¿Por qué el modelo grande de IA es una nueva productividad cualitativa para la seguridad de la red?
1. Mejora total de la productividad de los factores: los grandes modelos de IA procesan de forma automática e inteligente grandes cantidades de datos para mejorar la velocidad de detección y respuesta de incidentes de seguridad y reducir la dependencia de los recursos humanos. Esta mejora de la eficiencia no solo se refleja en la velocidad de procesamiento, sino también en la predicción y prevención de amenazas a la seguridad mediante tecnologías de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, reduciendo así posibles accidentes de seguridad y pérdidas económicas.
2. Innovación: La aplicación de grandes modelos de IA en la seguridad de redes es un reflejo de la innovación tecnológica. Pueden aprender y adaptarse a nuevos patrones de ataque y optimizar continuamente sus algoritmos de detección para hacer frente a amenazas cibernéticas cada vez más complejas. Además, los grandes modelos de IA también pueden introducir métodos innovadores en la formulación de políticas de seguridad, evaluación de riesgos, capacitación en seguridad, etc.
3. Ventaja de calidad: el gran modelo de IA mejora la precisión de la detección de seguridad y reduce los falsos positivos y falsos negativos mediante un análisis de datos preciso y un reconocimiento de patrones. Este resultado de alta calidad permite a los equipos de seguridad centrar los recursos y la atención en amenazas reales de forma más eficaz, mejorando la calidad general de la protección de seguridad.
4. Avanzado: Los modelos grandes de IA representan una productividad avanzada en el campo de la seguridad de redes. Utilizan las últimas tecnologías de inteligencia artificial, como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y el procesamiento de eventos complejos, para proporcionar capacidades de análisis y respuesta sin precedentes para la seguridad de la red. Este avance permite a las empresas responder mejor a los desafíos de seguridad emergentes.
Quinto nivel técnico superior: la introducción de grandes modelos de IA ha mejorado el nivel técnico de seguridad de la red. No solo pueden procesar y analizar conjuntos de datos a gran escala, sino que también pueden mejorar sus capacidades mediante el aprendizaje continuo para adaptarse al entorno de red en constante cambio.
En sexto lugar, mayor eficiencia: los grandes modelos de IA mejoran la eficiencia de las operaciones de seguridad al automatizar los procesos y optimizar el soporte a las decisiones. Pueden identificar y responder rápidamente a las amenazas, reduciendo la necesidad de intervención manual, reduciendo así el costo y el tiempo de las operaciones de seguridad.
7. Más sostenibles: Los modelos de IA son sostenibles porque pueden aprender y adaptarse con el tiempo y mantener su relevancia y eficacia en el campo de la ciberseguridad. Además, la escalabilidad de los grandes modelos de IA significa que pueden adaptarse y escalar a medida que las empresas crecen en tamaño y el entorno de amenazas cambia.
Tomemos como ejemplo el GPT de seguridad profundamente confiable, que ha traído "nuevos cambios cualitativos" a la seguridad de la red:
1 Del modo tradicional de detección de coincidencia de reglas/patrones a Nueva detección. Modo basado en razonamiento de intención/conocimiento ofensivo y defensivo.
2. Desde una dimensión de detección completamente diferente, se pueden descubrir amenazas avanzadas que son difíciles de cubrir con los motores tradicionales.
3. Del modo de operación de seguridad manual tradicional al paradigma de operación de seguridad automática de colaboración hombre-máquina.
4. Personalice el recorrido de las operaciones de seguridad a través de la ventana de diálogo, supere las diferencias de nivel del personal de seguridad y lleve a cabo el 80% de las operaciones de operaciones de seguridad, como los desafíos de las herramientas de la plataforma, la agregación de información clave, el pensamiento del plan de eliminación, etc.
5. MTTD/MTTR se reduce en un 85 % desde la clasificación de reducción de ruido fija hasta el modo de análisis completo artículo por artículo.
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