数据是从人工智能技术中获取最大价值、快速解决业务问题的基础。然而,要释放生成式人工智能技术的潜力,有一个关键的先决条件:您的数据需要做好适当的准备。在这篇文章中,我们描述了如何使用生成式人工智能来更新和扩展您的数据管道 亚马逊 SageMaker 画布 用于数据准备。
通常,数据管道工作需要专门的技能来准备和组织数据,供安全分析师用来提取价值,这可能需要时间、增加风险并延长价值实现时间。借助 SageMaker Canvas,安全分析师可以轻松、安全地访问领先的基础模型,以更快地准备数据并修复网络安全风险。
数据准备涉及仔细的格式化和深思熟虑的情境化,从客户问题出发逆向工作。现在,借助 SageMaker Canvas 聊天数据准备功能,具有领域知识的分析师可以使用基于聊天的体验快速准备、组织数据并从数据中提取价值。
解决方案概述
生成式人工智能通过提供个性化和自然语言体验、增强风险识别和补救措施以及提高业务生产力,正在彻底改变安全领域。对于此用例,我们使用 SageMaker Canvas, 亚马逊SageMaker数据牧马人, 亚马逊安全湖及 亚马逊简单存储服务 (亚马逊 S3)。 Amazon Security Lake 允许您聚合和标准化安全数据以进行分析,以便更好地了解整个组织的安全性。 Amazon S3 使您能够随时随地存储和检索任意数量的数据。它提供业界领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。
SageMaker Canvas 现在支持由 SageMaker Data Wrangler 提供支持的全面数据准备功能。通过这种集成,SageMaker Canvas 提供了一个端到端的无代码工作区来准备数据、构建和使用机器学习 (ML) 和 亚马逊基岩 加速从数据到业务洞察的时间的基础模型。您现在可以发现和聚合来自 50 多个数据源的数据,并使用 SageMaker Canvas 可视化界面中的 300 多个内置分析和转换来探索和准备数据。您还将看到更快的转换和分析性能,并受益于自然语言界面来探索和转换 ML 数据。
在这篇文章中,我们展示了三个关键的转变;从安全结果数据集的列中进行过滤、列重命名和文本提取。我们还演示了如何使用 SageMaker Canvas 中的聊天数据准备功能来分析数据并可视化您的发现。
先决条件
在开始之前,您需要一个 AWS 账户。您还需要设置一个 亚马逊SageMaker Studio 领域。有关设置 SageMaker Canvas 的说明,请参阅 无需代码即可生成机器学习预测.
访问 SageMaker Canvas 聊天界面
请完成以下步骤以开始使用 SageMaker Canvas 聊天功能:
- 在 SageMaker Canvas 控制台上,选择 数据管理员.
- 下 数据集,选择 Amazon S3 作为您的源并指定 安全调查结果数据集 来自亚马逊安全湖。
- 选择您的数据流并选择 聊天数据准备,这将显示带有引导提示的聊天界面体验。
过滤数据
对于这篇文章,我们首先要过滤严重和高严重性警告,因此我们输入聊天框说明以 删除不重要或高严重性的发现。 Canvas 删除行,显示转换数据的预览,并提供使用代码的选项。我们可以将其添加到步骤列表中 步骤 窗格。
重命名列
接下来,我们要重命名两列,因此我们在聊天框中输入以下提示,以重命名 说明 和 标题 列到 查找 和 整治。 SageMaker Canvas 会生成预览,如果您对结果感到满意,则可以将转换后的数据添加到数据流步骤中。
提取文字
要确定调查结果的来源区域,您可以在聊天指令中输入 根据模式从 UID 列中提取区域文本 arn:aws:security:securityhub:region:*
并创建一个名为 Region 的新列)根据模式从 UID 列中提取区域文本。然后,SageMaker Canvas 生成代码来创建新的区域列。数据预览显示调查结果来自一个区域: us-west-2
。您可以将此转换添加到数据流中以进行下游分析。
分析数据
最后,我们想要分析数据以确定一天中的时间与关键发现的数量之间是否存在相关性。您可以在聊天中输入按一天中的时间总结关键发现的请求,SageMaker Canvas 会返回对您的调查和分析有用的见解。
可视化结果
接下来,我们将随时间推移按严重程度可视化调查结果,并将其包含在领导力报告中。您可以要求 SageMaker Canvas 生成与一天中的时间相比的严重程度条形图。在几秒钟内,SageMaker Canvas 就创建了按严重性分组的图表。您可以将此可视化添加到数据流中的分析中,并将其下载到您的报告中。数据显示,调查结果源自一个区域并发生在特定时间。这让我们有信心将安全调查结果集中在哪里,以确定根本原因和纠正措施。
清理
为避免产生意外费用,请完成以下步骤来清理您的资源:
- 清空您用作源的 S3 存储桶。
- 注销 SageMaker Canvas。
结论
在这篇文章中,我们向您展示了如何使用 SageMaker Canvas 作为端到端无代码工作区进行数据准备,以构建和使用 Amazon Bedrock 基础模型,从而加快从数据中收集业务洞察的速度。
请注意,这种方法不仅限于安全发现;您可以将其应用于任何以数据准备为核心的生成式人工智能用例。
未来属于能够有效利用生成式人工智能和大型语言模型力量的企业。但要做到这一点,我们必须首先制定可靠的数据策略并了解数据准备的艺术。通过使用生成式人工智能智能地构建我们的数据,并从客户的角度进行逆向工作,我们可以更快地解决业务问题。通过 SageMaker Canvas 聊天进行数据准备,分析师可以轻松上手并从 AI 中获取即时价值。
作者简介
苏迪什·萨西达兰 是 AWS 能源团队的高级解决方案架构师。 Sudeesh 喜欢尝试新技术并构建创新解决方案来解决复杂的业务挑战。当他不设计解决方案或修补最新技术时,您可以发现他在网球场上练习反手。
约翰·克拉辛斯基 是 AWS 独立软件供应商 (ISV) 团队的首席客户解决方案经理。在此职位上,他以编程方式帮助 ISV 客户采用 AWS 技术和服务,以更快地实现其业务目标。在加入 AWS 之前,John 领导大型消费品公司的数据产品团队,帮助他们利用数据洞察来改进运营和决策。
- SEO 支持的内容和 PR 分发。 今天得到放大。
- PlatoData.Network 垂直生成人工智能。 赋予自己力量。 访问这里。
- 柏拉图爱流。 Web3 智能。 知识放大。 访问这里。
- 柏拉图ESG。 碳, 清洁科技, 能源, 环境, 太阳能, 废物管理。 访问这里。
- 柏拉图健康。 生物技术和临床试验情报。 访问这里。
- Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-security-findings-faster-with-no-code-data-preparation-using-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
- :具有
- :是
- :不是
- :在哪里
- $UP
- 100
- 125
- 300
- 50
- a
- 加快
- ACCESS
- 账号管理
- 横过
- 行动
- 加
- 采用
- 骨料
- AI
- 允许
- 还
- Amazon
- 亚马逊SageMaker
- 亚马逊 SageMaker 画布
- 亚马逊网络服务
- 量
- an
- 分析
- 分析
- 分析师
- 分析
- 和
- 任何
- 使用
- 的途径
- 适当
- 保健
- 艺术
- AS
- 问
- At
- 可用性
- 避免
- AWS
- 酒吧
- 基于
- BE
- 属于
- 得益
- 更好
- 之间
- 提高
- 盒子
- 建立
- 建筑物
- 内建的
- 商业
- 企业
- 但是
- by
- 被称为
- CAN
- 帆布
- 能力
- 能力
- 捕获
- 捕获
- 小心
- 案件
- 原因
- 挑战
- 收费
- 图表
- 即时通话
- 清洁
- 码
- 柱
- 列
- 公司
- 相比
- 完成
- 复杂
- 全面
- 信心
- 安慰
- 消费者
- 核心
- 相关
- 法庭
- 创建信息图
- 创建
- 危急
- 顾客
- 合作伙伴
- 网络
- 网络安全
- data
- 资料准备
- 数据策略
- 天
- 决定
- 决策
- 演示
- 描述
- 设计
- 确定
- 开发
- 通过各种方式找到
- 屏 显:
- 显示器
- do
- 域
- 下载
- 只
- 毫不费力
- 费力
- 使
- 端至端
- 能源
- 加强
- 输入
- 醚(ETH)
- 体验
- 体验
- 试验
- 探索
- 提取
- 萃取
- 快
- 专栏
- 过滤
- 过滤
- 找到最适合您的地方
- 发现
- 姓氏:
- 流
- 专注焦点
- 以下
- 针对
- 基金会
- 止
- 未来
- Gain增益
- 收集
- 生成
- 产生
- 生成的
- 生成式人工智能
- 得到
- 给
- 理想中
- 货
- 制导
- 发生
- 快乐
- 马具
- he
- 帮助
- 帮助
- 高
- 他
- 他的
- 创新中心
- How To
- 但是
- HTTP
- HTTPS
- 鉴定
- if
- 即时
- 改善
- in
- 包括
- 增加
- 独立
- 行业领先
- 创新
- 可行的洞见
- 说明
- 积分
- 接口
- 成
- 调查
- 涉及
- ISV
- IT
- 它的
- John
- 加盟
- JPG
- 键
- 知识
- 湖泊
- 语言
- 大
- 最新
- 领导团队
- 领导
- 学习
- 导致
- 数据
- 杠杆作用
- 有限
- 清单
- 爱
- 机
- 机器学习
- 制作
- 经理
- 最多
- ML
- 模型
- 更多
- 必须
- 自然
- 自然语言
- 需求
- 需要
- 全新
- 新技术
- 现在
- 数
- of
- 优惠精选
- on
- 一
- 运营
- 附加选项
- or
- 组织
- 我们的
- 输出
- 超过
- 包
- 面包
- 模式
- 性能
- 个性化你的
- 管道
- 地方
- 柏拉图
- 柏拉图数据智能
- 柏拉图数据
- 帖子
- 潜力
- 功率
- 供电
- 预测
- 准备
- Prepare
- 准备
- 预览
- 校长
- 先
- 市场问题
- 问题
- 产品
- 生产率
- 提示
- 提供
- 优
- 很快
- 达到
- 参考
- 地区
- 地区
- 移除了
- 报告
- 请求
- 需要
- 资源
- 成果
- 回报
- 革命性
- 风险
- 风险
- 角色
- 根
- sagemaker
- 可扩展性
- 鳞片
- 秒
- 安全
- 保安
- 安全风险
- 看到
- 前辈
- 特色服务
- 集
- 设置
- 严重
- 显示
- 作品
- 简易
- 技能
- So
- 软件
- 固体
- 方案,
- 解决方案
- 解决
- 解决
- 来源
- 来源
- 专门
- 具体的
- 开始
- 开始
- 开始
- 步骤
- 存储
- 商店
- 策略
- 结构体
- 总结
- 支持
- 采取
- 团队
- 队
- 技术
- 专业技术
- 网球
- 文本
- 这
- 其
- 他们
- 然后
- 那里。
- Free Introduction
- 三
- 次
- 时
- 至
- 改造
- 转型
- 转换
- 转化
- 变换
- 二
- 理解
- 理解
- 开锁
- 更新
- us
- 使用
- 用例
- 用过的
- 有用
- 使用
- 运用
- 折扣值
- 供应商
- 视觉
- 可视化
- 想像
- 想
- we
- 卷筒纸
- Web服务
- ,尤其是
- 这
- 而
- 将
- 中
- 也完全不需要
- 工作
- 加工
- 您
- 您一站式解决方案
- 和风网