Modelo de priorização de ofensas do Watson

O modelo de priorização de ofensa do Watson no aplicativo QRadar® Advisor with Watson ajuda a priorizar as ofensas que estão em sua fila de ofensas para que seja possível abordar ofensas de prioridade mais alta antes de abordar ofensas com uma prioridade mais baixa. Também é possível mapear os motivos de fechamento de ofensa do QRadar para as opções de avaliação de prioridade de IA sugeridas para automatizar a coleta de feedback de IA

O modelo de AI de priorização é construído com uma abordagem de aprendizado supervisionado. No aprendizado supervisionado, um ponto de dados é apresentado ao modelo, que aprende o que esse ponto de dados representa. Por exemplo, são apresentados ao modelo itens como uma foto de um cachorro com um rótulo "Cachorro", uma foto de um gato rotulada como "Não é um cachorro" e uma foto de uma girafa com o rótulo "Não é um cachorro".

O modelo aprende a partir das ofensas, cujas prioridades são estabelecidas com base em se você concorda ou discorda da saída do modelo, e aprende as prioridades para seu SOC. As ofensas são rotuladas como "Alta" ou "Baixa", de acordo com avaliações fornecidas por você.

Caso não ache que está obtendo os resultados que deveria, certifique-se de ter fornecido pelo menos 500 avaliações sobre ofensas (com preferência por concordar ou discordar com as ofensas de Alta prioridade ou as ofensas de Baixa prioridade que são determinadas pelo modelo).