See artikkel süveneb käsurea inseneerimise strateegiatesse, mis panevad suured keelemudelid andma täpseid, järjekindlaid ja auditeeritavaid vastuseid turvaküsimustikele. Lugejad õpivad, kuidas kujundada käsuread, sisse viia poliitika konteksti, valideerida väljundit ja integreerida töövoogu platvormidesse nagu Procurize, et saavutada kiired, veavabad vastused vastavuse tagamiseks.

Kaasaegsetes SaaS-ökosüsteemides on audititõendite kogumine üks ajakulukamaid ülesandeid turva- ja vastavusmeeskondade jaoks. Käesolev artikkel selgitab, kuidas generatiivne AI suudab muuta toores süsteemiteleskoopia valmis kasutamiseks tõendiosadeks — nagu logi väljavõtted, konfiguratsiooni hetktõmmised ja ekraanipildid — ilma inimsekkumiseta. AI‑põhiste torustike integreerimisega olemasolevate monitooringukatete külge saavutavad organisatsioonid „nulli‑puudutus“ tõendite genereerimise, kiirendavad küsitluste vastuseid ja säilitavad pidevalt auditeeritava vastavuspositsiooni.

Keskkonnas, kus tarnijad seisavad silmitsi kümnete turvalisuse küsimustikega erinevate raamistikute nagu [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR ja CCPA kaudu, on täpse, kontekstiteadliku tõendusmaterjali kiire genereerimine suur kitsaskoht. See artikkel tutvustab ontoloogia juhitud generatiivse AI arhitektuuri, mis muudab poliitikadokumendid, kontrolli artefaktid ja intsidentlogid kohandatud tõendusfragmenteks iga regulatiivse küsimuse kohta. Kombineerides domeenispetsiifilise teadmistegraafi prompt‑inseneritud suurte keelemudelitega, suudavad turvateamid saavutada reaalajas, auditeeritavad vastused, säilitades samal ajal nõuetele vastavuse koguintegriteedi ning vähendades väga oluliselt käsitsemise aega.