<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Real‑Time Monitoring on 스마트 자동화 설문지 및 규정 준수</title><link>https://blog.procurize.ai/ko/categories/realtime-monitoring/</link><description>Recent content in Real‑Time Monitoring on 스마트 자동화 설문지 및 규정 준수</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><atom:link href="https://blog.procurize.ai/ko/categories/realtime-monitoring/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>시계열 그래프 신경망을 활용한 설명 가능한 AI 기반 실시간 컴플라이언스 정책 드리프트 탐지</title><link>https://blog.procurize.ai/ko/explainable-ai-powered-real-time-compliance-policy-drift-det/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.procurize.ai/ko/explainable-ai-powered-real-time-compliance-policy-drift-det/</guid><description>&lt;h1 id="시계열-그래프-신경망을-활용한-설명-가능한-ai-기반-실시간-컴플라이언스-정책-드리프트-탐지">시계열 그래프 신경망을 활용한 설명 가능한 AI 기반 실시간 컴플라이언스 정책 드리프트 탐지&lt;/h1>
&lt;h2 id="소개">소개&lt;/h2>
&lt;p>기업은 끊임없이 변화하는 표준, 내부 감사, 제3자 요구사항에 맞춰 보안 및 규제 정책을 유지해야 하는 압박을 받고 있습니다. &lt;strong>정책 드리프트&lt;/strong>—문서화된 정책과 실제 시스템 구성 간의 점진적인 차이—는 종종 컴플라이언스 감사에서 비용이 많이 드는 격차가 드러날 때까지 눈에 띄지 않습니다.&lt;/p>
&lt;p>전통적인 드리프트 탐지는 주기적인 스캔과 규칙 기반 차이 도구에 의존합니다. 유용하지만 다음과 같은 세 가지 중요한 한계가 있습니다:&lt;/p></description></item></channel></rss>