این مقاله به معماری نوآورانه‌ای می‌پردازد که گراف‌های دانش مقرراتی مختلف را در یک مدل یکپارچه و قابل خواندن توسط هوش مصنوعی ترکیب می‌کند. با ترکیب استانداردهایی چون [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)، [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) و [GDPR](https://gdpr.eu/) و چارچوب‌های خاص صنعت، این سامانه امکان ارائهٔ پاسخ‌های لحظه‌ای و دقیق به پرسش‌نامه‌های امنیتی را فراهم می‌سازد، تلاش دستی را کاهش می‌دهد و قابلیت پیگیری حسابرسی را در تمام حوزه‌ها حفظ می‌کند.

در محیطی که فروشندگان با ده‌ها پرسش‌نامه امنیتی در چارچوب‌های مختلفی مانند SOC 2، ISO 27001، GDPR و CCPA مواجه هستند، تولید شواهد دقیق و مبتنی بر زمینه به سرعت یک نقطهٔ فشار بزرگ است. این مقاله معماری هوش مصنوعی مولد هدایت‌شده توسط انتولوژی را معرفی می‌کند که اسناد سیاست، artefacts کنترل و لاگ‌های حادثه را به قطعه‌های شواهد سفارشی برای هر سؤال مقرراتی تبدیل می‌سازد. با ترکیب یک گراف دانش حوزه‑خاص با مدل‌های زبان بزرگ مهندسی‑پرامپت، تیم‌های امنیتی قادر به پاسخ‌های زمان‑واقعی و قابل‌حسابرسی می‌شوند، در حالی که یکپارچگی تطبیق حفظ شده و زمان انتظار به‌طور چشمگیری کاهش می‌یابد.