الذكاء الاصطناعي (AI) مقابل تعلم الآلة (ML): الفروقات الرئيسية والأمثلة

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مفهوم واسع يشير إلى الآلات أو الحواسيب التي تؤدي مهامًا تتطلب عادةً الذكاء البشري. يشمل ذلك مهامًا مثل حل المشكلات، والتعلم، والتخطيط، وفهم اللغة، والتعرف على الأنماط، والإدراك. الذكاء الاصطناعي هو في الأساس علم تدريب الآلات لتقليد السلوك والذكاء البشري.

يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى نوعين رئيسيين: الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام. تم تصميم الذكاء الاصطناعي الضيق لأداء مهمة محددة، مثل التعرف على الصوت. يعمل ضمن سياق محدود ويتميز بكفاءة عالية في المهمة المحددة التي تم تصميمه من أجلها. من ناحية أخرى، يمكن للذكاء الاصطناعي العام، في أفضل حالاته، أداء أي مهمة فكرية يمكن أن يقوم بها الإنسان. لديه القدرة على الفهم والتعلم والتكيف وتنفيذ المعرفة في مجالات مختلفة.

الهدف النهائي من الذكاء الاصطناعي هو إنشاء آلات يمكنها العمل بشكل مستقل وذكي، دون تدخل بشري. قمة تطوير الذكاء الاصطناعي هي إنشاء وكلاء ذكيين، أنظمة تدرك بيئتها وتتخذ إجراءات مستقلة لتحقيق الأهداف البشرية.

ما هو تعلم الآلة (ML)؟

التعلم الآلي (ML) هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير برامج الكمبيوتر التي يمكنها التعلم من البيانات الجديدة والتكيف معها، دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. بعبارة أخرى، يعد التعلم الآلي وسيلة لتغذية البيانات للخوارزميات، وتدريبها على اتخاذ القرارات بناءً على تلك البيانات.

يوجد ثلاثة أنواع رئيسية من خوارزميات التعلم الآلي:

• التعلم الخاضع للإشراف: يتضمن تدريب النموذج باستخدام بيانات موسومة، والمعروفة أيضًا بالحقيقة الأساسية.
• التعلم غير المراقب: يتضمن تدريب النموذج باستخدام بيانات غير مصنفة أو ملصقة، مما يسمح للآلة بالتصرف بناءً على البيانات دون توجيه.
• التعلم المعزز: يتضمن تدريب النموذج على اتخاذ قرارات محددة من خلال التعلم من تجاربه السابقة، ومكافأته على النجاحات ومعاقبته على الإخفاقات.

نصائح من الخبير

ستيف مور هو نائب الرئيس ورئيس استراتيجيات الأمن في إكزبيم، يساعد في تقديم الحلول لاكتشاف التهديدات وتقديم المشورة للعملاء بشأن برامج الأمن والاستجابة للاختراقات. وهو مضيف بودكاست "The New CISO Podcast"، و عضو في Forbes Tech Council، ومؤسس مشارك لـ TEN18 at Exabeam.

من خلال تجربتي، إليكم نصائح متقدمة للاستفادة الفعالة من تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، خاصة في العمليات الأمنية:

نشر بيانات اصطناعية لتدريب نماذج التعلم الآلي بشكل آمن
إنشاء مجموعات بيانات اصطناعية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عندما لا يمكن استخدام بيانات حساسة أو ملكية. هذا يضمن الامتثال للوائح الخصوصية مع الحفاظ على خطوط تدريب قوية.

تنفيذ أنظمة هجينة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للدفاع المتعدد الطبقات
دمج الذكاء الاصطناعي التقليدي القائم على القواعد مع نماذج التعلم الآلي المتقدمة لإنشاء نظام هجين. يمكن للذكاء الاصطناعي القائم على القواعد التعامل مع التهديدات المعروفة ذات الأنماط الواضحة، بينما يكشف التعلم الآلي عن الشذوذ والتهديدات الجديدة، مما يوفر تغطية شاملة.

التركيز على القوة في مواجهة الهجمات العدائية في نماذج تعلم الآلة
تصميم نماذج تعلم الآلة لتحمل الهجمات العدائية، مثل تسميم البيانات أو التهرب. يمكن أن تعزز تقنيات مثل التدريب العدائي، وإخفاء التدرجات، والتقطير الدفاعي مرونة نماذجك.

استخدم التعلم المنقول لتسريع نشر الذكاء الاصطناعي
قم بتطبيق النماذج المدربة مسبقًا (مثل، من مجموعات بيانات كبيرة مثل ImageNet للرؤية أو GPT للمعالجة اللغوية الطبيعية) على مشاكلك الخاصة بمجالك. هذه الطريقة تقلل من وقت التطوير والتكاليف الحاسوبية بينما تحسن الدقة.

دمج أدوات الشرح في أنظمة الأمان المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
استخدم أدوات مثل SHAP (SHapley Additive exPlanations) أو LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) لتفسير قرارات الذكاء الاصطناعي. هذا أمر حاسم لتبرير التنبيهات والحفاظ على الامتثال التنظيمي في سير العمل الأمني.

كيف يرتبط الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة؟

الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة هما مجالان مترابطان. بينما يُعتبر الذكاء الاصطناعي المفهوم الأوسع لتمكن الآلات من أداء المهام بطريقة يعتبرها البشر ذكية، فإن تعلم الآلة هو تطبيق أو جزء من الذكاء الاصطناعي يسمح للآلات بالتعلم من البيانات.

التعلم الآلي هو الوسيلة التي يمكننا من خلالها تحقيق الذكاء الاصطناعي. إنها العملية التي تدعم العديد من الخدمات التي نستخدمها يوميًا - مثل أنظمة التوصية مثل تلك الموجودة على نتفليكس ويوتيوب وسبوتيفاي؛ ومحركات البحث مثل جوجل وبايدو؛ وتغذيات وسائل التواصل الاجتماعي مثل فيسبوك وإنستغرام؛ والدردشة الآلية مثل شات جي بي تي وجوجل بارد. الهدف هو تطوير آلات يمكنها تعديل سلوكها دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح لأداء مهمة معينة.

التعلم الآلي هو مجال ضمن الذكاء الاصطناعي الذي استطاع تقديم حلول قوية وعملية لتطبيقات متنوعة. لكن مجال الذكاء الاصطناعي هو أكثر من مجرد التعلم الآلي؛ فهو يتضمن جوانب أوسع مثل النشر والعمليات (المعروفة أيضًا باسم MLOps)، الحوكمة، القابلية للتفسير (القدرة على شرح أو تبرير سبب اتخاذ نظام الذكاء الاصطناعي لقرار ما)، السلامة، والتأثير العام لأنظمة الذكاء الاصطناعي على الأفراد والمجتمع بشكل عام.

الذكاء الاصطناعي مقابل تعلم الآلة: الفروق الرئيسية

1. الأهداف

الهدف الرئيسي من الذكاء الاصطناعي هو إنشاء أنظمة يمكن أن تعمل بشكل مفهوم ومستقل. يهدف الذكاء الاصطناعي إلى تسهيل حياتنا من خلال أتمتة المهام التي تتطلب الذكاء البشري.

الهدف الرئيسي من التعلم الآلي هو تمكين الآلات من التعلم من البيانات بحيث يمكنها تقديم توقعات دقيقة أو اتخاذ قرارات دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح لأداء المهمة.

2. التقنيات

تشمل تقنيات الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من الأدوات، بما في ذلك أنظمة الخبراء، ومعالجة اللغة الطبيعية، والروبوتات، والشبكات العصبية. تمكّن هذه التقنيات أنظمة الذكاء الاصطناعي من تفسير البيانات المعقدة والاستجابة لها، وأتمتة اتخاذ القرار، ومحاكاة التفاعلات البشرية. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي دمج الروبوتات مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي إلى آلات مستقلة قادرة على أداء المهام في بيئات متنوعة.

تتركز تقنيات التعلم الآلي بشكل أساسي على الخوارزميات والنماذج الإحصائية. تشمل التقنيات الرئيسية في التعلم الآلي الأشجار القرار، المصنفات، والشبكات العصبية. يستخدم التعلم العميق، وهو فرع من التعلم الآلي، الشبكات العصبية متعددة الطبقات لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة، مما يمكّن الآلات من إجراء توقعات دقيقة أو تحديد أنماط معقدة. تعتبر هذه التقنيات في التعلم الآلي ضرورية لمهام مثل التعرف على الصور، التعرف على الكلام، والتحليلات التنبؤية، حيث يتعلم النظام من كميات هائلة من البيانات لأداء مهام محددة بشكل أكثر كفاءة مع مرور الوقت.

3. المتطلبات

تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي فهمًا شاملاً للمجال الذي تم تصميمها للعمل فيه، بالإضافة إلى بنية تحتية قوية لدعم العمليات الحسابية المعقدة ومعالجة البيانات. وغالبًا ما تحتاج هذه الأنظمة إلى قوة حاسوبية كبيرة، وخوارزميات متطورة، ومجموعات بيانات كبيرة لمحاكاة الذكاء البشري وعمليات اتخاذ القرار بشكل فعال. بالإضافة إلى ذلك، يتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي اتباع نهج متعدد التخصصات، يجمع بين رؤى من مجالات مثل علم النفس، وعلم الأعصاب، واللغويات.

يتطلب تعلم الآلة مجموعة أكثر تركيزًا من المتطلبات الأساسية، تدور أساسًا حول البيانات. تعتبر جودة وكمية وملاءمة البيانات حاسمة في تعلم الآلة، حيث تتعلم الخوارزميات مباشرة من البيانات المدخلة إليها. وهذا يعني أن مجموعات البيانات الكبيرة والموسومة بشكل جيد ضرورية لتدريب نماذج تعلم الآلة بدقة. علاوة على ذلك، يعتمد تعلم الآلة بشكل كبير على الأساليب والتحليلات الإحصائية، مما يتطلب إتقان مجالات مثل الاحتمالات والإحصاء وتحليل البيانات. يمكن أن تختلف متطلبات الأجهزة لتعلم الآلة اعتمادًا على تعقيد المهام، بدءًا من أجهزة الكمبيوتر الشخصية للنماذج الأساسية إلى الآلاف من الخوادم القوية لبعض تطبيقات التعلم العميق.

4. المهارات والخبرات

تعكس المهارات والخبرات المطلوبة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة التعقيدات التقنية والمفاهيمية لهذه المجالات. بالنسبة للذكاء الاصطناعي، يحتاج المحترفون إلى مجموعة واسعة من المهارات تشمل إتقان البرمجة (في لغات مثل بايثون، R، أو جافا)، وفهم عميق للخوارزميات وهياكل البيانات، ومعرفة بالشبكات العصبية، وإلمام بأطر وأدوات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، تعتبر المهارات الشخصية مثل حل المشكلات، والتفكير النقدي، والإبداع ضرورية، حيث أن تطوير الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يتضمن تصميم أنظمة تحاكي سلوكيات البشر المعقدة والعمليات المعرفية.

على النقيض، تركز خبرة التعلم الآلي بشكل أكبر على المهارات المتعلقة بالبيانات. يشمل ذلك الكفاءة في التحليل الإحصائي، واستخراج البيانات، ومعالجة البيانات. يجب أن يكون محترفو التعلم الآلي بارعين في استخدام أطر العمل والمكتبات مثل TensorFlow وKeras وscikit-learn. كما يحتاجون إلى فهم مختلف خوارزميات التعلم الآلي وتطبيقاتها المناسبة. تعتبر الخبرة العملية في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وإجراء التجارب لتحسين نماذج التعلم الآلي أمرًا حيويًا أيضًا. كما أن فهم الآثار الأخلاقية والتحيزات الموجودة في بيانات التعلم الآلي وخوارزمياته يُعترف به بشكل متزايد كأمر أساسي في هذا المجال.

كيف يتناسب الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو فئة ضمن الذكاء الاصطناعي تركز على إنشاء محتوى جديد، مثل النصوص والصور أو الموسيقى، الذي يشبه المحتوى الذي ينتجه البشر. نماذج اللغة الكبيرة مثل Bard أو سلسلة Gemini من جوجل هي مثال رئيسي على الذكاء الاصطناعي التوليدي. تقوم هذه النماذج بمعالجة كميات هائلة من بيانات النصوص وتوليد محتوى يمكن أن يحاكي أسلوب الكتابة البشرية ويستجيب لتعليمات اللغة الطبيعية الدقيقة.

تُستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) الآن على نطاق واسع في مهام مثل إنشاء المحتوى، والترجمة اللغوية، وتوليد حوار واقعي للدردشة. تكمن فعالية نماذج اللغة الكبيرة في قدرتها على فهم وتوليد النصوص بطريقة مناسبة للسياق، مما يجعلها ذات قيمة لمجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك التعليم، وخدمة العملاء، وإدارة المحتوى.

يمتد الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى ما هو أبعد من توليد النصوص. في الفنون البصرية، على سبيل المثال، يمكن للشبكات التنافسية التوليدية (GANs) إنشاء صور واقعية للغاية وحتى فنون. في هذه الأنظمة، تتنافس شبكتان عصبيتان مع بعضهما البعض في لعبة صفرية، حيث يكون ربح أحد الوكلاء خسارة للوكيل الآخر، مما يمكّن من توليد حالات جديدة وصناعية من البيانات يمكن أن تمر كبيانات حقيقية.

تعتبر هذه القدرة حاسمة للتطبيقات مثل الواقع الافتراضي، وتطوير الألعاب، وتوليد بيانات التدريب لنماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى. إن قابلية التكيف والإمكانات الإبداعية للذكاء الاصطناعي التوليدي تجعل منه حدودًا سريعة التطور في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يدفع حدود ما يمكن أن تخلقه الآلات وكيف يمكنها التعاون مع البشر في العمليات الإبداعية.

أمثلة شائعة على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

أنظمة الذكاء الاصطناعي تحسن حياة الإنسان

• روبوتات التصنيع: تقوم هذه الروبوتات بأتمتة المهام المتكررة والبدنية في المصانع. مزودة بالذكاء الاصطناعي، يمكنها تحسين عمليات الإنتاج، وزيادة الدقة والجودة، والتكيف مع المهام المختلفة من خلال تحليل بيانات التعلم الآلي وأجهزة الاستشعار.
• السيارات ذاتية القيادة: يمكّن الذكاء الاصطناعي هذه المركبات من تفسير بيانات المستشعرات، واتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي، والتعلم من سيناريوهات القيادة الجديدة. تهدف هذه التكنولوجيا إلى تقليل الحوادث، وتحسين تدفق المرور، وتوفير حلول تنقل لأولئك غير القادرين على القيادة.
• نماذج اللغة الكبيرة (LLMs): تقوم نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT من OpenAI وBard من Google بمعالجة وتوليد نصوص تشبه النصوص البشرية، مما يمكّن التطبيقات مثل المساعدات الافتراضية، إنشاء المحتوى، ترجمة اللغات، واسترجاع المعلومات. تتعلم من مجموعات بيانات نصية ضخمة لفهم السياق، والإجابة على الاستفسارات، وحتى محاكاة المحادثة.
• إدارة الرعاية الصحية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: يشمل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية التحليلات التنبؤية لرعاية المرضى، والطب الشخصي، وتحليل الصور الطبية. يمكن لهذه الأنظمة التعرف على الأنماط في بيانات المرضى، والمساعدة في التشخيص المبكر، وتحسين خطط العلاج.
• الاستثمار المالي الآلي: تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحليل الاتجاهات السوقية، وتوقع أداء الأسهم، وإدارة المحافظ. تستخدم البيانات التاريخية والتعلم الآلي لاتخاذ قرارات استثمارية مستنيرة، وتقدم نصائح شخصية وتداول آلي للمستثمرين.

خوارزميات تعلم الآلة الشائعة

• الانحدار الخطي/اللوجستي: يستخدم للتنبؤ بنتيجة مستمرة (خطي) أو نتيجة فئوية (لوجستي). هذه الخوارزميات تُنمذج العلاقة بين متغير تابع وواحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة.
• أشجار القرار: هيكل يشبه مخطط التدفق حيث تمثل كل عقدة داخلية اختبارًا على سمة، وتمثل كل فرع نتيجة الاختبار، وتمثل كل عقدة ورقية تسمية فئة. مفيدة لمهام التصنيف والانحدار.
• الغابة العشوائية: طريقة تعلم جماعي تقوم ببناء مجموعة من أشجار القرار في وقت التدريب وتخرج نمط الفئات (تصنيف) أو متوسط التوقعات (انحدار) للأشجار الفردية.
• الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs): تستخدم بشكل أساسي في معالجة الصور، حيث تستخدم هذه الشبكات عملية رياضية تُسمى التلافيف وقد كانت فعالة في مهام التعرف على الصور، التصنيف، واكتشاف الأجسام.
• Transformers: بنية تعلم عميق مصممة للتعامل مع البيانات التسلسلية، ولكن على عكس النماذج السابقة، لا تتطلب معالجة البيانات بترتيب. لقد حققت Transformers نتائج متقدمة في مهام معالجة اللغة الطبيعية.

الذكاء الاصطناعي مقابل تعلم الآلة: متى يجب استخدام كل منهما؟

اختيار بين نظام ذكاء اصطناعي كامل ونموذج تعلم آلي يعتمد على المتطلبات والأهداف المحددة للمشروع. بينما يشمل الذكاء الاصطناعي مجموعة أوسع من التقنيات والتطبيقات، يوفر التعلم الآلي تقنيات محددة لتحليل البيانات والتعرف على الأنماط مع حسابات احتمالية.

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل عندما يكون الهدف هو إنشاء نظام يمكنه محاكاة الوظائف الإدراكية البشرية. إنه مثالي للمهام التي تتطلب اتخاذ قرارات معقدة، وحل المشكلات، وقدرات التعلم. على سبيل المثال، هناك حاجة إلى أنظمة ذكاء اصطناعي كاملة لتطوير روبوتات محادثة تفاعلية يمكنها فهم اللغة البشرية والرد عليها، ومركبات ذاتية القيادة تحتاج إلى التنقل والتكيف مع البيئات الديناميكية، وأنظمة توصية ذكية تقوم بتخصيص المحتوى للمستخدمين الأفراد. كما يُستخدم الذكاء الاصطناعي في إنشاء أنظمة تتطلب مزيجًا من تقنيات مختلفة مثل معالجة اللغة الطبيعية، والروبوتات، ورؤية الكمبيوتر لتعمل بطريقة تشبه الذكاء البشري.

تعتبر نماذج التعلم الآلي أكثر ملاءمة عندما يكون الهدف الأساسي هو تحليل مجموعات البيانات الكبيرة وإجراء التنبؤات أو التصنيفات بناءً على تلك البيانات. يُعتبر التعلم الآلي فعالاً بشكل خاص في السيناريوهات التي يكون من الضروري فيها تحديد الأنماط أو الاتجاهات التي لا تكون واضحة على الفور للبشر. يشمل ذلك تطبيقات مثل اكتشاف الاحتيال في المعاملات المالية، حيث يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تتعلم كيفية تحديد الأنماط المشبوهة، أو في الرعاية الصحية، حيث يمكن لنماذج التعلم الآلي أن تتنبأ بنتائج المرضى بناءً على البيانات التاريخية. كما يُستخدم التعلم الآلي بشكل واسع في مجالات مثل التعرف على الصوت، وتصنيف الصور، والتحليلات التنبؤية، حيث تتعلم الأنظمة من كمية كبيرة من البيانات لتحسين دقتها مع مرور الوقت.

الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة: كيف يساعدان في تعزيز الأمن

لقد أثر الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بشكل كبير على الطريقة التي تتعامل بها المنظمات مع الأمن. من خلال استخدام هذه التقنيات، يمكنك تحديد التهديدات المحتملة بشكل استباقي والتخفيف منها قبل أن تسبب ضررًا. يساعد الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في تحسين الدقة في كشف التهديدات، وزيادة سرعة الاستجابة، وتقليل الاعتماد على التدخل البشري.

مطابقة الأنماط وتعلم الآلة: تقنيات أساسية لتحليل سلوك المستخدمين.

تستخدم أنظمة تحليل سلوك المستخدمين والكيانات (UEBA) تقنيات مطابقة الأنماط والتعلم الآلي (ML) لتحديد التهديدات الأمنية المحتملة. تراقب هذه الأنظمة سلوك المستخدمين والكيانات بشكل مستمر وتستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتحديد نمط سلوك طبيعي. يتم الإشارة إلى أي انحراف كبير عن هذا النمط المحدد كتهديد أمني محتمل.

تشمل مطابقة الأنماط في تحليل سلوك المستخدمين والكيانات (UEBA) مقارنة سلوك المستخدم أو الكيان الحالي مع النمط الطبيعي المعروف. هذه مهمة معقدة لأنها تتطلب التعامل مع كمية كبيرة من البيانات. ومع ذلك، مع مساعدة خوارزميات التعلم الآلي، تصبح هذه المهمة قابلة للإدارة وفعالة. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي معالجة كميات هائلة من البيانات في وقت قصير وتحديد الأنماط التي قد يكون من المستحيل على البشر اكتشافها.

معالجة اللغة الطبيعية ومحركات الترجمة

تلعب تقنيات معالجة اللغة الطبيعية، ومحركات الترجمة، والتعرف على أنماط النصوص دورًا حاسمًا في تحليل البيانات النصية للكشف عن التهديدات الأمنية المحتملة.

تسمح معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للآلات بفهم وتفسير اللغة البشرية. في سياق الأمن، يمكن استخدامها لتحليل البيانات النصية، مثل رسائل البريد الإلكتروني، والبيانات المرسلة عبر الشبكات، وبيانات السجلات، للكشف عن التهديدات المحتملة. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد في تحديد رسائل البريد الإلكتروني الاحتيالية من خلال تحليل اللغة المستخدمة في الرسالة.

الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة

تعتبر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تطورًا لنماذج معالجة اللغة الطبيعية التقليدية، وقد شهدت تقدمًا مذهلاً في السنوات القليلة الماضية. تستطيع نماذج اللغة الكبيرة فهم وتكرار الأنماط في النصوص بمستوى يتساوى مع الأداء البشري. وهذا يعني أنه يمكن استخدامها أيضًا لتحليل الأنماط في التهديدات السيبرانية، وقراءة الوثائق الخاصة بأدوات الأمان، وتوليد استفسارات متقدمة لأنظمة الأمان.

يمكن لنموذج لغوي كبير تم تدريبه على بيانات تاريخية في مجال الأمن السيبراني أن يتعلم الأنماط والاتجاهات الشائعة، ويصبح قادرًا على التنبؤ بالتهديدات من بيانات غير مرئية. يمكن أن يساعد ذلك محللي الأمن في توقع التهديدات مسبقًا وزيادة قيمة أدوات الأمان.

الذكاء الاصطناعي في حلول الأمان من Exabeam

تطبق منصة عمليات الأمن من Exabeam الذكاء الاصطناعي والأتمتة على سير العمل في عمليات الأمن من أجل نهج شامل لمكافحة التهديدات السيبرانية، مما يوفر أكثر طرق الكشف عن التهديدات والتحقيق والاستجابة (TDIR) فعالية. تحدد الاكتشافات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي التهديدات عالية المخاطر من خلال تعلم السلوك الطبيعي للمستخدمين والكيانات، وتحديد أولويات التهديدات مع تقييم المخاطر القائم على السياق من أجل تحقيق TDIR أسرع وأكثر دقة وثباتًا.

تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ضمن منصة Exabeam تحقيقًا واستجابة أسرع وأكثر دقة لفرق العمليات الأمنية. تكمل Exabeam سير العمل في TDIR باستخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة تساعد المحللين على تطوير مهاراتهم وأتمتة المهام لتحقيق تحقيق واستجابة مركزة ومتسقة.