[21/07/2023] Con el fin de ayudar a los clientes empresariales a realizar tareas de seguridad y observabilidad más rápidamente, Splunk lanzó un nuevo asistente de IA generativa como parte de su colección de ofertas Splunk AI, que ahora incluye una actualización de Splunk App for Anomaly Detection, el Splunk Machine Learning Toolkit 5.4 y una nueva versión de su aplicación para ciencia de datos y aprendizaje profundo.
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Bautizada como Splunk AI Assistant -una versión anterior se conocía como Splunk Processing Language (SPL) Copilot-, la aplicación puede ser utilizada por los usuarios empresariales para escribir o explicar consultas SPL (Splunk) personalizadas, señaló la compañía, añadiendo que utiliza el modelo Text-to-Text Transfer Transformer de Google, también llamado T5.
El modelo T5, según Splunk, se puso a punto utilizando una combinación de datos creados manualmente y generados sintéticamente extraídos de documentos Splunk, foros, materiales de formación y otros recursos de la empresa.
"Los usuarios de empresa pueden tener que ingeniárselas para obtener la respuesta correcta. En la versión preliminar, los usuarios también pueden optar por compartir sus indicaciones con nosotros para ayudarnos a entrenar aún más el modelo", sostuvo Min Wang, CTO at Splunk, añadiendo que la compañía estaba planeando continuar entrenando el modelo con los recursos de Splunk.
En su formato actual, el modelo detrás del Splunk AI Assistant intenta leer las indicaciones del usuario y dar la respuesta más probable basándose en lo que ha aprendido durante su entrenamiento, según la compañía.
Otras herramientas de Splunk AI
Otras ofertas de Splunk AI incluyen una nueva aplicación Splunk para la detección de anomalías que, según la compañía, se espera que apoye las operaciones de seguridad, operaciones de TI y equipos de ingeniería, proporcionando un flujo de trabajo operativo optimizado para automatizar la detección de anomalías.
La empresa también ha actualizado su oferta AIOps, denominada IT Service Intelligence 4.17. La nueva versión incluye la exclusión de valores atípicos para el umbral adaptable y el nuevo umbral asistido por ML, actualmente en fase de vista previa.
Mientras que Outlier Exclusion for Adaptive Thresholding detecta y omite puntos de datos anormales o valores atípicos para obtener umbrales dinámicos más precisos que impulsen una detección precisa, el nuevo ML-Assisted Thresholding utiliza datos históricos y patrones para crear umbrales dinámicos con un solo clic con el fin de proporcionar alertas más precisas sobre la salud del entorno tecnológico de una empresa.
Los umbrales en ciberseguridad son puntos de datos que se utilizan para crear puntos de decisión y límites de control operativo para que el software de seguridad pueda desencadenar acciones de gestión y escalada de respuesta.
Además, Splunk ofrece Machine Learning Toolkit (MLTK) 5.4 y Splunk App for Data Science and Deep Learning 5.1 como parte de Splunk AI.
La aplicación actualizada para la ciencia de datos y el aprendizaje profundo incluye dos nuevos asistentes de IA diseñados para permitir a las empresas aprovechar los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) para construir y entrenar modelos con sus datos específicos de dominio para apoyar el procesamiento del lenguaje natural.
Ambas aplicaciones, que están disponibles de forma general, pueden descargarse desde el marketplace de Splunk, denominado Splunkbase.
Basado en el artículo de Anirban Ghoshal (InfoWorld) y editado por CIO Perú