例如假设机构的名心怀

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不满的员工约翰多伊正在经历财务困难。外部坏人向他提供金钱以换取机密信息。美国能源部可能构成内部威胁的关键指标可以在他的电子邮件社交媒体帖子和其他非结构化数据中找到包括有关他的态度和个人财务问题的指标。这些信息通常未被传统检测方法观察到且未得到充分利用但显然是洞察力的丰富来源和个人未来意图的线索。这就是为什么为了更有效地减轻潜在的数据和生命损失。

各机构需要将结构化指标例如非典 阿塞拜疆 手机号码数据 型文件访问工作时间和其他异常行为与对人类通信中隐藏的行为和意图的洞察结合起来。对类人计算机的需求认知计算是在计算机模型中模拟人类思维过程。它可以帮助阅读和理解各种形式的电子通信数据包括电子邮件社交媒体和开源新闻来源。认知计算以类似人类的敏锐度来分析上下文和复杂关系。认知计算涉及自学习系统数据挖掘模式识别和自然语言处理来模仿人类行为。




它使用一种称为机器学习的过程帮助计算机从数据中学习随着时间的推移做出更准确的预测。通过积累背景信息并填补有关人类行为的知识空白随着时间的推移系统可以依赖统计模式并从示例中进行概括。认知计算更多地关注人类大脑的工作方式丹哈林说。它还应用了聚合你可以通过关联或知识来记住和学习事物。人类擅长复杂性和模糊性要训练计算机做到这一点你需要一个认知学习平台。