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Elastic Security生成性人工智能功能的幕后
内容提要
Elastic Security通过生成性人工智能（GenAI）增强安全检测功能，包括AI助手、攻击发现和自动导入，确保产品质量并简化安全分析师的工作流程。
关键要点
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Elastic Security通过生成性人工智能增强安全检测功能。
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Elastic AI助手用于回答安全相关问题，生成自然语言查询。
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攻击发现功能能够审查警报并发现活跃攻击。
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自动导入功能简化了自定义集成的创建过程。
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Elastic在生成性人工智能领域处于领先地位，拥有实际应用的产品。
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Elastic开发了生成性人工智能开发工具，支持用户构建生产级系统。
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自2023年6月以来，Elastic AI助手的质量提升成为首要任务。
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攻击发现功能的评估需要专家的判断和手动审核。
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Elastic建立了一个评估框架，以确保生成性人工智能功能的质量和可靠性。
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评估框架包括测试场景、数据集、追踪和评分机制。
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创建的测试场景和数据集用于评估生成性人工智能输出的质量。
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使用LangGraph和LangSmith工具来设计和运行AI代理工作流程。
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评估标准用于检查生成性人工智能输出的期望行为。
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Elastic的评估机制能够量化不同生成性人工智能模型的表现。
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未来将继续改进攻击发现和Elastic AI助手的功能。
延伸问答
Elastic Security的生成性人工智能功能有哪些主要特点？
Elastic Security的生成性人工智能功能包括AI助手、攻击发现和自动导入，旨在增强安全检测能力。
Elastic AI助手如何帮助安全分析师？
Elastic AI助手可以回答安全相关问题，生成自然语言查询，并提供警报的上下文信息。
攻击发现功能是如何工作的？
攻击发现功能审查警报并发现活跃攻击，优先排序并为用户总结攻击信息。
Elastic如何确保生成性人工智能功能的质量？
Elastic建立了评估框架，包括测试场景、数据集和评分机制，以确保生成性人工智能输出的质量和可靠性。
自动导入功能的作用是什么？
自动导入功能简化了自定义集成的创建过程，减少了创建解析逻辑和标准化管道的负担。
Elastic在生成性人工智能领域的地位如何？
Elastic在生成性人工智能领域处于领先地位，拥有实际应用的产品，并与主要的GenAI开发框架紧密合作。
