ایم آئی اے کا کہنا ہے کہ. ابھی تک سبریری نگہداشت میں بہت سست نہیں ہے، اب بھی انسان کی ضرورت ہے

اگر آپ سیکیورٹی صنعت میں ہیں تو، میساچیٹس انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنٹی اچھی خبر ہے. روبوٹ ہو سکتا ہے نہیں اپنا کام لے لو.

ایم آئی ای کے کمپیوٹر سائنس اور مصنوعی انٹیلی جنس لیبارٹری (CSAIL) کے محققین نے گزشتہ ہفتے ایک کاغذ جاری کیا جس میں "A.I.²" کہا جاتا ہے جس میں بہتر سائبریسیکیشن سسٹم کی وضاحت کرتا ہے. یہ ایک "تجزیہ کار میں اندر-لوپ نظام" ہے جس میں A. اعداد و شمار اور انسانی تجزیہ کاروں کے بڑے پیمانے پر اعداد و شمار فیڈریشن فراہم کرنے کے ذریعے مل کر.

A.I.² اس وقت استعمال میں دو اقسام کے سائبریکچر سسٹم کو یکجا کرتا ہے: تجزیہ کار سے مبنی (انسانوں کی نشاندہی کرنے اور حملوں کا جواب دینے کی کوشش کی جاتی ہے)، اور غیر جانبدار مشین سیکھنے پر مبنی (مثالی طور پر حملوں کی پیشن گوئی اور انکشاف کرنے کے لئے پیٹرن کا استعمال کرتے ہوئے). دونوں نظاموں کو ان کی کمی کا سامنا ہے. انسانی اعداد و شمار کی وجہ سے بہت سارے سائبر حملوں کی کمی محسوس کرتے ہیں اور A.I. بہت جھوٹ الارم ڈالنے کے لئے لگتی ہے کیونکہ پیٹرن ہمیشہ متوقع نہیں ہیں.

حقیقی خطرات کی شناخت میں انسانی کی طاقت کو یکجا اور بڑے پیمانے پر اعداد و شمار کے بڑے پیمانے پر اعداد و شمار کی پروسیسنگ میں A.I. کی طاقت، ایک مضبوط سیکورٹی کے نظام کے نتیجے میں. اس کے علاوہ، انسان اپنی سائبریکچر کی ملازمتوں کو برقرار رکھتی ہیں.

انسانی کام پر واپس لوٹنے کے لئے شاید مصنوعی انٹیلی جنس لیبارٹری میں کچھ محققین کی طرح آواز آسکتی ہے. لیکن ایم آئی ٹی کے محققین کا دعوی ہے کہ لوگوں اور ای. ایک ساتھ مل کر 86.8 فیصد کا پتہ لگانے کی شرح میں اضافہ ہوتا ہے - سولو ا. 7.9 فیصد کی شرح - اور اسے سستا بناتا ہے.

A.I.² چار اجزاء سے بنا ہے. سب سے پہلے، ایک کمپیوٹر بڑا ڈیٹا جمع کرتا ہے. اعداد و شمار پر عملدرآمد کیا جاتا ہے، اور پہلے سے موجود موجودہ A. ٹیکنالوجی. پھر، اے. کسی چیز کو کھینچتا ہے جو "بدقسمتی" ہوسکتا ہے اور اسے انسانی تجزیہ کار کو بھیجتا ہے. آخر میں، تجزیہ کار A.I. میں آراء کو بھیجتا ہے، جو معلومات سے سیکھتا ہے اور اس بات کا یقین کرنے میں بہتر ہو جاتا ہے کہ حملہ آور یا معمول ہے.

3.6 بلین لاگ لائنوں کی ایک حقیقی دنیا کے اعداد و شمار کے مطابق تصدیق کی گئی کہ اے. اور انسانوں نے ایک ٹیم کے طور پر الگ الگ اداروں کے مقابلے میں بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا.

مجموعی طور پر، ترقیاتی ٹیکنالوجی اور مکمل خود مختاری کے درمیان ایک درمیانی قدم کی طرح A.I.² لگتا ہے. A.I. آخر میں ان کے انسانی شریک کارکنوں سے کافی سیکھ جائے گی کہ طالب علم ماسٹر بن جاتا ہے. لیکن جب تک گہری سیکھنے میں ای. انسانی معاونت A.I. کے مقابلے میں زیادہ تر مؤثر طریقے سے، تحقیق کے کاغذات کی پیش گوئی کی جاتی ہے کہ cybersecurity تجزیہ کاروں کو ایک اور دو سال کے کام کی سیکورٹی میں پینسل کر سکتے ہیں.