opentext Intelliġenza Artifiċjali u Magni
L-intelliġenza artifiċjali (AI) qed tittrasforma l-mod kif aħna jinteraġixxu mal-magni u l-mod kif il-magni jinteraġixxu magħna. Din il-gwida tkisser kif taħdem l-AI, is-saħħiet u l-limitazzjonijiet ta’ diversi tipi ta’ tagħlim bil-magni, u l-evoluzzjoni ta’ dan il-qasam ta’ studju li dejjem jinbidel. Jesplora wkoll ir-rwol tal-analiżi tas-sigurtà ppermettiet l-AI jew l-analiżi tal-imġiba tal-utenti u tal-entità (UEBA) biex tipproteġi aħjar lill-intrapriżi mit-theddid kumpless taċ-ċibersigurtà tal-lum.
Magni vs Tagħlim tal-Bniedem
L-intelliġenza artifiċjali (AI) tinsab kullimkien—mill-inqas, hekk jidher F'OpenText™, iż-żieda tal-IA hija kemm eċċitanti kif ukoll ta' sfida Iżda hekk kif involvajna ma' sħabna, klijenti u sħabna, sirna nindunaw li l- Il-kunċett tal-AI mhux dejjem jinftiehem faċilment Biex nibdew din il-gwida tal-AI u tat-Tagħlim tal-Magni 101, aħna se nippakkjaw il-puzzle tal-AI billi nwieġbu l-mistoqsija ewlenija li qed jistaqsu ħafna nies: "X'inhi l-intelliġenza artifiċjali, tassew?"
L-eħfef mod biex nifhmu l-intelliġenza artifiċjali huwa li nimmappjawha għal xi ħaġa li diġà nifhmu—l-intelliġenza tagħna stess Kif taħdem l-intelliġenza umana mhux artifiċjali? Fl-aktar livell bażiku, l-intelliġenza tagħna ssegwi progress sempliċi: nieħdu l-informazzjoni, nipproċessawha, u fl-aħħar mill-aħħar l-informazzjoni tgħinna naġixxu
Ejja nkissru dan f'dijagramma tas-sistema Fil-figura hawn taħt, it-tliet passi ġenerali tal-intelliġenza umana mix-xellug għal-lemin: input, ipproċessar u output Fil-moħħ tal-bniedem, l-input iseħħ fil-forma ta 'sensing u perċezzjoni tal-affarijiet Għajnejk, imnieħer, widnejn, eċċ , jieħdu input mhux ipproċessat fuq ix-xellug, bħal fotoni tad-dawl jew ir-riħa ta 'siġar tal-arżnu, u mbagħad ipproċessaha Fuq in-naħa tal-lemin tas-sistema hija output Dan jinkludi diskors u azzjonijiet, it-tnejn li huma dipendenti fuq kif nipproċessaw l-input mhux ipproċessat li moħħna qed jirċievi L-ipproċessar iseħħ fin-nofs, fejn l-għarfien jew il-memorji jiġu ffurmati u rkuprati, deċiżjonijiet u inferenzi u jsiru, u jseħħ it-tagħlim.
Figura 1. Intelliġenza umana
Kif taħdem l-intelliġenza umana mhux artifiċjali? Fl-aktar livell bażiku, l-intelliġenza tagħna ssegwi progress sempliċi: nieħdu l-informazzjoni, nipproċessawha, u fl-aħħar mill-aħħar l-informazzjoni tgħinna naġixxu.
Stampa tieqaf f'intersezzjoni ta' triq Għajnejk jaraw li d-dawl tat-traffiku ta' quddiemek għadu kemm sar aħdar Ibbażat fuq dak li tgħallimt mill-esperjenza (u mill-edukazzjoni tas-sewwieq), taf li dawl aħdar jindika li għandek issuq 'il quddiem Allura, int tolqot il-pedala tal-gass Id-dawl aħdar huwa l-input mhux ipproċessat, l-aċċelerazzjoni tiegħek hija l-output; kollox bejn huwa l-ipproċessar
Biex innavigaw b'mod intelliġenti fid-dinja ta' madwarna—inwieġbu t-telefon, naħsmu cookies taċ-ċippa taċ-ċikkulata, jew nobdu d-dwal tat-traffiku—jeħtieġ li nipproċessaw l-input li nirċievu Dan huwa l-qalba tal-ipproċessar tal-intelliġenza umana, u fl-aħħar mill-aħħar huwa maqsum fi tliet aspetti distinti :
- Għarfien u memorja. Nibnu l-għarfien hekk kif indaħħlu fatti (jiġifieri, il-Battalja ta’ Hastings seħħet fl-1066) u normi soċjali (jiġifieri, li tgħid “Jekk jogħġbok” u “Grazzi” hija meqjusa edukata) Barra minn hekk, il-memorja tippermettilna niftakru u napplikaw informazzjoni minn mill-passat għal sitwazzjonijiet preżenti Per eżempjuample, Edward jiftakar li Jane ma rringrazzjatx għar-rigal ta' għeluq sninha, għalhekk ma jistenna li hi tirringrazzjah meta jagħtiha rigal tal-Milied
- Deċiżjoni u inferenza. Id-deċiżjonijiet u l-inferenzi jsiru bbażati fuq input mhux ipproċessat flimkien ma' għarfien u/jew memorja Per eżempjuample, Edward kiel bżar jalapeno s-sena l-oħra u ma għoġbux Meta Johnny joffri bżar lil Edward, jiddeċiedi li ma jieklux
- Tagħlim. Il-bnedmin jistgħu jitgħallmu mill-eżample, osservazzjoni, jew algoritmu Fit-tagħlim minn example, qalilna li annimal wieħed huwa kelb, l-ieħor huwa qattus. Fit-tagħlim bl-osservazzjoni, aħna nifhmu waħedna li l-klieb jinbgħu u li l-qtates miawru It-tielet metodu ta’ tagħlim—algoritmu— jippermettilna nlestu biċċa xogħol billi nsegwu. serje ta' passi jew algoritmu speċifiku (eż., twettiq ta' diviżjoni fit-tul)
Dawn l-aspetti tal-intelliġenza umana paralleli l-intelliġenza artifiċjali Hekk kif nieħdu l-informazzjoni, nipproċessawha, u naqsmu l-output, hekk jistgħu l-magni Ejja nagħtu ħarsa lejn il-figura hawn taħt biex naraw kif din tfassal.
Figura 2. Intelliġenza artifiċjali
Biex innavigaw b’mod intelliġenti fid-dinja ta’ madwarna—inwieġbu t-telefon, naħsmu cookies taċ-ċikkulata, jew nobdu d-dwal tat-traffiku—jeħtieġ nipproċessaw l-input li nirċievu.
Fil-magni, il-parti tal-input tal-intelliġenza artifiċjali hija eżemplificata mill-ipproċessar tal-lingwa naturali, ir-rikonoxximent tad-diskors, ir-rikonoxximent viżwali, u aktar. Tara teknoloġiji u algoritmi bħal dawn kullimkien, minn karozzi li jsuqu waħedhom li għandhom bżonn iħossu t-toroq u l-ostakli, għal Alexa jew Siri. meta tirrikonoxxi d-diskors tiegħek L-output li ġej huma modi kif il-magni jinteraġixxu mad-dinja ta’ madwarna Dan jista’ jieħu l-forma ta’ robotika, sistemi ta’ navigazzjoni (biex jiggwidaw dawk il-karozzi li jsuqu waħedhom), ġenerazzjoni ta’ diskors (eż., Siri), eċċ. bejn, għandna diversi forom ta 'proċessar li jseħħ
Simili għall-akkumulazzjoni tagħna ta’ għarfien u memorji, il-magni jistgħu joħolqu rappreżentazzjonijiet ta’ għarfien (eż., databases tal-grafiċi, ontoloġiji) li jgħinuhom jaħżnu informazzjoni dwar id-dinja Hekk kif il-bnedmin jieħdu deċiżjonijiet jew jagħmlu inferenzi, il-magni jistgħu jagħmlu tbassir, jottimizzaw għal mira jew riżultat, u tiddetermina l-aħjar passi jew deċiżjonijiet li jmiss biex tilħaq għan speċifiku
Fl-aħħarnett, bħalma nitgħallmu minn example, osservazzjoni, jew algoritmu, il-magni jistgħu jiġu mgħallma bl-użu ta' metodi analogi It-tagħlim tal-magni sorveljat huwa simili ħafna għat-tagħlim minn example: il-kompjuter jingħata sett tad-dejta b'“tikketti” fi ħdan is-sett tad-dejta li jaġixxu bħala tweġibiet, u eventwalment jitgħallem jgħid id-differenza bejn tikketti differenti (eż. , dan is-sett tad-dejta fih ritratti ttikkettjati bħala “kelb” jew “qattus”, u b'biżżejjed examples, il-kompjuter jinduna li l-klieb ġeneralment ikollhom dnub itwal u widnejn inqas bil-ponta mill-qtates)
Tagħlim bil-magni mhux sorveljat, min-naħa l-oħra, huwa bħal tagħlim bl-osservazzjoni. Il-kompjuter josserva mudelli (il-klieb ibaħħru u l-qtates miawru) u, permezz ta’ dan, jitgħallem jiddistingwi gruppi u mudelli waħdu (eż., hemm żewġ gruppi ta’ annimali li jistgħu ikunu separati mill-ħoss li jagħmlu grupp wieħed ibaħ—klieb—u l-grupp l-ieħor miawra—qtates) It-tagħlim mhux sorveljat ma jeħtieġx tikketti u għalhekk jista’ jkun preferibbli meta s-settijiet tad-dejta huma limitati u ma jkollhomx tikketti Fl-aħħarnett, it-tagħlim bl-algoritmu huwa x'jiġri meta programmatur jagħti struzzjonijiet lill-kompjuter eżattament x'għandu jagħmel, pass pass, fi programm tas-software.
B'mod ġenerali, ir-riżultati ta' intelliġenza artifiċjali l-aktar preċiżi u defiċjenti jeħtieġu taħlita ta' metodi ta' tagħlim Kemm it-tagħlim tal-magni sorveljat kif ukoll mhux sorveljat huma metodi utli— kollox huwa dwar l-applikazzjoni tal-approċċ jew approċċi t-tajba għall-każ tal-użu t-tajjeb
Sussegwentement, inpoġġu t-tagħlim tal-magni taħt il-mikroskopju biex nifhmu kif din il-parti tal-AI tirrifletti n-newroni fil-moħħ tagħna biex iddawwar l-input f'output ottimali.
Idealment, ir-riżultati ta 'intelliġenza artifiċjali l-aktar preċiżi u effiċjenti jeħtieġu taħlita ta' metodi ta 'tagħlim. Kemm it-tagħlim tal-magni sorveljat kif ukoll mhux sorveljat huma metodi utli — kollox huwa dwar l-applikazzjoni tal-approċċ jew approċċi t-tajba għall-każ tal-użu t-tajjeb.
In-Netwerk Newrali u Tagħlim Profond
It-tagħlim bil-magni huwa biss parti waħda mill-AI, għalkemm fih sottosett kbir ta’ algoritmi. Metodu wieħed li tisma’ spiss illum huwa “tagħlim fil-fond”, algoritmu li rċieva sehem ġust ta’ attenzjoni fl-aħbarijiet f’dawn l-aħħar snin Biex tifhem il-popolarità u s-suċċess tiegħu, huwa ta’ għajnuna li tifhem kif taħdem It-tagħlim fil-fond huwa evoluzzjoni ta’ algoritmu ta’ tagħlim bil-magni li kien popolari fis-snin tmenin li tista’ tagħraf: netwerks newrali.
Netwerks newrali—paradigma ta’ programmazzjoni li fiha nħarrġu magni biex “nitgħallmu”—huma ispirati minn newroni, jew ċelluli speċjalizzati fil-ġisem tal-bniedem li jiffurmaw il-pedament tas-sistema nervuża tagħna, u l-imħuħ b’mod partikolari Dawn iċ-ċelloli jittrasmettu sinjali madwar ġisimna. reazzjonijiet u proċessi tas-sistema In-newroni huma dak li jippermettulna naraw, nisimgħu, inxommu, eċċ.
Figura 3. Kif in-newroni jirċievu u jibagħtu messaġġi
Ħafna minn dak li naħsbu bħala tagħlim tal-bniedem jista 'jiġi deskritt minn kemm hi qawwija l-konnessjoni bejn żewġ newroni fil-moħħ tagħna, flimkien mas-saħħa tal-marġini tas-sinapsi tagħna.
Fl-ewwel parti ta 'din il-gwida, iddiskutejna l-proċess bażiku tal-intelliġenza umana: input fuq ix-xellug, u output fuq il-lemin In-newron (stampa hawn fuq) għandu rwol kritiku f'dan Fuq in-naħa tax-xellug tan-newron, il-ġisem taċ-ċellula jiġbor "input" Ladarba jirċievi biżżejjed input jew stimulazzjoni, l-axon fres, jittrasmetti l-informazzjoni fuq in-naħa tal-lemin—is-sinapsi L-"output" imbagħad jintbagħat lil newroni oħra
Fi kwalunkwe mument partikolari, in-newroni tagħna qed jgħaddu messaġġi bejn xulxin Dawn iċ-ċelloli huma responsabbli għall-abbiltà tagħna li nipperċepixxu l-madwar U meta nitgħallmu, in-newroni tagħna jsiru attivi ħafna Fil-fatt, ħafna minn dak li naħsbu fih bħala tagħlim tal-bniedem jista’ jiġi deskritt minn kemm hi b'saħħitha l-konnessjoni bejn żewġ newroni fil-moħħ tagħna, flimkien mas-saħħa tat-tarf tas-sinapsi tagħna
Netwerk newrali huwa simulazzjoni matematika ta 'kollezzjoni ta' ċelluli newroni L-immaġni hawn taħt tirrappreżenta netwerk newrali bażiku bi 3 saffi u 12-il nodu
Kull nodu ċirkolari jirrappreżenta "newron" artifiċjali u bijoloġikament ispirat Il-linji jirrappreżentaw konnessjoni mill-ħruġ ta 'newron artifiċjali wieħed fuq ix-xellug għad-dħul ta' ieħor fuq il-lemin Is-sinjali bejn dawn in-newroni jiċċirkolaw tul il-linji mix-xellug għal-lemin F'dawn in-netwerks , input-bħal data tal-pixel-flussi mis-saff tad-dħul, permezz tas-saffi tan-nofs "moħbija", u fl-aħħar mill-aħħar lejn is-saff tal-ħruġ b'mod deskritt minn ekwazzjonijiet matematiċi ispirati b'mod laxk mill-attività elettrika fin-newroni bijoloġiċi attwali.
Figura 4. Netwerk newrali sempliċi
In-netwerks newrali jitgħallmu billi jippruvaw iqabblu s-settijiet tad-dejta ppreżentati lis-saff tal-input mal-eżiti mixtieqa fis-saff tal-output. L-ekwazzjonijiet matematiċi jikkalkulaw l-outputs, iqabblu l-output simulat mar-riżultat mixtieq, u d-differenzi li jirriżultaw imbagħad jipproduċu tweaks għas-saħħa tal-konnessjonijiet.
Netwerks newrali jitgħallmu billi jippruvaw iqabblu settijiet ta’ dejta ppreżentati lis-saff tal-input ma’ riżultati mixtieqa fis-saff tal-output L-ekwazzjonijiet matematiċi jikkalkulaw l-outputs, iqabblu l-output simulat mar-riżultat mixtieq, u d-differenzi li jirriżultaw imbagħad jipproduċu tweaks għas-saħħa tal-konnessjonijiet Dawn it-tweaks huma modifikati b'mod iterattiv sakemm l-output ikkalkulat ikun qrib biżżejjed tar-riżultat mixtieq, f'liema punt ngħidu li n-netwerk newrali "tgħallem"
Figura 5. Netwerk newrali kumpless
Dawn in-netwerks newrali "aktar profondi" jistgħu jagħmlu tbassir ħafna aktar kumplessi Jista 'jkun hemm eluf ta' nodi u mijiet ta 'saffi, li jfisser eluf ta' kalkoli differenti Mudelli ta 'tagħlim profond saru tajbin ħafna għal problemi speċifiċi, bħar-rikonoxximent tad-diskors jew tal-immaġni.
Ta’ min jinnota, madankollu, li t-tagħlim fil-fond mhuwiex xi ħaġa tal-fidda għat-tagħlim bil-magni— speċjalment mhux fiċ-ċibersigurtà, fejn xi drabi ma jkunx hemm il-volum kbir ta’ dejta nadifa li hija ideali għal metodi ta’ tagħlim profond Huwa importanti li tagħżel l-algoritmu t-tajjeb, dejta, u prinċipji għax-xogħol Dan huwa l-aħjar mod biex il-magni jiġbru evidenza, jgħaqqdu t-tikek, u jaslu għal konklużjoni
Netwerks newrali jistgħu jidhru bħall-għalf tal-futur, iżda ilu madwar għal xi żmien Fil-fatt, in-netwerks newrali huma bbażati fuq ideat li bdew jiċċirkolaw lura fl-1940. Fit-taqsima li jmiss, se nieħdu vjaġġ qasir lura fiż-żmien biex nifhmu kif in-netwerks newrali u t-tagħlim tal-magni bdew jinfirxu f’ħafna partijiet tal-ħajja moderna.
Netwerks newrali jistgħu jidhru bħall-għalf tal-futur, iżda ilu madwar għal xi żmien. Fil-fatt, in-netwerks newrali huma bbażati fuq ideat li bdew jiċċirkolaw lura fl-1940s.
Storja qasira tal-Intelliġenza Artifiċjali
Għal xi nies, it-terminu intelliġenza artifiċjali (AI) jista’ jevoka immaġini ta’ bliet futuristiċi b’karozzi li jtajru u robots tad-dar Iżda l-AI mhix kunċett futuristiku, għall-inqas mhux aktar Għalkemm mhux imsemmija bħala tali, l-idea ta’ intelliġenza artifiċjali tista’ tkun traċċati lura għall-antikità (jiġifieri, il-qaddejja tal-idejn mekkaniċi tal-alla Grieg Hephaestus) ¹ Sa mis-snin tletin, ix-xjenzati u l-matematiċi bl-istess mod kienu ħerqana li jesploraw il-ħolqien ta’ intelliġenza vera separata mill-bnedmin
Il-mument li jiddefinixxi l-AI f'nofs is-seklu 20 kien konfluwenza kuntenta tal-matematika u l-bijoloġija, b'riċerkaturi bħal Norbert Wiener, Claude Shannon, u Alan Turing diġà qatgħu fl-intersezzjoni tas-sinjali elettriċi u l-komputazzjoni. Sal-1943, Warren McCulloch u Walter Pitts. kien ħoloq mudell għal netwerks newrali Netwerks newrali wittew it-triq għal dinja ġdida kuraġġuża ta’ kompjuters b’horsepower akbar, u, fl-1956, il-qasam tar-riċerka tal-IA ġie stabbilit uffiċjalment bħala dixxiplina akkademika
L-aħħar nofs tas-seklu kienet età eċċitanti għar-riċerka u l-progress tal-AI, interrotta kultant minn "xtiewi tal-AI" f'nofs is-snin 70 u tmiem is-snin 80 fejn l-AI naqset milli tilħaq l-aspettattivi tal-pubbliku, u l-investiment fil-qasam tnaqqas Iżda minkejja l-intoppi, applikazzjonijiet differenti għall-AI u t-tagħlim tal-magni kienu qed jidhru xellug u lemin Aneddot partikolari ta' applikazzjoni bħal din saret parabbola popolari fi ħdan il-komunità xjentifika, li titkellem b'mod pjuttost effettiv għall-provi u t-tribulations tar-riċerka u l-implimentazzjoni tal-AI.
L-istorja tgħid xi ħaġa bħal din:
Fis-snin tmenin, il-Pinnatagfuq iddeċieda li juża netwerk newrali biex jidentifika tankijiet kamuflati Ħidma b'mainframe wieħed biss (mis-snin tmenin, wieħed iżomm f'moħħu), ix-xibka newrali ġiet imħarrġa b'1980 stampa—200 tank u 100 siġra Minkejja n-netwerk newrali relattivament żgħir (minħabba s-snin tmenin). limitazzjonijiet fuq il-komputazzjoni u l-memorja), it-taħriġ tal-laboratorju rriżulta fi preċiżjoni ta '100% B'suċċess bħal dan, it-tim jiddeċiedi li jagħtiha go out fil-feld Ir-riżultati ma kinux kbar.
Figura 6. Stampi tal-laboratorju kontra l-post (Sors: Neural Network Follies, Neil Fraser, Settembru 1998)
Bid-disponibbiltà ta 'riżorsi vasti tal-kompjuter li ma kinux ħolmu lura fis-snin tmenin, in-netwerks newrali profondi malajr saru qasam popolari għar-riċerka. It-tagħlim fil-fond jagħti lil sistema l-abbiltà li awtomatikament "titgħallem" permezz ta 'biljuni ta' kombinazzjonijiet u osservazzjonijiet, u tnaqqas id-dipendenza fuq ir-riżorsi umani.
Għaliex in-netwerk newrali għamel hekk b'mod meraviljuż fuq ir-ritratti fil-laboratorju, iżda falla daqshekk kompletament fil-feld? Irriżulta li r-ritratti mhux tat-tank ittieħdu kollha fi ġranet fejn is-sema kien imsaħħab; l-istampi kollha tas-siġar ittieħdu fi ġranet fejn ix-xemx kienet tiddi Ix-xibka newrali kienet ġiet imħarrġa biex tagħraf ix-xemx, mhux it-tankijiet
Eventwalment, madankollu, rikonoxximent viżwali permezz ta 'tagħlim fil-fond—iffaċilitat minn netwerks newrali li huma ħafna aktar kumplessi mill-Pinnatagil-mainframe tas-snin tmenin ta’ on kien ikun kapaċi jimmaniġġja—sar realtà Fl-1980, il-professur ta’ Stanford Andrew Ng u sħabi ta’ Google Jef Dean ħolqu wieħed mill-ewwel netwerks newrali profondi bl-użu ta’ 2012 kompjuter b’1000-il qalba kull wieħed Il-kompitu: janalizza 16 miljun vidjow ta’ YouTube Ir-riżultat : sabet qtates ² Grazzi għall-algoritmu tiegħu ta’ “tagħlim fil-fond”, in-netwerk seta’ jagħraf il-qtates maż-żmien, u bi preċiżjoni tajba ħafna
Bid-disponibbiltà ta’ riżorsi vasti tal-kompjuters li ma kinux ħolmu lura fis-snin tmenin, in-netwerks newrali profondi malajr saru qasam popolari għar-riċerka. It-tagħlim profond jagħti lil sistema l-abbiltà li awtomatikament "titgħallem" permezz ta’ biljuni ta’ kombinazzjonijiet u osservazzjonijiet, u tnaqqas id-dipendenza fuq riżorsi umani Fi ħdan id-dominju taċ-ċibersigurtà, il-metodu sar partikolarment promettenti għall-iskoperta ta’ malware—xenarji li fihom għandna settijiet ta’ dejta kbar b’ħafna examples ta' malware li minnhom in-netwerk jista' jitgħallem
Sfortunatament, il-metodi ta’ tagħlim fil-fond bħalissa huma inqas effettivi fejn jidħlu ċerti każijiet ta’ użu, bħal theddid minn ġewwa, għax sempliċement m’għandniex it-tip ta’ data t-tajba dwar dawn it-tipi ta’ attakki, fil-volumi meħtieġa Ħafna drabi, l-informazzjoni li għandna fuq it-theddid minn ġewwa huma aneddotali, li ma jistgħux jintużaw b'mod effiċjenti minn dawn it-tipi ta 'netwerks newrali.
Sakemm inkunu nistgħu niġbru settijiet ta’ dejta aktar effettivi (u nnaqqsu l-ispiża u l-kumplessità tas-sistemi ta’ tagħlim fil-fond), it-tagħlim profond mhuwiex l-għażla t-tajba għall-każijiet kollha ta’ użu U dan huwa tajjeb It-tagħlim profond huwa biss wieħed minn ħafna algoritmi ta’ tagħlim bil-magni, u dawn l-approċċi jistgħu jkunu daqslikieku mhux aktar siewi—kollox jiddependi fuq ix-xogħol li jkun hemm
Rajna potenzjal immens tat-teknoloġiji tal-AI fis-sitt deċennji mit-“twelid” uffiċjali tagħha, u għadna kemm ridna l-wiċċ, speċjalment fis-sigurtà. Sussegwentement, se nagħtu ħarsa aktar profonda fl-applikazzjonijiet potenzjali għall-AI u l-analitika biex nibdlu l- mod kif nidentifikaw u nirrispondu għat-theddid għas-sigurtà.
L-analitika ta’ tbassir hija biss biċċa waħda minn puzzle ferm akbar li tista’ tagħtina għarfien ferm aktar utli għat-timijiet tas-sigurtà.
Rajna potenzjal immens tat-teknoloġiji tal-IA fis-sitt deċennji mit-“twelid” uffiċjali tagħha, u għadna kemm sbroxna l-wiċċ, speċjalment fis-sigurtà.
Viżjoni Ġdida għall-Analitika tas-Sigurtà
S'issa, din il-gwida tat ħarsa mill-qrib lejn it-tagħlim tal-magni, fehim il-limitazzjonijiet u s-saħħiet tiegħu. Hemm potenzjal enormi għat-tagħlim tal-magni biex jiffaċilita l-AI, iżda ta 'min jinnota li l-logħba usa' tal-iskoperta tat-theddid mhijiex biss dwar it-tagħlim fil-fond jew it-tagħlim bil-magni. kif nafuha llum Metodi analitiċi ġodda flimkien ma' tipi ta' data ġodda jistgħu jagħtuna oqfsa kompletament ġodda li fihom nanalizzaw u naġixxu fuq it-theddid għas-sigurtà.
| Metodi Ġodda | Analiżi Adattiva Analiżi Kontinwa Ottimizzazzjoni taħt Inċertezza | Reazzjoni għall-kuntest Reazzjoni għal bidla/feedback lokali Kwantifikazzjoni jew mitigazzjoni tar-riskju |
| Tradizzjonali | Ottimizzazzjoni Predictive Modelling Simulazzjoni Tbassir Twissijiet Mistoqsija/Drill Down Rappurtar Ad hoc Rappurtar Standard | Il-kumplessità tad-deċiżjonijiet, il-veloċità tas-soluzzjoni Każwali, probabilistiċi, livelli ta’ kunfidenza Fedeltà għolja, logħob, agrikoltura tad-dejta Settijiet ta’ dejta akbar, rigressjoni mhux lineari Regoli/triggers, sensittivi għall-kuntest, avvenimenti kumplessi F’dejta tal-memorja, tfittxija mċajpra, ġeospazjali Mistoqsija minn example, utent jiddefendi rapporti Ħin reali, viżwalizzazzjonijiet, interazzjoni tal-utent |
| Data Ġdida | Relazzjoni ta' Riżoluzzjoni ta' Entità, Annotazzjoni ta' Estrazzjoni ta' Karatteristiċi u Tokenizzazzjoni | Nies, rwoli, postijiet, affarijiet Regoli, inferenza semantika, tqabbil Awtomatizzat, crowd sourced |
Rajna x’tista’ tagħmel l-analitika għal industriji oħra, u hemm potenzjal li l-analitika jkollha impatt profond fuq iċ-ċibersigurtà, ukoll Naraw dan jieħu forma f’qasam ġdid li nirreferu għalih bħala analitika tas-sigurtà, li essenzjalment tieħu l-ittestjat tal-battalja. algoritmi u metodoloġiji li ddiskutejna (u aktar) u napplikawhom jgħinu biex isolvu l-problemi verament diffiċli fis-sigurtà
L-aktar analiżi komuni li naraw fis-sigurtà llum tinvolvi mudelli ta’ tbassir, li jippermettulna nidentifikaw fejn jistgħu jkunu r-riskji f’ammonti kbar ta’ dejta (dan huwa fejn tidħol l-iskoperta ta’ anomaliji) Fi ftit kliem, l-immudellar ta’ tbassir jgħaqqad dejta storika ma’ mġiba f’ħin reali. biex nifhmu jew ibassru l-imġieba futura B'dan, nistgħu nwieġbu l-mistoqsija, "X'jiġri wara?"
Iżda l-viżjoni tagħna għall-analitika tas-sigurtà ma tieqafx hawn L-analitika ta’ tbassir hija biss biċċa waħda minn puzzle ħafna akbar li tista’ tagħtina għarfien ferm aktar utli għat-timijiet tas-sigurtà Il-paradigma analitika ideali tgħaqqad sensorju intelliġenti u sorsi ta’ dejta kullimkien — kompjuters u servers, mobbli. , sħaba, netwerks soċjali, dejta miftuħa, eċċ —b’diversi approċċi analitiċi avvanzati għall-analiżi tal-imġieba u tat-theddid, inklużi analiżi forensika, immudellar tar-riskju, skoperta ta’ anomaliji, ottimizzazzjoni tal-imġiba u tar-rispons, u aktar
Dan ifisser li nistgħu nagħmlu ħafna aktar milli nbassru jew nidentifikaw theddida. Jippermettilna mmorru saħansitra aktar biex noffru mhux biss skoperta avvanzata iżda għarfien dwar kif nirrispondu bl-aktar mod effettiv L-analiżi tas-sigurtà tagħtina s-setgħa li nwieġbu mistoqsijiet ewlenin oħra, bħal “Kif. hemm ħafna theddid?” u "X'inhi l-aħjar reazzjoni possibbli?"
Għadna ma rajnax klassijiet oħra ta' analitiċi bħal metodi ta' ottimizzazzjoni applikati għaċ-ċibersigurtà, iżda għandhom potenzjal immens Dawn it-tekniki jħarsu lejn ir-reazzjonijiet kollha possibbli għal riskju ta' sigurtà u jiddeterminaw l-aħjar rispons Iva, hemm modi kif tagħmel dan bil-matematika
Per example, metodi ta 'ottimizzazzjoni huma wżati meta tagħmel sejħa lill-fornitur tas-servizz tat-telefon ċellulari tiegħek bi kwistjoni Huma mhumiex bl-addoċċ jagħmlu rakkomandazzjoni dwar jekk taġġornax jew le l-pjan tas-servizz tiegħek bi skont; jiddependu fuq sett ta’ matematika fl-isfond li jħares lejn ir-reġistri tas-sejħiet tiegħek, in-numru ta’ sejħiet li waqgħu, kif l-istorja tiegħek tqabbel ma’ dik ta’ utenti oħra, eċċ. Saħansitra tikkalkula l-probabbiltà li tista’ taqleb għal fornitur ieħor tas-servizz Imbagħad, barra mill-passi kollha possibbli li jmiss, tikkalkula l-aħjar pass li jmiss biex timmassimizza ż-żamma tal-klijenti
L-istess matematika tista’ tiġi applikata għal tim tas-sigurtà biex jidentifika riskju, jipprovdi għadd ta’ modi kif jirreaġixxi, u jiddetermina matematikament l-aħjar rispons biex jiġi massimizzat it-trażżin ta’ dan ir-riskju partikolari.
Iż-żieda mgħaġġla u l-evoluzzjoni tat-theddid għas-sigurtà jagħmlu dan it-tip ta’ effiċjenza ta’ rispons kritika. Għandna aktar dejta llum minn qatt qabel B’xorti tajba, għandna wkoll aktar saħħa ta’ komputazzjoni, algoritmi aħjar, u investiment usa’ fir-riċerka u t-teknoloġiji biex jgħinuna nagħmlu sens ta’ din id-dejta. permezz tal-matematika Mill-kontijiet kollha, nemmnu li l-analitika tas-sigurtà għadha kif bdiet.
Illum għandna aktar data minn qatt qabel. B’xorti tajba, għandna wkoll aktar qawwa ta’ komputazzjoni, algoritmi aħjar, u investiment usa’ fir-riċerka u t-teknoloġiji biex jgħinuna nagħmlu sens ta’ din id-dejta permezz tal-matematika. Mill-kontijiet kollha, nemmnu li l-analiżi tas-sigurtà għadha kif bdiet.
Appoġġ għall-Klijent
Qabbad magħna
www.opentext.com
OpenText Cybersecurity tipprovdi soluzzjonijiet ta’ sigurtà komprensivi għal kumpaniji u msieħba ta’ kull daqs Mill-prevenzjoni, l-iskoperta u r-rispons għall-irkupru, l-investigazzjoni u l-konformità, il-pjattaforma unifikata tagħna minn tarf sa tarf tgħin lill-klijenti jibnu r-reżiljenza ċibernetika permezz ta’ portafoll ta’ sigurtà olistiku Mħaddem minn għarfien azzjonabbli minn tagħna. intelliġenza dwar it-theddid f'ħin reali u kuntestwali, il-klijenti ta' OpenText Cybersecurity jibbenefikaw minn prodotti ta' effikaċja għolja, esperjenza konformi u sigurtà simplifikata biex jgħinu jimmaniġġjaw ir-riskju tan-negozju
762-000016-003 | O | 01/24 | © 2024 Test Miftuħ
Dokumenti / Riżorsi
 |
opentext Intelliġenza Artifiċjali u Tagħlim Magni [pdf] Istruzzjonijiet Intelliġenza Artifiċjali u Tagħlim Magni, Intelliġenza u Tagħlim Magni, Tagħlim Magni |
