Organizácie čelia rastúcemu zaťaženiu pri odpovedaní na bezpečnostné dotazníky a audity súladu. Tradičné pracovné postupy spoléhajú na e‑mailové prílohy, manuálne riadenie verzií a ad hoc vzťahy dôvery, ktoré vystavujú citlivé dôkazy nebezpečenstvu. Využitím decentralizovaných identifikátorov (DID) a overiteľných poverení (VC) môžu firmy vytvoriť kryptograficky bezpečný, súkromie‑prvým kanálom na zdieľanie dôkazov. Tento článok vysvetľuje základné koncepty, ukazuje praktickú integráciu s platformou Procurize AI a demonštruje, ako výmena založená na DID skracuje dobu reakcie, zvyšuje auditovateľnosť a zachováva dôvernosť v ekosystémoch dodávateľov.

Tento článok vysvetľuje, ako možno diferenciálnu ochranu súkromia integrovať s veľkými jazykovými modelmi na ochranu citlivých informácií pri automatizácii odpovedí na bezpečnostné dotazníky, pričom ponúka praktický rámec pre tímy zaoberajúce sa súladom, ktoré hľadajú rýchlosť aj dôvernosť údajov.

Tento článok skúma stratégiu doladenia veľkých jazykových modelov na odvetvovo‑špecifické údaje o zhode s cieľom automatizovať odpovede na bezpečnostné dotazníky, znížiť manuálnu prácu a zachovať auditovateľnosť v platformách ako Procurize.

This article explores a novel approach to dynamically score the confidence of AI‑generated responses to security questionnaires, leveraging real‑time evidence feedback, knowledge graphs, and LLM orchestration to improve accuracy and auditability.

Tento článok predstavuje Dynamické rizikové scenáre poháňané AI, novátorské prostredie založené na generatívnej AI, ktoré umožňuje bezpečnostným tímom modelovať, simulovať a vizualizovať vyvíjajúce sa hrozby. Vkladanie simulovaných výsledkov do pracovných tokov dotazníkov umožňuje organizáciám predvídať otázky regulátorov, uprednostňovať dôkazy a poskytovať presnejšie, rizikovo‑vedomé odpovede — čím sa urýchľujú uzavretia obchodov a zvyšujú skóre dôvery.