데이터는 AI 기술의 최대 가치를 포착하고 비즈니스 문제를 신속하게 해결하는 기반입니다. 그러나 생성 AI 기술의 잠재력을 활용하려면 중요한 전제 조건이 있습니다. 바로 데이터를 적절하게 준비해야 한다는 것입니다. 이 게시물에서는 생성 AI를 사용하여 데이터 파이프라인을 업데이트하고 확장하는 방법을 설명합니다. Amazon SageMaker 캔버스 데이터 준비를 위해.
일반적으로 데이터 파이프라인 작업에는 보안 분석가가 가치를 추출하는 데 사용할 데이터를 준비하고 구성하는 전문 기술이 필요합니다. 이 작업에는 시간이 걸리고 위험이 증가하며 가치 창출 시간이 늘어날 수 있습니다. SageMaker Canvas를 사용하면 보안 분석가는 주요 기반 모델에 쉽고 안전하게 액세스하여 데이터를 더 빠르게 준비하고 사이버 보안 위험을 해결할 수 있습니다.
데이터 준비에는 신중한 형식화와 신중한 상황화, 고객 문제부터 역방향 작업이 포함됩니다. 이제 데이터 준비 기능을 위한 SageMaker Canvas 채팅을 통해 도메인 지식을 갖춘 분석가는 채팅 기반 환경을 사용하여 데이터에서 신속하게 준비, 구성 및 가치를 추출할 수 있습니다.
솔루션 개요
Generative AI는 개인화된 자연어 경험을 제공하고 위험 식별 및 해결을 강화하는 동시에 비즈니스 생산성을 높여 보안 영역에 혁신을 일으키고 있습니다. 이 사용 사례에서는 SageMaker Canvas를 사용합니다. Amazon SageMaker 데이터 랭글러, 아마존 보안 호수및 아마존 단순 스토리지 서비스 (아마존 S3). Amazon Security Lake를 사용하면 분석용 보안 데이터를 집계하고 정규화하여 조직 전체의 보안을 더 잘 이해할 수 있습니다. Amazon S3를 사용하면 언제 어디서나 원하는 양의 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다. 업계 최고의 확장성, 데이터 가용성, 보안 및 성능을 제공합니다.
SageMaker Canvas는 이제 SageMaker Data Wrangler가 제공하는 포괄적인 데이터 준비 기능을 지원합니다. 이 통합을 통해 SageMaker Canvas는 데이터를 준비하고, ML(기계 학습)을 구축하고 사용할 수 있는 엔드투엔드 코드 없는 작업 공간을 제공합니다. 아마존 기반암 데이터에서 비즈니스 통찰력까지의 시간을 단축하는 기반 모델입니다. 이제 SageMaker Canvas 시각적 인터페이스에서 50개 이상의 기본 제공 분석 및 변환을 사용하여 300개 이상의 데이터 소스에서 데이터를 검색 및 집계하고 데이터를 탐색 및 준비할 수 있습니다. 또한 변환 및 분석 성능이 더욱 빨라지고 자연어 인터페이스를 활용하여 ML용 데이터를 탐색하고 변환할 수 있습니다.
이 게시물에서는 세 가지 주요 변환을 보여줍니다. 필터링, 열 이름 바꾸기, 보안 발견 항목 데이터 세트의 열에서 텍스트 추출. 또한 SageMaker Canvas의 데이터 준비 기능을 위한 채팅을 사용하여 데이터를 분석하고 결과를 시각화하는 방법을 보여줍니다.
사전 조건
시작하기 전에 AWS 계정이 필요합니다. 또한 아마존 세이지 메이커 스튜디오 도메인. SageMaker Canvas 설정에 대한 지침은 다음을 참조하십시오. 코드 없이 기계 학습 예측 생성.
SageMaker Canvas 채팅 인터페이스에 액세스
SageMaker Canvas 채팅 기능 사용을 시작하려면 다음 단계를 완료하십시오.
- SageMaker Canvas 콘솔에서 다음을 선택합니다. 데이터 랭글러.
- $XNUMX Million 미만 데이터 세트, Amazon S3를 소스로 선택하고 보안 발견 항목 데이터 세트 Amazon Security Lake에서.
- 데이터 흐름을 선택하고 데이터 준비를 위한 채팅안내 메시지가 포함된 채팅 인터페이스 환경이 표시됩니다.
데이터 필터링
이 게시물에서는 먼저 심각하고 심각도가 높은 경고를 필터링하려고 하므로 채팅 상자에 다음 지침을 입력합니다. 중요하지 않거나 심각도가 높은 결과 제거. 캔버스는 행을 제거하고 변환된 데이터의 미리 보기를 표시하며 코드를 사용할 수 있는 옵션을 제공합니다. 이를 다음 단계 목록에 추가할 수 있습니다. 단계 창유리.
열 이름 바꾸기
다음으로 두 열의 이름을 바꾸려고 하므로 채팅 상자에 다음 프롬프트를 입력하여 이름을 바꿉니다. 내림차순 및 제목 열 발견 및 개선. SageMaker Canvas는 미리 보기를 생성하며, 결과가 만족스러우면 변환된 데이터를 데이터 흐름 단계에 추가할 수 있습니다.
텍스트 추출
결과의 소스 지역을 확인하려면 채팅 지침에 다음을 입력할 수 있습니다. 패턴을 기반으로 UID 열에서 지역 텍스트를 추출합니다. arn:aws:security:securityhub:region:*
Region이라는 새 열을 만듭니다.) 패턴을 기반으로 UID 열에서 지역 텍스트를 추출합니다. 그런 다음 SageMaker Canvas는 새 지역 열을 생성하는 코드를 생성합니다. 데이터 미리보기에는 결과가 한 지역에서 발생한 것으로 표시됩니다. us-west-2
. 다운스트림 분석을 위해 데이터 흐름에 이 변환을 추가할 수 있습니다.
데이터 분석
마지막으로, 우리는 데이터를 분석하여 시간과 중요한 결과 수 사이에 상관 관계가 있는지 확인하려고 합니다. 시간대별로 중요한 결과를 요약해 달라는 요청을 채팅에 입력할 수 있으며, SageMaker Canvas는 조사 및 분석에 유용한 통찰력을 반환합니다.
결과 시각화
다음으로, 리더십 보고서에 포함할 심각도별로 결과를 시각화합니다. SageMaker Canvas에 하루 중 시간과 비교하여 심각도 막대 차트를 생성하도록 요청할 수 있습니다. 몇 초 만에 SageMaker Canvas가 심각도별로 그룹화된 차트를 생성했습니다. 데이터 흐름의 분석에 이 시각화를 추가하고 보고서용으로 다운로드할 수 있습니다. 데이터는 조사 결과가 한 지역에서 시작되어 특정 시간에 발생함을 보여줍니다. 이를 통해 근본 원인과 시정 조치를 결정하기 위해 보안 조사 결과 조사에 집중할 위치에 대한 확신을 갖게 되었습니다.
정리
의도하지 않은 비용이 발생하지 않도록 하려면 다음 단계를 완료하여 리소스를 정리하세요.
- 소스로 사용한 S3 버킷을 비웁니다.
- SageMaker Canvas에서 로그아웃합니다.
결론
이 게시물에서는 SageMaker Canvas를 데이터 준비를 위한 엔드투엔드 코드 없는 작업 공간으로 사용하여 Amazon Bedrock 기반 모델을 구축하고 사용하여 데이터에서 비즈니스 통찰력을 수집하는 시간을 단축하는 방법을 보여주었습니다.
이 접근 방식은 보안 결과에만 국한되지 않습니다. 이를 핵심에서 데이터 준비를 사용하는 모든 생성 AI 사용 사례에 적용할 수 있습니다.
미래는 생성 AI와 대규모 언어 모델의 힘을 효과적으로 활용할 수 있는 기업에 달려 있습니다. 하지만 그렇게 하려면 먼저 견고한 데이터 전략을 개발하고 데이터 준비 기술을 이해해야 합니다. 생성 AI를 사용하여 데이터를 지능적으로 구조화하고 고객으로부터 거꾸로 작업함으로써 비즈니스 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다. 데이터 준비를 위한 SageMaker Canvas 채팅을 사용하면 분석가가 쉽게 시작하고 AI에서 즉각적인 가치를 포착할 수 있습니다.
저자에 관하여
수디시 사시다란 에너지 팀 내 AWS의 수석 솔루션 아키텍트입니다. Sudeesh는 새로운 기술을 실험하고 복잡한 비즈니스 과제를 해결하는 혁신적인 솔루션을 구축하는 것을 좋아합니다. 그가 솔루션을 설계하거나 최신 기술을 다루지 않을 때는 테니스 코트에서 백핸드로 작업하는 모습을 볼 수 있습니다.
존 클라신스키 AWS ISV(Independent Software Vendor) 팀 내 주요 고객 솔루션 관리자입니다. 이 역할에서 그는 ISV 고객이 AWS 기술과 서비스를 채택하여 비즈니스 목표를 더 빠르게 달성할 수 있도록 프로그래밍 방식으로 지원합니다. AWS에 합류하기 전에 John은 대규모 소비재 회사의 데이터 제품 팀을 이끌면서 데이터 통찰력을 활용하여 운영 및 의사 결정을 개선하도록 도왔습니다.
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- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-security-findings-faster-with-no-code-data-preparation-using-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
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