این مقاله یک هماهنگ‌کننده هوش مصنوعی صفر‑اعتماد را معرفی می‌کند که به‌صورت پیوسته چرخه‌حیات شواهد برای پرسش‌نامه‌های امنیتی را مدیریت می‌کند. با ترکیب اعمال سیاست‌های غیرقابل تغییر، مسیردهی هوش مصنوعی و اعتبارسنجی زمان واقعی، این راه‌حل تلاش دستی را کاهش داده، قابلیت حسابرسی را ارتقا می‌دهد و سطح اعتماد به برنامه‌های ریسک فروشنده را افزایش می‌دهد.

این مقاله رویکرد نسل جدیدی را برای خودکارسازی پرسشنامه‌های امنیتی بررسی می‌کند که از پاسخ‌گویی واکنشی به پیش‌بینی فعال خلأها منتقل می‌شود. با ترکیب مدل‌سازی ریسک سری‑زمانی، نظارت مستمر بر سیاست‌ها و هوش مصنوعی مولد، سازمان‌ها می‌توانند شواهد مفقود را پیش‌بینی، پاسخ‌ها را به‑صورت خودکار پر کرده و آرشیوهای انطباق را به‌روز نگه دارند—به‌طوری که زمان پردازش و ریسک حسابرسی به‌طور قابل‌توجهی کاهش یابد.

این مقاله بررسی می‌کند که چگونه یادگیری توزیعی حفظ حریم خصوصی می‌تواند اتوماسیون پرسش‌نامه‌های امنیتی را متحول سازد، به‌طوری‌که سازمان‌های مختلف بتوانند مدل‌های هوش مصنوعی را بدون افشای داده‌های حساس به‌صورت مشترک آموزش دهند و در نتیجه سرعت انطباق و کاهش تلاش دستی افزایش یابد.

این مقاله مفهوم یادگیری حلقه بسته را در زمینه خودکارسازی پرسشنامه‌های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی توضیح می‌دهد. نشان می‌دهد چگونه هر پرسشنامه پاسخ داده‌شده می‌تواند به‌عنوان منبع بازخورد برای پالایش سیاست‌های امنیتی، به‌روزرسانی مخازن شواهد و در نهایت تقویت وضعیت کلی امنیتی یک سازمان عمل کند، در حالی که تلاش‌های انطباقی را کاهش می‌دهد.

این مقاله رویکرد جدیدی را بررسی می‌کند که یادگیری فدرال را با گراف دانش با حفظ حریم خصوصی ترکیب می‌کند تا خودکارسازی پرسشنامه‌های امنیتی را ساده‌سازی کند. با به‌اشتراک‌گذاری ایمن بینش‌ها بین سازمان‌ها بدون افشای داده‌های خام، تیم‌ها پاسخ‌های سریع‌تر و دقیق‌تری ارائه می‌دهند و در عین حال محرمانگی و انطباق شدید را حفظ می‌کنند.