январь    2025

Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
		1	2	3	4	5
6	7	8	9	10	11	12
13	14	15	16	17	18	19
20	21	22	23	24	25	26
27	28	29	30	31

показать все 

27.12.2024

РАЭК определила лидера среди классифайдов по числу объявлений о долгосрочной аренде

Читать далее 

26.12.2024

За экспертизой в инфобезе — к «Газинформсервису»

Читать далее 

26.12.2024

Компания «ИнфоТеКС» объявляет о выпуске сертифицированной версии ViPNet xFirewall 5.6.2

Читать далее 

19.12.2024

«ГенИИ» завершили год разговором о главной технологии FinTech

Читать далее 

17.12.2024

РДТЕХ внедряет новый премиальный стандарт сервисной поддержки

Читать далее 

показать все 

12.12.2024

Что следует учитывать ИТ-директорам, прежде чем претендовать на должность генерального директора?

Читать далее 

11.12.2024

Сетевая инфраструктура, сетевые технологии: что лучше – самостоятельная поддержка или внешнее обслуживание?

Читать далее 

22.11.2024

Тандем технологий – драйвер инноваций.

Читать далее 

21.11.2024

ИИ: маршрут не построен, но уже проектируется

Читать далее 

18.11.2024

Глеб Шкрябин: «Надежные и масштабируемые системы — основа стабильной работы бизнеса в условиях больших нагрузок»

Читать далее 

14.10.2024

Елена Ситдикова: «На разработчиках программного обеспечения для транспорта лежит большая ответственность перед пассажирами»

Читать далее 

13.06.2024

Взгляд в перспективу: что будет двигать отрасль информационной безопасности

Читать далее 

18.04.2024

5 способов повысить безопасность электронной подписи

Читать далее 

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

Читать далее 

18.04.2024

Неочевидный САПР: выход ПО за рамки конструкторской деятельности

Читать далее 

показать все 

Главная / Новости партнеров / Qrator Labs представила основные тренды в развитии машинного обучения и искусственного интеллекта в рамках Евразийского экономического форума

Qrator Labs, специализирующаяся на противодействии DDoS-атакам и обеспечении доступности интернет-ресурсов, приняла участие в Евразийском экономическом форуме, проходившем в Вероне с 25-26 октября 2018 года. В рамках крупнейшего евразийского мероприятия Qrator Labs обозначила ключевые направления использования технологий машинного обучения сегодня и в будущем

В ходе сессии форума «Новейшие технологии для промышленной революции: хайп и реальность» технический директор Qrator Labs Артем Гавриченков рассказал о том, в каких областях уже сегодня может использоваться искусственный интеллект и машинное обучение для решения реальных задач бизнеса.

Анализ собираемой информации — это ключ к улучшению показателей любого бизнеса. Машинное обучение сегодня успешно применяется для анализа большого объема данных, стабильных во времени. Технологии machine learning помогают с отслеживанием периодичности происходящих событий и с поиском аномалий в стабильных событиях. Так, для оператора связи основным бизнес-показателем является объём Интернет-трафика, и с помощью алгоритмов машинного обучения задача, например, поиска резких всплесков трафика решается достаточно просто.

Аналогичным образом может детектироваться большинство аномалий в любых бизнес-процессах, которые поддаются измерению. Для других типов бизнеса такими параметрами может быть число посетителей в единицу времени, количество покупок, заказанных доставок, оплаченных счетов, продемонстрированных рекламных объявлений, проведенных транзакций. Видов подобных данных очень много, что усложняет ручное отслеживание, но все они обычно легко поддаются автоматическому анализу, и при выявлении аномалий в тех или иных показателях система высылает оповещения ответственным специалистам компании. Таким образом, задачи построения бизнес-процессов на основе продвинутого анализа данных предприятия серьёзно упрощаются.

В сфере информационной безопасности машинное обучение используется для прогнозирования рисков, анализа характерных паттернов легитимного поведения с целью своевременного выявления подозрительных активностей. Злоумышленники также не отстают: они осваивают новые технологии для поиска уязвимостей на сайтах.

Стоит заметить, что машинное обучение не всегда может использоваться для анализа инцидентов ИБ, поскольку зачастую они происходят непредсказуемо и не столь часто, чтобы можно было собрать статистику, достаточную для обучения системы.

«Машинное обучение стало распространенным инструментом во многих сферах, где требуется интеллектуальный анализ данных. Однако machine learning отнюдь не является «чудом» – это лишь математика и алгоритмы, доступные, в том числе, бесплатно, а потому интерес бизнеса и прикладных программистов к этому наиболее успешному направлению искусственного интеллекта будет расти и дальше. Можно ожидать появление алгоритмов, основанных на машинном обучении, и в сети, и, в том числе, встроенных в сетевые подсистемы телефонов и браузеров. Вследствие этого в грядущем будущем робот станет полноценным гражданином сети, и задача отличения человека от машины при доступе к сайту потеряет всякий смысл. Концентрироваться придется уже на выявлении аномального поведения, которое может быть присуще как роботу, так и живому человеку», – комментирует Артем Гавриченков, технический директор Qrator Labs.

«Евразийский экономический форум является ключевым событием Большой Евразии, от Атлантики до Тихого океана, участие в котором традиционно принимают крупнейшие российские компании, итальянские корпорации, политические деятели. Это знаковая площадка для целого ряда бизнес-активностей, в том числе для нашей компании, активно присутствующей на европейском рынке. Италия для нас – это чрезвычайно плодотворный источник технологического партнерства ввиду активного развития академической среды в этой стране. Экономический форум в Вероне предоставил нам отличную возможность внести свой вклад в развитие индустрии и рассказать бизнесу о новых технологических разработках, приводящих к революционным изменениям не только в экономике, но и в повседневной жизни каждого человека», – отмечает основатель и генеральный директор Qrator Labs Александр Лямин.

В начало⇑

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи