Watson オフェンス優先順位付けモデル

QRadar® Advisor with Watson アプリケーションの Watson オフェンス優先順位付けモデルは、オフェンス・キュー内のオフェンスに優先順位を付けるのに役立ちます。これにより、優先順位の低いオフェンスに対処する前に、優先順位の高いオフェンスに対処することができます。 また、 QRadar オフェンスのクローズ理由を推奨される AI 優先順位評価の選択項目にマップして、AI フィードバックの収集を自動化することもできます。

優先順位付け AI モデルは、教師あり学習手法を使用して構築されています。 教師あり学習では、モデルはデータ・ポイントを提示され、そのデータ・ポイントが表現する内容を教えられます。 例えば、モデルは、「Dog」というラベルがついた犬のピクチャーと、「Not a Dog」というラベルがついた猫のピクチャーと、「Not a Dog」というラベルがついたキリンのピクチャーを提示されます。

このモデルは、ユーザーがモデルの出力に同意するか同意しないかに基づいて優先順位付けされているオフェンスから学習し、SOC の優先順位を学習します。 オフェンスは、ユーザーが提供する評価に応じて「高」または「低」とラベル付けされます。

得られるはずの結果を得られていないと判断した場合は、(モデルによって判別された高優先順位のオフェンスまたは低優先順位のオフェンスに同意するか同意しないかの選好と合わせて) オフェンスに対する評価を少なくとも 500 件提供したことを確認してください。