<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Compliance Analytics on Умная автоматизация для анкетирования и контроля соответствия</title><link>https://blog.procurize.ai/ru/tags/compliance-analytics/</link><description>Recent content in Compliance Analytics on Умная автоматизация для анкетирования и контроля соответствия</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><atom:link href="https://blog.procurize.ai/ru/tags/compliance-analytics/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Объяснимый ИИ для обнаружения дрейфа политик соответствия в реальном времени с помощью временных графовых нейронных сетей</title><link>https://blog.procurize.ai/ru/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/ru/explainable-ai-powered-real-time-compliance-policy-drift-det/</guid><description>&lt;h1 id="объяснимый-ии-для-обнаружения-дрейфа-политик-соответствия-в-реальном-времени-с-помощью-временных-графовых-нейронных-сетей">Объяснимый ИИ для обнаружения дрейфа политик соответствия в реальном времени с помощью временных графовых нейронных сетей&lt;/h1>
&lt;h2 id="введение">Введение&lt;/h2>
&lt;p>Предприятия находятся под постоянным давлением, чтобы их политики безопасности и регулирования соответствовали постоянно меняющемуся ландшафту стандартов, внутренних аудитов и требований третьих сторон. &lt;strong>Дрейф политики&lt;/strong> — постепенное расхождение между задокументированными политиками и фактической конфигурацией систем — часто остаётся незамеченным до тех пор, пока аудит соответствия не выявит дорогостоящие пробелы.&lt;/p>
&lt;p>Традиционные методы обнаружения дрейфа опираются на периодические сканирования и правила‑ориентированные инструменты сравнения. Хотя они полезны, у них есть три критических ограничения:&lt;/p></description></item></channel></rss>