Ця стаття представляє новий движок автоматичного зв’язування на основі семантичного графа, який миттєво зіставляє підтверджувальні докази з відповідями на питання безпеки в режимі реального часу. Використовуючи AI‑покращені графи знань, розуміння природної мови та подієво‑орієнтовані конвеєри, організації можуть скоротити затримки у відповідях, підвищити можливість аудиту та підтримувати живий репозиторій доказів, що еволюціонує разом зі змінами політик.

У цій статті розглядається нова архітектура інженерії підказок, побудована на онтології, яка узгоджує розрізнені фреймворки питань безпеки, такі як [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) та [GDPR](https://gdpr.eu/). Створюючи динамічний граф знань регулятивних концепцій і використовуючи розумні шаблони підказок, організації можуть генерувати послідовні, аудиторо‑придатні відповіді ШІ для кількох стандартів, скорочувати ручну працю та підвищувати впевненість у відповідності.

У цій статті розглядається новий підхід, що поєднує великі мовні моделі, живу телеметрію ризиків та конвеєри оркестрації для автоматичного створення та адаптації політик безпеки у відповідях на анкети постачальників, знижуючи ручну працю при збереженні точності відповідності.

У цій статті розглядається новий підхід, що працює на основі ШІ — контекстуальний синтез доказів (CES). CES автоматично збирає, збагачує і формує доказову базу з різних джерел — політик, звітів аудиту, зовнішньої розвідки — у зв’язну, аудиторську відповідь на запитання у безпекових анкетах. За допомогою графового мислення, генерації з доповненням пошуку та тонкого налаштування валідації, CES видає відповіді в режимі реального часу, зберігаючи повний журнал змін для команд з комплаєнсу.

У статті розглядається стратегія тонкого налаштування великих мовних моделей на галузевих даних відповідності для автоматизації відповідей на опитувальники безпеки, зменшення ручної праці та забезпечення аудиту в платформах типу Procurize.