opentext entèlijans atifisyèl ak machin
Entèlijans atifisyèl (AI) ap transfòme fason nou kominike avèk machin yo ak fason machin yo kominike avèk nou. Gid sa a dekonpoze kijan AI fonksyone, fòs ak limit divès kalite aprantisaj machin, ak evolisyon domèn etid sa a ki toujou ap chanje. Li eksplore tou wòl analiz sekirite ki pèmèt AI oswa analiz konpòtman itilizatè ak antite (UEBA) pou pi byen pwoteje antrepriz kont menas sibèsekirite konplèks jodi a.
Machin vs Aprantisaj Imèn
Entèlijans atifisyèl (AI) toupatou—omwen, se konsa li sanble. Nan OpenText™, ogmantasyon AI a alafwa eksitan ak defi Men, kòm nou te angaje ak kanmarad nou yo, kliyan, ak patnè nou yo, nou vin reyalize ke Konsèp AI pa toujou fasil konprann Pou kòmanse gid sa a AI ak Machine Learning 101, nou pral depale devinèt AI a lè nou reponn kesyon prensipal anpil moun ap mande: "Ki sa ki entèlijans atifisyèl, reyèlman?"
Fason ki pi fasil pou w konprann entèlijans atifisyèl se kat li nan yon bagay nou deja konprann—pwòp entèlijans pa nou Ki jan entèlijans moun ki pa atifisyèl fonksyone? Nan nivo ki pi fondamantal, entèlijans nou an swiv yon pwogresyon senp: nou pran enfòmasyon, nou trete l, epi finalman enfòmasyon an ede nou aji.
Ann divize sa a nan yon dyagram sistèm Nan figi ki anba a, twa etap jeneral nan entèlijans imen de goch a dwat: antre, pwosesis, ak pwodiksyon Nan sèvo imen an, antre pran plas nan fòm lan nan santi ak pèsepsyon bagay Je ou, nen, zòrèy, elatriye, pran nan opinyon anvan tout koreksyon sou bò gòch la, tankou foton nan limyè oswa sant la nan pye pen, ak Lè sa a, trete li Sou bò dwat sistèm nan se pwodiksyon Sa a gen ladan lapawòl ak aksyon, tou de nan yo ki depann sou ki jan. nou trete opinyon anvan tout koreksyon sèvo nou an ap resevwa Pwosesis la rive nan mitan an, kote konesans oswa memwa yo fòme ak rekipere, desizyon ak enferans ak pran, epi aprantisaj fèt.
Figi 1. Entèlijans imen
Ki jan entèlijans imen ki pa atifisyèl travay? Nan nivo ki pi fondamantal, entèlijans nou an swiv yon pwogresyon senp: nou pran enfòmasyon, nou trete l, epi finalman enfòmasyon an ede nou aji.
Foto k ap kanpe nan kafou yon wout Je w wè limyè trafik ki devan w la fèk vin vèt Dapre sa w aprann nan eksperyans (ak edikasyon chofè a), ou konnen yon limyè vèt endike ke ou ta dwe kondwi pi devan. frape pedal gaz la Limyè vèt la se opinyon an anvan tout koreksyon, akselerasyon ou a se pwodiksyon an; tout bagay nan mitan se pwosesis
Pou navige nan mond lan ozalantou nou avèk entèlijans—reponn telefòn nan, kwit bonbon chokola, oswa obeyi limyè trafik—nou bezwen trete opinyon nou resevwa a. Sa a se nwayo a nan pwosesis entèlijans imen, epi li finalman divize an twa aspè diferan. :
- Konesans ak memwa. Nou bati konesans pandan n ap enjere reyalite (sa vle di, batay Hastings la te fèt an 1066) ak nòm sosyal (sa vle di, di "Tanpri" ak "Mèsi" konsidere kòm politès) Anplis de sa, memwa pèmèt nou sonje epi aplike enfòmasyon ki soti nan sot pase yo prezan sitiyasyon Pou egzanpample, Edward sonje ke Jane pa t 'remèsye li pou kado anivèsè nesans li, kidonk li pa atann li remèsye li lè li ba li yon kado Nwèl.
- Desizyon ak enferans. Desizyon ak enferans yo pran baze sou opinyon anvan tout koreksyon konbine avèk konesans ak/oswa memwa Pa egzanpample, Edward te manje yon piman jalapeno ane pase e li pa t renmen l. Lè Johnny ofri yon piman bay Edward, li deside pa manje l.
- Aprantisaj. Moun ka aprann pa ansyenample, obsèvasyon, oswa algorithm In learning by exampLe, yo di nou ke yon bèt se yon chen, lòt la se yon chat Nan aprann pa obsèvasyon, nou konnen poukont nou ke chen jape e ke chat miaou Twazyèm metòd aprantisaj la—algorithm— pèmèt nou ranpli yon travay lè nou swiv. yon seri etap oswa yon algorithm espesifik (egzanp, fè divizyon long)
Aspè sa yo nan entèlijans imen paralèl entèlijans atifisyèl Menm jan nou pran enfòmasyon, trete yo, epi pataje pwodiksyon, se konsa machin yo kapab Ann pran yon gade nan figi ki anba a yo wè ki jan sa a kat soti.
Figi 2. Entèlijans atifisyèl
Pou navige nan mond lan ozalantou nou avèk entèlijans—reponn telefòn nan, kwit bonbon chokola, oswa obeyi limyè trafik—nou bezwen trete opinyon nou resevwa a.
Nan machin yo, pati nan opinyon nan entèlijans atifisyèl egzanplè pa pwosesis langaj natirèl, rekonesans lapawòl, rekonesans vizyèl, ak plis ankò. lè li rekonèt lapawòl ou a. Pwodiksyon ki swiv la se fason machin yo kominike avèk mond ki antoure nou an. Sa ka pran fòm robotik, sistèm navigasyon (pou gide machin oto-kondwi sa yo), jenerasyon lapawòl (egzanp, Siri), elatriye. ant, nou gen divès fòm pwosesis ki pran plas
Menm jan ak akimile konesans ak memwa nou yo, machin yo ka kreye reprezantasyon konesans (egzanp, baz done graf, ontoloji) ki ede yo estoke enfòmasyon sou mond lan Menm jan moun yo pran desizyon oswa trase enferans, machin yo ka fè yon prediksyon, optimize pou yon sib oswa rezilta, epi detèmine pi bon pwochen etap oswa desizyon yo pou satisfè yon objektif espesifik
Finalman, menm jan nou aprann pa ansyenample, obsèvasyon, oswa algorithm, machin yo ka anseye lè l sèvi avèk metòd analogue Aprantisaj machin sipèvize se anpil tankou aprantisaj pa ansyen.ample: yo bay òdinatè a yon seri done ak "etikèt" nan seri done a ki aji kòm repons, epi evantyèlman aprann fè diferans ki genyen ant etikèt diferan (egzanp, seri done sa a gen foto ki make swa "chen" oswa "chat", epi ak ase ansyenamples, òdinatè a pral remake ke chen jeneralman gen pi long ke ak mwens zòrèy pwent pase chat)
Yon lòt bò, aprantisaj machin san sipèvizyon, se tankou aprann pa obsèvasyon Òdinatè a obsève modèl (chen jape ak chat miau) epi, atravè sa a, aprann distenge gwoup ak modèl poukont li (egzanp , gen de gwoup bèt ki kapab dwe separe pa son yo fè a, yon gwoup jape—chen—ak lòt gwoup la mia—chat) Aprantisaj san sipèvizyon pa mande pou etikèt epi se poutèt sa ka pi bon lè seri done yo limite epi yo pa gen etikèt Finalman, aprantisaj pa algorithm se kisa k ap pase lè yon pwogramè enstwi yon òdinatè egzakteman sa pou l fè, etap pa etap, nan yon pwogram lojisyèl.
An reyalite, rezilta entèlijans atifisyèl ki pi egzak e ki pi ensufizant yo mande pou yon konbinezon de metòd aprantisaj. Tou de aprantisaj machin sipèvize ak san sipèvizyon se metòd itil—se tout bagay sou aplike apwòch oswa apwòch ki kòrèk la nan ka itilizasyon kòrèk la.
Apre sa, nou pral mete aprantisaj machin anba mikwoskòp la pou konprann ki jan pati sa a nan AI reflete newòn yo nan sèvo nou an pou tounen antre nan pwodiksyon pi bon.
Idealman, rezilta entèlijans atifisyèl ki pi egzak ak efikas mande pou yon konbinezon de metòd aprantisaj. Tou de aprantisaj machin sipèvize ak san sipèvize yo se metòd itil—li se tout sou aplike apwòch ki dwat oswa apwòch nan ka itilizasyon an dwa.
Rezo neral la ak aprantisaj pwofon
Aprantisaj machin se jis yon pati nan AI, byenke li gen yon gwo pati nan algorithm nan li. Yon metòd ke ou tande souvan jodi a se "aprantisaj pwofon," yon algorithm ki te resevwa yon pati jis nan atansyon nan nouvèl la nan dènye ane yo Pou konprann popilarite li ak siksè li, li itil pou konprann ki jan li fonksyone Aprantisaj pwofon se yon evolisyon nan yon algorithm aprantisaj machin ki te popilè nan ane 1980 yo ke ou ka rekonèt: rezo neral.
Rezo neral—yon paradigm pwogramasyon kote nou antrene machin pou “aprann”—enspire pa newòn, oswa selil espesyalize nan kò imen an ki fòme fondasyon sistèm nève nou an, ak sèvo an patikilye Selil sa yo transmèt siyal nan tout kò nou deklanche nève. repons ak pwosesis sistèm Newòn yo se sa ki pèmèt nou wè, tande, pran sant, elatriye.
Figi 3. Ki jan newòn yo resevwa epi voye mesaj
Anpil nan sa nou panse a kòm aprantisaj imen yo ka dekri nan ki jan fò koneksyon ki genyen ant de newòn nan sèvo nou an, ansanm ak fòs nan fwontyè nan sinaps nou yo.
Nan pati youn nan gid sa a, nou te diskite sou pwosesis debaz entèlijans imen an: opinyon sou bò gòch la, ak pwodiksyon sou bò dwat Newòn nan (foto anwo a) jwe yon wòl enpòtan nan sa a. Sou bò gòch newòn nan, kò selil la kolekte. "Entrasyon" Yon fwa li resevwa ase opinyon oswa eksitasyon, axon an fres, transmèt enfòmasyon an sou bò dwat-sinaps "Sortie" a Lè sa a, voye bay lòt newòn.
Nan nenpòt moman, newòn nou yo ap transmèt mesaj youn ak lòt Selil sa yo responsab kapasite nou pou nou wè anviwonman nou an Epi lè nou aprann, newòn nou yo vin trè aktif An reyalite, anpil nan sa nou panse kòm aprantisaj imen ka dekri pa ki jan fò koneksyon ant de newòn nan sèvo nou an, ansanm ak fòs marginal sinaps nou yo
Yon rezo neral se yon simulation matematik nan yon koleksyon selil newòn Imaj ki anba a reprezante yon rezo neral debaz ki gen 3 kouch ak 12 nœuds.
Chak newòn sikilè reprezante yon "newòn" atifisyèl, ki enspire biyolojik Liy yo reprezante yon koneksyon soti nan pwodiksyon yon newòn atifisyèl sou bò gòch la ak opinyon yon lòt sou bò dwat Siyal ant newòn sa yo ap koule sou liy yo soti nan goch a dwat Nan rezo sa yo. , D '-tankou done pixel- ap koule soti nan kouch opinyon an, nan mitan kouch "kache" yo, epi finalman nan kouch pwodiksyon an nan yon fason ki dekri pa ekwasyon matematik ki lach enspire pa aktivite elektrik la nan newòn byolojik aktyèl yo.
Figi 4. Senp rezo neral
Rezo neral aprann lè yo eseye matche ansanm done yo prezante nan kouch opinyon an ak rezilta yo vle nan kouch pwodiksyon an. Ekwasyon matematik yo kalkile rezilta yo, konpare pwodiksyon an simulation ak rezilta a vle, ak diferans ki kapab lakòz yo Lè sa a, pwodwi reglaj nan fòs la nan koneksyon yo.
Rezo neral aprann lè yo eseye matche ansanm done yo prezante nan kouch opinyon an ak rezilta yo vle nan kouch pwodiksyon an Ekwasyon matematik yo kalkile rezilta yo, konpare pwodiksyon an simulation ak rezilta yo vle, ak diferans ki kapab lakòz yo Lè sa a, pwodwi reglaj nan fòs la nan koneksyon yo. Ajisteman sa yo modifye iterativman jiskaske pwodiksyon kalkile a ase pre rezilta vle a, nan pwen sa a nou di rezo neral la "aprann"
Figi 5. Rezo neral konplèks
Rezo neral "pi fon" sa yo ka fè prediksyon pi konplèks. Kapab genyen dè milye de nœuds ak dè santèn de kouch, ki vle di dè milye de kalkil diferan Modèl aprantisaj pwofon yo te vin trè bon nan pwoblèm espesifik, tankou rekonesans lapawòl oswa imaj.
Li enpòtan pou remake, sepandan, ke aprantisaj pwofon se pa yon bal an ajan pou aprantisaj machin—espesyalman pa nan cybersecurity, kote pafwa pa gen gwo volim nan done pwòp ki se ideyal pou metòd aprantisaj pwofon Li enpòtan pou chwazi algorithm ki kòrèk la, done, ak prensip pou travay la Sa a se pi bon fason pou machin yo rasanble prèv, konekte pwen yo, epi tire yon konklizyon.
Rezo neral ta ka sanble bagay ki nan tan kap vini an, men li te alantou pou yon ti tan An reyalite, rezo neral yo baze sou lide ki te kòmanse sikile nan ane 1940 yo. Nan pwochen seksyon an, nou pral fè yon ti vwayaj tounen nan tan yo konprann. ki jan rezo neral ak aprantisaj machin yo te vin anvayi anpil pati nan lavi modèn.
Rezo neral ta ka sanble tankou bagay ki nan tan kap vini an, men li te alantou pou yon ti tan. An reyalite, rezo neral yo baze sou lide ki te kòmanse sikile nan ane 1940 yo.
Yon istwa kout nan entèlijans atifisyèl
Pou kèk moun, tèm entèlijans atifisyèl (AI) ta ka evoke imaj nan vil futurist ak machin vole ak robo nan kay la. remonte nan antikite (sa vle di, sèvant mekanik ki pale bondye grèk Hephaestus) ¹ Depi ane 1930 yo, syantis yo ak matematisyen yo menm te anvi eksplore kreye vrè entèlijans separe ak moun.
Moman defini AI a nan mitan 20yèm syèk la se te yon konfluans kontan nan matematik ak byoloji, ak chèchè tankou Norbert Wiener, Claude Shannon, ak Alan Turing te deja koupe nan entèseksyon an nan siyal elektrik ak kalkil Pa 1943, Warren McCulloch ak Walter Pitts. te kreye yon modèl pou rezo neral rezo neral yo te pave wout la pou yon nouvo mond brav nan enfòmatik ak pi gwo puisans, epi, an 1956, jaden an nan rechèch AI te etabli ofisyèlman kòm yon disiplin akademik.
Dènye mwatye syèk la te yon laj enteresan pou rechèch ak pwogrè AI, ki te entèwonp detanzantan pa "AI winters" nan mitan ane 70 yo ak fen ane 80 yo kote AI te echwe pou satisfè atant piblik la, epi envestisman nan jaden an te redwi Men, malgre revers, diferan aplikasyon pou AI ak aprantisaj machin yo te parèt agoch ak dwa Yon anekdot patikilye nan yon aplikasyon konsa te vin tounen yon parabòl popilè nan kominote syantifik la, pale byen efektivman ak esè ak tribilasyon rechèch ak aplikasyon AI.
Istwa a ale yon bagay tankou sa a:
Nan ane 1980 yo, Pen antagsou deside sèvi ak yon rezo neral yo idantifye tank kamouflaj Travay ak yon sèl mainframe (ki soti nan ane 1980 yo, kenbe nan tèt ou), yo te fòme nèt la neral ak 200 foto-100 tank ak 100 pye bwa Malgre relativman ti rezo neral la (akòz ane 1980 yo). limitasyon sou kalkil ak memwa), fòmasyon laboratwa a te lakòz 100% presizyon Avèk siksè sa yo, ekip la deside bay li yon ale deyò nan jaden an Rezilta yo pa t 'gran.
Figi 6. Foto laboratwa vs jaden (Sous: Neural Network Follies, Neil Fraser, septanm 1998)
Avèk disponiblite vas resous enfòmatik yo ki te enkoni nan ane 1980 yo, rezo neral pwofon yo te byen vit vin tounen yon zòn popilè pou rechèch. Aprantisaj pwofon bay yon sistèm kapasite pou otomatikman "aprann" atravè plizyè milya konbinezon ak obsèvasyon, sa ki diminye depandans sou resous imen.
Poukisa rezo neral la te fè sa fantastikman sou foto yo nan laboratwa a, men echwe konsa nèt nan jaden an? Li te tounen soti ke foto yo ki pa tank yo tout te pran nan jou kote syèl la te twoub; tout foto pye bwa yo te pran nan jou kote solèy la t ap klere nèt la te fòme pou rekonèt solèy, pa tank
Evantyèlman, menm si, rekonesans vizyèl atravè aprantisaj pwofon-fasilite pa rezo neral ki pi konplèks pase Pen an.tagMainframe ane 1980 yo ta kapab jere—vin yon reyalite An 2012, pwofesè Stanford Andrew Ng ak Google parèy Jef Dean te kreye youn nan premye rezo neral pwofon yo lè l sèvi avèk 1000 òdinatè ak 16 nwayo chak Travay la: analize 10 milyon videyo YouTube Rezilta a. : li te jwenn chat ² Gras a algorithm "aprantisaj pwofon" li yo, rezo a te kapab rekonèt chat sou tan, ak trè bon presizyon
Avèk disponiblite vas resous enfòmatik yo ki te enkoni nan ane 1980 yo, rezo neral pwofon yo te byen vit tounen yon zòn popilè pou rechèch Aprantisaj pwofon bay yon sistèm kapasite pou otomatikman "aprann" atravè plizyè milya konbinezon ak obsèvasyon, sa ki diminye depandans sou Resous imen Nan domèn cybersecurity, metòd la vin patikilyèman pwomèt pou detekte malveyan-senaryo kote nou gen gwo done ansanm ak anpil ansyen.amples nan malveyan ki soti nan rezo a ka aprann
Malerezman, metòd aprantisaj pwofon yo kounye a mwens efikas lè li rive sèten ka itilizasyon, tankou menas inisye, paske nou tou senpleman pa gen bon kalite done sou kalite atak sa yo, nan volim yo mande Pi souvan, enfòmasyon nou genyen. sou menas inisye yo se anekdotik, ki pa ka itilize avèk efikasite pa sa yo kalite rezo neral.
Jiskaske nou ka rasanble done ki pi efikas (epi redwi pri ak konpleksite sistèm aprantisaj pwofon), aprantisaj pwofon se pa bon chwa pou tout ka itilize E sa se oke Aprantisaj pwofon se jis youn nan anpil algoritm aprantisaj machin, epi apwòch sa yo kapab. menm jan si pa gen plis valè-li tout depann sou travay la nan men yo
Nou te wè potansyèl imans nan teknoloji AI nan sis deseni yo depi "nesans" ofisyèl li yo, epi nou te sèlman jis grate sifas la, espesyalman nan sekirite. fason ke nou idantifye ak reponn a menas sekirite yo.
Analiz prediksyon se jis yon sèl pyès nan yon devinèt ki pi gwo ki ka ban nou pi plis itil insight pou ekip sekirite yo.
Nou te wè potansyèl imans nan teknoloji AI nan sis deseni yo depi ofisyèl "nesans" li yo, epi nou te jis grate sifas la, espesyalman nan sekirite.
Yon nouvo vizyon pou analiz sekirite
Jiskaprezan, gid sa a te pran yon gade byen sou aprantisaj machin, konprann limit li yo ak fòs li yo Gen yon gwo potansyèl pou aprantisaj machin fasilite AI, men li la vo sonje ke jwèt la pi laj nan deteksyon menas se pa sèlman sou aprantisaj pwofon oswa aprantisaj machin. jan nou konnen li jodi a Nouvo metòd analitik konbine avèk nouvo kalite done ka ban nou fondasyon totalman nouvo pou analize ak aji sou menas sekirite yo.
| Nouvo Metòd | Adaptive Analiz Kontinyèl Optimizasyon analiz anba Ensètitid | Reponn a kontèks Reponn a chanjman lokal/feedback Kantifye oswa diminye risk |
| Tradisyonèl | Optimizasyon Prediktif Modélisation Simulation Prévision Avètisman Rechèch/Eksize Rapò Ad hoc Rapò Estanda | Konpleksite desizyon, vitès solisyon Detanzantan, pwobabilite, nivo konfyans Segondè fidelite, jwèt, agrikilti done Pi gwo seri done, regresyon ki pa lineyè Règ/deklanche, kontèks sansib, evènman konplèks Nan done memwa, rechèch flou, jeo espasyal Rekèt pa ansyenample, itilizatè defann rapò Tan reyèl, vizyalizasyon, entèraksyon itilizatè |
| Nouvo Done | Relasyon rezolisyon antite, anotasyon ekstraksyon karakteristik ak tokenizasyon | Moun, wòl, kote, bagay Règ, enferans semantik, matche Otomatik, foul moun. |
Nou te wè sa analytics ka fè pou lòt endistri yo, epi gen potansyèl pou analytics gen yon gwo enpak sou cybersecurity, tou Nou wè sa a pran fòm nan yon nouvo domèn ke nou refere yo kòm analiz sekirite, ki esansyèlman pran batay la teste. algoritm ak metodoloji ke nou te diskite (ak plis ankò) epi aplike yo ede rezoud pwoblèm ki vrèman difisil nan sekirite.
Analiz ki pi komen nou wè nan sekirite jodi a enplike modèl prediksyon, ki pèmèt nou idantifye ki kote risk yo ka genyen nan gwo kantite done (sa a se kote deteksyon anomali yo antre nan) Nan yon ti bout tan, modèl prediksyon konbine done istorik ak konpòtman an tan reyèl. pou konprann oswa predi konpòtman nan lavni Avèk sa a, nou ka reponn kesyon an, "Kisa k ap pase apre?"
Men, vizyon nou an pou analiz sekirite pa sispann isit la. Prediktif analiz se jis yon sèl pyès nan yon devinèt ki pi gwo ki ka ban nou pi plis itil insight pou ekip sekirite yo. , nwaj, rezo sosyal, done louvri, elatriye — ak plizyè apwòch analyse avanse nan analiz konpòtman ak menas, ki gen ladan analiz legal, modèl risk, deteksyon anomali, optimize konpòtman ak repons, ak plis ankò.
Sa vle di ke nou ka fè pi plis pase predi oswa idantifye yon menas. Li pèmèt nou ale menm pi lwen pou ofri non sèlman deteksyon avanse, men tou pou nou konnen ki jan pou nou reponn pi efikasman. Analiz sekirite yo ban nou pouvwa pou nou reponn lòt kesyon kle, tankou "Kijan. gen anpil menas?" ak "Ki pi bon reyaksyon posib?"
Nou poko wè lòt klas analytics tankou metòd optimize aplike nan cybersecurity ankò, men yo gen gwo potansyèl Teknik sa yo gade nan tout reyaksyon posib yo nan yon risk sekirite ak detèmine repons ki pi bon an Wi, gen fason pou fè sa ak matematik.
Pou egzanpample, metòd optimize yo itilize lè ou fè yon apèl bay founisè sèvis telefòn selilè ou a ak yon pwoblèm. yo konte sou yon seri matematik nan background nan ki gade nan jounal apèl ou yo, kantite apèl yo tonbe, ki jan istwa ou konpare ak sa yo ki nan lòt itilizatè yo, elatriye Li menm kalkile pwobabilite ke ou ta ka chanje nan yon lòt founisè sèvis Lè sa a, soti. nan tout pwochen etap posib yo, li kalkile pi bon pwochen etap la pou maksimize retansyon kliyan yo
Menm matematik la ka aplike nan yon ekip sekirite pou idantifye yon risk, bay yon kantite fason pou reyaji, epi detèmine matematikman pi bon repons pou maksimize kontinan risk patikilye sa a.
Ogmantasyon rapid ak evolisyon menas sekirite yo fè kalite efikasite repons sa a enpòtan Nou gen plis done jodi a pase anvan Erezman, nou gen plis pouvwa kalkil, pi bon algoritm, ak envestisman pi laj nan rechèch ak teknoloji pou ede nou konprann done sa yo. atravè matematik Dapre tout kont, nou kwè ke analytics sekirite fèk kòmanse.
Nou gen plis done jodi a pase tout tan anvan. Erezman, nou tou gen plis pouvwa kalkile, pi bon algoritm, ak pi gwo envestisman nan rechèch ak teknoloji pou ede nou konprann done sa yo atravè matematik. Dapre tout kont, nou kwè ke analiz sekirite se jis kòmanse.
Sipò pou Kliyan
Konekte avèk nou
www.opentext.com
OpenText Cybersecurity bay solisyon sekirite konplè pou konpayi ak patnè tout gwosè Soti nan prevansyon, deteksyon ak repons rive nan rekiperasyon, envestigasyon ak konfòmite, platfòm inifye bout-a-fen nou an ede kliyan bati detèminasyon cyber atravè yon pòtfolyo sekirite holistic Powered by aksyonable insights from our . Entèlijans menas an tan reyèl ak kontèks, kliyan OpenText Cybersecurity benefisye de pwodwi gwo efikasite, yon eksperyans konfòme ak sekirite senplifye pou ede jere risk biznis.
762-000016-003 | O | 01/24 | © 2024 Open Text
Dokiman / Resous
 |
opentext entèlijans atifisyèl ak aprantisaj machin [pdfEnstriksyon yo Entèlijans atifisyèl ak aprantisaj machin, entèlijans ak aprantisaj machin, aprantisaj machin |
