Bekijk alle inhoud met de tag Anomaly Detection
Kunstmatige intelligentie (AI) in cyberbeveiliging maakt gebruik van AI-technologieën zoals machine learning en NLP om cyberdreigingen te detecteren, te voorkomen en erop te reageren door reacties te automatiseren, data te analyseren en de dreigingsinformatie te verbeteren voor een robuuste digitale verdediging.
Anomaliedetectie is het proces van het identificeren van datapunten, gebeurtenissen of patronen die afwijken van de verwachte norm binnen een dataset. Vaak wordt hierbij gebruikgemaakt van AI en machine learning voor realtime, geautomatiseerde detectie in sectoren zoals cybersecurity, financiën en gezondheidszorg.
Anomaliedetectie in beelden identificeert patronen die afwijken van de norm, cruciaal voor toepassingen zoals industriële inspectie en medische beeldvorming. Leer meer over ongecontroleerde en zwak-gecontroleerde methoden, AI-integratie en praktijkvoorbeelden.
Fraudedetectie met AI maakt gebruik van machine learning om frauduleuze activiteiten in real-time te identificeren en te beperken. Het verbetert de nauwkeurigheid, schaalbaarheid en kosteneffectiviteit in sectoren zoals banken en e-commerce, terwijl het uitdagingen aanpakt zoals datakwaliteit en naleving van regelgeving.
AI in fraudedetectie binnen de financiële sector verwijst naar de toepassing van kunstmatige intelligentietechnologieën om frauduleuze activiteiten binnen financiële diensten te identificeren en te voorkomen. Deze technologieën omvatten machine learning, voorspellende analyses en anomaliedetectie, die grote datasets analyseren om verdachte transacties of patronen te identificeren die afwijken van normaal gedrag.
Ontdek hoe MIT-onderzoekers grote taalmodellen (LLM's) verder ontwikkelen met nieuwe inzichten in menselijke overtuigingen, innovatieve anomaliedetectietools en strategieën om AI-modellen beter af te stemmen op gebruikersverwachtingen in diverse sectoren.
