חברות SaaS מודרניות מתמודדות עם עשרות מסגרות ציות, שכל אחת מהן דורשת ראיות חופפות אך באופן שונה במקצת. מנוע מיפוי אוטומטי של ראיות מבוסס AI בונה גשר סמנטי בין המסגרות, מחלץ artefacts ניתנים לשימוש חוזר וממלא שאלוני אבטחה בזמן אמת. מאמר זה מסביר את הארכיטקטורה הבסיסית, תפקיד המודלים גדולים (LLM) וגרפים של ידע, ושלבים מעשיים לפריסת המנוע בתוך Procurize.
מאמר זה מציג מנוע חדשני המופעל ב‑AI אשר ממפה מדיניות באופן אוטומטי על פני מספר מסגרות רגולטוריות, מעשיר תשובות בראיות קונטקסטואליות, ורושם כל שיוך בלדג'ר בלתי ניתן לשינוי. על‑ידי שילוב מודלי שפה גדולים, גרף ידע דינמי, ושובל ביקורת בסגנון בלוקצ'יין, צוותי האבטחה יכולים לספק תשובות מאוחדות ומתאימות לשאלונים במהירות תוך שמירה על ביקורת מלאה.
מאמר זה חוקר מנוע מיפוי ראיות ללמידה עצמית חדשני המשלב יצור משופר באמצעות שליפה (RAG) עם גרף ידע דינמי. גלו כיצד המנוע מחלץ, ממפה ומאמת ראיות לשאלוני אבטחה באופן אוטומטי, מסתגל לשינויים רגולטוריים ומשתלב בתהליכי הציות הקיימים כדי לקצר את זמן המענה עד 80 %.
מאמר זה מציג את מנוע נרטיב הציות האדפטיבי, פתרון AI חדשני שמשלב יצירה משודרגת באחזור עם דירוג הוכחות דינמי כדי לאוטומט תשובות לשאלוני אבטחה. הקוראים ילמדו על הארכיטקטורה הבסיסית, שלבי היישום המעשיים, טיפים לאינטגרציה והכיוונים העתידיים, כולם נועדו להפחית מאמץ ידני תוך שיפור דיוק התשובות ויכולת האודיט.
מאמר זה חוקר מנוע סיכום עדויות מותאם‑AI חדש שמזהה, מכווץ ומיישר עדויות ציות עם דרישות שאלוני אבטחה בזמן אמת, מגדיל את מהירות התגובה תוך שמירה על דיוק ברמת ביקורת.