Kuidas ReliaQuest kasutab Amazon SageMakerit oma tehisintellekti innovatsiooni 35-kordseks kiirendamiseks 

Küberjulgeolek on ettevõtete jaoks jätkuvalt suurim probleem. Kuid pidevalt arenev ohumaastik, millega nad silmitsi seisavad, muudab küberjulgeoleku kaitses enesekindluse raskemaks kui kunagi varem.

Selle lahendamiseks ReliaQuest ehitatud Hallaine, avatud XDR-teenusena platvorm, mis ühendab tuvastamise, uurimise, reageerimise ja vastupidavuse ühendamiseks telemeetria mis tahes turbe- ja ärilahendusest, olgu see siis kohapeal või ühes või mitmes pilves.

2021. aastal pöördus ReliaQuest AWS-i poole, et aidata tal täiustada tehisintellekti (AI) võimalusi ja luua kiiremini uusi funktsioone.

Kasutamine Amazon SageMaker, Amazoni elastsete konteinerite register (ECR) ja AWS-i astmefunktsioonid, ReliaQuest vähendas oma GreyMatteri platvormi uute kriitiliste tehisintellekti võimaluste juurutamiseks ja testimiseks kuluvat aega kaheksateistkümnelt kuult kahele nädalale. See suurendas selle AI uuenduse kiirust 35 korda.

„See uuenduslik arhitektuur on märkimisväärselt vähendanud ReliaQuesti andmeteaduse algatuste väärtustamise aega. Nüüd saame tõeliselt keskenduda kõige olulisemale – võimsate lahenduste väljatöötamisele, et veelgi parandada klientide keskkonna turvalisust pidevalt muutuval ohumaastikul. Lauren Jenkins, ReliaQuesti andmeteaduse Snr tootejuht

AI kasutamine inimanalüütikute jõudluse parandamiseks

GreyMatter kasutab küberturvalisusele põhimõtteliselt uut lähenemist, ühendades täiustatud tarkvara kõrgelt koolitatud turbeanalüütikute meeskonnaga, et tagada drastiliselt parem turvalisuse tõhusus ja tõhusus.

Kuigi ReliaQuesti turbeanalüütikud on ühed parima väljaõppe saanud turvatalendid selles valdkonnas, võib üks analüütik igal päeval saada sadu uusi turvaintsidente. Need analüütikud peavad iga intsidendi üle vaatama, et määrata kindlaks ohu tase ja optimaalne reageerimismeetod.

Selle protsessi sujuvamaks muutmiseks ja lahendamisele kuluva aja vähendamiseks asus ReliaQuest välja töötama AI-põhise soovitussüsteemi, mis sobitab automaatselt uued turvaintsidendid sarnaste varasemate juhtumitega. See suurendas kiirust, millega inimanalüütikud suudavad tuvastada juhtumi tüübi ja parima järgmise toimingu.

Amazon SageMakeri kasutamine AI kiiremaks tööle panemiseks

ReliaQuest oli välja töötanud esialgse masinõppe (ML) mudeli, kuid sellel puudus toetav infrastruktuur selle kasutamiseks.

Selle lahendamiseks pöördusid ReliaQuesti andmeteadlane Mattie Langford ja ML Opsi insener Riley Rohloff Amazon SageMakeri poole. SageMaker on täielik ML-platvorm, mis aitab arendajatel ja andmeteadlastel kiiresti ja lihtsalt luua, koolitada ja juurutada ML-mudeleid.

Amazon SageMaker kiirendab ML-i töökoormuste juurutamist, lihtsustades ML-i koostamisprotsessi. See pakub laia valikut ML-võimalusi lisaks täielikult hallatavale infrastruktuurile. See eemaldab eristamata raskuste tõstmise, mis liiga sageli takistab ML arengut.

ReliaQuest valis SageMakeri selle sisseehitatud hostimisfunktsiooni tõttu, mis võimaldas ReliaQuestil kiiresti juurutada oma esialgne eelkoolitatud mudel täielikult hallatavale infrastruktuurile.

ReliaQuest kasutas ka Amazon ECR-i oma eelkoolitatud mudelipiltide salvestamiseks, kasutades Amazon ECR-i täielikult hallatavat konteineriregistrit, mis muudab konteineri kujutiste ja esemete, näiteks eelkoolitatud ML-mudelite, kõikjal salvestamise, haldamise, jagamise ja juurutamise lihtsaks.

ReliaQuest valis Amazon ECR-i, kuna see on integreeritud Amazon SageMakeriga. See võimaldas tal pakkuda kohandatud mudelipilte nii koolituse kui ka ennustuste jaoks, viimast oma loodud kohandatud Flask rakenduse kaudu.

Amazon SageMakeri ja Amazon ECR-i kasutades töötas üks ReliaQuesti meeskond välja, testis ja juurutas oma eelkoolitatud mudeli hallatava lõpp-punkti taga kiiresti ja tõhusalt, ilma et oleks vaja teistele meeskondadele toetust anda või neist sõltuda.

AWS-i sammufunktsioonide kasutamine mudeli jõudluse automaatseks ümberõpetamiseks ja parandamiseks

Lisaks suutis ReliaQuest luua oma ML-i töövoo jaoks terve orkestreerimiskihi, kasutades AWS Step Functions – madala koodiga visuaalset töövooteenust, mis suudab AWS-i teenuseid korraldada, äriprotsesse automatiseerida ja serverita rakendusi lubada.

ReliaQuest valis AWS-i sammufunktsioonid selle sügava funktsionaalsuse ja teiste AWS-teenustega integreerimise tõttu. See võimaldas ReliaQuestil luua oma mudeli jaoks täielikult automatiseeritud õppetsükli, sealhulgas:

• päästik, mis otsis värskendatud andmeid S3 ämbrist
• täielik ümberõppeprotsess, mis lõi uuendatud andmetega uue koolitustöökoha
• selle koolitustöö tulemuslikkuse hindamine
• eelmääratletud täpsusläved, et teha kindlaks, kas värskendada juurutatud mudelit uue lõpp-punkti konfiguratsiooni kaudu.

AWS-i kasutamine innovatsiooni suurendamiseks ja küberturvalisuse kaitse ümberkujundamiseks

Kombineerides Amazon SageMakeri, Amazon ECR ja AWS Step Functions, suutis ReliaQuest parandada uute väärtuslike tehisintellekti võimaluste juurutamise ja testimise kiirust kaheksateist kuud kuni kaks nädalat, mis on 35-kordne kiirendus selle uue funktsiooni juurutamisel.

Need uued võimalused mitte ainult ei täiusta GreyMatteri funktsioone pidevad ohtude tuvastamise, ohtude otsimise ja kõrvaldamise võimalused oma klientidele, aga ka need pakuvad ReliaQuestile järkjärgulist paranemist uute võimaluste testimise ja kasutuselevõtu osas tulevikus.

Küberjulgeolekuohtude keerulisel maastikul parandab ReliaQuesti tehisintellekti kasutamine inimanalüütikute tõhustamiseks jätkuvalt nende tõhusust. Lisaks võimaldab selle kiirendatud innovatsioonivõimekus jätkuvalt aidata oma klientidel kiiresti arenevatest ohtudest, millega nad silmitsi seisavad.

Külastage külastades lisateavet selle kohta, kuidas saate tehisintellekti abil uuendusi kiirendada Amazon SageMakeriga alustamine või vaadata üle Amazon SageMakeri arendaja ressursid täna.

---

Teave Autor

Daniel Burke on AWS-i erakapitali grupi AI ja ML Euroopa juht. Selles rollis töötab Daniel otse erakapitalifondide ja nende portfelliettevõtetega, et kavandada ja juurutada AI- ja ML-lahendusi, mis kiirendavad innovatsiooni ja loovad ettevõttele lisaväärtust.

Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-reliaquest-uses-amazon-sagemaker-to-accelerate-its-ai-innovation-by-35x/