https://blog.procurize.ai/fa/tags/continual-learning/Recent content in Continual Learning on اتوماسیون هوشمند برای پرسش‌نامه‌ها و انطباقHugofahttps://blog.procurize.ai/fa/continual-learning-graph-neural-networks-for-real-time-multi/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.procurize.ai/fa/continual-learning-graph-neural-networks-for-real-time-multi/<h1 id="شبکههای-عصبی-گرافی-یادگیری-مستمر-برای-پیشبینی-ریسک-تطبیق-چندنظامی-در-زمان-واقعی">شبکه‌های عصبی گرافی یادگیری مستمر برای پیش‌بینی ریسک تطبیق چندنظامی در زمان واقعی</h1> <h2 id="مقدمه">مقدمه</h2> <p>امروزه سازمان‌ها با ده‌ها قانون‌گذاری همپوشانی – <a href="https://gdpr.eu/" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">GDPR</a>، <a href="https://oag.ca.gov/privacy/ccpa" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">CCPA</a>، <a href="https://www.hhs.gov/hipaa/index.html" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">HIPAA</a>، <a href="https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">PCI‑DSS</a>، <a href="https://www.iso.org/standard/27001" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">ISO 27001</a> و الزامات خاص صنایع – سر و کار دارند. چشم‌انداز تطبیق یک <strong>گراف پویا</strong> است که در آن سیاست‌ها، کنترل‌ها و رویدادهای ریسک به‌طور مداوم تکامل می‌یابند. موتورهای مبتنی بر قوانین سنتی و مدل‌های یادگیری ماشین ایستا برای همگام شدن با این تغییرات دچار مشکل می‌شوند و منجر به تشخیص ریسک با تأخیر، شکاف‌های پرهزینه حسابرسی و فرصت‌های تجاری از دست رفته می‌گردند.</p>