ორშაბათი, 10 ნოემბერი, 2025
კატეგორიები: AI Automation Security Questionnaires Knowledge Graphs

ეს სტატია შეთავსდება ახალ AI‑მოუყინებელ ძრავაზე, რომელიც დიდი ენის მოდელები (LLM‑ები) დინამიკულ ცოდნის გრაფიკთან აერთიანებს, ავტომატურად რეკომენდირებთ ყველაზე შესაბამის მტკიცებულებებს უსაფრთხოების კითხვარებისთვის, რაც ზრდის წესების ნაკლებურობასა და სიჩქესას კომისიის გუნდებისთვის.

ორშაბათი, 1 დეკემბერი 2025

უსაფრთხოების კითხვარები ხშირად საჭიროება კონკრეტული მითითებები კონტრაქტის წესებზე, დგასებით, სტანდარტებზე. ხელით წამოწერის პროცესი შთაგონებულია გადატვირთული შეცდომებითა და ნელად იმუშავებს, განსაკუთრებით როდესაც კონტრაქტები იცვლება. ეს სტატია წარმოშობს ახალი AI‑დამართული დინამიური კონტრაქტის წესების ბმული (DCCM) მასინასთან, რომელიც შემართულია Procurize-ისში. კომბინირებით Retrieval‑Augmented Generation, სემანტიკური გრაფის ცოდნისა და გაუგებრობის გასაჩივრებით, ეს გადაწყვეტა ავტომატურად აბენიებს კითხვარის ელემენტებს შესაბამისი კონტრაქტის ტექსტთან, რეალურ დროში ადაპტირებს წესის ცვლილებებს და აუდიტორებს იძლევა უცვლელ აუდიტის ტრეილს — ყველაფერი ხელით ტაგინგის გარეშე.

სამშაბათი, 2025-11-11

ეს სტატია აღწერს კონფიდენციალურ გამოთვლებისა და გენერატიული AI-ის შერწყამას Procurize პლატფორმაზე. Trusted Execution Environments (TEE)‑ის (შესამოწმებელი შესრულების გარემოების) და დაშიფრულ AI‑ინფერენციის იყენებით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ უსაფრთხოების კითხვარების ავტომატიზირება, მონაცემთა კონფიდენციალურობა, მთლიანობა და აუდიტირებადობა თავიდან არ დავქვეითება—ამასთან ეს ქმნის რისკიან მანუალურ პროცესებზე არასრულებელ, პროვაბლიფიკაციურად უსაფრთხო, რეალურ‑დროის სერვისს.

კვირა, 23 ნოემბერი, 2025

Procurize-ისგან წარმოდგენილია შემდეგი თაობის AI ნარატიული ძრავით, რომელიც გააფორმებს უსაფრთხოების კითხვარის პასუხის დოქუმენტაციას. რეალურ დროში, მრავალ‑მიმსახურით თანამშრომლობით, AI‑ის შემოთავაზოთება და სწრაფი მტკიცებულებების მიბმა ცალკეული დროის შემცირებას იზრდები, ქრონიკ‑კლასის სიზუსტისა და მოსარებ­ეობის გაუმჯობესება, ყოველი გუნდისგან.

პარასკევი, იან. 9, 2026

თანამედროვე SaaS გარემოში AI‑მოტორები სწრაფად ქმენ პასუხებსა და მხარდამჭერ ადასტურებს უსაფრთხოების კითხვარებში. სხვათა მოიხსენება თითოეული ადასტურის წყარო უცნობია, გუნდებს კი აძლევს საფრთხეს – კომპლიციის არქვრები, აუდიტის წარუმატებლობა და ნდობის დაკარგვა. ეს სტატიამ სთავაზობს რეალურ‑დროის მონაცემთა ლაინაჟის დეშბორტს, რომელიც AI‑ით გენერირებულ კითხვარის ადასტურებს უკავშირდება საწყის დოკუმენტებთან, პოლიტიკის clausებთან და ცოდნის‑გრაფის ერთეულებთან, მიწოდებით სრულ provenance‑სა, გავლენა‑ანალიზს და ქმედითი შეხედულებებს კომპლიციის ოფიცრებსა და უსაფრთხოების ინჟინრებს.

ზემოთ
აირჩიეთ ენა