این مقاله یک موتور انتساب شواهد تطبیقی مبتنی بر شبکههای عصبی گرافی را معرفی میکند و به جزئیات معماری، ادغام در جریان کار، مزایای امنیتی و گامهای عملی برای پیادهسازی در پلتفرمهای انطباقی مانند Procurize میپردازد.
این مقاله به بررسی یک موتور نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی میپردازد که پرسشهای پرسشنامههای امنیتی را با مرتبطترین شواهد موجود در پایگاه دانش سازمان تطبیق میدهد؛ این کار با استفاده از مدلهای زبانی بزرگ، جستجوی معنایی و بهروزرسانیهای سیاستی لحظهای انجام میشود. معماری، مزایا، نکات استقرار و مسیرهای آینده را کشف کنید.
این مقاله به بررسی یک موتور جدید مبتنی بر هوش مصنوعی میپردازد که مدلهای زبان بزرگ را با گراف دانش پویا ترکیب میکند تا بهصورت خودکار مرتبطترین شواهد برای پرسشنامههای امنیتی را توصیه کند و دقت و سرعت تیمهای انطباق را بهبود بخشد.
شرکتهای مدرن SaaS با دهها چارچوب انطباق سروکار دارند که هر کدام شواهدی همپوشان ولی بهصورت ظریف متفاوت میطلبند. یک موتور خودکارنقشهبرداری شواهد مبتنی بر هوش مصنوعی پلی معنایی میان این چارچوبها میسازد، آثار قابل استفاده مجدد را استخراج میکند و پرسشنامههای امنیتی را بهصورت زمان واقعی پر میکند. این مقاله معماری زیربنایی، نقش مدلهای زبان بزرگ و گرافهای دانش، و گامهای عملی برای استقرار این موتور در Procurize را توضیح میدهد.
«پروکوریز» موتور روایتسازی هوش مصنوعی نسل نوین را معرفی میکند که شیوه پاسخدهی به پرسشنامههای امنیتی را متحول میسازد. با امکان همکاری زمان واقعی، پیشنهادات هوش مصنوعی و پیوند شواهد آنی، این پلتفرم زمان پاسخگویی را بهطور چشمگیری کاهش میدهد و در عین حال دقت و قابلیت ردپذیری در سطح حسابرسی را برای تیمها حفظ میکند.