ますます相互接続されているデジタル世界では、組織は複雑なサイバー脅威からデータを保護しながら革新のためにデータを活用するという二重の課題に直面しています。 彼の仕事は、エンタープライズシステムにおける情報、セキュリティ、および適応性のこの交差点を探求することに専念した。 「エージェントの人工知能が、自己学習のデジタルエコシステムにおけるサイバーセキュリティとデータガバナンスを強化する方法について、前向きな視点を提供します。  Kushvanth Chowdary Nagabhyru Data Engineering in the Age of Large Languages: Transforming Data Access, Curation, and Enterprise Interpretation(大規模言語の時代におけるデータエンジニアリング) データエンジニアリングからインテリジェント防衛への進化 人工知能、データパイプライン、IoT(IoT)統合の幅広い背景を持つNagabhyruの専門知識は、効率的で抵抗力のあるインテリジェントでスケーラブルなデータエコシステムの構築に焦点を当てています。 インテリジェンス、パフォーマンス、および潜在的なリスクへの曝露を継続的に評価する。 autonomous, self-regulating architectures/structures  Nagabhyru氏の研究では、伝統的なサイバーセキュリティフレームワークが反応的措置に依存し、異常が検出された後にのみ対応する方法について説明しています。 AIは、独立した意思決定、文脈解釈、および適応型リスク緩和を可能にする形態です。このアプローチを通じて、データシステムは、自らの防御を継続的に監視、分析し、強化する積極的なエンティティに進化します。  agentic intelligence エージェントAIとサイバーガバナンスの未来 Nagabhyruの枠組みの核心は、 これらのシステムは、複数のエージェントのコラボレーションを活用し、専門のAIユニットが独立してアクセス制御、データラインの検証、異常検出、コンプライアンス管理などの側面を監督する。 self-governing data ecosystems Nagabhyruの研究は、効果的なサイバーガバナンスは侵入を防止することを超えると強調しています。   彼のフレームワークには、動的コンプライアンスモジュールが組み込まれ、規制要件の進化を監視し、運用行動をそれに応じて調整し、柔軟性と統治プロトコルへの遵守の両方を確保します。 data veracity and transparency 継続的な学習を通じての積極的なセキュリティ この研究の主要なポイントは、アプリケーションの そして エンタープライズ環境内の状況意識を向上させるため、リアルタイムでデータストリームを分析することで、エージェントシステムは不規則を予測し、潜在的なサイバー攻撃パターンをシミュレートすることを学びます。 reinforcement learning generative AI Nagabhyruのフレームワークはまた、どのように 許可されていないアクセスや非特徴的なデータの移動などの脅威を示すワークフローの行動における微妙な偏差を検出することができます。広範なシステムロックダウンを引き起こす代わりに、エージェントAIは問題を自律的に隔離し、軽減し、運用障害を最小限に抑えることができます。 adaptive data pipelines 説明可能なインテリジェンスを通じて信頼を築く サイバーセキュリティにおける自動化は、意思決定における透明性を維持するという重要な課題をもたらします。 すべての自主的な行動を追跡し、監査し、理解することを可能にする原則で、これはユーザーの信頼を促進するだけでなく、AIの責任と倫理的な使用に対する組織的要件と一致する。 explainable AI (XAI)  それぞれの自動エージェントは意思決定経路を記録し、リアルタイムで解釈性を提供します。サイバーセキュリティの文脈では、検出された異常や防御行動が正当化され、AIと人間の監視の間の協力を容易にすることを保証します。 Cyber-Resilient Architecture in Action(サイバー抵抗性アーキテクチャ) Nagabhyru merges が提案した建築 システムは、内部データフロー、ネットワーク相互作用、アクセス認証を継続的に評価し、環境変化に伴って進化する統一されたセキュリティ構造を作成します。例えば、新しいIoTデバイスやクラウドノードがエンタープライズシステムに統合されると、AIエージェントは自動的にセキュリティパラメータを評価し、構成ドライブから生じる脆弱性を最小化します。  multi-layered security monitoring with agentic orchestration 彼の枠組みでは、エージェントシステムもサポートしています。 運用安定性の要因 障害が発生した場合、システムはワークロードとリソースをリアルタイムで再構成し、サービスの可用性を維持します。この適応機能は、重要なインフラストラクチャや分散データシステムを管理する組織にとって特に価値のあるアーキテクチャです。 data continuity and fault tolerance key 倫理的自動化とヒューマン-AIパートナーシップ Nagabhyruの研究はまた、テクノロジーの複雑さは、 エージェントAIは自主的に機能することができるが、人間の監視は、自動化が企業倫理とプライバシーの基準に合致することを確保するために不可欠である。 ethical grounding 人間の専門知識を置き換えるのではなく、NagabhyruはAIを このコラボレーションモデルは、組織の柔軟性を強化し、エンタープライズ環境内の責任あるAI文化を育成します。 augmentation layer empowering データインテリジェンスの範囲を拡大 サイバーセキュリティは、長崎の出版物の中心的なテーマですが、 脅威検出をはるかに超え、同じ自己学習と適応能力が強化することができる。 , そして、 インテリジェンスをエンタープライズデータインフラストラクチャの基礎に組み込むことで、組織は、セキュリティだけでなく、継続的に改善するデジタルエコシステムを作り出すことができます。 agentic AI data quality management  cloud optimization predictive analytics  Nagabhyruのビジョンは、AIを単なるツールとしてではなく、 データの整合性を維持し、透明性を確保し、イノベーションを促進するエンタープライズの進化である彼の仕事は、組織が反応性保護から反応性保護への移行の可能性を強調しています。 インテリジェントなシステムが、絶えず変化する技術的景観のなかで運用上の卓越性を維持する。 collaborative participant autonomous resilience 展望前 デジタル変革のペースが加速するにつれて、セキュリティ、信頼性、効率性を同時に維持することは、世界中の企業にとって重要な課題となります。 倫理的かつ効率的に自分自身を管理できる自己学習システムを統合することで、組織はリスクを予測し、ダイナミックに適応し、あらゆるデジタル相互作用において信頼を維持するインフラを構築することができます。 agentic intelligence クシュヴァント・チャウダリー・ナガビルは、データエコシステムがもはや単に人間の監視に依存するのではなく、保護、学習、進化するように設計されたインテリジェントで協力的なシステムとして機能するという複雑さの中で、企業がどのように繁栄できるかについて、タイムリーな視点を提供しています。

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よりスマートで安全な企業のためのアジェンティックAI:Nagabhyruのサイバー抵抗性研究の内部

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