तंत्रिका नेटवर्क, एआई और मशीन लर्निंग का और विकास एक वास्तविक "गेम चेंजर" बन रहा है। चैटबॉट चैटजीपीटी वर्तमान में इसे और अधिक स्पष्ट कर रहा है। सोफोस एआई बेहतर सुरक्षा अनुप्रयोगों को प्राप्त करने के लिए उन्नत जीपीटी तकनीक का उपयोग करता है।
जैसे-जैसे पैमाना बढ़ता है, तंत्रिका नेटवर्क बेहतर और बेहतर होते जाते हैं। प्रोग्राम का आधार GPT-3.5 लैंग्वेज प्रोसेसिंग मॉडल है, जो OpenAI से भी आता है। सुपरकंप्यूटिंग पैमाने पर और मशीन लर्निंग के संयोजन में, सोफोस एआई इस उन्नत तकनीक का उपयोग बेहतर सुरक्षा अनुप्रयोगों को प्राप्त करने के लिए करता है। क्योंकि विशेष रूप से साइबर सुरक्षा के क्षेत्र में, पिछले छोटे मॉडलों के विपरीत भारी प्रदर्शन सामने आता है। यह विभिन्न सफल परीक्षण श्रृंखलाओं द्वारा स्पष्ट किया गया है जो सोफोस विशेषज्ञों ने पिछले साल GPT-3 के साथ किया था।
GPT-3 IT सुरक्षा के लिए अपार संभावनाएं प्रदान करता है
GPT-3 एक पूर्व-प्रशिक्षित, बड़े पैमाने का भाषा मॉडल है जो अपने लचीलेपन और सटीकता में अभूतपूर्व है। और यहीं पर सोफोस एआई की मानवीय रचनात्मकता की आवश्यकता है, अर्थात् साइबर अपराध के खिलाफ लड़ाई में इस तकनीक का उपयोग कहाँ और कैसे किया जा सकता है। क्योंकि यदि इनपुट और आउटपुट डेटा को टेक्स्ट में बदला जा सकता है, तो इस क्षेत्र में भी GPT-3 का उपयोग अंतहीन है। उदाहरण के लिए, आप GPT-3 को फ़ंक्शन विवरण से कार्यशील पायथन कोड लिखने के लिए कह सकते हैं, या केवल कुछ उदाहरणों के साथ एक वर्गीकरण एप्लिकेशन बना सकते हैं।
सोफोस एआई - जीपीटी-3 क्षमता का उपयोग करना चाहते हैं
Sophos AI विशेषज्ञ GPT-3 में अपार संभावनाएं देखते हैं। उदाहरण के लिए, एक टैग नहीं किया गया रिकॉर्ड खोजना अपेक्षाकृत आसान है; हालाँकि, एक पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए एक टैग किए गए डेटा सेट का निर्माण आमतौर पर बहुत समय लेने वाला और कठिन होता है। पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल जिन्हें कुछ उदाहरणों से प्रशिक्षित किया जाता है, उनमें अक्सर ओवरफिटिंग की समस्या होती है। दूसरे शब्दों में, वे पहले के गैर-मौजूद उदाहरणों के लिए सामान्यीकरण नहीं करते हैं। GPT-3 "फ्यू-शॉट लर्निंग" के साथ, हालांकि, सोफोस एआई को केवल कुछ एनोटेट प्रशिक्षण उदाहरणों की आवश्यकता होती है और इस प्रकार यह पारंपरिक मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है। क्योंकि GPT-3 की स्व-निगरानी की गई है और बड़े पैमाने पर प्रशिक्षित किया गया है, यह केवल कुछ उदाहरणों के साथ कई वर्गीकरण समस्याओं पर अच्छा प्रदर्शन करने के लिए दिखाया गया है।
ठोस आवेदन के लिए दो उदाहरण
स्पैम का पता लगाना
🔎 स्पैम वर्गीकरण कार्य के लिए संकेत (छवि: सोफोस)।
केवल चार गैर-महत्वपूर्ण और चार स्पैम नमूनों के साथ एक शक्तिशाली स्पैम वर्गीकरण मॉडल को प्रशिक्षित करना चुनौतीपूर्ण है। पर्याप्त संकेतों को सीखने के लिए पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल को अक्सर बड़े प्रशिक्षण डेटासेट की आवश्यकता होती है। हालाँकि, चूंकि GPT-3 एक बड़े टेक्स्ट डेटा सेट पर प्रशिक्षित एक भाषा मॉडल है, यह एक वर्गीकरण कार्य के इरादे को पहचान सकता है और कुछ उदाहरणों के साथ कार्य को हल कर सकता है।
कुछ उदाहरणों के साथ सीखते समय, एक महत्वपूर्ण कदम शीघ्र इंजीनियरिंग है, जिसमें पाठ पूरा करने वाले कार्यों के लिए इनपुट डेटा के प्रारूप को डिजाइन करना शामिल है। तस्वीर ऐसे स्पैम वर्गीकरण कार्य को दिखाती है।
प्रांप्ट में समर्थन सेट के रूप में उनके लेबल के साथ एक बयान और कुछ उदाहरण शामिल हैं, और अंतिम खंड में एक क्वेरी उदाहरण संलग्न है। GPT-3 को तब इनपुट से एक लेबल भविष्यवाणी के रूप में एक उत्तर उत्पन्न करने के लिए कहा जाता है।
GPT-3 के साथ पारंपरिक एमएल मॉडल और "कुछ-शॉट सीखने" के बीच वर्गीकरण परिणामों की तुलना करना, यह देखना आसान है कि यह स्पष्ट रूप से पारंपरिक एमएल मॉडल जैसे कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन और "रैंडम फॉरेस्ट" से बेहतर प्रदर्शन करता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि कुछ-शॉट सीखना दिए गए उदाहरणों की संदर्भ जानकारी लेता है और आउटपुट के रूप में सबसे समान उदाहरण का लेबल चुनता है। परिणामस्वरूप, GPT-3 को पुन: प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं होती है, लेकिन सरल प्रांप्ट इंजीनियरिंग के साथ एक शक्तिशाली वर्गीकरण मॉडल बनाने की अनुमति देता है।
समझने में कठिन कोड के लिए पठनीय स्पष्टीकरण
सुरक्षा विशेषज्ञों के लिए भी रिवर्स इंजीनियरिंग कमांड लाइन एक कठिन और समय लेने वाला काम है। "लिविंग-ऑफ-द-लैंड" कमांड को समझना और भी कठिन है क्योंकि वे लंबे होते हैं और ऐसे तार होते हैं जिन्हें पार्स करना मुश्किल होता है। उदाहरण के लिए, हमलावर फ़िशिंग गतिविधियों को छिपाने के लिए अपने पीड़ितों के कंप्यूटर पर मानक ऐप्स और मानक प्रक्रियाओं का उपयोग करते हैं। GPT-3 एक कमांड लाइन को समझने योग्य विवरण में अनुवाद कर सकता है - उदाहरण के लिए, कोड के दिए गए विवरण से कार्यशील पायथन या जावा कोड लिखें। GPT-3 को एक कमांड लाइन से कई विवरण उत्पन्न करने के लिए कहना भी संभव है, और आउटपुट विवरण को सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवार का चयन करने के लिए शब्द-स्तर की संभावनाओं के साथ टोकन किया जाएगा। सोफोस एआई के कई प्रकारों से सर्वश्रेष्ठ विवरण का चयन करने का दृष्टिकोण एक रिवर्स ट्रांसलेशन पद्धति का उपयोग करना है जो उस विवरण का चयन करता है जो इनपुट कमांड लाइन के लिए सबसे समान कमांड लाइन का उत्पादन कर सकता है।
GPT-3: साइबर सुरक्षा मील का पत्थर
सोफोस एआई टीम के विशेषज्ञों का कहना है, "जीपीटी-3 एक साइबर सुरक्षा मील का पत्थर है क्योंकि यह स्पैम का पता लगा सकता है और कुछ उदाहरणों के साथ जटिल कमांड लाइन का विश्लेषण कर सकता है।" "GPT-3 का लचीलापन हमेशा विकसित होने वाले साइबर खतरों का मुकाबला करने के लिए बहुत उपयुक्त है। हम मानते हैं कि अधिक कठिन साइबर सुरक्षा समस्याओं को जल्द ही बड़े तंत्रिका नेटवर्क मॉडल के साथ संबोधित किया जा सकता है।
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