https://blog.procurize.ai/lt/tags/gnn/Recent content in GNN on Išmani automatizacija klausimynams ir atitiktiesHugolthttps://blog.procurize.ai/lt/continual-learning-graph-neural-networks-for-real-time-multi/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.procurize.ai/lt/continual-learning-graph-neural-networks-for-real-time-multi/<h1 id="nuolatinio-mokymosi-grafų-neuroniniai-tinklai-realaus-laimo-daugių-reguliavimo-atitikties-rizikos-prognozavimui">Nuolatinio mokymosi grafų neuroniniai tinklai realaus laimo daugių reguliavimo atitikties rizikos prognozavimui</h1> <h2 id="įvadas">Įvadas</h2> <p>Įmonės šiandien susiduria su dešimtimis persidengiančių reguliavimų – <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> ir pramonės specifiniais reikalavimais. Atitikties kraštovaizdis yra <strong>dinaminis grafas</strong>, kuriame politika, kontrolės priemonės ir rizikos įvykiai nuolat keičiasi. Tradiciniai taisyklių varikliai ir statiški mašininio mokymosi modeliai nesugeba išlaikyti tempo, sukeldami vėluojantį rizikos aptikimą, brangius audito spragas ir prarastas verslo galimybes.</p> <p><strong>Nuolatinio mokymosi grafų neuroniniai tinklai (CL‑GNN)</strong> suteikia naują atsakymą. Traktuodami reguliavimo artefaktus, turtą ir incidentus kaip žinių grafo mazgus ir atnaujindami modelį inkrementiškai, kai ateina nauji duomenys, CL‑GNN gali <strong>prognozuoti atitikties riziką realiu laiku</strong> per kelias reguliavimo sritis, išlaikydami duomenų suverenitetą.</p>