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एमएल विसंगतियों का पता लगाने में मदद करता है
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कई सुरक्षा टीमें अभी भी खतरों का पता लगाने के लिए स्थिर हस्ताक्षरों पर भरोसा करती हैं। वे नेटवर्क विश्लेषण के लिए या तो घुसपैठ का पता लगाने वाली प्रणाली (आईडीएस) पर या एंडपॉइंट लॉग के आधार पर स्थिर व्यवहार संबंधी पहचान पर भरोसा करते हैं। लेकिन अधिक से अधिक डेटा के साथ, सभी स्रोतों और हमले के पैटर्न पर नज़र रखना और उन्हें अलग-अलग नियमों के साथ कवर करना मुश्किल हो जाता है। इन चुनौतियों से पार पाने के लिए, एक्सॉन का कहना है कि मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदम पहचान विकास के परिप्रेक्ष्य को बदलने में मदद करता है। जो कोई भी एमएल का उपयोग करता है वह संचार की सामान्य स्थिति सीख सकता है, विचलन पहचान सकता है और...

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उद्योग: मशीन लर्निंग डाउनटाइम की भविष्यवाणी करता है

एनोमली डिटेक्शन के लिए कास्परस्की मशीन लर्निंग औद्योगिक वातावरण में डाउनटाइम की भविष्यवाणी करता है। यह प्रारंभिक चरण में उत्पादन प्रक्रियाओं में विचलन की पहचान करने और डाउनटाइम्स को कम करने की अनुमति देता है। समाधान मशीन लर्निंग एल्गोरिदम से लैस है जो मशीन सेंसर से टेलीमेट्री का विश्लेषण करता है। जब विनिर्माण प्रक्रिया पैरामीटर (टैग) अप्रत्याशित रूप से व्यवहार करते हैं तो यह अलर्ट ट्रिगर करके मशीन विफलताओं की चेतावनी देता है। एनोमली डिटेक्शन के लिए कास्परस्की मशीन लर्निंग विस्तृत विसंगति विश्लेषण के लिए फीचर से भरपूर विज़ुअल इंटरफ़ेस भी प्रदान करता है, साथ ही उपयोगकर्ताओं के डैशबोर्ड पर अलर्ट भेजने के लिए मौजूदा सिस्टम के साथ उत्पाद को एकीकृत करने के लिए टूल भी प्रदान करता है।

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