ในโลกดิจิตอลที่เชื่อมต่อกันมากขึ้นองค์กรต้องเผชิญกับความท้าทายที่สองของการใช้ข้อมูลเพื่อนวัตกรรมในขณะที่ปกป้องจากภัยคุกคามไซเบอร์ที่ซับซ้อน นักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมข้อมูล ได้รับการอุทิศงานของเขาในการสํารวจการเชื่อมโยงนี้ของความลับความปลอดภัยและความสามารถในการปรับตัวในระบบองค์กร การตีพิมพ์ล่าสุดของเขา“ ,” ให้มุมมองในอนาคตเกี่ยวกับวิธีที่สมรรถภาพทางเทียมสามารถเสริมสร้างความปลอดภัยทางไซเบอร์และการจัดการข้อมูลภายในระบบนิเวศทางดิจิตอลที่เรียนรู้ด้วยตนเอง  Kushvanth Chowdary Nagabhyru วิศวกรรมข้อมูลในยุคของภาษาขนาดใหญ่รุ่น: การเปลี่ยนแปลงการเข้าถึงข้อมูลการดูแลและการตีความองค์กร การพัฒนาจากวิศวกรรมข้อมูลไปสู่การป้องกันอัจฉริยะ ด้วยพื้นหลังที่กว้างขวางในด้านสถาปัตยกรรมอัจฉริยะข้อมูลท่อข้อมูลและการบูรณาการอินเทอร์เน็ตของสิ่งต่าง ๆ (IoT) ความเชี่ยวชาญของ Nagabhyru มุ่งเน้นไปที่การสร้างระบบระบบข้อมูลอัจฉริยะและสามารถปรับขนาดได้ซึ่งมีประสิทธิภาพและมีความยืดหยุ่น การทํางานของเขาแสดงให้เห็นถึงวิธีที่องค์กรสามารถย้ายจากระบบข้อมูลแบบคงที่ไปสู่ระบบข้อมูลแบบคงที่ การประเมินความสมบูรณ์ประสิทธิภาพและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น autonomous, self-regulating architectures/structures  ในงานวิจัยของเขา Nagabhyru พูดถึงว่ากรอบการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบดั้งเดิมมักขึ้นอยู่กับมาตรการปฏิกิริยาและตอบสนองเฉพาะหลังจากที่การผิดปกติได้รับการตรวจพบ , รูปแบบของ AI ที่สามารถตัดสินใจอิสระการตีความสภาวะและการลดความเสี่ยงแบบปรับตัว ผ่านวิธีการนี้ระบบข้อมูลจะพัฒนาเป็น entities ที่กําลังตรวจสอบวิเคราะห์และเสริมสร้างการป้องกันของตัวเองอย่างต่อเนื่อง  agentic intelligence AI ตัวแทนและอนาคตของการปกครองไซเบอร์ ในพื้นฐานของกรอบของ Nagabhyru คือแนวคิดของ สภาพแวดล้อมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่รักษาความสมดุลในการดําเนินงานและความสมบูรณ์โดยไม่มีการแทรกแซงด้วยตนเอง ระบบเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากการทํางานร่วมกันหลายตัวแทนซึ่งหน่วยงานอัจฉริยะที่เชี่ยวชาญสามารถควบคุมการเข้าถึงการตรวจสอบข้อมูลการตรวจจับความผิดปกติและการจัดการความสอดคล้องแต่ละตัวแทนทํางานภายใต้คําแนะนําด้านจริยธรรมและการบริหารจัดการเพื่อให้มั่นใจว่าความเป็นอิสระไม่เสี่ยงต่อการรับผิดชอบ self-governing data ecosystems การวิจัยของ Nagabhyru มุ่งเน้นไปที่ว่าการปกครองไซเบอร์ที่มีประสิทธิภาพขยายไปกว่าการป้องกันการแทรกซ้อน   ขอบเขตของมันรวมถึงโมดูลการปฏิบัติตามแบบไดนามิกที่ตรวจสอบความต้องการการควบคุมที่เปลี่ยนแปลงและปรับพฤติกรรมการดําเนินงานตามลําดับเพื่อให้มั่นใจได้ถึงความยืดหยุ่นและความสอดคล้องกับโปรโตคอลการจัดการ data veracity and transparency การรักษาความปลอดภัยโดยการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง วัตถุประสงค์หลักของการศึกษาคือการประยุกต์ใช้ และ เพื่อปรับปรุงการตระหนักถึงสถานการณ์ในสภาพแวดล้อมขององค์กร โดยการวิเคราะห์การไหลของข้อมูลในเวลาจริงระบบตัวแทนเรียนรู้ที่จะคาดการณ์ความผิดปกติและจําลองรูปแบบการโจมตีไซเบอร์ที่เป็นไปได้ ความสามารถในการคาดการณ์นี้ช่วยให้ระบบสามารถระบุความเสี่ยงก่อนที่จะสามารถใช้ประโยชน์ได้ reinforcement learning generative AI กรอบของ Nagabhyru ยังสํารวจวิธีการ สามารถตรวจจับข้อยกเว้นบางอย่างในพฤติกรรมของกระบวนการทํางานที่อาจแสดงถึงภัยคุกคามเช่นการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาตหรือการเคลื่อนไหวของข้อมูลที่ไม่เป็นลักษณะ แทนที่จะกระตุ้นการล็อคระบบที่กว้างขวางตัวแทน AI จะแยกและบรรเทาปัญหาโดยอัตโนมัติเพื่อลดความเสียหายในการดําเนินงาน ผ่านวงจรการตอบสนองอย่างต่อเนื่องระบบจะเสริมสร้างกลไกการตอบสนองในอนาคตซึ่งเป็นสัญลักษณ์ของโครงสร้างพื้นฐานดิจิตอลที่ทนทาน adaptive data pipelines สร้างความไว้วางใจผ่านความเข้าใจที่ชัดเจน การอัตโนมัติในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์นําเสนอความท้าทายที่สําคัญ: การรักษาความโปร่งใสในการตัดสินใจ เพื่อแก้ปัญหานี้โมเดลของ Nagabhyru รวม หลักการที่ช่วยให้การกระทําที่เป็นอิสระสามารถติดตามตรวจสอบและเข้าใจได้ สิ่งนี้ไม่เพียง แต่ส่งเสริมความไว้วางใจของผู้ใช้ แต่ยังสอดคล้องกับความต้องการขององค์กรสําหรับความรับผิดชอบและการใช้ AI แบบจริยธรรม explainable AI (XAI)  แต่ละตัวแทนอัตโนมัติบันทึกเส้นทางการตัดสินใจให้ความสามารถในการตีความในเวลาจริง ในแง่ของความปลอดภัยทางไซเบอร์นี้ทําให้มั่นใจได้ว่าการละเมิดใด ๆ หรือการกระทําป้องกันที่ตรวจพบสามารถพิสูจน์ได้ซึ่งจะช่วยให้การทํางานร่วมกันระหว่าง AI และการดูแลของมนุษย์ได้ง่ายขึ้น Nagabhyru เฉพาะว่าความสามัคคีระหว่างการดูแลของมนุษย์และข้อมูลอัตโนมัติเป็นสิ่งจําเป็นสําหรับความสอดคล้องกับกฎระเบียบและความน่าเชื่อถือของระบบในระยะยาว สถาปัตยกรรมไซเบอร์ทนต่อการกระทํา สถาปัตยกรรมที่นําเสนอโดย Nagabhyru merges ระบบประเมินการไหลของข้อมูลภายในการโต้ตอบเครือข่ายและการรับรองการเข้าถึงอย่างต่อเนื่องสร้างเนื้อเยื่อรักษาความปลอดภัยแบบรวมซึ่งพัฒนาขึ้นตามการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อม ตัวอย่างเช่นเมื่ออุปกรณ์ IoT ใหม่หรือโหนดคลาวด์ถูกบูรณาการเข้ากับระบบองค์กรตัวแทน AI จะประเมินและกําหนดค่าพารามิเตอร์รักษาความปลอดภัยโดยอัตโนมัติเพื่อลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากความผิดพลาดของมนุษย์หรือความผิดพลาดในการกําหนดค่า  multi-layered security monitoring with agentic orchestration ในกรอบของเขาระบบตัวแทนยังสนับสนุน ปัจจัยสําหรับเสถียรภาพในการดําเนินงาน เมื่อเกิดความผิดปกติระบบจะกําหนดค่าการทํางานและทรัพยากรในเวลาจริงเพื่อรักษาความพร้อมให้บริการ ฟังก์ชั่นที่ปรับตัวนี้ทําให้สถาปัตยกรรมมีคุณค่าอย่างยิ่งสําหรับองค์กรที่จัดการโครงสร้างพื้นฐานที่สําคัญหรือระบบข้อมูลกระจาย data continuity and fault tolerance key อัตโนมัติทางจริยธรรมและพันธมิตร AI-Human การวิจัยของ Nagabhyru ยังเน้นว่าความซับซ้อนทางเทคโนโลยีต้องสอดคล้องกับ ในขณะที่ตัวแทน AI สามารถทํางานได้อย่างอิสระการดูแลของมนุษย์ยังคงเป็นสิ่งสําคัญเพื่อให้มั่นใจว่าการอัตโนมัติสอดคล้องกับมาตรฐานทางจริยธรรมขององค์กรและความเป็นส่วนตัว กรอบข้อเสนอ “ชั้นขอบเขตทางจริยธรรม” ที่การกระทําอิสระแต่ละครั้งจะถูกกรองผ่านหลักการการบริหารจัดการที่กําหนดไว้ล่วงหน้าสร้างความสมดุลที่ปลอดภัยระหว่างความเป็นอิสระของเครื่องและความคิดของมนุษย์ ethical grounding แทนที่จะแทนที่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ Nagabhyru ดู AI เป็น เพื่อช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญในการตัดสินใจที่มีข้อมูลขึ้นอยู่กับข้อมูลมากขึ้นในขณะที่ลดภารกิจการตรวจสอบที่ซ้ําซ้อนหรือมีความไวต่อเวลา รูปแบบการทํางานร่วมกันนี้เสริมสร้างความยืดหยุ่นในองค์กรและเพาะปลูกวัฒนธรรม AI ที่รับผิดชอบในสภาพแวดล้อมขององค์กร augmentation layer empowering การขยายขอบเขตของ Data Intelligence ในขณะที่ความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นหัวข้อหลักของการเผยแพร่ของ Nagabhyru หลักการของ การตรวจจับภัยคุกคามเกินไป คุณสมบัติการเรียนรู้ตนเองและการปรับตัวเดียวกันสามารถปรับปรุงได้ , และ โดยการบูรณาการปัญญาในพื้นฐานของโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลองค์กรองค์กรสามารถสร้างระบบนิเวศทางดิจิตอลที่ไม่เพียง แต่ปลอดภัย แต่ยังปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง agentic AI data quality management  cloud optimization predictive analytics  วิสัยทัศน์ของ Nagabhyru แสดง AI ไม่เพียง แต่เป็นเครื่องมือ แต่เป็น การพัฒนาขององค์กรคือการรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลให้มั่นใจในความโปร่งใสและส่งเสริมนวัตกรรม งานของเขาเน้นศักยภาพสําหรับองค์กรในการเปลี่ยนจากการป้องกันแบบตอบสนองไปสู่ ที่ระบบอัจฉริยะรักษาความสมบูรณ์แบบในการดําเนินงานในสภาพแวดล้อมทางเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง collaborative participant autonomous resilience มองไปข้างหน้า ในขณะที่ความเร็วของการเปลี่ยนแปลงดิจิตอลเร่งขึ้นการรักษาความปลอดภัยความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพในเวลาเดียวกันจะเป็นความท้าทายที่สําคัญสําหรับองค์กรทั่วโลก การวิจัยของ Nagabhyru ให้แผนการทํางานเพื่อให้บรรลุความสมดุลนี้ผ่านการใช้ทางกลยุทธ์ โดยการบูรณาการระบบอัตโนมัติที่สามารถจัดการตนเองอย่างจริยธรรมและมีประสิทธิภาพองค์กรสามารถสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่คาดการณ์ความเสี่ยงปรับตัวแบบไดนามิกและรักษาความไว้วางใจในทุกการโต้ตอบแบบดิจิตอล agentic intelligence ในการสํารวจสถาปัตยกรรมที่ทนต่อการรั่วซึมไซเบอร์ Kushvanth Chowdary Nagabhyru เสนอมุมมองที่ทันสมัยเกี่ยวกับวิธีการที่องค์กรสามารถเติบโตได้ในความซับซ้อนที่ระบบนิเวศข้อมูลไม่ขึ้นอยู่กับการดูแลของมนุษย์เท่านั้น แต่ทํางานเป็นระบบอัจฉริยะและร่วมมือที่ออกแบบมาเพื่อปกป้องเรียนรู้และพัฒนา

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

เสียงนี้ผลิตในภาษาต้นฉบับของเรื่องราว!

AI สําหรับองค์กรที่ชาญฉลาดและปลอดภัยมากขึ้น: ภายในการวิจัยความต้านทานต่อระบบไซเบอร์ของ Nagabhyru

About Author

ความคิดเห็น

แขวนแท็ก

บทความนี้ถูกนำเสนอใน

Related Stories

Meet Hubstaff: HackerNoon Company of the Week

Learn Technical Storytelling This Halloween at the Spells & Syntax Workshop

Meet OpenxAI: HackerNoon Company of the Week

Meet Klink Finance: HackerNoon Company of the Week

Meet Hubstaff: HackerNoon Company of the Week

Learn Technical Storytelling This Halloween at the Spells & Syntax Workshop

Meet OpenxAI: HackerNoon Company of the Week

Meet Klink Finance: HackerNoon Company of the Week

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps