Dữ liệu là nền tảng để nắm bắt giá trị tối đa từ công nghệ AI và giải quyết các vấn đề kinh doanh một cách nhanh chóng. Tuy nhiên, để mở khóa tiềm năng của các công nghệ AI tổng quát, có một điều kiện tiên quyết quan trọng: dữ liệu của bạn cần phải được chuẩn bị một cách thích hợp. Trong bài đăng này, chúng tôi mô tả cách sử dụng AI tổng quát để cập nhật và mở rộng quy mô đường dẫn dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng Canvas SageMaker của Amazon để chuẩn bị dữ liệu.
Thông thường, công việc đường ống dữ liệu đòi hỏi kỹ năng chuyên môn để chuẩn bị và sắp xếp dữ liệu cho các nhà phân tích bảo mật sử dụng để trích xuất giá trị. Việc này có thể mất thời gian, tăng rủi ro và tăng thời gian định giá. Với SageMaker Canvas, các nhà phân tích bảo mật có thể truy cập dễ dàng và an toàn vào các mô hình nền tảng hàng đầu để chuẩn bị dữ liệu nhanh hơn và khắc phục các rủi ro an ninh mạng.
Việc chuẩn bị dữ liệu bao gồm việc định dạng cẩn thận và bối cảnh hóa chu đáo, xử lý ngược lại vấn đề của khách hàng. Giờ đây với tính năng trò chuyện SageMaker Canvas dành cho khả năng chuẩn bị dữ liệu, các nhà phân tích có kiến thức về miền có thể nhanh chóng chuẩn bị, sắp xếp và trích xuất giá trị từ dữ liệu bằng trải nghiệm dựa trên trò chuyện.
Tổng quan về giải pháp
AI sáng tạo đang cách mạng hóa lĩnh vực bảo mật bằng cách cung cấp trải nghiệm ngôn ngữ tự nhiên và được cá nhân hóa, tăng cường nhận dạng và khắc phục rủi ro, đồng thời tăng năng suất kinh doanh. Đối với trường hợp sử dụng này, chúng tôi sử dụng SageMaker Canvas, Trình sắp xếp dữ liệu Amazon SageMaker, Hồ bảo mật Amazonvà Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3). Amazon Security Lake cho phép bạn tổng hợp và chuẩn hóa dữ liệu bảo mật để phân tích nhằm hiểu rõ hơn về bảo mật trong toàn tổ chức của bạn. Amazon S3 cho phép bạn lưu trữ và truy xuất bất kỳ lượng dữ liệu nào vào bất kỳ lúc nào hoặc ở địa điểm nào. Nó cung cấp khả năng mở rộng, tính sẵn có của dữ liệu, bảo mật và hiệu suất hàng đầu trong ngành.
SageMaker Canvas hiện hỗ trợ khả năng chuẩn bị dữ liệu toàn diện được cung cấp bởi SageMaker Data Wrangler. Với sự tích hợp này, SageMaker Canvas cung cấp không gian làm việc không cần mã từ đầu đến cuối để chuẩn bị dữ liệu, xây dựng và sử dụng máy học (ML) và nền tảng Amazon các mô hình nền tảng để tăng tốc thời gian từ dữ liệu đến hiểu biết sâu sắc về doanh nghiệp. Giờ đây, bạn có thể khám phá và tổng hợp dữ liệu từ hơn 50 nguồn dữ liệu cũng như khám phá và chuẩn bị dữ liệu bằng cách sử dụng hơn 300 phân tích và chuyển đổi tích hợp trong giao diện trực quan SageMaker Canvas. Bạn cũng sẽ thấy hiệu suất chuyển đổi và phân tích nhanh hơn, đồng thời hưởng lợi từ giao diện ngôn ngữ tự nhiên để khám phá và chuyển đổi dữ liệu cho ML.
Trong bài đăng này, chúng tôi trình bày ba chuyển đổi chính; lọc, đổi tên cột và trích xuất văn bản từ một cột trên tập dữ liệu phát hiện bảo mật. Chúng tôi cũng minh họa cách sử dụng tính năng trò chuyện để chuẩn bị dữ liệu trong SageMaker Canvas để phân tích dữ liệu và trực quan hóa kết quả tìm kiếm của bạn.
Điều kiện tiên quyết
Trước khi bắt đầu, bạn cần có tài khoản AWS. Bạn cũng cần thiết lập một Xưởng sản xuất Amazon SageMaker lãnh địa. Để biết hướng dẫn thiết lập SageMaker Canvas, hãy tham khảo Tạo dự đoán học máy không cần mã.
Truy cập giao diện trò chuyện SageMaker Canvas
Hoàn thành các bước sau để bắt đầu sử dụng tính năng trò chuyện SageMaker Canvas:
- Trên bảng điều khiển Canvas SageMaker, hãy chọn Trình sắp xếp dữ liệu.
- Theo Bộ dữ liệu, hãy chọn Amazon S3 làm nguồn của bạn và chỉ định tập dữ liệu phát hiện bảo mật từ Hồ bảo mật Amazon.
- Chọn luồng dữ liệu của bạn và chọn Trò chuyện để chuẩn bị dữ liệu, sẽ hiển thị trải nghiệm giao diện trò chuyện với lời nhắc được hướng dẫn.
Lọc dữ liệu
Đối với bài đăng này, trước tiên chúng tôi muốn lọc các cảnh báo nghiêm trọng và có mức độ nghiêm trọng cao, vì vậy, chúng tôi nhập hướng dẫn vào hộp trò chuyện để loại bỏ những phát hiện không nghiêm trọng hoặc có mức độ nghiêm trọng cao. Canvas xóa các hàng, hiển thị bản xem trước của dữ liệu đã chuyển đổi và cung cấp tùy chọn sử dụng mã. Chúng ta có thể thêm nó vào danh sách các bước trong Các bước cửa sổ.
Đổi tên các cột
Tiếp theo, chúng tôi muốn đổi tên hai cột, vì vậy chúng tôi nhập vào hộp trò chuyện lời nhắc sau để đổi tên cột giảm dần và tiêu đề cột để Tìm kiếm và Khắc phục. SageMaker Canvas tạo bản xem trước và nếu hài lòng với kết quả, bạn có thể thêm dữ liệu đã chuyển đổi vào các bước của luồng dữ liệu.
Trích xuất văn bản
Để xác định Khu vực nguồn của các phát hiện, bạn có thể nhập hướng dẫn trò chuyện để Trích xuất văn bản Vùng từ cột UID dựa trên mẫu arn:aws:security:securityhub:region:*
và tạo một cột mới gọi là Vùng) để trích xuất văn bản Vùng từ cột UID dựa trên mẫu. Sau đó, SageMaker Canvas tạo mã để tạo cột vùng mới. Bản xem trước dữ liệu cho thấy những phát hiện bắt nguồn từ một Khu vực: us-west-2
. Bạn có thể thêm phép chuyển đổi này vào luồng dữ liệu để phân tích tiếp theo.
Phân tích dữ liệu
Cuối cùng, chúng tôi muốn phân tích dữ liệu để xác định xem liệu có mối tương quan giữa thời gian trong ngày và số lượng phát hiện quan trọng hay không. Bạn có thể nhập yêu cầu tóm tắt những phát hiện quan trọng theo thời gian trong ngày vào cuộc trò chuyện và SageMaker Canvas sẽ trả về những thông tin chi tiết hữu ích cho việc điều tra và phân tích của bạn.
Trực quan hóa các phát hiện
Tiếp theo, chúng tôi hình dung các phát hiện theo mức độ nghiêm trọng theo thời gian để đưa vào báo cáo lãnh đạo. Bạn có thể yêu cầu SageMaker Canvas tạo biểu đồ thanh về mức độ nghiêm trọng so với thời gian trong ngày. Trong vài giây, SageMaker Canvas đã tạo biểu đồ được nhóm theo mức độ nghiêm trọng. Bạn có thể thêm hình ảnh trực quan này vào phân tích trong luồng dữ liệu và tải xuống cho báo cáo của mình. Dữ liệu cho thấy những phát hiện này bắt nguồn từ một Khu vực và xảy ra vào những thời điểm cụ thể. Điều này giúp chúng tôi tự tin về nơi cần tập trung điều tra phát hiện bảo mật để xác định nguyên nhân gốc rễ và hành động khắc phục.
Làm sạch
Để tránh phát sinh các khoản phí ngoài ý muốn, hãy hoàn thành các bước sau để dọn sạch tài nguyên của bạn:
- Làm trống vùng lưu trữ S3 mà bạn đã sử dụng làm nguồn.
- Đăng xuất khỏi SageMaker Canvas.
Kết luận
Trong bài đăng này, chúng tôi đã hướng dẫn bạn cách sử dụng SageMaker Canvas làm không gian làm việc không cần mã từ đầu đến cuối để chuẩn bị dữ liệu nhằm xây dựng và sử dụng các mô hình nền tảng Amazon Bedrock nhằm tăng tốc thời gian thu thập thông tin chi tiết về doanh nghiệp từ dữ liệu.
Lưu ý rằng phương pháp này không giới hạn ở các phát hiện về bảo mật; bạn có thể áp dụng điều này cho bất kỳ trường hợp sử dụng AI tổng quát nào sử dụng việc chuẩn bị dữ liệu làm cốt lõi.
Tương lai thuộc về những doanh nghiệp có thể khai thác hiệu quả sức mạnh của AI tổng hợp và các mô hình ngôn ngữ lớn. Nhưng để làm được như vậy, trước tiên chúng ta phải phát triển một chiến lược dữ liệu vững chắc và hiểu được nghệ thuật chuẩn bị dữ liệu. Bằng cách sử dụng AI tổng hợp để cấu trúc dữ liệu của chúng tôi một cách thông minh và làm việc ngược lại với khách hàng, chúng tôi có thể giải quyết các vấn đề kinh doanh nhanh hơn. Với trò chuyện SageMaker Canvas để chuẩn bị dữ liệu, các nhà phân tích có thể dễ dàng bắt đầu và nắm bắt giá trị ngay lập tức từ AI.
Về các tác giả
Sudeesh Sasidharan là Kiến trúc sư giải pháp cấp cao tại AWS, trong nhóm Năng lượng. Sudeesh thích thử nghiệm các công nghệ mới và xây dựng các giải pháp sáng tạo nhằm giải quyết những thách thức kinh doanh phức tạp. Khi anh ấy không thiết kế các giải pháp hoặc mày mò các công nghệ mới nhất, bạn có thể thấy anh ấy đang tập luyện trái tay trên sân tennis.
John Klacynski là Người quản lý giải pháp khách hàng chính trong nhóm Nhà cung cấp phần mềm độc lập (ISV) của AWS. Với vai trò này, anh lập trình giúp khách hàng ISV áp dụng các công nghệ và dịch vụ AWS để đạt được mục tiêu kinh doanh của họ nhanh hơn. Trước khi gia nhập AWS, John đã lãnh đạo Nhóm sản phẩm dữ liệu cho các công ty Hàng tiêu dùng đóng gói lớn, giúp họ tận dụng thông tin chi tiết về dữ liệu để cải thiện hoạt động và ra quyết định.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-security-findings-faster-with-no-code-data-preparation-using-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- $ LÊN
- 100
- 125
- 300
- 50
- a
- đẩy nhanh tiến độ
- truy cập
- Tài khoản
- ngang qua
- hành động
- thêm vào
- nhận nuôi
- tổng hợp
- AI
- cho phép
- Ngoài ra
- đàn bà gan dạ
- Amazon SageMaker
- Canvas SageMaker của Amazon
- Amazon Web Services
- số lượng
- an
- phân tích
- phân tích
- Các nhà phân tích
- phân tích
- và
- bất kì
- Đăng Nhập
- phương pháp tiếp cận
- thích hợp
- LÀ
- Nghệ thuật
- AS
- xin
- At
- sẵn có
- tránh
- AWS
- thanh
- dựa
- BE
- thuộc
- hưởng lợi
- Hơn
- giữa
- thúc đẩy
- Hộp
- xây dựng
- Xây dựng
- được xây dựng trong
- kinh doanh
- các doanh nghiệp
- nhưng
- by
- gọi là
- CAN
- vải
- khả năng
- khả năng
- nắm bắt
- Chụp
- cẩn thận
- trường hợp
- nguyên nhân
- thách thức
- tải
- Biểu đồ
- trò chuyện trên mạng
- Chọn
- giống cá lăng
- mã
- Cột
- Cột
- Các công ty
- so
- hoàn thành
- phức tạp
- toàn diện
- sự tự tin
- An ủi
- người tiêu dùng
- Trung tâm
- Tương quan
- Tòa án
- tạo
- tạo ra
- quan trọng
- khách hàng
- khách hàng
- không gian mạng
- an ninh mạng
- dữ liệu
- Chuẩn bị dữ liệu
- chiến lược dữ liệu
- ngày
- quyết định
- Ra quyết định
- chứng minh
- mô tả
- thiết kế
- Xác định
- phát triển
- khám phá
- Giao diện
- màn hình
- do
- miền
- tải về
- hiệu quả
- nỗ lực
- dễ dàng
- cho phép
- Cuối cùng đến cuối
- năng lượng
- tăng cường
- đăng ký hạng mục thi
- Ether (ETH)
- kinh nghiệm
- Kinh nghiệm
- thử nghiệm
- khám phá
- trích xuất
- khai thác
- nhanh hơn
- Đặc tính
- lọc
- lọc
- Tìm kiếm
- phát hiện
- Tên
- dòng chảy
- Tập trung
- tiếp theo
- Trong
- Nền tảng
- từ
- tương lai
- Thu được
- thu thập
- tạo ra
- tạo
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- được
- cho
- Các mục tiêu
- hàng hóa
- hướng dẫn
- xảy ra
- vui mừng
- khai thác
- he
- giúp đỡ
- giúp
- Cao
- anh ta
- của mình
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- Tuy nhiên
- http
- HTTPS
- Xác định
- if
- lập tức
- nâng cao
- in
- bao gồm
- Tăng lên
- độc lập
- đầu ngành
- sáng tạo
- những hiểu biết
- hướng dẫn
- hội nhập
- Giao thức
- trong
- điều tra
- liên quan đến
- isv
- IT
- ITS
- nhà vệ sinh
- tham gia
- jpg
- Key
- kiến thức
- hồ
- Ngôn ngữ
- lớn
- mới nhất
- Lãnh đạo
- hàng đầu
- học tập
- Led
- Dữ liệu dẫn
- Tỉ lệ đòn bẩy
- Hạn chế
- Danh sách
- yêu
- máy
- học máy
- Làm
- giám đốc
- tối đa
- ML
- mô hình
- chi tiết
- phải
- Tự nhiên
- Ngôn ngữ tự nhiên
- Cần
- nhu cầu
- Mới
- Công nghệ mới
- tại
- con số
- of
- Cung cấp
- on
- ONE
- Hoạt động
- Tùy chọn
- or
- cơ quan
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- ra
- kết thúc
- gói
- cửa sổ
- Họa tiết
- hiệu suất
- Cá nhân
- đường ống dẫn
- Nơi
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- Bài đăng
- tiềm năng
- quyền lực
- -
- Dự đoán
- chuẩn bị
- Chuẩn bị
- chuẩn bị
- Xem trước
- Hiệu trưởng
- Trước khi
- Vấn đề
- vấn đề
- Sản phẩm
- năng suất
- nhắc nhở
- cung cấp
- cung cấp
- Mau
- đạt
- xem
- khu
- vùng
- Loại bỏ
- báo cáo
- yêu cầu
- đòi hỏi
- Thông tin
- Kết quả
- Trả về
- Cách mạng
- Nguy cơ
- rủi ro
- Vai trò
- nguồn gốc
- nhà làm hiền triết
- khả năng mở rộng
- Quy mô
- giây
- an toàn
- an ninh
- Rủi ro bảo mật
- xem
- cao cấp
- DỊCH VỤ
- định
- thiết lập
- mức độ nghiêm trọng
- cho thấy
- Chương trình
- Đơn giản
- kỹ năng
- So
- Phần mềm
- rắn
- giải pháp
- Giải pháp
- động SOLVE
- Giải quyết
- nguồn
- nguồn
- chuyên nghành
- riêng
- Bắt đầu
- bắt đầu
- Bắt đầu
- Các bước
- là gắn
- hàng
- Chiến lược
- cấu trúc
- tóm tắt
- Hỗ trợ
- Hãy
- nhóm
- đội
- Công nghệ
- Công nghệ
- quần vợt
- văn bản
- việc này
- Sản phẩm
- Nguồn
- cung cấp their dịch
- Them
- sau đó
- Đó
- điều này
- số ba
- thời gian
- thời gian
- đến
- Chuyển đổi
- Chuyển đổi
- biến đổi
- chuyển đổi
- biến đổi
- hai
- hiểu
- sự hiểu biết
- mở khóa
- Cập nhật
- us
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- hữu ích
- sử dụng
- sử dụng
- giá trị
- nhà cung cấp
- trực quan
- hình dung
- hình dung
- muốn
- we
- web
- các dịch vụ web
- khi nào
- cái nào
- trong khi
- sẽ
- với
- ở trong
- không có
- Công việc
- đang làm việc
- bạn
- trên màn hình
- zephyrnet