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如何知道安全中的ML,AI是否合适

来源:7kk7小游戏大全 编辑:宗龙龙 时间:2019-09-13 点击:7689
本eWEEK数据点文章深入探讨了安全厂商在产品中的机器学习和人工智能聚盛彩票平台方面的真正优势。市场上对信息安全产品的任何评论都充斥着当天的流行语,包括ML和AI。

然而,主要的是:每种产品中ML和AI的真正功能是什么?服务,他们是否适合他们将影响的用例?

即使是他们自己,ML/AI也可能难以定义,那么这如何影响安全产品营销呢?对潜在买家来说,这些条款是超卖还是低价?

我们的故事来源是MapR的杰出技术专家JohnOmernik,他是使用数据分析检测安全威胁和防止欺诈的专家。在加入MapR之前,John曾担任美国银行安全创新高级副总裁,负责设计下一代安全数据平台,专注于交付速度和安全从业人员的易用性。他在金融行业的经验包括信息安全,威胁情报和欺诈分析/预防。

进一步阅读非结构化数据分类的六大理由IT科学案例研究:无代码收费应用程序开发...Omernik有几个为安全决策者提出建议,他们希望深入了解供应商的营销声明,然后才能做出关于在何处花费安全投资的重要决策。

数据点1:了解产品中ML/AI的技术组件。有时,产品可以对单一类型的数据使用简单的分类算法,并在此基础上,对包含ML/AI做出巨大的声明。让供应商讨论实施可以让您评估它是“点ML/AIsolution还是以更全面的方式将ML/AI引入安全数据的方式。”

数据点2:询问灵活性AI/ML模型。供应商是否声称使用可以解决“所有问题?”的专有模型?客户可以更改此模型吗?不同的模型是否可以处理相同的数据,或者您的数据只能与安全产品捆绑在一起的模型进行处理?每个人的企业都是不同的,包括他们的安全需求。没有聚盛彩票平台一刀切的产品或方法。

数据点第3号:询问AI/ML模型的应用。模型可以应用于不同的数据集吗?是否可以记录数据,音频数据(即电话录音),视频数据(即安全摄像机)和其他数据源(例如交易数据)?如果是这样,这些数据集可以一起工作,还是必须是独立的?将AL/ML应用于数据可能很棒,但组织的数据跨越数据孤岛,如果AL/ML只能在某些孤岛上工作,则可能会丢失某些内容。

数据点4:新的AI如何/ML方法是否已纳入解决方案?供应商是否可以描述此流程的工作原理?供应商是否可以提供过去AI/ML何时纳入解决方案以及开发,测试,实施和许可如何发挥作用的示例?最后一个组件,许可,是至关重要的:组织的数据是否被扣为人质并远离新的AI/ML,直到支付费用才能应用算法?这并非100%糟糕。例如,如果供应商开发了新的AI/ML,那么它是有意义的。但是,如果他们只是在支付许可费时对数据实施了别人的算法,那么那就是信息安全从业者想知道的事情。

数据点第5点:产品是否提升了安全团队的数据知识和技能?平台是否允许安全从业者应用最新的ML/AI工具包?该工具可帮助从业人员了解数据的工作原理,并帮助他们增加对数据工程和数据科学的理解,因为它与组织的数据有关?或者,解决方案是否为黑箱,其组织被迫依赖供应商的专业知识来解决安全问题?必须在与供应商合作和增加内部人才库之间取得平衡。允许增长的产品将更好地为组织服务。

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