責任あるAI
AIモデルと共有すべきデータを定義し、RBAC (ロールベースのアクセス制御) でアクセスを保護します。アクセスやポリシーに関する透明性と説明責任を促進します。
AIの力は、機械学習 (ML)、大規模言語モデル (LLM)、自然言語処理 (NLP) で使用するデータがあってこそ発揮されるものです。Cohesity Turingは、安全かつ必要なときに使用可能なAI対応データを簡単に作成できるようにします。数十年にわたるデータのパターン検索、会話型レポート、問題の自律的監視と修復など、Cohesity Turingはデータの可能性を引き出す無数の機会をもたらします。
AIモデルと共有すべきデータを定義し、RBAC (ロールベースのアクセス制御) でアクセスを保護します。アクセスやポリシーに関する透明性と説明責任を促進します。
インデックスが作成された検索可能なデータをセキュアかつ簡単に集約し、データのイミュータビリティとレジリエンスを確保します。
データを知識に変換し、よりスマートなビジネスの意思決定をさらに迅速に行えるようにします。
DataとAIのOffice of the CTOを務めるGregory Stattonが、運用インサイトを通じてお客様が行動に移すまでの時間短縮の支援など、CohesityのAIに対するビジョンを語ります。また、検索拡張生成 (RAG) を使った検索と検出の向上で推進するデータとの上質な対話についても説明しています。
データとの対話を始められます。共通言語を使用し、データに関する質問をして回答を待ちます。補足質問を尋ね、データセットを詳しく確認できます。Cohesity Gaiaは、より詳細なデータ分析をサポートします。
自然言語を使い、ディープラーニングやデータに隠れたインサイトを引き出すことのできるクエリを作成できます。
RAG AI技術による高度な検索機能では、ビジネスやアプリケーションのデータに隠れた質問に対する情報に富んだ回答を提供できます。
組織とデータに関する詳細で有意義なインサイトや学習結果を得られます。
MicrosoftとCohesityのお客様がAIをセキュアに利用してデータセキュリティイニシアチブを変革する方法について、ビジョンを共有しました。
責任あるAIとは、倫理的観点と法的観点の両面から人工知能 (AI) を開発、展開するアプローチのことです。責任あるAIは、AIを安全で信頼できる倫理的な形で導入することを目標としています。
AIはデータ分類の自動化や異常検知などによってデータ管理を強化し、その効率性を高めることができます。
Cohesityは複数の製品にAIを搭載し、脅威検知、大量の非構造化データの分類、重要なデータやワークフローの保護に役立てています。
私たちがAIを使用する2つの方法は次の通りです: