Mittwoch, 22. Okt. 2025

Dieser Artikel stellt einen neuen KI‑gestützten Ansatz namens Kontextuelle Evidenzsynthese (CES) vor. CES sammelt, reichert an und fasst Evidenz aus mehreren Quellen – Richtliniendokumente, Prüfberichte und externe Informationen – zu einer kohärenten, prüfbaren Antwort für Sicherheitsfragebögen zusammen. Durch die Kombination von Knowledge‑Graph‑Reasoning, Retrieval‑Augmented Generation und feinabgestimmter Validierung liefert CES Echtzeit‑, präzise Antworten und bewahrt gleichzeitig ein vollständiges Änderungs‑Log für Compliance‑Teams.

Mittwoch, 1. Oktober 2025

In der heutigen, schnelllebigen SaaS‑Welt treffen Sicherheitsfragebögen und Prüfungsanfragen schneller ein als je zuvor. Traditionelle Compliance‑Prozesse – statische Dokumente, manuelle Aktualisierungen, endlose Versionskontrolle – können nicht mithalten. Dieser Artikel erklärt, wie kontinuierliche Compliance‑Überwachung, angetrieben von künstlicher Intelligenz, Richtlinien zu lebendigen Assets macht, automatisch aktuelle Antworten in Fragebögen einfließen lässt und die Schleife zwischen Entwicklung, Sicherheit und Vendor‑Risk‑Teams schließt.

Samstag, 15. Nov. 2025

Dieser Artikel erklärt das Konzept der kontinuierlichen Compliance‑Zertifizierung, angetrieben durch KI. Er zeigt, wie Procurize Sicherheitsfragebögen über SOC2, ISO27001 und GDPR in Echtzeit synchronisiert, Beweismittel automatisch erstellt und aktualisiert und Prüfungszyklen verkürzt, während Prüfpfade prüfbar und sicher bleiben.

Montag, 1. Dez 2025

Dieser Artikel untersucht eine neuartige Architektur, die Retrieval‑Augmented Generation, Prompt‑Feedback‑Zyklen und Graph‑Neurale Netze kombiniert, um Compliance‑Wissensgraphen automatisch weiterzuentwickeln. Durch das Schließen des Kreises zwischen Fragebogenantworten, Auditergebnissen und KI‑gesteuerten Prompts können Unternehmen ihre Sicherheits‑ und Regulierungsnachweise aktuell halten, manuellen Aufwand reduzieren und das Vertrauen in Audits erhöhen.

Sonntag, 12. Okt. 2025

Dieser Artikel erklärt die Synergie zwischen Policy‑as‑Code und großen Sprachmodellen und zeigt, wie automatisch generierter Compliance‑Code die Beantwortung von Sicherheitsfragebögen vereinfachen, manuellen Aufwand reduzieren und gleichzeitig audit‑gerechte Genauigkeit bewahren kann.

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