Keskustelua siitä, kuinka koneoppiminen (ML) ja tekoälyjärjestelmät mullistavat ihmisten ja teollisuuden työskentelyn, ei voida välttää. Suurin osa tästä keskustelusta on tarkistettava, sillä yritykset arvioivat edelleen, kuinka tekoälyjärjestelmät (yleensä Large Language Model (LLM) -järjestelmät, kuten OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude ja muut) parantavat työntekijöiden tuottavuutta ja tarjoavat liiketoimintaetuja.
Kyberturvallisuus on yksi ala, jolla tekoälyllä tehostettujen ratkaisujen laaja käyttö on yleistä. Mutta mitä koneoppiminen ja tekoäly sisältävät? Ja miten ne liittyvät muihin tekniikoihin, joita käytämme kyberturvallisuuden puolustuksessa?
Tekoälyn ymmärtäminen
Tekoäly on laaja ala, joka keskittyy luomaan älykkäitä järjestelmiä, jotka voivat suorittaa tehtäviä, jotka vaativat tyypillisesti ihmisen älykkyyttä. Tekoälyjärjestelmät voivat oppia tiedoista, mukautua uusiin tietoihin tai syötteisiin ja ratkaista monimutkaisia ongelmia, mikä tekee niistä arvokkaita työkaluja moniin monimutkaisiin tehtäviin.
ML on osa tekoälyä. Pohjimmiltaan ML auttaa järjestelmää oppimaan ja kehittymään kokemuksesta ilman, että sitä on erikseen ohjelmoitu. Aivojen anatomian inspiroimat hermoverkot ovat monien tekoälyjärjestelmien C-tason johtoryhmä avainkomponentti, minkä ansiosta ne voivat tunnistaa kuvioita ja tehdä päätöksiä. Tekoälyn yleinen sovellus on.
Yllä mainitut LLM:t jotka ovat valloittaneet maailman myrskyn
viimeisten 18 kuukauden aikana, käyttävät yhdistelmää ohjattuja ja valvomattomia ML-tekniikoita harjoittelussaan. Suurin osa LLM-mallin (kuten ChatGPT) koulutusajasta tapahtuu tyypillisesti itseohjatun oppimisen kautta. Tässä mallia koulutetaan ennustamaan seuraava sana tai merkki sekvenssissä edeltävien sanojen perusteella ilman nimenomaisia tunnisteita. Tämän ansiosta mallit voivat oppia kielen malleja ja suhteita valtavasta määrittämättömästä tekstidatasta, kuten kirjoista, Webistä, sanomalehtien arkistoista ja paljon muusta.
Ohitamme kevyesti Nola lerrokatu B2B webgunearen egitura eroslearen bidaiarekin kaikki tekijänoikeuskysymykset, joita syntyy, kun LLM-toimittajat keräävät tekstiä malliensa kouluttamiseksi. Tuomioistuimet vastaavat näihin kysymyksiin tai ne ratkaistaan sisällön lisenssisopimuksilla, kuten äskettäin OpenAI:n ja The Financial Timesin välillä.
On tärkeää huomauttaa, että agb directory LLM:t käyttävät ML-menetelmiä, mutta LLM:t eivät ole ainoa tapa luoda tekoälypohjaisia järjestelmiä, vaikka ne ovat valokeilassa vuonna 2024 ja vievät suuren osan tekoälykeskusteluista. Muita tekniikoita, myös ML:ää, jotka kuuluvat tekoälyn alle, ovat olleet käytössä vuosia, ja ne ovat tuottaneet etuja monilla toimialoilla ja sektoreilla – erityisesti kyberturvallisuuden alalla.
Tekoälytekniikat kyberturvallisuustyökaluissa
Kyberturvallisuudessa ML-tekniikat parantavat eri työkalujen, erityisesti Network Detection and Response (NDR) -ratkaisujen, ominaisuuksia.
ML-algoritmit voivat analysoida valtavia määriä verkkodataa reaaliajassa, mikä parantaa kykyä tunnistaa poikkeam.
