Modelo de priorización de delitos de Watson

El modelo de priorización de delitos de Watson en la aplicación QRadar® Advisor with Watson ayuda a priorizar los delitos que están en la cola de delitos para que pueda abordar los delitos de prioridad más alta antes de abordar los delitos con una prioridad más baja. También puede correlacionar las razones de cierre de delitos de QRadar con las opciones de evaluación de prioridad de IA sugeridas para automatizar la recopilación de comentarios de IA.

El modelo de IA de priorización se crea con un método de aprendizaje supervisado. En el aprendizaje supervisado, el modelo se presenta con un punto de datos y se muestra lo que representa ese punto de datos. Por ejemplo, el modelo se presenta con la imagen de un perro con una etiqueta "Perro" y la imagen de un gato etiquetada como "No es un perro" y una imagen de una jirafa etiquetada como "No es un perro".

El modelo enseña los delitos que están priorizados basándose en si está de acuerdo o en desacuerdo con la salida del modelo y enseña las prioridades para SOC. Los delitos están etiquetados como "Alto" o "Bajo" dependiendo de las evaluaciones que proporciona.

Si no cree que está obteniendo los resultados que debería tener, asegúrese de que ha proporcionado al menos 500 evaluaciones sobre delitos (con una preferencia para el acuerdo o desacuerdo con delitos de prioridad alta o delitos de prioridad baja que se determinan por el modelo).