깊은 학습을 활용한 시맨틱 인텔리전스 데모

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깊은 학습을 활용한 시맨틱 인텔리전스 데모

테이블 내용물(Table of Contents):

제목 1: 시맨틱 인텔리전스 솔루션 1.1: 시맨틱 인텔리전스 개요 1.2: 데이터 카테고리화를 위한 시맨틱 인텔리전스 1.3: 위험 평가를 위한 시맨틱 인텔리전스 제목 2: 언스트럭처드 데이터 및 문제점 2.1: 언스트럭처드 데이터란? 2.2: 언스트럭처드 데이터 관리의 어려움 2.3: 시맨틱 인텔리전스의 역할 제목 3: 딥러닝 기술의 활용 3.1: 딥러닝의 개념 3.2: 딥러닝을 통한 파일 스캔 3.3: 테마별 카테고리 제공 제목 4: UI를 통한 데이터 시각화 4.1: UI 개요 4.2: 파일 수 및 카테고리 표시 4.3: 상호작용 가능한 데이터 표현 방식 제목 5: 법적 문서 카테고리 탐색 5.1: 법적 문서 카테고리 선택 5.2: 서브카테고리 탐색 5.3: 특정 파일 필터링을 통한 탐색 제목 6: 파일 리스크 식별 및 평가 6.1: 위험 파일 식별 6.2: 외부 불일치 문제 식별 6.3: 리스크 평가 기술 (Wrist Distance) 제목 7: 데모와 사용 사례

시맨틱 인텔리전스 솔루션

안녕하세요! Concentric의 스콧입니다. 저는 시맨틱 인텔리전스 솔루션의 데모를 해보려고 합니다. 시맨틱 인텔리전스는 환경 내에 있는 구조화되지 않은 데이터를 발견, 분류 및 리스크 평가하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 구조화되지 않은 데이터란 일일 기반의 업무에서 사용자들이 생성하고 관리하는 수백만 개의 문서와 스프레드시트, 재무 및 영업 보고서 등을 의미합니다. 이들 파일은 중요한 비즈니스 정보를 포함하고 있을 수도 있지만, 찾기가 어렵고 리스크를 평가하고 분류하는 데 어려움을 겪을 수도 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 딥러닝을 사용했습니다. 딥러닝은 정규식이나 규칙을 제공하지 않고 파일을 스캔합니다. 이를 통해 환경 내에 어떤 종류의 구조화되지 않은 데이터가 있는지 90가지 이상의 주제별 카테고리를 파악해줍니다. 이를 통해 당신의 환경 내 어떤 종류의 구조화되지 않은 데이터가 있는지 명확하게 파악할 수 있습니다. 이제 UI를 통해 어떻게 작동하는지 살펴보도록 하겠습니다.

UI에서는 현재 이 데모 데이터베이스에 스캔된 507개의 파일을 확인할 수 있습니다. 이 데이터는 위험 수준, 카테고리 및 PII 유형에 따라 표시되며 링 다이어그램으로 시각화되었습니다. 아래로 스크롤하면 데이터와 상호작용할 수 있는 여러 가지 방법을 제공합니다. 특정 유형의 리스크에 빠르게 접근할 수 있는 타일과 카테고리, 파일 유형, 위치 등 다양한 방법으로 데이터를 탐색할 수 있는 막대 그래프도 있습니다.

UI의 특징 중 하나는 모든 것이 클릭 가능하다는 점입니다. 클릭을 통해 데이터를 자세히 살펴볼 수 있으며, 실제로 어떤 일이 일어나고 있는지 명확하게 확인할 수 있습니다. 이제 법적 문서 카테고리를 클릭하여 어떤 내용이 있는지 살펴보겠습니다.

법적 문서 카테고리를 클릭하면 해당 카테고리에 속하는 서브카테고리들이 나타납니다. 우리는 90가지 이상의 카테고리를 제공하므로 다양한 유형의 법적 문서를 탐색할 수 있습니다. 예를 들어 협업 계약서나 기밀 유지 계약서 등입니다. 우리는 협업 계약서를 살펴보고 어떤 내용이 있는지 확인해보겠습니다.

협업 계약서에는 66개의 파일이 있습니다. 이제 빠르게 데이터를 탐색할 수 있는 필터 빌더를 사용해 다른 방식으로 데이터를 살펴보겠습니다. 필터를 사용하면 좀 더 구체적으로 파일을 확인할 수 있습니다. 이 경우에는 고위험 파일을 확인해보겠습니다. 법적 문서와 협업 계약서는 이미 선택되어 있고, "외부 불일치 문제"를 가진 파일을 찾고자 합니다.

이렇게 필터를 적용하면 해당하는 파일 하나가 나타납니다. 이 데이터 세트에는 하나뿐입니다. 왜 이 파일이 리스크로 플래그가 지정되었는지 알아보고자 합니다.

이 파일은 anon 101b의 gmail.com 계정과 외부에서 공유되었습니다. 우리 시스템은 비슷한 파일이 동일한 방식으로 공유되지 않았으므로 해당 파일을 위험으로 플래그 지정했습니다. 이를 "리스크 거리 기술(Wrist Distance)"이라고 합니다. 우리는 특정 파일 또는 특정 범주에 속하는 파일을 보고, 보안 관점에서 어떻게 관리되고 처리되었는지 파악합니다. 이와 유사하지 않은 파일, 즉 동료들과 다른 방식으로 처리되었거나 관리되었던 파일은 리스크가 있다고 판단합니다. 이렇게 얻은 정보를 통해 해당 파일을 리스크로 식별한 것입니다.

이렇게 데모를 마치도록 하겠습니다. 다른 사용 사례에 관심이 있다면 웹사이트를 확인해보세요. 거기에는 여러 가지 흥미로운 비디오들이 있을 겁니다. 오늘 시간 내어 주셔서 감사합니다.

[리소스]

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