opentext Artipisyal nga Kaalam ug Makina
Ang artificial intelligence (AI) nagbag-o sa paagi nga kita nakig-uban sa mga makina ug ang paagi nga ang mga makina nakig-uban kanato. Gibungkag niini nga giya kung giunsa paglihok sa AI, ang mga kusog ug mga limitasyon sa lainlaing klase sa pagkat-on sa makina, ug ang ebolusyon niining nagbag-o nga natad sa pagtuon. Gisuhid usab niini ang papel sa AI enabled security analytics o user ug entity behaviorally analytics (UEBA) aron mas mapanalipdan ang mga negosyo gikan sa komplikadong mga hulga sa cybersecurity karon.
Machine vs Human Learning
Ang artificial intelligence (AI) bisan asa—labing menos, ingon niana ang hitsura Sa OpenText™, ang pagsaka sa AI makapahinam ug mahagiton Apan samtang nakig-uban kami sa among mga kaedad, kustomer, ug kauban, nahibal-an namon nga ang Ang konsepto sa AI dili kanunay dali masabtan Aron masugdan kini nga AI ug Machine Learning 101 nga giya, among i-unpack ang AI puzzle pinaagi sa pagtubag sa panguna nga pangutana nga gipangutana sa daghang mga tawo: "Unsa man gyud ang artificial intelligence?"
Ang pinakasayon nga paagi sa pagsabot sa artificial intelligence mao ang pagmapa niini ngadto sa usa ka butang nga ato nang nasabtan—ang atong kaugalingong salabutan Sa unsang paagi molihok ang dili artipisyal, human intelligence? Sa labing sukaranan nga lebel, ang among paniktik nagsunod sa usa ka yano nga pag-uswag: kami nagkuha sa impormasyon, among giproseso kini, ug sa katapusan ang impormasyon makatabang kanamo sa paglihok
Atong gub-on kini ngadto sa usa ka system diagram Sa hulagway sa ubos, ang tulo ka kinatibuk-ang mga lakang sa tawhanong salabutan gikan sa wala ngadto sa tuo: input, pagproseso, ug output Sa utok sa tawo, input mahitabo sa porma sa sensing ug perceiving mga butang Imong mga mata, ilong, dalunggan, ug uban pa, kuhaa ang hilaw nga input sa wala, sama sa mga photon sa kahayag o baho sa mga punoan sa pino, ug dayon iproseso kini. giproseso nato ang hilaw nga input nga nadawat sa atong utok Ang pagproseso mahitabo sa tunga-tunga, diin ang kahibalo o mga panumduman maporma ug makuha, mga desisyon ug mga inferences ug gihimo, ug ang pagkat-on mahitabo.
Hulagway 1. Human intelligence
Sa unsang paagi molihok ang dili artipisyal, paniktik sa tawo? Sa labing sukaranan nga lebel, ang among paniktik nagsunod sa usa ka yano nga pag-uswag: nagkuha kami og impormasyon, among giproseso kini, ug sa katapusan ang impormasyon makatabang kanamo sa paglihok.
Hulagway nga mihunong sa usa ka intersection sa dalan Nakita sa imong mga mata nga ang suga sa trapiko sa imong atubangan bag-o lang nahimong berde Base sa imong nakat-unan gikan sa kasinatian (ug edukasyon sa drayber), nahibal-an nimo nga ang berde nga suga nagpakita nga kinahanglan ka nga magmaneho sa unahan. naigo ang gas pedal Ang berde nga suga mao ang hilaw nga input, ang imong pagpatulin mao ang output; ang tanan sa taliwala mao ang pagproseso
Aron intelihenteng mag-navigate sa kalibutan sa atong palibut—pagtubag sa telepono, pagluto og chocolate chip cookies, o pagsunod sa mga suga sa trapiko—kinahanglan natong iproseso ang input nga atong nadawat. :
- Kahibalo ug memorya. Nagtukod kami og kahibalo samtang nagkuha kami og mga kamatuoran (ie, ang Gubat sa Hastings nahitabo sa 1066) ug ang sosyal nga mga lagda (ie, ang pag-ingon nga "Palihug" ug "Salamat" giisip nga matinahuron) Dugang pa, ang memorya makapahimo kanamo sa paghinumdom ug paggamit sa impormasyon gikan sa ang nangagi hangtod karon nga mga sitwasyon Kay example, nahinumdom si Edward nga si Jane wala magpasalamat kaniya alang sa iyang regalo sa adlawng natawhan, mao nga wala siya magdahom nga siya magpasalamat kaniya kon siya mohatag kaniya og regalo sa Pasko
- Desisyon ug inference. Ang mga desisyon ug mga inferences gihimo base sa hilaw nga input inubanan sa kahibalo ug/o panumduman Kay example, si Edward mikaon og jalapeno pepper sa miaging tuig ug wala siya ganahan niini Sa dihang si Johnny mitanyag og paminta kang Edward, nakahukom siya nga dili mokaon niini.
- Pagkat-on. Makakat-on ang tawo pinaagi sa example, obserbasyon, o algorithm Sa pagkat-on pinaagi sa example, gisultihan kita nga ang usa ka hayop usa ka iro, ang lain usa ka iring Sa pagkat-on pinaagi sa obserbasyon, nahibal-an namon sa among kaugalingon nga ang mga iro nangawot ug ang mga iring nag-ag. usa ka serye sa mga lakang o usa ka piho nga algorithm (pananglitan, paghimo og taas nga pagbahin)
Kini nga mga aspeto sa human intelligence parallel artificial intelligence Sama sa atong pagkuha sa impormasyon, pagproseso niini, ug pagpaambit sa output, mao usab ang mga makina Atong tan-awon ang hulagway sa ubos aron makita kung giunsa kini pag-mapa.
Hulagway 2. Artipisyal nga paniktik
Aron maalamong mag-navigate sa kalibutan sa atong palibot—pagtubag sa telepono, pagluto og chocolate chip cookies, o pagsunod sa mga suga sa trapiko—kinahanglan natong iproseso ang input nga atong nadawat.
Sa mga makina, ang input nga bahin sa artipisyal nga paniktik gipakita pinaagi sa natural nga pagproseso sa sinultihan, pag-ila sa sinultihan, pag-ila sa biswal, ug uban pa Makita nimo ang ingon nga mga teknolohiya ug algorithm bisan diin, gikan sa mga awto nga nagmaneho sa kaugalingon nga kinahanglan nga makamatikod sa mga agianan ug mga babag, hangtod sa Alexa o Siri sa diha nga kini makaila sa imong sinultihan Ang output nga mosunod mao ang mga paagi diin ang mga makina makig-uban sa kalibutan sa atong palibot Kini mahimo nga sa porma sa robotics, navigation system (aron sa paggiya sa mga self-driving nga mga sakyanan), speech generation (eg, Siri), etc. tali sa, kita adunay lain-laing mga matang sa pagproseso nga mahitabo
Sama sa atong accrual sa kahibalo ug mga panumduman, ang mga makina makahimo og mga representasyon sa kahibalo (pananglitan, graph databases, ontologies) nga makatabang kanila sa pagtipig og impormasyon mahitungod sa kalibutan Sama sa mga tawo nga mohimo og mga desisyon o mohimo og mga inferences, ang mga makina makahimo og usa ka panagna, optimize alang sa usa ka target o resulta, ug pagtino sa labing maayo nga sunod nga mga lakang o mga desisyon aron makab-ot ang usa ka piho nga katuyoan
Sa kataposan, sama sa atong nakat-onan ni example, obserbasyon, o algorithm, ang mga makina mahimong itudlo gamit ang susama nga mga pamaagi Ang supervised machine learning susama ra sa pagkat-on ni example: ang kompyuter gihatagan og dataset nga adunay "mga label" sulod sa data set nga naglihok isip mga tubag, ug sa katapusan nakakat-on sa pagsulti sa kalainan tali sa lain-laing mga label (pananglitan, kini nga dataset adunay mga litrato nga gimarkahan nga "iro" o "iring", ug sa igo nga examples, ang kompyuter makamatikod nga ang mga iro kasagarang adunay mas taas nga mga ikog ug dili kaayo talinis nga mga dalunggan kay sa mga iring)
Ang unsupervised machine learning, sa laing bahin, sama sa pagkat-on pinaagi sa obserbasyon Ang kompyuter nag-obserbar sa mga pattern (ang mga iro nga panit ug ang mga iring nagmeow) ug, pinaagi niini, nakakat-on sa pag-ila sa mga grupo ug mga pattern sa ilang kaugalingon (pananglitan, adunay duha ka grupo sa mga mananap nga mahimo mabulag pinaagi sa tingog nga ilang gihimo; ang usa ka grupo nanguwang—mga iro—ug ang lain nga grupo miaw— mga iring) Ang walay pagdumala nga pagkat-on wala magkinahanglan og mga label ug busa mahimong mas maayo kon ang mga data set limitado ug walay mga label Sa katapusan, ang pagkat-on pinaagi sa algorithm mao ang unsa ang mahitabo kung ang usa ka programmer magtudlo sa usa ka kompyuter kung unsa ang buhaton, matag lakang, sa usa ka software program.
Sa tinuud, ang labing tukma ug kulang nga mga resulta sa artificial intelligence nanginahanglan usa ka kombinasyon sa mga pamaagi sa pagkat-on Ang duha nga gidumala ug wala gibantayan nga pagkat-on sa makina mapuslanon nga mga pamaagi- kini tanan bahin sa paggamit sa husto nga pamaagi o mga pamaagi sa husto nga kaso sa paggamit
Sunod, ibutang namon ang pagkat-on sa makina sa ilawom sa mikroskopyo aron mahibal-an kung giunsa kini nga bahin sa AI nagsalamin sa mga neuron sa among utok aron mahimo ang input sa labing kaayo nga output.
Sa tinuud, ang labing tukma ug episyente nga mga resulta sa artificial intelligence nanginahanglan usa ka kombinasyon sa mga pamaagi sa pagkat-on. Ang duha nga gidumala ug wala gibantayan nga pagkat-on sa makina mga mapuslanon nga pamaagi-kini tanan bahin sa paggamit sa husto nga pamaagi o mga pamaagi sa husto nga kaso sa paggamit.
Ang Neural Network ug Lawom nga Pagkat-on
Ang pagkat-on sa makina usa ra ka bahin sa AI, bisan kung kini adunay daghang subset sa mga algorithm sa sulod niini Usa ka pamaagi nga kanunay nimong madungog karon mao ang "lawom nga pagkat-on," usa ka algorithm nga nakadawat usa ka patas nga bahin sa atensyon sa balita sa bag-ohay nga mga tuig Aron masabtan ang pagkapopular ug kalampusan niini, makatabang nga masabtan kung giunsa kini paglihok Ang lawom nga pagkat-on usa ka ebolusyon sa usa ka algorithm sa pagkat-on sa makina nga sikat kaniadtong 1980s nga mahimo nimong mailhan: mga neural network.
Ang mga neural network—usa ka paradigma sa pagprograma diin atong gibansay ang mga makina aron “makat-on”—giinspirar sa mga neuron, o espesyal nga mga selula sa lawas sa tawo nga nahimong pundasyon sa atong sistema sa nerbiyos, ug ilabina sa utok Kini nga mga selula nagpadalag mga signal sa atong tibuok lawas nga nagpahinabog nerbiyos. mga tubag sa sistema ug mga proseso Ang mga neuron mao ang makapahimo kanato nga makakita, makadungog, makapanimaho, ug uban pa.
Hulagway 3. Giunsa ang mga neuron makadawat ug magpadala mga mensahe
Kadaghanan sa atong gihunahuna isip pagkat-on sa tawo mahimong mahulagway kung unsa ka lig-on ang koneksyon tali sa duha ka neuron sa atong utok, uban sa kusog sa fringe sa atong mga synapses.
Sa usa ka bahin niini nga giya, among gihisgutan ang batakang proseso sa tawhanong salabutan: input sa wala, ug output sa tuo Ang neuron (gihulagway sa ibabaw) adunay importante nga papel niini Sa wala nga bahin sa neuron, ang cell body nagkolekta "input " Sa higayon nga kini makadawat og igo nga input o stimulation, ang axon fres, nga nagpadala sa impormasyon ngadto sa tuo nga bahin-ang synapse Ang "output" dayon ipadala ngadto sa ubang mga neuron.
Sa bisan unsang panahon, ang atong mga neuron nagpasa ug mga mensahe tali sa usag usa Kini nga mga selula maoy responsable sa atong abilidad sa pag-ila sa atong palibot Ug sa dihang kita makakat-on, ang atong mga neuron mahimong aktibo kaayo Sa pagkatinuod, kadaghanan sa atong gihunahuna isip pagkat-on sa tawo mahimong gihulagway pinaagi sa unsa ka lig-on ang koneksyon tali sa duha ka neuron sa atong utok, uban sa kalig-on sa fringe sa atong mga synapses
Ang neural network kay usa ka mathematical simulation sa usa ka koleksyon sa mga neuron cells Ang hulagway sa ubos nagrepresentar sa usa ka basic neural network nga adunay 3 layers ug 12 nodes
Ang matag circular node nagrepresentar sa usa ka artipisyal, biolohikal nga inspirado nga "neuron" Ang mga linya nagrepresentar sa koneksyon gikan sa output sa usa ka artipisyal nga neuron sa wala ngadto sa input sa lain sa tuo Ang mga signal tali niini nga mga neuron nagdagayday sa mga linya gikan sa wala ngadto sa tuo Niini nga mga network. , input—sama sa pixel data—nag-agos gikan sa input layer, pinaagi sa tunga-tunga nga "natago" nga mga layer, ug sa katapusan ngadto sa output layer sa paagi nga gihulagway sa mathematical equation nga loosely inspirado sa electrical activity sa aktuwal nga biological neurons.
Hulagway 4. Yano nga neural network
Ang mga neural network makakat-on pinaagi sa pagsulay sa pagpares sa mga set sa datos nga gipresentar sa input layer ngadto sa gitinguha nga resulta sa output layer. Ang mathematical equation nagkuwenta sa mga output, itandi ang simulate nga output ngadto sa gitinguha nga resulta, ug ang resulta nga mga kalainan unya makahimo og mga tweak sa kalig-on sa mga koneksyon.
Ang mga neural network nakakat-on pinaagi sa pagsulay sa pagpares sa mga data set nga gipresentar sa input layer ngadto sa gitinguha nga resulta sa output layer Ang mathematical equation nagkuwenta sa mga output, nagtandi sa simulate nga output ngadto sa gitinguha nga resulta, ug ang resulta nga mga kalainan unya nagpatunghag mga tweak sa kalig-on sa mga koneksyon Kini nga mga tweak gibag-o nga gibag-o hangtod ang nakalkula nga output hapit na hapit sa gitinguha nga sangputanan, diin giingon namon nga ang neural network "nakakat-on"
Hulagway 5. Komplikado nga neural network
Kining "mas lawom" nga mga neural network makahimo og mas komplikado nga mga panagna Mahimong adunay liboan ka mga node ug gatusan ka mga lut-od, nga nagpasabot sa liboan ka lain-laing mga kalkulasyon Ang lawom nga mga modelo sa pagkat-on nahimong maayo kaayo sa mga piho nga mga problema, sama sa pagsulti o pag-ila sa imahe.
Angay nga matikdan, bisan pa, nga ang lawom nga pagkat-on dili usa ka pilak nga bala alang sa pagkat-on sa makina- labi na dili sa cybersecurity, diin usahay wala’y daghang gidaghanon sa limpyo nga datos nga sulundon alang sa lawom nga mga pamaagi sa pagkat-on Importante nga pilion ang husto nga algorithm, datos, ug mga prinsipyo alang sa trabaho Kini ang pinakamaayong paagi para sa mga makina sa pagtigom og ebidensya, pagsumpay sa mga tulbok, ug paghimog konklusyon
Ang mga neural network mahimo’g ingon sa mga butang sa umaabot, apan kini naglungtad sa makadiyot Sa tinuud, ang mga neural network gibase sa mga ideya nga nagsugod sa paglibot balik sa 1940s Sa sunod nga seksyon, magbiyahe kami usa ka mubo nga pagbiyahe balik sa oras aron masabtan. kung giunsa nga ang mga neural network ug pagkat-on sa makina miabot sa daghang bahin sa modernong kinabuhi.
Ang mga neural network tingali sama sa mga butang sa umaabot, apan kini dugay na. Sa tinuud, ang mga neural network gibase sa mga ideya nga nagsugod sa paglibot kaniadtong 1940s.
Usa ka Mubo nga Kasaysayan sa Artipisyal nga Kaalam
Alang sa pipila ka mga tawo, ang termino nga artificial intelligence (AI) mahimong makapukaw sa mga hulagway sa futuristic nga mga siyudad nga adunay naglupad nga mga sakyanan ug mga robot sa panimalay. gisubay balik sa karaan (ie, Griyego nga diyos nga si Hephaestus nga nakigsulti nga mekanikal nga mga sulugoon) ¹ Sukad sa 1930s, ang mga siyentista ug mga mathematician parehas nga naghinamhinam sa pagsusi sa paghimo sa tinuod nga salabutan nga lahi sa mga tawo
Ang determinado nga gutlo sa AI sa tunga-tunga sa ika-20 nga siglo usa ka malipayong panagtagbo sa matematika ug biology, uban sa mga tigdukiduki sama nila Norbert Wiener, Claude Shannon, ug Alan Turing nga naputol na sa intersection sa electrical signal ug computation Niadtong 1943, Warren McCulloch ug Walter Pitts Naghimo ug usa ka modelo alang sa mga neural network Ang mga neural network naghatag dalan alang sa usa ka maisog nga bag-ong kalibutan sa pag-compute nga adunay labi ka kusog nga kabayo, ug, kaniadtong 1956, ang natad sa panukiduki sa AI opisyal nga natukod ingon usa ka disiplina sa akademiko.
Ang ulahing katunga sa siglo usa ka kulbahinam nga edad alang sa panukiduki ug pag-uswag sa AI, nga nabalda usahay sa "mga tingtugnaw sa AI" sa tunga-tunga sa 70s ug sa ulahing bahin sa 80s diin ang AI napakyas sa pagkab-ot sa mga gilauman sa publiko, ug ang pagpamuhunan sa kapatagan mikunhod Apan bisan pa sa mga kapakyasan, lain-laing mga aplikasyon alang sa AI ug pagkat-on sa makina nagpakita sa wala ug tuo Usa ka partikular nga anekdota sa maong aplikasyon nahimong popular nga sambingay sulod sa siyentipikanhong komunidad, nga epektibo nga nagsulti sa mga pagsulay ug kalisdanan sa panukiduki ug pagpatuman sa AI
Ang istorya ingon niini:
Sa dekada 1980, ang Pentagsa nakahukom sa paggamit sa usa ka neural network sa pag-ila camouflaged tangke Nagtrabaho uban sa usa lamang ka mainframe (gikan sa 1980s, hinumdomi), ang neural net gibansay uban sa 200 ka mga hulagway—100 ka tangke ug 100 ka mga kahoy Bisan pa sa medyo gamay nga neural network (tungod sa 1980's mga limitasyon sa pagkuwenta ug memorya), ang pagbansay sa lab miresulta sa 100% nga katukma Sa ingon nga kalampusan, ang team nakahukom sa paghatag niini sa usa ka go out sa feld Ang mga resulta dili maayo.
Hulagway 6. Lab vs field pictures (Source: Neural Network Follies, Neil Fraser, September 1998)
Uban sa pagkaanaa sa daghang mga kapanguhaan sa pag-compute nga wala gipangandoy kaniadtong 1980's, ang lawom nga neural network dali nga nahimong usa ka sikat nga lugar alang sa panukiduki. Ang lawom nga pagkat-on naghatag sa usa ka sistema sa abilidad nga awtomatik nga "makat-on" pinaagi sa binilyon nga mga kombinasyon ug mga obserbasyon, nga nagpamenos sa pagsalig sa mga kahinguhaan sa tawo.
Ngano nga ang neural network nakahimo sa hilabihan ka talagsaon sa mga litrato sa lab, apan hingpit nga napakyas sa kapatagan? Nahibal-an nga ang mga litrato nga dili tanke gikuha tanan sa mga adlaw diin ang kalangitan madag-umon; ang tanan nga mga hulagway sa mga kahoy gikuha sa mga adlaw diin ang adlaw nagsidlak Ang neural net nabansay sa pag-ila sa kahayag sa adlaw, dili sa mga tangke.
Sa kadugayan, bisan pa, ang biswal nga pag-ila pinaagi sa lawom nga pagkat-on — gipadali sa mga neural network nga labi ka komplikado kaysa sa Pen.tagsa 1980s mainframe unta makahimo sa pagdumala—nahimong usa ka reyalidad Sa 2012, ang propesor sa Stanford nga si Andrew Ng ug ang kauban sa Google nga si Jef Dean naghimo sa usa sa unang lawom nga neural network gamit ang 1000 ka kompyuter nga adunay 16 ka core matag usa Ang buluhaton: pag-analisar sa 10 ka milyon nga mga video sa YouTube Ang resulta : nakit-an ang mga iring ² Salamat sa "lawom nga pagkat-on" nga algorithm niini, ang network nakaila sa mga iring sa paglabay sa panahon, ug adunay maayo kaayo nga katukma
Uban sa pagkaanaa sa daghang mga kapanguhaan sa kompyuter nga wala madamgo kaniadtong 1980's, ang lawom nga neural network dali nga nahimong usa ka popular nga lugar alang sa panukiduki Ang lawom nga pagkat-on naghatag sa usa ka sistema sa abilidad nga awtomatiko nga "makat-on" pinaagi sa bilyon-bilyon nga mga kombinasyon ug obserbasyon, nga nagpakunhod sa pagsalig sa mga kapanguhaan sa tawo Sulod sa domain sa cybersecurity, ang pamaagi nahimong labi nga nagsaad alang sa pag-ila sa malware—mga senaryo diin kita adunay daghang mga dataset nga adunay daghang mga ex.ampgamay nga malware diin ang network makakat-on
Ikasubo, ang lawom nga mga pamaagi sa pagkat-on sa pagkakaron dili kaayo epektibo kung bahin sa pipila nga mga kaso sa paggamit, sama sa hulga sa insider, tungod kay wala kami husto nga matang sa datos sa kini nga mga matang sa pag-atake, sa mga volume nga gikinahanglan Kasagaran, ang kasayuran nga naa kanamo. sa mga hulga sa insider kay anecdotal, nga dili magamit sa episyente niining mga matang sa neural network.
Hangtud nga makatigum kita og mas epektibo nga mga dataset (ug makunhuran ang gasto ug kakomplikado sa lawom nga mga sistema sa pagkat-on), ang lawom nga pagkat-on dili ang husto nga pagpili alang sa tanan nga mga kaso sa paggamit Ug kana okay Ang lawom nga pagkat-on usa lang sa daghang mga algorithm sa pagkat-on sa makina, ug kini nga mga pamaagi mahimo’g sama ra nga dili mas bililhon—kini tanan nagdepende sa trabaho nga anaa
Nakita namon ang dako nga potensyal sa mga teknolohiya sa AI sa unom ka dekada sukad sa opisyal nga "pagkatawo," ug bag-o pa lang namon nga gikuniskunis ang nawong, labi na sa seguridad. paagi sa pag-ila ug pagtubag sa mga hulga sa seguridad.
Ang predictive analytics usa lang ka piraso sa mas dako nga puzzle nga makahatag kanato ug mas mapuslanong pagsabot para sa mga security team.
Nakita namon ang dako nga potensyal sa mga teknolohiya sa AI sa unom ka dekada sukad sa opisyal nga "pagkatawo," ug bag-o pa lang namon nga gikuniskunis, labi na sa seguridad.
Usa ka Bag-ong Panan-awon alang sa Security Analytics
Sa pagkakaron, kini nga giya nagsusi pag-ayo sa pagkat-on sa makina, pagsabot sa mga limitasyon ug kalig-on niini. sama sa atong nahibaloan karon Bag-ong mga pamaagi sa analitikal inubanan sa bag-ong mga tipo sa datos makahatag kanato sa hingpit nga bag-ong mga gambalay diin mag-analisa ug molihok sa mga hulga sa seguridad.
| Bag-ong mga Pamaagi | Mapahiangay nga Pag-analisa Padayon nga Pagtuki nga Pag-optimize ubos sa Kawalay kasiguruhan | Pagtubag sa konteksto Pagtubag sa lokal nga pagbag-o/feedback Pag-ihap o pagpagaan sa risgo |
| Tradisyonal | Optimization Predictive Modeling Simulation Forecasting Alerto Pangutana/Drill Down Ad hoc Reporting Standard Reporting | Pagkakomplikado sa desisyon, katulin sa solusyon Kaswal, probabilistiko, lebel sa pagsalig Taas nga pagkamatinud-anon, mga dula, pag-uma sa datos Mas dagkong set sa datos, nonlinear regression Mga lagda/pag-trigger, sensitibo sa konteksto, komplikadong mga panghitabo Sa data sa memorya, fuzzy nga pagpangita, geo spatial Query ni example, user defend reports Tinuod nga panahon, visualizations, user interaction |
| Bag-ong Data | Relasyon sa Resolusyon sa Entidad, Annotation sa Pagkuha sa Feature ug Tokenization | Mga tawo, tahas, lokasyon, butang Mga lagda, semantic inferencing, pagpares sa Automated, crowd sourced |
Nakita namon kung unsa ang mahimo sa analytics alang sa ubang mga industriya, ug adunay potensyal alang sa analytics nga adunay usa ka lawom nga epekto sa cybersecurity, usab Nakita namon kini nga naporma sa usa ka bag-ong natad nga among gitawag nga analytics sa seguridad, nga hinungdanon nga gisulayan ang gubat. mga algorithm ug mga pamaagi nga among nahisgutan (ug daghan pa) ug gipadapat kini makatabang sa pagsulbad sa lisud nga mga problema sa seguridad
Ang labing komon nga analytics nga atong makita sa seguridad karon naglakip sa predictive nga mga modelo, nga nagtugot kanato sa pag-ila kon asa ang mga risgo mahimong sulod sa dako nga kantidad sa data (kini mao ang anomaliya detection fts in) Sa usa ka mubo nga pulong, ang predictive modeling nagkombinar sa kasaysayan data uban sa tinuod nga panahon nga kinaiya. sa pagsabot o pagtagna sa umaabot nga kinaiya Uban niini, atong matubag ang pangutana, “Unsay sunod nga mahitabo?”
Apan ang among panan-awon alang sa analytics sa seguridad wala mohunong dinhi Ang predictive analytics usa lang ka piraso sa usa ka mas dako nga puzzle nga makahatag kanamo og mas mapuslanon nga panabut alang sa mga security team Ang sulundon nga analytics paradigm naghiusa sa intelihenteng sensor ug ubiquitous nga mga tinubdan sa datos-desktop ug server, mobile , panganod, mga social network, bukas nga datos, ug uban pa —nga adunay daghang mga advanced analytical nga pamaagi sa pag-analisa sa pamatasan ug hulga, lakip ang forensic analysis, pagmodelo sa peligro, pagtuki sa anomaliya, pag-optimize sa pamatasan ug pagtubag, ug uban pa
Kini nagpasabot nga labaw pa ang atong mahimo kay sa pagtag-an o pag-ila sa usa ka hulga Gitugotan kita niini nga mopadayon pa aron sa pagtanyag dili lamang sa advanced detection kondili sa pagsabot kon unsaon pagtubag sa labing epektibo nga Security analytics naghatag kanato ug gahom sa pagtubag sa ubang importanteng mga pangutana, sama sa “Unsaon daghang hulga didto?” ug "Unsa ang labing maayo nga posible nga reaksyon?"
Wala pa kami nakakita sa ubang mga klase sa analytics sama sa mga pamaagi sa pag-optimize nga gipadapat sa cybersecurity, apan sila adunay dako nga potensyal Kini nga mga pamaagi nagtan-aw sa tanan nga posible nga mga reaksyon sa usa ka peligro sa seguridad ug pagtino sa labing kaayo nga tubag Oo, adunay mga paagi aron mahimo kini sa matematika
Kay exampug, ang mga pamaagi sa pag-optimize gigamit kung nagbutang ka usa ka tawag sa imong service provider sa cell phone nga adunay usa ka isyu Dili sila random nga naghimo usa ka rekomendasyon kung i-upgrade o dili ang imong plano sa serbisyo sa usa ka diskwento; nagsalig sila sa usa ka set sa matematika sa background nga nagtan-aw sa imong mga log sa tawag, ang gidaghanon sa mga nahulog nga tawag, kung giunsa ang pagtandi sa imong kasaysayan sa ubang mga tiggamit, etc. sa tanan nga posible nga sunod nga mga lakang, kini nagkalkula sa labing maayo nga sunod nga lakang aron mapadako ang pagpadayon sa kustomer
Ang parehas nga matematika mahimong magamit sa usa ka grupo sa seguridad aron mahibal-an ang usa ka peligro, maghatag daghang mga paagi aron matubag, ug mahibal-an sa matematika ang labing kaayo nga tubag aron mapadako ang pagpugong niining partikular nga peligro.
Ang paspas nga pagsaka ug ebolusyon sa mga hulga sa seguridad naghimo niining matang sa episyente sa pagtubag nga kritikal Daghan pa mig datos karon kaysa kaniadto. pinaagi sa matematika Sa tanan nga mga asoy, kami nagtuo nga ang analytics sa seguridad nagsugod pa lang.
Kami adunay daghang datos karon kaysa kaniadto. Maayo na lang, aduna usab kami mas daghang gahum sa pag-compute, mas maayo nga mga algorithm, ug mas lapad nga pagpamuhunan sa panukiduki ug mga teknolohiya aron matabangan kami nga masabtan kini nga datos pinaagi sa matematika. Sa tanan nga mga account, kami nagtuo nga ang analytics sa seguridad nagsugod pa lang.
Suporta sa Kustomer
Sumpaysumpaya Kami
www.opentext.com
Naghatag ang OpenText Cybersecurity og komprehensibo nga mga solusyon sa seguridad alang sa mga kompanya ug kauban sa tanan nga mga gidak-on Gikan sa pagpugong, pag-ila ug pagtubag sa pagkaayo, imbestigasyon ug pagsunod, ang among hiniusa nga end-to-end nga plataporma nagtabang sa mga kostumer sa paghimo sa cyber resilience pinaagi sa usa ka holistic nga portfolio sa seguridad Gipadagan sa mga aksyon nga panan-aw gikan sa among real-time ug contextual threat intelligence, ang mga kostumer sa OpenText Cybersecurity nakabenepisyo gikan sa taas nga pagkaepektibo nga mga produkto, usa ka compliant nga kasinatian ug gipasimple nga seguridad aron makatabang sa pagdumala sa risgo sa negosyo
762-000016-003 | O | 01/24 | © 2024 Open Text
Mga Dokumento / Mga Kapanguhaan
 |
opentext Artificial Intelligence ug Machine Learning [pdf] Mga instruksiyon Artipisyal nga Intelligence ug Machine Learning, Intelligence ug Machine Learning, Machine Learning |
