SentinelOne မဲလ်ဝဲစိစစ်ချိန် ရက်သတ္တပတ်မှ နာရီသို့
OpenAI Daybreak ဖြင့် SentinelOne သည် မဲလ်ဝဲစိစစ်ချိန်ကို ရက်သတ္တပတ်များမှ နာရီပိုင်းသို့ လျှော့ချပြီး ခြိမ်းခြောက်မှု ပိုများများကို စုံစမ်းနိုင်သည်။
8
မဲလ်ဝဲကို နောက်ကြောင်းပြန် ခွဲခြမ်းလေ့လာရန် ကြာချိန်၊ ၄–၆ ပတ်မှ နာရီပိုင်းသို့ လျော့ကျလာ
ရှုပ်ထွေးနက်နဲသော မဲလ်ဝဲတစ်ခုကို နောက်ကြောင်းပြန် ခွဲခြမ်းလေ့လာရန် ထိပ်တန်းလုံခြုံရေးသုတေသီတစ်ဦးအတွက် လေးပတ်မှ ခြောက်ပတ်အထိ ကြာနိုင်သည်။ ဤအလုပ်သည် ဆော့ဖ်ဝဲ၏ လုပ်ဆောင်ပုံကို နားလည်ရန် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုချင်း ခွဲခြမ်းစိစစ်ရသော လက်ဝင်သည့်အလုပ်ဖြစ်သည်။ အချက်အလက်အသစ်များ တွေ့ရှိလာသည့်အခါ သုတေသီများသည် ယခင်စိစစ်ခဲ့သည့် အဆင့်များကို ပြန်လည်သုံးသပ်ရလေ့ရှိသည်။ ယခုအခါ OpenAI Daybreak သည် ရှစ်နာရီခန့်အတွင်း လူလုပ်သည့်အဆင့်မီ နောက်ကြောင်းပြန် ခွဲခြမ်းလေ့လာမှုရလဒ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်ပြီဟု SentinelOne ၏ AI ဆိုင်ရာ အကြီးအကဲ Gregor Stewart က ဆိုသည်။
နက်နက်နဲနဲ စိစစ်ရန် လိုအပ်သည့်အချိန်ကို လျှော့ချပေးခြင်းဖြင့် OpenAI သည် SentinelOne ၏ သုတေသီများကို မဲလ်ဝဲများ ပိုမိုစုံစမ်းနိုင်စေပြီး နမူနာအသီးသီးမှ တွေ့ရှိချက်များကို ဆက်စပ်လေ့လာနိုင်စေသည်။ ဤသို့ ပိုမိုကျယ်ပြန့်စွာ မြင်နိုင်ခြင်းက သီးခြားစီ စုံစမ်းလျှင် လွတ်သွားနိုင်သည့် ဆက်နွှယ်မှုများကို မကြာခဏ ဖော်ထုတ်ပေးသည်။ Stewart က ဤအခွင့်အရေးကို “အရင်က ကျွန်တော်တို့ ဘယ်လိုမှ မတတ်နိုင်ခဲ့တဲ့ ထောက်လှမ်းသိရှိနိုင်စွမ်းမျိုး” ဟု ဖော်ပြသည်။
“ထိပ်တန်းသုတေသီတစ်ဦး လေးပတ်ကနေ ခြောက်ပတ်လောက် လုပ်ရမယ့်အလုပ်ကို အခု AI က ရှစ်နာရီလောက်နဲ့ လူလုပ်တဲ့အဆင့်မီ ရလဒ်တွေ ရအောင် လုပ်ပေးနေပါပြီ။”
Daybreak သည် ကာကွယ်သူများကို ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးလုပ်ငန်းများအတွက် OpenAI မော်ဒယ်များ အသုံးပြုခွင့်ပေးသည်။ SentinelOne သည် ဤစွမ်းရည်များကို အသုံးပြု၍ မဲလ်ဝဲများကို နောက်ကြောင်းပြန် ခွဲခြမ်းလေ့လာပြီး ဆော့ဖ်ဝဲ၏ လုပ်ဆောင်ပုံကို နားလည်ရန် စစ်ဆေးသည်။ စိစစ်မှု ပိုမြန်လာခြင်းကြောင့် သုတေသီများသည် နောက်ထပ်နမူနာများကို ပိုမိုစုံစမ်းနိုင်လာသည်။
ရလဒ်အတွက် မိမိ၏အဖွဲ့ကသာ ဆက်လက်တာဝန်ယူရကြောင်း Stewart က အလေးထားပြောဆိုသည်။ “အလိုအလျောက်စနစ်နဲ့ အစားထိုးလို့ မရတဲ့ တစ်ခုတည်းသောအရာက တာဝန်ခံမှုပါပဲ” ဟု ၎င်းက ဆိုသည်။ “ဥပမာ စနစ်ဖွဲ့စည်းပုံကို ပြောင်းဖို့ ဆုံးဖြတ်တယ်ဆိုပါစို့။ ဒီလိုကိစ္စမျိုးမှာ လူက စစ်ဆေးကြည့်ရှုပေးဖို့ လိုနေဦးမှာပါ။ ဒါပေမဲ့ သီးခြားပြဿနာလေးတွေကို ပြင်ဆင်တာ၊ ဆော့ဖ်ဝဲရဲ့ အခြေခံလုပ်ဆောင်ပုံကို မပြောင်းလဲတဲ့ ကိစ္စမျိုးတွေကတော့ အလိုအလျောက်စနစ်နဲ့ ပိုသင့်တော်နိုင်ပါတယ်” ဟု ၎င်းက ထပ်လောင်းပြောသည်။
ယခင်က SentinelOne ၏ သုတေသနအဖွဲ့များသည် မိမိတို့တွေ့ရှိသည့် ခြိမ်းခြောက်မှုများထဲမှ စိတ်ဝင်စားစရာအကောင်းဆုံး သို့မဟုတ် အရေးအကြီးဆုံးများကိုသာ နက်နက်နဲနဲ စုံစမ်းလေ့လာနိုင်ခဲ့သည်။ “ကျွန်တော်တို့ နောက်ကြောင်းပြန် ခွဲခြမ်းလေ့လာနိုင်ခဲ့တဲ့ ဆော့ဖ်ဝဲအရေအတွက်က အလွန်နည်းပါတယ်” ဟု Stewart က ဆိုသည်။ နှိုင်းယှဉ်စရာ နမူနာနည်းသဖြင့် ခြိမ်းခြောက်မှုများအကြား ဆက်နွှယ်မှုများကို တွေ့ရှိနိုင်သည့် အခွင့်အရေးလည်း နည်းခဲ့သည်။
“နောက်ကြောင်းပြန် ခွဲခြမ်းလေ့လာမှု ပိုမြန်လာတာကြောင့် မဲလ်ဝဲတွေကို အရင်ထက် အများကြီး ပိုကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်လာနိုင်ပြီး အပြောင်းအလဲတွေကိုလည်း မျက်ခြည်မပြတ် လိုက်နိုင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် ခြိမ်းခြောက်မှုတွေ ဘယ်လိုဆက်နွှယ်နေတယ်၊ အဲဒီဆက်နွှယ်မှုတွေ ဘယ်လိုပြောင်းလဲလာတယ်ဆိုတာကို ကျွန်တော်တို့ရဲ့ သုတေသီတွေ ပိုပြီး ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မြင်နိုင်ပါတယ်။”
Daybreak ဖြင့် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ စိစစ်နိုင်ခြင်းက သုတေသီများကို မဲလ်ဝဲနမူနာများ နှိုင်းယှဉ်ရန်နှင့် တူညီသော အစိတ်အပိုင်းများ ရှာဖွေရန် အခွင့်အရေး ပိုရစေသည်။ ဥပမာ၊ ဆက်စပ်မှုမရှိဟု ထင်ရသော နမူနာနှစ်ခုတွင် တူညီသည့် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု တွေ့ရှိခြင်းက ဖောက်သည်အတွက် စုံစမ်းနေစဉ် သုတေသီများ ဆက်လက်လိုက်လံစုံစမ်းနိုင်မည့် သဲလွန်စတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။
ပိုများသော နမူနာများမှ တွေ့ရှိချက်များကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းက ခြိမ်းခြောက်မှုများအကြား ပိုမိုကျယ်ပြန့်သည့် ဆက်နွှယ်မှုများကိုလည်း ဖော်ထုတ်ပေးသည်။ ဤဆက်နွှယ်မှုများကို မြင်နိုင်ခြင်းက “ပိုပြီး ကြိုတင်ကာကွယ်နိုင်ဖို့နဲ့ ခြိမ်းခြောက်မှုဖြစ်လာမှ တုံ့ပြန်မယ့်အစား ကိုယ့်ဘက်က ဦးအောင် ကာကွယ်ထားဖို့ အထောက်အကူဖြစ်မှာပါ” ဟု Stewart က ဆိုသည်။
OpenAI ၏ ဆိုက်ဘာစွမ်းရည်များကို အသုံးပြုခွင့်ရခြင်းကြောင့် SentinelOne အတွင်း လုံခြုံရေးအလုပ်ကို တာဝန်ယူနိုင်သူ ပိုများလာကြောင်း Stewart က ဆိုသည်။ “လွန်ခဲ့တဲ့ လအနည်းငယ်အထိတောင် ရှားပါးနေသေးတယ်လို့ ဆိုနိုင်တဲ့ ကျွမ်းကျင်မှုမျိုးကို အခု လူတိုင်းနီးပါး လက်လှမ်းမီလာပါပြီ” ဟု ၎င်းက ဆိုသည်။ ကျွမ်းကျင်သူအဖွဲ့ငယ်တစ်ခုကို မှီခိုနေမည့်အစား အဖွဲ့ဝင်များ ပိုမို၍ ပြဿနာများကို ကိုယ်တိုင်စုံစမ်းနိုင်လာသည်။
SentinelOne ၏ ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများသည် ဆော့ဖ်ဝဲတည်ဆောက်နေစဉ်မှာပင် လုံခြုံရေးပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်စေရန် Stewart က OpenAI ၏ ဆိုက်ဘာစွမ်းရည်များကို ကုဒ်ရေးသားမှုတွင် ထည့်သွင်းအသုံးပြုလိုသည်။
“OpenAI ဟာ ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့ဝင်တိုင်းကို ကျွမ်းကျင်သူအဆင့် ဆိုက်ဘာစွမ်းရည်တွေ ပေးခြင်းအားဖြင့် ကာကွယ်သူတွေဘက်က အသာစီးရလာအောင် လုပ်ဆောင်နေပါတယ်။”
