Visão Geral
Os recursos de IA fornecem análise automatizada, insights e recomendações para ajudar os analistas a trabalhar de forma mais eficaz: ![Visão Geral dos Recursos de IA] Captura de tela mostrando o painel de recursos de IAAba de Insights de IA
Análise Automatizada
A aba de Insights de IA fornece:-
Resumo do Caso:
- Principais descobertas
- Avaliação de risco
- Ações recomendadas
- Casos similares
-
Detecção de Padrões:
- Padrões comportamentais
- Técnicas de ataque
- Detecção de anomalias
- Análise de tendências
Recursos Principais
1. Detecção de Casos Similares
Identifica automaticamente casos relacionados:- Correspondência de padrões
- Similaridade comportamental
- Indicadores compartilhados
- Correlação histórica
2. Análise de Ameaças
Avaliação de ameaças baseada em IA:- Pontuação de risco
- Análise de impacto
- Atribuição de ator de ameaça
- Correspondência de padrão de ataque
3. Motor de Recomendações
Fornece recomendações acionáveis:- Próximos passos
- Caminhos de investigação
- Estratégias de mitigação
- Alocação de recursos
4. Processamento de Linguagem Natural
Análise avançada de texto:- Resumo de conteúdo
- Extração de entidades
- Mapeamento de relacionamentos
- Análise de sentimento
Usando Recursos de IA
Acessando Insights de IA
- Abra um caso
- Navegue até a aba Insights de IA
- Visualize a análise automatizada
- Explore as recomendações
Interpretando Resultados
Compreendendo as saídas de IA:- Pontuações de confiança
- Evidências de suporte
- Descobertas relacionadas
- Prioridades de ação
Opções de Configuração
Configurações de Recursos de IA
Configure o comportamento da IA:- Frequência de análise
- Limites de confiança
- Fontes de dados
- Pontos de integração
Seleção de Modelo
Escolha modelos de IA para:- Reconhecimento de padrões
- Análise de texto
- Avaliação de risco
- Geração de recomendações
Recursos de Integração
Serviços Externos de IA
Integração com:- Serviços OpenAI
- Modelos ML personalizados
- Ferramentas de IA de terceiros
- Plataformas de inteligência de ameaças
Fontes de Dados
A análise de IA utiliza:- Histórico de casos
- Dados de alerta
- Inteligência de ameaças
- Feeds externos
Melhores Práticas
1. Qualidade de Dados
Garanta entradas de qualidade:- Documentação completa do caso
- Metadados precisos
- Observáveis relevantes
- Descrições claras
2. Assistência de IA
Uso eficaz da IA:- Verifique descobertas da IA
- Combine com análise humana
- Documente insights de IA
- Forneça feedback
3. Aprendizado Contínuo
Melhore o desempenho da IA:- Atualizações regulares de modelo
- Integração de feedback
- Monitoramento de desempenho
- Atualizações de dados de treinamento
Privacidade e Segurança
Proteção de Dados
Segurança de recursos de IA:- Criptografia de dados
- Controles de acesso
- Registro de auditoria
- Conformidade com privacidade
Considerações Éticas
Uso responsável de IA:- Prevenção de viés
- Transparência de decisão
- Supervisão humana
- Diretrizes éticas
Métricas de Desempenho
Eficácia da IA
Acompanhe o desempenho da IA:- Taxas de precisão
- Economia de tempo
- Taxas de falsos positivos
- Adoção pelo usuário
Análise de Impacto
Meça o impacto nos negócios:- Tempo de resolução
- Qualidade da decisão
- Eficiência de recursos
- Economia de custos
Solução de Problemas
Problemas Comuns
Resolva problemas relacionados à IA:-
Atrasos de Análise:
- Verifique fontes de dados
- Verifique acesso à API
- Monitore recursos do sistema
-
Problemas de Precisão:
- Revise dados de treinamento
- Ajuste limites
- Atualize modelos
- Colete feedback
Desenvolvimentos Futuros
Próximos recursos de IA:- Análise avançada
- Modelagem preditiva
- Relatórios automatizados
- Visualização aprimorada