يستخدم جميع موردي جدران الحماية للمشغّلين في معرض ITW هذا العام مصطلح "الذكاء الاصطناعي". وسيقوم معظمهم ببيع حزمة قواعد تتضمن عتبتين جديدتين. أما النقاش الأهم فهو: ما هي الإشارات التي يتم نمذجتها، وكيف يتم تحديث النموذج، وما إذا كانت بيانات المشغّل الفعلية تُغذي هذه العملية.
هذا هو شكل التعلم الآلي الحقيقي في هذا المجال
- تصنيف الرسائل الواردة من نوع A2P على مستوى النص - وليس مجرد مطابقة معرّف المُرسِل مع قائمة ثابتة.
- يتم تحديث نتائج التقييم السلوكي لكل IMSI / لكل IMEI / لكل MSISDN ليلاً بناءً على البيانات المصنفة الخاصة بالمشغّل.
- الأحكام المتعلقة بالإشارات المتقاطعة: CDR + DLR + حافة الإشارة + مصنف المحتوى - معًا، وليس بشكل منفصل.
- آلية عمل للتثبيت/الرفض تسمح لفريق تحليل المخاطر التابع للمشغّل بتجاوز قرار النموذج وإعادة إدخال هذا التصحيح في عملية إعادة التدريب غدًا.
ما تقدمه BroadNet
يُقيّم نظامنا المُعتمد على التعلم الآلي، والذي يجمع بين جدار حماية SMS وكشف أجهزة SIM box، احتمالية الاحتيال لكل رسالة. وتُعدّ حلقة التعلم المستمر هي العنصر الأساسي الذي يُحدث الفرق، إذ يتوقف المشغّلون عن تتبع الأنماط نفسها كل ثلاثة أشهر بمجرد أن يبدأ النموذج في قراءة إشارة شبكتهم.
تتوفر عروض تجريبية في المعرض. تجدنا في جناحنا أو يمكنك حجز موعد عبر صفحة الصحافة.
هل كان هذا مفيداً؟