让我们来谈谈这个“人工智能竞赛”。
在用人工智能带来商业价值的竞争中，捷径很有魅力。 为什么Rapid7能够抵抗? 几十年前，我们开始了人工智能和机器学习之旅。。 我们的方法是深思熟虑，测量和保护数据隐私和我们自己的安全标准。。 以数据为中心的人工智能已经在多年前(悄无声息地)嵌入我们的平台，以加强风险和威胁的分析，尽早检测攻击，缩短响应时间。。 这一次，我们增加了一个原始人工智能引擎，它已经训练了自己的数据和每周观察到的数万亿次安全事件。。
不增加负担地享受人工智能的好处
带着清晰和自信行动
Rapid7的人工智能搭载平台可以检测并验证客户环境中发生的威胁，提高信噪比，为此，Rapid7花费了大量时间调查重要警报���。
追求冲击力而非标题
微软的卓越人工智能中心正在基于独特的风险和威胁数据继续训练模型。。 由人类mdr团队评估洞察和决策，包括人工智能SOC助手。。
一切都取决于数据。
Rapid7每周捕获超过4.8万亿+000亿次安全事件。。 这些数据集将与我们独特的威胁和风险研究相结合，为人工智能模型提供强大的学习环境。。
构建在AWS上的generative AI解决方案
现在，Rapid7正在通过与AWS的合作加强SecOps。。 我们的mdr SOC帮助客户迅速识别重大异常，实时感知正在进化的威胁。。 在这篇由AWS共同撰写的指南中，我们将学习Rapid7 ai引擎如何实现智能威胁检测、安全AI/ML应用开发等。。
请务必帮上忙。
使用AI/ML减少94%的DAST攻击
Rapid7的Pojan Shahrivar和Stuart Millar博士开发了AI和ML技术，可以有效地防止94%的蓝色力量DAST攻击，从源头上消除整个杀伤链。。
rapid7ml团队荣获AISec“最佳Paper”奖
获奖的原因是使用AI/ML来修复脆弱，减少了96%的错误检测。。Rapid7团队击败了苹果和微软，获得了这个殊荣。。
卓越人工智能中心内部
我们作为数据专家已经在贝尔法斯特工作了很多年。。 今天，它已经成为美国最大的研发基地。。 我们人工智能工程的核心是以数据为中心的方法。