این مقاله به بررسی رویکرد جدید مبتنی بر هوش مصنوعی به نام ترکیب شواهد متنی (CES) می‌پردازد. CES به‌صورت خودکار شواهد را از منابع متعدد — اسناد سیاست، گزارش‌های حسابرسی و اطلاعات خارجی — جمع‌آوری، غنی‌سازی و به‌هم‌دوزی می‌کند تا پاسخی منسجم و قابل حسابرسی برای پرسشنامه‌های امنیتی ارائه دهد. با ترکیب منطق گراف دانش، تولید تقویت‌شده با بازآوری و اعتبارسنجی دقیق، CES پاسخ‌های زمان واقعی و دقیق ارائه می‌دهد در حالی که یک لاگ تغییر کامل برای تیم‌های انطباق نگهداری می‌کند.

یک بررسی عمیق از استفاده از گراف‌های دانش فدرال برای توانمندسازی خودکارسازی هوش مصنوعی، امن و قابل حسابرسی پرسش‌نامه‌های امنیتی در میان چندین سازمان، که با کاهش کار دستی حریم خصوصی داده‌ها و ریشه‌یابی شواهد را حفظ می‌کند.