Continual Learning on Խելացի ավտոմատացում հարցաթերթիկների և համապատասխանության համարhttps://blog.procurize.ai/hy/tags/continual-learning/Recent content in Continual Learning on Խելացի ավտոմատացում հարցաթերթիկների և համապատասխանության համարHugohyՇարունակական ուսումնական գրաֆիկ նյարդային ցանցեր իրական ժամանակի բազմակողմանի կարգապահության ռիսկի կանխատեսման համարhttps://blog.procurize.ai/hy/continual-learning-graph-neural-networks-for-real-time-multi/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.procurize.ai/hy/continual-learning-graph-neural-networks-for-real-time-multi/<h1 id="շարունակական-ուսումնական-գրաֆիկ-նյարդային-ցանցեր-իրական-ժամանակի-բազմակողմանի-կարգապահության-ռիսկի-կանխատեսման-համար">Շարունակական ուսումնական գրաֆիկ նյարդային ցանցեր իրական ժամանակի բազմակողմանի կարգապահության ռիսկի կանխատեսման համար</h1> <h2 id="ներածություն">Ներածություն</h2> <p>Այսօրվա ձեռնարկությունները պետք է կառավարեն տասնյակ overlapping կարգադրություններ՝ <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> և ոլորտ‑սպեցիֆիկ պարտականություններ։ Կարգապահության լանդշաֆտը <strong>դինամիկ գրաֆ</strong> է, որտեղ քաղաքականությունները, վերահսկողությունները և ռիսկի իրադարձությունները մշտապես զարգանում են։ Ավանդական կանոն‑բազված շարժիչները և ստատիկ մեքենա‑սովորելու մոդելները դժվարանում են պահել քայլը, ինչը հանգեցնում է ուշացած ռիսկի հայտնաբերման, թանկագին աուդիտների բացթողումների և բաց թողնված բիզնես հնարավորությունների:</p> <p><strong>Շարունակական ուսումնական գրաֆիկ նյարդային ցանցերը (CL‑GNNs)</strong> առաջարկում են նոր լուծում։ Կարգադրությունների, ակտիվների և դեպքերի ներկայացումը որպես գրաֆի գագաթներ, իսկ մոդելը՝ ինքինքին թարմացվում, երբ նոր ապացույցներ հասանելի են, CL‑GNN‑ները կարող են <strong>կողմնորոշված ռիսկի կանխատեսում իրական ժամանակում</strong> կատարել բազմակողմանի կարգապահական ոլորտներում, միաժամանակ պահպանելով տվյալների սովերենիտետը:</p>