उद्यमों के लिए साइबर सुरक्षा एक शीर्ष चिंता का विषय बनी हुई है। फिर भी लगातार विकसित हो रहे ख़तरे का परिदृश्य, जिसका वे सामना कर रहे हैं, उनकी साइबर सुरक्षा सुरक्षा के प्रति आश्वस्त रहना पहले से कहीं अधिक कठिन बना देता है।
इस पर बात करो, रेलिया क्वेस्ट बनाया गया बुद्धिमानी, एक ओपन एक्सडीआर-ए-ए-सर्विस प्लेटफ़ॉर्म जो पहचान, जांच, प्रतिक्रिया और लचीलेपन को एकीकृत करने के लिए किसी भी सुरक्षा और व्यावसायिक समाधान से टेलीमेट्री को एक साथ लाता है, चाहे ऑन-प्रिमाइसेस या एक या एकाधिक क्लाउड में।
2021 में, ReliaQuest ने अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) क्षमताओं को बढ़ाने और नई सुविधाओं को तेज़ी से बनाने में मदद करने के लिए AWS की ओर रुख किया।
का प्रयोग अमेज़न SageMaker, अमेज़ॅन इलास्टिक कंटेनर रजिस्ट्री (ईसीआर), और AWS स्टेप फ़ंक्शंस,ReliaQuest ने अपने ग्रेमैटर प्लेटफ़ॉर्म के लिए महत्वपूर्ण नई AI क्षमताओं को तैनात करने और परीक्षण करने के लिए आवश्यक समय को अठारह महीने से घटाकर दो सप्ताह कर दिया। इससे इसके एआई इनोवेशन की गति 35 गुना बढ़ गई।
 | “इस नवोन्मेषी वास्तुकला ने रिलायाक्वेस्ट की डेटा विज्ञान पहल के मूल्य निर्धारण में लगने वाले समय को नाटकीय रूप से कम कर दिया है। अब, हम वास्तव में उस पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जो सबसे महत्वपूर्ण है - लगातार बदलते खतरे के परिदृश्य में हमारे ग्राहकों के वातावरण की सुरक्षा को और बेहतर बनाने के लिए शक्तिशाली समाधान विकसित करना। लॉरेन जेनकिंस, सीनियर उत्पाद प्रबंधक, डेटा साइंस, रेलियाक्वेस्ट |
मानव विश्लेषकों के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए एआई का उपयोग करना
ग्रेमैटर साइबर सुरक्षा के लिए एक मौलिक रूप से नया दृष्टिकोण अपनाता है, अत्यधिक बेहतर सुरक्षा प्रभावशीलता और दक्षता प्रदान करने के लिए उच्च प्रशिक्षित सुरक्षा विश्लेषकों की एक टीम के साथ उन्नत सॉफ्टवेयर को जोड़ता है।
हालाँकि ReliaQuest के सुरक्षा विश्लेषक उद्योग में सबसे अच्छी तरह से प्रशिक्षित सुरक्षा प्रतिभाओं में से कुछ हैं, एक अकेले विश्लेषक को किसी भी दिन सैकड़ों नई सुरक्षा घटनाएं प्राप्त हो सकती हैं। इन विश्लेषकों को खतरे के स्तर और इष्टतम प्रतिक्रिया पद्धति को निर्धारित करने के लिए प्रत्येक घटना की समीक्षा करनी चाहिए।
इस प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने और समाधान में लगने वाले समय को कम करने के लिए, ReliaQuest ने एक एआई-संचालित अनुशंसा प्रणाली विकसित करने की योजना बनाई है जो स्वचालित रूप से नई सुरक्षा घटनाओं को पिछली घटनाओं से मेल कराती है। इससे उस गति में वृद्धि हुई जिसके साथ मानव विश्लेषक घटना के प्रकार के साथ-साथ सर्वोत्तम अगली कार्रवाई की पहचान कर सकते हैं।
AI को तेजी से काम करने के लिए Amazon SageMaker का उपयोग करना
ReliaQuest ने एक प्रारंभिक मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल विकसित किया था, लेकिन इसका उपयोग करने के लिए इसमें सहायक बुनियादी ढांचे का अभाव था।
इसे हल करने के लिए, ReliaQuest के डेटा साइंटिस्ट, मैटी लैंगफोर्ड और ML ऑप्स इंजीनियर, रिले रोहलॉफ़ ने Amazon SageMaker का रुख किया। सेजमेकर एक एंड-टू-एंड एमएल प्लेटफॉर्म है जो डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों को एमएल मॉडल को जल्दी और आसानी से बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने में मदद करता है।
अमेज़ॅन सेजमेकर एमएल निर्माण प्रक्रिया को सरल बनाकर एमएल वर्कलोड की तैनाती में तेजी लाता है। यह पूरी तरह से प्रबंधित बुनियादी ढांचे के शीर्ष पर एमएल क्षमताओं का एक विस्तृत सेट प्रदान करता है। यह अविभाजित भारी सामान उठाने को हटा देता है जो अक्सर एमएल विकास में बाधा उत्पन्न करता है।
ReliaQuest ने अपनी अंतर्निहित होस्टिंग सुविधा के कारण SageMaker को चुना, एक प्रमुख क्षमता जिसने ReliaQuest को अपने प्रारंभिक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को पूरी तरह से प्रबंधित बुनियादी ढांचे पर जल्दी से तैनात करने में सक्षम बनाया।
ReliaQuest ने अपने पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल छवियों को संग्रहीत करने के लिए अमेज़ॅन ईसीआर का भी उपयोग किया, अमेज़ॅन ईसीआर की पूरी तरह से प्रबंधित कंटेनर रजिस्ट्री का उपयोग किया जो पूर्व-प्रशिक्षित एमएल मॉडल जैसे कंटेनर छवियों और कलाकृतियों को कहीं भी संग्रहीत, प्रबंधित, साझा और तैनात करना आसान बनाता है।
ReliaQuest ने Amazon SageMaker के साथ अपने मूल एकीकरण के कारण Amazon ECR को चुना। इसने इसे प्रशिक्षण और भविष्यवाणियों दोनों के लिए कस्टम मॉडल छवियों की सेवा करने में सक्षम बनाया, बाद में इसे एक कस्टम फ्लास्क एप्लिकेशन के माध्यम से बनाया गया था।
Amazon SageMaker और Amazon ECR का उपयोग करते हुए, एक ReliaQuest टीम ने अपने पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को एक प्रबंधित एंडपॉइंट के पीछे जल्दी और कुशलता से विकसित, परीक्षण और तैनात किया, समर्थन के लिए अन्य टीमों को सौंपने या उन पर निर्भर रहने की आवश्यकता के बिना।
मॉडल के प्रदर्शन को स्वचालित रूप से पुनः प्रशिक्षित करने और बेहतर बनाने के लिए AWS स्टेप फ़ंक्शंस का उपयोग करना
इसके अलावा, ReliaQuest AWS स्टेप फ़ंक्शंस का उपयोग करके अपने ML वर्कफ़्लो के लिए एक संपूर्ण ऑर्केस्ट्रेशन परत बनाने में सक्षम था, एक कम-कोड विज़ुअल वर्कफ़्लो सेवा जो AWS सेवाओं को ऑर्केस्ट्रेट कर सकती है, व्यावसायिक प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकती है और सर्वर रहित अनुप्रयोगों को सक्षम कर सकती है।
ReliaQuest ने अपनी गहरी कार्यक्षमता और अन्य AWS सेवाओं के साथ एकीकरण के कारण AWS स्टेप फ़ंक्शंस को चुना। इसने ReliaQuest को अपने मॉडल के लिए पूरी तरह से स्वचालित लर्निंग लूप बनाने में सक्षम बनाया, जिसमें शामिल हैं:
- एक ट्रिगर जो S3 बकेट में अद्यतन डेटा की तलाश करता है
- एक पूर्ण पुनर्प्रशिक्षण प्रक्रिया जिसने अद्यतन डेटा के साथ एक नया प्रशिक्षण कार्य तैयार किया
- उस प्रशिक्षण कार्य का प्रदर्शन मूल्यांकन
- यह निर्धारित करने के लिए पूर्व-परिभाषित सटीकता सीमाएँ कि नए एंडपॉइंट कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से तैनात मॉडल को अपडेट करना है या नहीं।
नवाचार को बढ़ाने और साइबर सुरक्षा सुरक्षा की पुनर्कल्पना करने के लिए AWS का उपयोग करना
अमेज़ॅन सेजमेकर, अमेज़ॅन ईसीआर और एडब्ल्यूएस स्टेप फ़ंक्शंस को मिलाकर, रिलियाक्वेस्ट उस गति में सुधार करने में सक्षम था जिसके साथ उसने अठारह महीने से दो सप्ताह तक मूल्यवान नई एआई क्षमताओं को तैनात और परीक्षण किया, इसकी नई सुविधा तैनाती में 35x की तेजी आई।
ये नई क्षमताएं न केवल ग्रेमैटर को बढ़ाती रहेंगी अपने ग्राहकों के लिए निरंतर खतरे का पता लगाना, खतरे का शिकार करना और निवारण क्षमताएं, लेकिन साथ ही वे रिलियाक्वेस्ट को भविष्य में नई क्षमताओं का परीक्षण करने और तैनात करने की क्षमता में एक कदम-परिवर्तन सुधार प्रदान करते हैं।
साइबर सुरक्षा खतरों के जटिल परिदृश्य में, अपने मानव विश्लेषकों को बढ़ाने के लिए रेलियाक्वेस्ट का एआई का उपयोग उनकी प्रभावशीलता में सुधार करना जारी रखेगा। इसके अलावा, इसकी त्वरित नवाचार क्षमताएं इसे अपने ग्राहकों को तेजी से विकसित होने वाले खतरों से आगे रहने में मदद करने में सक्षम बनाएंगी।
इस बारे में अधिक जानें कि आप एआई के साथ नवाचार करने की अपनी क्षमता को कैसे तेज कर सकते हैं Amazon SageMaker के साथ शुरुआत करना या समीक्षा कर रहे हैं अमेज़ॅन सेजमेकर डेवलपर संसाधन आज।
लेखक के बारे में
डेनियल बर्क AWS में प्राइवेट इक्विटी समूह में AI और ML के लिए यूरोपीय नेतृत्व है। इस भूमिका में, डैनियल एआई और एमएल समाधानों को डिजाइन और कार्यान्वित करने के लिए निजी इक्विटी फंड और उनकी पोर्टफोलियो कंपनियों के साथ सीधे काम करता है जो नवाचार में तेजी लाते हैं और अतिरिक्त उद्यम मूल्य उत्पन्न करते हैं।
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