Ab sofort: Brain-Media Audio Modell (BAM) als Open-Source-Datenmodell. Es übersetzt NIS2, DORA und DSGVO in maschinenlesbare JSON-Strukturen, um Compliance-Workflows zu automatisieren
Nach intensiver Entwicklungzeit stellt Brain-Media das Brain-Media Audit Model (BAM) Core als Open Source bereit. Das Datenmodell übersetzt regulatorische Anforderungen aus NIS-2, DORA, CRA, EU AI Act, DSGVO und ISO 27001:2022 in maschinenlesbare JSON-Strukturen, die direkt in GRC-Systeme, LLM-Anwendungen und automatisierte Compliance-Workflows integriert werden können.
BAM Core umfasst 58 strukturierte Compliance-Objekte und bildet 93 Controls der ISO 27001:2022 ab (74 Prozent Coverage). Jedes Objekt enthält sechs Ebenen: Requirement, Gap-Check, Remediation, Risk, Control und Evidence. Damit werden regulatorische Anforderungen, Maßnahmen, Risiken und Audit-Nachweise in einer einheitlichen Struktur abgebildet.
BAM verknüpft inhaltlich identische Anforderungen aus mehreren Regelwerken. Ein Inventar von Verarbeitungstätigkeiten, IT-Assets und KI-Systemen kann gleichzeitig Anforderungen aus Art. 30 DSGVO, Art. 21 Abs. 2a NIS-2 und Art. 12 EU AI Act abdecken. Dieser Ansatz reduziert den Aufwand für redundante Dokumentation und Nachweisführung um bis zu 60 Prozent.
"Compliance-Inhalte sollten nachvollziehbar sein. Deshalb veröffentlichen wir das Datenmodell vollständig auf GitHub", sagt Dr. Holger Reibold, Inhaber von Brain-Media.de und Autor von über 100 Fachbüchern zu IT-Sicherheit und Compliance. "GRC-Plattformen liefern Workflows, Dashboards und Benutzerverwaltung. BAM liefert die dafür benötigten regulatorischen Inhalte in strukturierter Form."
Neben dem Datenmodell umfasst BAM Core eine lokale REST-API, ein Dashboard, eine RAG-Anbindung für lokale Sprachmodelle sowie Installations- und Deployment-Anleitungen für Windows, Linux und Docker.
Der Quellcode steht unter AGPLv3, das Datenmodell unter CC BY-SA 4.0 zur Verfügung.
### Verfügbarkeit
- GitHub: github.com/BrainMediaDe/brain-media-audit-model
- Weitere Informationen: brain-media.de/executable_compliance.html
Compliance läuft. BAM, das Betriebssystem für EU-Regulatorik.
Nach intensiver Entwicklungzeit stellt Brain-Media das Brain-Media Audit Model (BAM) Core als Open Source bereit. Das Datenmodell übersetzt regulatorische Anforderungen aus NIS-2, DORA, CRA, EU AI Act, DSGVO und ISO 27001:2022 in maschinenlesbare JSON-Strukturen, die direkt in GRC-Systeme, LLM-Anwendungen und automatisierte Compliance-Workflows integriert werden können.
BAM Core umfasst 58 strukturierte Compliance-Objekte und bildet 93 Controls der ISO 27001:2022 ab (74 Prozent Coverage). Jedes Objekt enthält sechs Ebenen: Requirement, Gap-Check, Remediation, Risk, Control und Evidence. Damit werden regulatorische Anforderungen, Maßnahmen, Risiken und Audit-Nachweise in einer einheitlichen Struktur abgebildet.
BAM verknüpft inhaltlich identische Anforderungen aus mehreren Regelwerken. Ein Inventar von Verarbeitungstätigkeiten, IT-Assets und KI-Systemen kann gleichzeitig Anforderungen aus Art. 30 DSGVO, Art. 21 Abs. 2a NIS-2 und Art. 12 EU AI Act abdecken. Dieser Ansatz reduziert den Aufwand für redundante Dokumentation und Nachweisführung um bis zu 60 Prozent.
"Compliance-Inhalte sollten nachvollziehbar sein. Deshalb veröffentlichen wir das Datenmodell vollständig auf GitHub", sagt Dr. Holger Reibold, Inhaber von Brain-Media.de und Autor von über 100 Fachbüchern zu IT-Sicherheit und Compliance. "GRC-Plattformen liefern Workflows, Dashboards und Benutzerverwaltung. BAM liefert die dafür benötigten regulatorischen Inhalte in strukturierter Form."
Neben dem Datenmodell umfasst BAM Core eine lokale REST-API, ein Dashboard, eine RAG-Anbindung für lokale Sprachmodelle sowie Installations- und Deployment-Anleitungen für Windows, Linux und Docker.
Der Quellcode steht unter AGPLv3, das Datenmodell unter CC BY-SA 4.0 zur Verfügung.
### Verfügbarkeit
- GitHub: github.com/BrainMediaDe/brain-media-audit-model
- Weitere Informationen: brain-media.de/executable_compliance.html
Compliance läuft. BAM, das Betriebssystem für EU-Regulatorik.
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