Amit a Machine Learningről tudni érdemes!

Az adatbiztonságtól a biztonságos fejlesztésen át, minden IT Security szegmensben jelen van már a Machine Learning, mint emberi képességeken túlmutató szakértelem, munkaerő és mint döntéshozó technológia. A Forcepoint évek óta alkalmazza a gépi tanulást, például a Dynamic Data Protection termékében, és most mindenki számára könnyen érthető edukációs anyagában, példákon keresztül, el is magyarázza, hogyan működik ez.

Természetesen eltérő mértékben, de a megismételhető döntések meghozatalához, meghatározott feladatok elvégzésére és önálló döntéshozatalra, alkalmazkodásra is alkalmas a Machine Learning. A mai mintafelismerést és a gépi tanulási alkalmazásokat vezérlő algoritmusok évek óta léteznek. A gépi tanulási modellek azonban csak most kezdenek kölcsönhatásba lépni a bonyolultabb adathalmazokkal, és a korábbi számításokból és előrejelzésekből tanulnak, hogy egyre megbízhatóbb döntéseket hozhassanak. Egy megfelelő modellel nagyobb esélyünk nyílik az ismeretlen kockázatok elkerülésére és a jövedelmező lehetőségek azonosítására vállalkozásunkban is.

A Forcepoint bemutatja a Machine Learning alapokat

A Forcepoint szakemberei évek óta alkalmazzák fejlesztéseikben a gépi tanulás adta lehetőségeket. Górcső alá vettük, hogy milyen tanulási típusok és általánosan ismert algoritmusok vannak a Machine Learning témakörön belül.

• Felügyelt tanulás

A legegyszerűbb feladatok egy része felügyelt tanulás alá tartozik. Például egy kézírás-felismerési algoritmust tipikusan a felügyelt tanulási feladatokhoz tudunk besorolni. Ezeket a feladatokat azonban csak akkor lehet végrehajtani, ha a számítógép helyes bemeneti-kimeneti párokat kap.

• Felügyelet nélküli tanulás

A felügyelet nélküli tanulási feladatok olyan minták megtalálására alkalmasak, amelyeket egy ember gyakran nem képes azonosítani. Például egy marketing algoritmus felügyelet nélküli tanulást használhat a hasonló vásárlási szokásokkal rendelkező potenciális szegmensek azonosítására.

• Megerősítő tanulás

Az elnevezése beszédes, a pozitív megerősítésen alapul. Ahelyett, hogy a számítógépnek megfelelő bemeneti-kimeneti párokat biztosítana, a megerősítésen alapuló tanulás a gépet arra utasítja, hogy pozitív megerősítéssel mérje a saját teljesítményét. Hasonlóan ahhoz, ahogyan az emberek és az állatok megtanulják a feladatokat, a gép is számos módon megpróbálja megoldani a problémát, és ha sikerrel jár, jelzéssel jutalmazzák. Ezt a viselkedést aztán megtanultatják a géppel és megismétlik a feladatot újra. Amikor ugyanezt a problémát ismételten helyesen oldja meg, megerősítést kap, hogy berögzüljön a helyes minta.
 

A felsorolt Machine Learning módszerek mindegyike képes a hatékonyságra, sőt, ezek kombinációi még magasabb szintre tudják emelni a gépi tanulást. Az új lehetőségek túlmutatnak az ember tanulási képességén, erőforrás -és kapacitásbeli korlátain. A Machine Learning már elkerülhetetlenül a technológiai fejlődés részévé vált.

Ezek a Machine Learning leggyakoribb alkalmazási területei!

• Pénzügyi kereskedés

A viselkedési minták és az előrejelzések segítenek életben tartani a tőzsdét és a tőzsdei alkuszokat. A gépi tanulás algoritmusait a világ legrangosabb kereskedelmi vállalatai használják nagy mennyiségű és nagy sebességű tranzakciók előrejelzésére és végrehajtására.

• Marketing személyre szabása

A marketing perszonalizálása a gépi tanulási algoritmusok segítségével, valóban személyre szabott ügyfélélményt hoz létre, amely illeszkedik korábbi viselkedésünkhöz, hogy mit kedveltünk vagy éppen nem kedveltünk, valamint a helyalapú adatokhoz, például, hogy hol szeretünk vásárolni.

• Adatbiztonság

Naponta több ezer új rosszindulatú program-változat jelenik meg, amelyek adatbiztonsági incidensek millióit eredményezik évente. Jó hír, hogy az új rosszindulatú programok nagyrésze ugyanazzal a kóddal rendelkezik, mint a korábbi verziók. Ez azt jelenti, hogy a gépi tanulás felhasználható az ismert minták felkutatására és anomáliák jelentésére, ezzel csökkentve az adatbiztonsági sérülékenységet. Ezt teszi például a Forcepoint DLP termékében a Behavioral Analytics, vagyis a gépi tanulást felhasználva ennél jóval többet is, hiszen kicseréli az általános biztonsági policy-ket egy sokkal hatékonyabb, egyéni user viselkedésre szabott, adaptív adatpolitikával, amely nem lassítja a felhasználók napi munkamentét. Így képes a Machine Learning fejlett és intelligens termékké tenni a Dynamic Data Protection-t, ami egyúttal sokkal felhasználóbarátabbá is az egyéb piaci szereplőkhöz képest.

Az adatvagyon feltérképezésének nehézségivel minden vállalat szembesül. Erről már korábban készítettünk egy cikket, amiben a Forcepoint adatklasszifikációt is magába foglaló DLP bevezetési ajánlóján keresztül elemeztük a DLP projektek kihívásait.

Machine Learning az üzleti életben

Az Apple, a Google, a Facebook és a Microsoft csak néhány a technológiai óriások közül, amelyek a gépi tanulás terén élen járnak. Tavaly júniusban az Apple kiadta Core ML API-ját, amelynek célja a mesterséges intelligencia felgyorsítása az iPhone-on. A Microsoft Azure felhőszolgáltatásai pedig már tartalmaznak egy Emotion API-t, amely képes észlelni az emberi érzelmeket, például a szomorúságot, a dühöt, a boldogságot, az undort és a meglepetést. Egy olyan világban, ahol az üzleti életnek egy lépéssel előbbre kell járnia a legújabb fenyegetések, a verseny és az emberi tévedések előtt, a Machine Learning technológia lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy minden eddiginél gyorsabbak és reaktívabbak legyenek.

A Forcepoint kiaknázza a Machine Learning előnyeit

Minden rendkívüli technológia kárba vész, ha nem tudjuk eredményesen, hozzáértően használni. A Forcepoint az elsők között integrálta ezt a tudást a Forcepoint DLP termékbe, amiről egy korábbi cikkünkben már írtunk.

Az ajánló motoroktól kezdve az arcfelismerésig a gépi tanulás vezető technológia az olyan vállalatoknál, amelyek big datával és nagy döntésekkel foglalkoznak. Ezekben a technológiai eszközökben az a közös, hogy dinamikusak és képesek alkalmazkodni az új szabályokhoz, az új környezetekhez és az újonnan megtanult információkhoz. A Forcepoint felismerte, hogy a gépi tanulásnak a folyamatok fejlesztése és az adatok által vezérelt döntések meghozatala mellett képesnek kell lennie arra, hogy az adatok biztonságát hatékonyabban és olyan módon kezelje, amely nem lassítja a felhasználók napi munkáját. Erre építve hozta létre a Dynamic Data Protection-t. Az emberközpontú viselkedéselemzés és az egyénre szabott, adaptív adatbiztonság segítségével a dinamikus adatvédelem csökkenti a riasztásokon keresztüli válogatással töltött időt, és lehetővé teszi a DevSecOps csapatainak, hogy proaktívabbak legyenek.

A Forcepointról itt találsz extra videókat, termékleírásokat, cikket. Ha a Machine Learningről vagy más fejlett IT biztonságot növelő technológiákról szeretnél még többet megtudni, akkor feltétlenül kattints az alábbi linkre!