровадження та вимірювані бізнес‑переваги впровадження цього підходу до автоматизації дотримання вимог нового покоління.

У цій статті розглядається новий підхід, у якому граф знань, підсилений генеративним ШІ, безперервно навчається на взаємодії з опитувальниками, надаючи миттєві, точні відповіді та докази, зберігаючи при цьому можливість аудиту та відповідність.