בסביבה שבה ספקים מתמודדים עם עשרות שאלוני אבטחה ממסגרות כגון SOC 2, ISO 27001, GDPR ו‑CCPA, יצירת ראיות מדויקות, מודעות להקשר ובזמן קצר היא צוואר בקבוק משמעותי. מאמר זה מציג ארכיטקטורה של בינה מלאכותית גנרטיבית מונחית אונטולוגיה שממירה מסמכי מדיניות, חפצי שליטה ורשומות אירועים לקטעי ראייה מותאמים לכל שאלה רגולטורית. על ידי חיבור גרף ידע ספציפי לתחום עם מודלי שפה גדולים המהנדסים בקפידה, צוותי האבטחה משיגים תגובות בזמן אמת, ניתנות לביקורת, תוך שמירה על שלמות הציות והפחתת זמן המענה באופן דרסטי.
מאמר זה מציג ארכיטקטורה חדשה המשלבת רשתות עצביות גרפיות עם למידה מתמשכת וצינורות נתונים פדרטיים כדי לספק תחזיות סיכון ציות מרובות רגולציות בזמן אמת. הוא מכסה את היסודות הטכניים, תכנון המערכת, הבטחות האבטחה, וטיפים לפריסה מעשית, המסייעים לארגונים להישאר לפני שינויי הרגולציה תוך שמירה על פרטיות הנתונים.
מאמר זה חוקר ארכיטקטורה חדשנית המשלבת גרפים של ידע רגולטורי שונים למודל מאוחד וקריא לבינה מלאכותית. על‑ידי מיזוג תקנים כגון SOC 2, ISO 27001 ו‑GDPR וכן מסגרות ייעודיות לתעשייה, המערכת מאפשרת תשובות מיידיות ומדויקות לשאלוני אבטחת מידע, מצמצמת מאמץ ידני ומשמרת יכולת ביקורת ברחבי תחומי סמכות.