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.

Ручні процеси заповнення опитувальників безпеки є повільними, схильними до помилок і часто працюють у ізольованих сховищах. У цій статті представлено архітектуру приватного федеративного графа знань, яка дозволяє кільком компаніям безпечно ділитися інсайтами щодо відповідності, підвищувати точність відповідей та скорочувати час реакції — все це під дотриманням нормативних вимог щодо захисту даних.

Глибокий огляд застосування федеративних графів знань для забезпечення AI‑заснованої, безпечної та аудиторської автоматизації анкет безпеки між кількома організаціями, зменшуючи ручну працю при збереженні конфіденційності даних та їхньої прозорості.