حيث يقدم نموذج Sec-Gemini v1 على تطوير الذكاء الاصطناعي في مجال السيبراني، فهو يساعد على تحليل وفهم الشفاه الأمنية ويمثله نقله، لامتلاكه قدرات استدلالية متطورة في الذكاء الأمني الواسع في سياقات متعددة.
ما سبب تفوق نموذج Sec-Gemini v1؟
وفقًا للدكتور محمد محسن رمضان، مستشار الأمن السيبراني، فإن نموذج الذكاء الاصطناعي Sec-Gemini v1، يعتمد على نماذج اللغة (Large Language Models – LLM) الخاصة بـGoogle، إلى جانب نماذج Gemini التقليدية، ولكنه يتفوق عليها في معايير الأمن السيبراني، متفوقة ومتقدمة مع Google Threat Intelligence (GTI) وOSV ومصادر البيانات الرئيسية، ويتميز بعيار CTI-MCQ الرائد في مجال استخبارات أخرى، بنسبة 11% على الأقل، كما يتفوق على التجارب السابقة بنسبة 10.5% على الأقل في معيار CTI-Root Cause Mapping.
كيف يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي ثانية الجوزاء؟
يعتمد النموذج الحديث على تكامل الذكاء الاصطناعي مع متطلبات البيانات الأمنية السيبراني، ومن أبرز مصادره:
– استخبارات نهائية من Google (GTI): فهي منصة استخبارات نهائيات سيبرانية تابعة لـ Google، تقدم معلومات فورية عنها والجهات المتخصصة.
– قاعدة بيانات كوبليب المصدر (ثغرة أمنية المصدر – OSV): مشروع اختراقه Google ويهدف لتوثيق الإيصال بالإيصال للمصدر.
– بيانات استخبارات جديد Mandiant.
وأشار إلى أن Sec-Gemini v1 لا يزال أمرا شائعا للأمن السيبراني ، ويتيح له فريقًا ديمقراطيًا من المنظمات المختارة من أجلهم ومنظمات غير حكومية للبحث، وقد قدم فريق جوجل طلب وصول الباحثين المتميزين إلى المختبرين الموثوق بهم، إلا أن المنتدى مفتوح حاليًا نظرًا لأن فريق العديد من الطلبات من المجتمع نموذج نموذجي.