מאמר זה חוקר ארכיטקטורה חדשה שמצמיחה יחד תּפוקה‑מוגברת‑ב‑אחזור (RAG), מחזורי משוב‑פרומפט, ורשתות נוירונים גרפיות (GNN) כדי לאפשר לגרפים של ידע ציות להשתנות באופן אוטומטי. על‑ידי סגירת הלולאה בין תשובות לשאלונים, תוצאות ביקורת, ומשובים מ‑AI, ארגונים יכולים לשמור על ראיות האבטחה והרגולציה מעודכנות, להפחית מאמץ ידני, ולשפר את הרמה של אמון בביקורות.

מאמר זה מסביר את מושג הלמידה בלולאה סגורה בהקשר של אוטומציה של שאלוני אבטחה מבוססי AI. הוא מציג כיצד כל שאלון שמענה הופך למקור משוב המשכלל מדיניות אבטחה, מעדכן מאגרי ראיות, ובסופו של דבר מחזק את מצבת האבטחה הכללית של הארגון ובמקביל מצמצם מאמץ ציות.

מאמר זה חוקר את העיצוב והיישום של מאגר בלתי ניתן לשינוי המתעד ראיות של שאלוני AI. על‑ידי שילוב של גיבובים קריפטוגרפיים בסגנון בלוקצ׳יין, עצי מרקל, ו‑Retrieval‑Augmented Generation, ארגונים יכולים להבטיח מסלולי ביקורת חסיני זיוף, לעמוד בדרישות רגולטוריות, ולהגביר את אמון בעלי העניין בתהליכי התאמה אוטומטיים.

מאמר זה מסביר את הסינרגיה בין מדיניות כשקוד ומודלי שפה גדולים, ומציג כיצד קוד ציות שמחולל אוטומטית יכול לייעל תגובות לשאלוני אבטחה, להפחית מאמץ ידני ולשמור על דיוק ברמת ביקורת.

מאמר זה חוקר גישה חדשה מבוססת AI שממפה באופן אוטומטי סעיפים קיימים של מדיניות לדרישות ספציפיות של שאלוני אבטחה. על ידי ניצול מודלים של שפה גדולים, אלגוריתמי דמיון סמנטי, ולולאות למידה מתמשכות, חברות יכולות להפחית מאמץ ידני, לשפר עקביות בתשובות ולשמור על עדכניות הוכחות הציות במספר מסגרות.