ReliaQuest, AI inovasyonunu 35 kat hızlandırmak için Amazon SageMaker'ı nasıl kullanıyor? 

Siber güvenlik, işletmeler için en önemli endişe kaynağı olmaya devam ediyor. Ancak karşı karşıya kaldıkları sürekli gelişen tehdit ortamı, siber güvenlik korumalarına güvenmeyi her zamankinden daha da zorlaştırıyor.

Bu konuyu ele almak için, ReliaQuest yapılı AkılTespit, araştırma, yanıt ve dayanıklılığı birleştirmek için şirket içi veya bir veya birden fazla buluttaki herhangi bir güvenlik ve iş çözümünden telemetriyi bir araya getiren bir Hizmet Olarak Açık XDR platformu.

ReliaQuest, 2021'de yapay zeka (AI) yeteneklerini geliştirmesine ve yeni özellikleri daha hızlı oluşturmasına yardımcı olmak için AWS'ye başvurdu.

kullanma Amazon Adaçayı Yapıcı, Amazon Elastik Konteyner Kayıt Defteri (ECR) ve AWS Basamak İşlevleriReliaQuest, GreyMatter platformu için kritik yeni yapay zeka yeteneklerini dağıtmak ve test etmek için gereken süreyi on sekiz aydan iki haftaya düşürdü. Bu, yapay zeka inovasyonunun hızını 35 kat artırdı.

“Bu yenilikçi mimari, ReliaQuest'in veri bilimi girişimlerinin değer elde etme süresini önemli ölçüde azalttı. Artık gerçekten en önemli şeye, yani sürekli değişen bir tehdit ortamında müşterilerimizin ortamlarının güvenliğini daha da artırmak için güçlü çözümler geliştirmeye odaklanabiliyoruz.” Lauren Jenkins, Kıdemli Ürün Müdürü, Veri Bilimi, ReliaQuest

İnsan analistlerin performansını artırmak için yapay zekayı kullanma

GreyMatter, büyük ölçüde geliştirilmiş güvenlik etkinliği ve verimliliği sağlamak için gelişmiş yazılımı yüksek eğitimli güvenlik analistlerinden oluşan bir ekiple eşleştirerek siber güvenliğe temelde yeni bir yaklaşım getiriyor.

ReliaQuest'in güvenlik analistleri sektördeki en iyi eğitimli güvenlik yeteneklerinden bazıları olmasına rağmen, tek bir analist herhangi bir günde yüzlerce yeni güvenlik olayıyla karşı karşıya kalabilir. Bu analistler, tehdit düzeyini ve en uygun yanıt yöntemini belirlemek için her olayı incelemelidir.

Bu süreci kolaylaştırmak ve çözüme ulaşma süresini kısaltmak için ReliaQuest, yeni güvenlik olaylarını daha önceki benzer olaylarla otomatik olarak eşleştiren yapay zeka odaklı bir öneri sistemi geliştirmeye başladı. Bu, insan analistlerin olay türünü ve bir sonraki en iyi eylemi belirleme hızını artırdı.

Yapay zekanın daha hızlı çalışmasını sağlamak için Amazon SageMaker'ı kullanma

ReliaQuest bir başlangıç ​​makine öğrenimi (ML) modeli geliştirmişti ancak onu kullanmak için gerekli destekleyici altyapı eksikti.

ReliaQuest'in Veri Bilimcisi Mattie Langford ve ML Ops Mühendisi Riley Rohloff, bunu çözmek için Amazon SageMaker'a başvurdu. SageMaker, geliştiricilerin ve veri bilimcilerinin makine öğrenimi modellerini hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmasına, eğitmesine ve dağıtmasına yardımcı olan uçtan uca bir makine öğrenimi platformudur.

Amazon SageMaker, makine öğrenimi oluşturma sürecini basitleştirerek makine öğrenimi iş yüklerinin dağıtımını hızlandırır. Tamamen yönetilen altyapının yanı sıra geniş bir makine öğrenimi yetenekleri kümesi sağlar. Bu, çoğu zaman makine öğrenimi gelişimini engelleyen farklılaşmamış ağır yükü ortadan kaldırır.

ReliaQuest, SageMaker'ı, ReliaQuest'in başlangıçtaki önceden eğitilmiş modelini tam olarak yönetilen altyapıya hızlı bir şekilde dağıtmasına olanak tanıyan önemli bir özellik olan yerleşik barındırma özelliği nedeniyle seçti.

ReliaQuest ayrıca önceden eğitilmiş model görüntülerini depolamak için Amazon ECR'yi kullandı ve Amazon ECR'nin tam olarak yönetilen konteyner kayıt defterini kullanarak, önceden eğitilmiş makine öğrenimi modelleri gibi konteyner görüntülerini ve yapıtlarını her yerde depolamayı, yönetmeyi, paylaşmayı ve dağıtmayı kolaylaştırdı.

ReliaQuest, Amazon SageMaker ile yerel entegrasyonu nedeniyle Amazon ECR'yi seçti. Bu, hem eğitim hem de tahminler için özel model görüntüleri sunabilmesini sağladı; ikincisi, kendi oluşturduğu özel bir Flask uygulaması aracılığıyla.

Tek bir ReliaQuest ekibi, Amazon SageMaker ve Amazon ECR'yi kullanarak, destek için diğer ekiplere devretmeye veya onlara bağımlı olmaya gerek kalmadan, önceden eğitilmiş modelini yönetilen bir uç noktanın arkasında hızlı ve verimli bir şekilde geliştirdi, test etti ve devreye aldı.

Model performansını otomatik olarak yeniden eğitmek ve iyileştirmek için AWS Step Functions'ı kullanma

Ayrıca ReliaQuest, AWS hizmetlerini düzenleyebilen, iş süreçlerini otomatikleştirebilen ve sunucusuz uygulamaları etkinleştirebilen az kodlu bir görsel iş akışı hizmeti olan AWS Step Functions'ı kullanarak makine öğrenimi iş akışları için eksiksiz bir düzenleme katmanı oluşturmayı başardı.

ReliaQuest, derin işlevselliği ve diğer AWS hizmetleriyle entegrasyonu nedeniyle AWS Step Functions'ı seçti. Bu, ReliaQuest'in modeli için aşağıdakileri içeren tam otomatik bir öğrenme döngüsü oluşturmasına olanak sağladı:

• bir S3 klasöründe güncellenmiş verileri arayan bir tetikleyici
• güncellenmiş verilerle yeni bir eğitim işi oluşturan tam bir yeniden eğitim süreci
• söz konusu eğitim işinin performans değerlendirmesi
• Dağıtılan modelin yeni bir uç nokta yapılandırması aracılığıyla güncellenip güncellenmeyeceğini belirlemek için önceden tanımlanmış doğruluk eşikleri.

Yeniliği artırmak ve siber güvenlik korumasını yeniden tasarlamak için AWS'yi kullanma

ReliaQuest, Amazon SageMaker, Amazon ECR ve AWS Step Functions'ı birleştirerek, yeni özellik dağıtımında 35 kat hızlanarak değerli yeni yapay zeka yeteneklerini on sekiz aydan iki haftaya kadar dağıtma ve test etme hızını artırmayı başardı.

Bu yeni yetenekler GreyMatter'ın özelliklerini geliştirmeye devam etmekle kalmıyor. Müşterileri için sürekli tehdit tespiti, tehdit avcılığı ve iyileştirme yetenekleri sunmakla kalmayıp, aynı zamanda ReliaQuest'e yeni yetenekleri test etme ve geleceğe yönelik uygulama becerisinde adım adım bir gelişme sağlıyor.

Siber güvenlik tehditlerinin karmaşık ortamında, ReliaQuest'in insan analistlerini geliştirmek için yapay zekayı kullanması, bunların etkinliğini artırmaya devam edecek. Ayrıca, hızlandırılmış inovasyon yetenekleri, müşterilerinin karşılaştıkları hızla gelişen tehditlerin önünde kalmalarına yardımcı olmaya devam etmesini sağlayacak.

adresini ziyaret ederek yapay zeka ile yenilik yapma yeteneğinizi nasıl hızlandırabileceğiniz hakkında daha fazla bilgi edinin. Amazon SageMaker'a Başlarken veya gözden geçirilmesi Amazon SageMaker Geliştirici Kaynakları bugün.

---

Yazar Hakkında

daniel burke AWS'nin Özel Sermaye grubunda yapay zeka ve makine öğrenimi alanında Avrupa lideridir. Bu görevinde Daniel, inovasyonu hızlandıran ve ek kurumsal değer üreten yapay zeka ve makine öğrenimi çözümlerini tasarlamak ve uygulamak için doğrudan Özel Sermaye fonları ve portföy şirketleriyle birlikte çalışıyor.

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