Imaginez-vous dans un monde où vous pourriez interagir avec les données de votre SOC en langage naturel, comme si vous discutiez avec un expert de votre équipe. Ce monde est à portée de main grâce à notre nouvelle fonctionnalité : le "Dialogue avec les Données". Plongeons ensemble dans ce que cette fonctionnalité révolutionnaire a à offrir.
Le pouvoir de la conversation
Avec le "Dialogue avec les Données", nous avons transformé l'interaction avec votre SOC. Au lieu de fouiller dans les données, vous pouvez simplement engager une conversation avec votre SOC. Posez une question en langage naturel, et notre système avancé d'IA vous fournira une réponse précise et significative.
Un outil transversal pour toutes les données
La magie du "Dialogue avec les Données" réside dans sa polyvalence. Bien que conçu à l'origine pour répondre aux besoins en matière de cybersécurité, ce système s'est avéré être un outil puissant pour interagir avec toutes sortes de données. Qu'il s'agisse de chiffres de vente, de web analytics, ou de tout autre type de données que votre entreprise pourrait recueillir, le "Dialogue avec les Données" offre des insights de qualité, facilitant le processus décisionnel de l'entreprise dans son ensemble.
L'intelligence artificielle à votre service
Le "Dialogue avec les Données" est rendu possible grâce à des techniques avancées de traitement du langage naturel et d'apprentissage machine. Notre système d'IA est conçu pour comprendre votre requête, explorer les données pertinentes et fournir une réponse éclairée en quelques instants.
Une approche technique avancée
Sur le plan technique, notre modèle s'appuie sur un vaste corpus de dialogues possibles, qui englobent de nombreux cas de figure de cybermenaces et de réponses adaptées. Ce processus d'apprentissage profond permet au modèle de comprendre et de répondre adéquatement à un vaste spectre de questions.
Notre modèle est capable de convertir le langage naturel en langage de programmation pour effectuer des requêtes de données précises.
Par exemple, si un utilisateur veut voir le "Top 10 des adresses IP sources", notre modèle a été formé pour interpréter cette demande de plusieurs manières possibles. Qu'il s'agisse d'un "Classement des 10 premières adresses IP sources" ou "Quelles sont les 10 adresses IP sources les plus courantes ?", le modèle sait traduire ces requêtes en commandes exécutables par notre outil de visualisation de données.
Cette interprétation donne ensuite lieu à la création d'un graphe clair et facile à comprendre.
Pour assurer l'exactitude et la pertinence des réponses fournies par l'IA, nous avons conçu une interface utilisateur conviviale qui permet un retour d'information permanent de l'utilisateur au système.
Ce système fonctionne comme suit : après chaque réponse de l'IA, l'utilisateur peut évaluer la qualité et la pertinence de la réponse en utilisant une notation sur cinq. L'utilisateur peut également fournir des commentaires textuels pour expliquer son évaluation ou suggérer des améliorations. Ces informations sont ensuite transmises au modèle, qui les utilise pour ajuster ses paramètres et ses coefficients internes. Le modèle utilise un algorithme d'optimisation qui cherche à minimiser une fonction de coût basée sur l'écart entre la réponse attendue et la réponse fournie. En modifiant ses paramètres et ses coefficients, le modèle réduit progressivement cet écart et améliore ainsi sa performance.
La fonction de coût utilisée par notre modèle est une combinaison de plusieurs critères, tels que la précision, la cohérence, la pertinence, la lisibilité et la satisfaction des utilisateurs. Chacun de ces critères est pondéré en fonction de son importance relative pour la qualité globale de la réponse. La fonction de coût est calculée en comparant la réponse fournie par le modèle avec la réponse attendue par l'utilisateur, qui peut être déduite à partir du feedback ou des dialogues d'entraînement. Le but de l'algorithme d'optimisation est de trouver les valeurs optimales des paramètres et des coefficients du modèle qui minimisent la fonction de coût.
Notre modèle gère aussi l'ambiguïté dans les requêtes en utilisant une technique d'attention qui lui permet de se concentrer sur les parties les plus pertinentes du texte. Le modèle compare la requête avec les dialogues d'entraînement et cherche à identifier les mots-clés, les synonymes, les expressions courantes et les intentions sous-jacentes. Si la requête est trop vague ou incomplète, le modèle peut demander des clarifications ou des précisions à l'utilisateur avant de fournir une réponse. Le modèle peut également proposer des suggestions ou des alternatives pour aider l'utilisateur à formuler sa requête plus efficacement.
Un exemple de requête vague serait "Donne-moi des infos sur les attaques". Cette requête ne précise pas quel type d'attaques, quelle période, quel niveau de détail ou quel format de réponse l'utilisateur souhaite. Le modèle pourrait alors demander à l'utilisateur de spécifier sa requête en lui proposant des options telles que "Quel type d'attaques voulez-vous voir ? (DDoS, phishing, ransomware, etc.)", "Sur quelle période voulez-vous analyser les attaques ? (dernière heure, dernier jour, dernière semaine, etc.)", "Quel niveau de détail voulez-vous obtenir ? (résumé, statistiques, détails, etc.)" ou "Comment voulez-vous visualiser les résultats ? (tableau, graphique, carte, etc.)". En fonction des réponses de l'utilisateur, le modèle pourrait alors fournir une réponse plus adaptée et plus pertinente.
Vers une nouvelle ère de la cybersécurité
La fonctionnalité "Dialogue avec les Données" n'est pas simplement une avancée technologique. C'est le début d'une nouvelle ère dans le domaine de la cybersécurité, où les défenseurs et les systèmes de sécurité peuvent communiquer de manière fluide pour faire face aux menaces.
Rejoignez-nous dans cette aventure passionnante vers un SOC plus interactif, plus efficace et prêt pour l'avenir. Ensemble, nous allons redéfinir la façon dont nous percevons et interagissons avec nos SOC.
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