این مقاله به بررسی معماری نوآورانه‌ای می‌پردازد که هوش مصنوعی تولیدی را با سوابق منشاء مبتنی بر بلاکچین ترکیب می‌کند و شواهد غیرقابل تغییر و قابل حسابرسی برای خودکارسازی پرسشنامه‌های امنیتی ارائه می‌دهد، در حالی که انطباق، حریم خصوصی و کارایی عملیاتی را حفظ می‌کند.

این مقاله مفهوم لایهٔ هماهنگی هوش مصنوعی سازگار را معرفی می‌کند که استخراج هدف در زمان واقعی، بازیابی شواهد مبتنی بر گراف دانش، و مسیریابی پویا را ترکیب می‌کند تا پاسخ‌های دقیق به پرسشنامه‌های فروشنده را به‌طور لحظه‌ای تولید کند. با بهره‌گیری از هوش مصنوعی مولد، یادگیری تقویتی، و سیاست به‌صورت کد، سازمان‌ها می‌توانند زمان پاسخگویی را تا ۸۰٪ کاهش داده و در عین حال قابلیت ردیابی آماده حسابرسی را حفظ کنند.

این مقاله یک موتور مسیریابی هوش مصنوعی مبتنی بر نیت جدید را که به‌صورت خودکار هر آیتم از پرسش‌نامه امنیتی را به متخصص موضوعی (SME) مناسب در زمان واقعی هدایت می‌کند، توضیح می‌دهد. با ترکیب تشخیص نیت در زبان طبیعی، گراف دانش پویا و لایه ارکستراسیون میکروسرویس، سازمان‌ها می‌توانند گلوگاه‌ها را از بین ببرند، دقت پاسخ‌ها را ارتقاء دهند و کاهش قابل‌سنجش زمان انجام پرسش‌نامه را تجربه کنند.

این مقاله به یک معماری نوآورانه می‌پردازد که گراف دانش شواهد پویا را با یادگیری پیوسته مبتنی بر هوش مصنوعی ترکیب می‌کند. این راه‌حل به‌صورت خودکار پاسخ‌های پرسش‌نامه را با آخرین تغییرات سیاست‌ها، یافته‌های حسابرسی و وضعیت‌های سیستم هماهنگ می‌کند و باعث کاهش کار دستی و افزایش اطمینان در گزارش‌گیری انطباق می‌شود.

این مقاله یک معماری نوآورانه را معرفی می‌کند که فاصله بین پاسخ‌های پرسشنامه امنیتی و تکامل سیاست‌ها را پر می‌کند. با جمع‌آوری داده‌های پاسخ، به‌کارگیری یادگیری تقویتی، و به‌روزرسانی مخزن سیاست‑به‑کد در زمان واقعی، سازمان‌ها می‌توانند effort دستی را کاهش دهند، دقت پاسخ‌ها را بهبود بخشند و artefacts انطباق را همیشه همگام با واقعیت کسب‌وکار نگه دارند.