Тази статия разкрива нова архитектура, която обединява големи езикови модели, поточен регулаторен фийд и адаптивно обобщаване на доказателства в двигател за оценка на доверие в реално време. Читателите ще се запознаят с данните, алгоритъма за оценяване, интеграционните модели с Procurize и практическите указания за внедряване на съвместимо, подлежaщо одитиране решение, което съкращава времето за обработка на въпросници, като същевременно подобрява точността.
Тази статия представя новаторски двигател за диференциална поверителност, който защитава AI‑генерираните отговори на въпросници за сигурност. Чрез добавяне на математически доказуеми гаранции за поверителност, организациите могат да споделят отговори между екипи и партньори, без да излагат чувствителни данни. Преглеждаме основните концепции, системната архитектура, стъпките за внедряване и реалните ползи за SaaS доставчици и техните клиенти.
Тази статия разглежда нов динамичен двигател за атрибуция на доказателства, захранван от графови невронни мрежи (GNN). Чрез картографиране на връзките между клаузи на политики, контролни артефакти и регулаторни изисквания, двигателят предоставя в реално време точни предложения за доказателства за сигурностни въпросници. Читателите ще научат основните концепции на GNN, архитектурния дизайн, моделите за интеграция с Procurize и практическите стъпки за внедряване на сигурно, одитируемо решение, което драматично намалява ръчните усилия, като същевременно повишава увереността в съответствието.
Тази статия разглежда нов двигател, задвижван от изкуствен интелект, който комбинира мултимодално извличане, графови невронни мрежи и наблюдение на политики в реално време, за да синтезира, класира и контекстуализира автоматично доказателства за съответствие с въпросници за сигурността, ускорявайки отговорите и подобрявайки проверяемостта.
Тази статия разглежда нов подход за динамично оценяване на увереността в отговорите, генерирани от AI, към секюрити въпросници, използвайки обратна връзка в реално време, графи на знанията и оркестрация на LLM за подобряване на точността и проверяемостта.