Biztos sok kérdés lesz még ebben a témában is. Köszönjük a cikket.
Üdvözlettel, Kerma Design

Bejegyzés: A ChatGPT és a GDPR viszonya

Jó cikk volt, köszi! Tíz év múlva meglátjuk, hogy merre ment el az egész.

Bejegyzés: Filmekből a valóságba: a ChatGPT előnyei és hátrányai

Így van! Azonkívül a hardver és a szoftver, valamint a cashflow és a tőke összhangja is elengedhetetlen.

Bejegyzés: A gépi tanulás növekvő szerepe a kiberbiztonságban

@Batu Kán: Mit akartál mondani, nyuszóka, hogy a számítógépben nincs logika? Tényleg?

Ha nem lennél ennyire figyelmetlen (mondjuk mesterséges intelligencia lennél :D), akkor észrevehetnéd, hogy a "logikai entitás" előtt van egy vessző. Az elválasztja az előtte levő "nincs neki"-től, az az ELŐZŐ tagmondatra vonatkozik.

A Metallica/Nirvana-számokat író mesterséges intelligenciákról meg:

"Igaz hogy ezt a dalt a meglévő slágerekből gyúrta össze egy számítógépes program, de be kell, hogy valljuk jobb lett mint pár új METALLICA dal."

Na, ki írta akkor végülis a riffeket? Itt is egy emberek által alkotott szellemi üzemanyagtartályból dolgozik.

A Hetfield-Hammett-Ulrich trió nem AC/DC meg Deep Purple számokból legózta össze a munkásságát.

Szori.

Attól még, hogy hatalmas pofával, nagyon magas lóról kommunikálsz, a mesterséges intelligencia nem nevezhető valódi, igazi intelligenciának. Csak egy újabb szofisztikált szerszám az emberek kezében.

Te meg nem vagy okos ember. Csak tudálékos :)

Bejegyzés: Gépi tanulás és mesterséges intelligencia: meséből valóság?

@eßemfaßom meg áll:

Nekem is gyanús volt, hogy itt Matyi újabb nickjét olvashatjuk, de sikeresen álcázta magát azzal, hogy nem trágárkodott. Aztán a kommented hatására megnéztem a profilt ill. az egyéb hozzászólásait, és máris lehullott az álca.

Azt viszont el kell ismerni, hogy a kritikájának van alapja.

Bejegyzés: Gépi tanulás és mesterséges intelligencia: meséből valóság?

@Batu Kán: "Ráadásul én nem Marcsi néni vagyok, hanem kurvára magasan képzett kutató, méghozzá a témában."

Aki nem mellesleg azzal tölti az idejét, hogy különböző blogokon nyakra faszra tolja a bejegyzéseket repetitíve. Vagy írtál erre egy AI programot, ami megteszi helyetted?

Viszont kicsit visszavehetnél már az arcodból. Mert értem én, hogy geciokos vagy, és még a politikai platformon is osztozunk, de ELVISELHETETLEN, hogy szerinted mindenki hülye, aki KICSIT IS mást gondol, mint te.
Sajnos a stílusod arról árulkodik, hogy komoly személyiségbeli problémáid vannak, mert kötelességszerűen dominálsz le mindenkit. Ilyet meg IGAZÁN értelmes ember nem tesz. Maximum egy jólfejlett mesterséges intelligencia, aki még nem lépett szintet.
Szóval ha tudsz programozni, akkor ideje lenne, hogy magadon is futtass egy system check-et, és végiggondold, hogy miért is rúgdosol bele másokba, és miért érzed szükségét, hogy mindenki másnál okosabb légy - meg persze a trollkodásnak (mert a véleményed duplikálása AZ, hogy ne legyünk félreérthetőek). Mert kicsit sajnos vállalhatatlan vagy, hiába gondolkozunk hasonlóan dolgokról. (Olyan vagy, mint egy keresztény-konzervatívnak a bayer.)

Egy biztos: boldog ember nem lehetsz. És ezért sajnállak. De csak rajtad múlik, hogy az életedet megtöltsd valami értelemmel. Már ha nem pénzt keresel ezzel...

Bejegyzés: Gépi tanulás és mesterséges intelligencia: meséből valóság?

Az ember megérzi a gyanús brendelszagot, kattint és látja, hogy tényleg.

Matyi, nem gáz, hogy lassan naponta kell új nicket használnod?

Bejegyzés: Gépi tanulás és mesterséges intelligencia: meséből valóság?

@Ragnarök2:

"elég gyakori, hogy ha valaki valamit nem ért akkor a másik a buta .....:)"

Újságcikk és blogpost esetében ez majdnem mindig így van. Ezeknek közérthetőknek kell lenniük. Ráadásul én nem Marcsi néni vagyok, hanem kurvára magasan képzett kutató, méghozzá a témában. Ha tehát én nem értek valamit a témában, akkor az bizony zavaros.

"A cím valóban általános, de a blog teljes tartalmát figyelemmel követve érthető, hogy a cyberbiztonságra koncentrál a tartalom hiszen az egész blog arra a fókuszál és nem az általános vagy mindennapos felhasználási módokra."

Tehát elismered, hogy minimum a cím nincs szinkronban a tartalommal. De ennél rosszabb a helyzet. Nemcsak annyiról van szó, hogy a cím általában a mesterséges intelligenciáról szól, a post meg a cyberbiztonságról, hanem a post maga is oda-vissza kapcsol az általános téma, és a speciális téma között. De nem reflektált módon, hanem az olvasó egyszer csak észreveszi, hogy témaváltás volt, és kapkodja a fejét, hogy "mi van, bazdmeg, most mi a téma?"

És őszintén, még mindig nem tiszta, hogy akkor a post melyik alkalmazásra érti azt az 1.-3. pontot,a melyek egyébként önmagukban is zavarosak.

"1. Látható minden?
Az adatokat bármikor, bárhonnan látnia kell a rendszernek (felhő, Hálózat, végpont)"

Mi az alkalmazás? A legtöbb MI alkalmazásban az alkalmazásnak nem kell mindig látnia a felhőt és a hálózatot. Például egy jelenlegi technológiára épülő vezetést segítő kamerás rendszer általában nem látja a felhőt, a hálózatot. Egy mobilos app valószínűleg igen, de az meg triviális, hogy látja, nem kell kiemelni, mint problémát. Egy cyberbiztonsági app esetében meg tök nyilvánvaló, hogy látja a hálózatot, ha nem volna hálózaton, akkor ugyanis nemigen van probléma.

"2. Milyen gyorsan képes a rendszer elemezni az adatokat?
Miután megállapítjuk és meghatározzuk, hogy milyen adatokat és kontextusokat láthat a megoldás, azt is ki kell deríteni, milyen sebességgel képes az adatok feldolgozására."

Az off-line tanulásnál ez nem nagy probléma, mert aláteszik a megfelelő számítási kapacitást, és tudnak várni egy hetet is akár. Az on-line tanulás meg on-line, tehát csak a beérkező, új adatot fogja elemezni.

"3. Van automatizált válaszadási képesség?
Ki kell deríteni, hány embert és mennyi időt igényel egy incidensre való reagálás. Ha nincs automatizált válaszadási képesség az ML vagy AI alapú megoldásban, akkor hosszútávon növekvő kockázattal kell kalkulálni. Ha több emberre és eszközre van szükség az adatok kézi értelmezéséhez, és a válaszok, illetve a jövőbeni védelem érdekében történő felhasználásához, akkor nem használja ki az adatokat, nem maximalizálja a gépi tanulást, és nem egyszerűsít semmit."

Itt valahol a mondat közepén derül ki, hogy cyberbiztonságról van szó, az "incidens", és "védelem" szavaknál. De ez egy olyan fejezetben szerepel, amelynek címe: "Mit értünk gépi tanulás alatt?" Azaz általános akar lenni.

Bejegyzés: Gépi tanulás és mesterséges intelligencia: meséből valóság?

A mesterséges intelligencia - szerintem - sosem fogja teljesen kiváltani az emberit (mondjuk nem is cél), de nem is kell félni tőle. Nem fog öntudatra ébredni, ugyanis nincs neki, logikai entitás.

Bármilyen okos is egy AI, maximum egy szélsőségesen autista emberhez fog hasonlítani, "aki" mindent szó szerint értelmez, nem lehet érzelmekkel hatni rá, nem érti a vicceket, és aminek nem látja hasznát vagy matematikailag leírható eredmnyt hozó értelmét, azt "nullával osztásnak" könyveli el és egyszerűen soha nem is fogja sem magától "kifejleszteni", sem semmiféle baszottbigdata adatbázisból megtanulni :)

Bejegyzés: Gépi tanulás és mesterséges intelligencia: meséből valóság?

Szerintem a gépi tanulás nem azt jelenti, hogy nem kell programozni a mesintet, sem azt, hogy nem kell neki utasításokat adni, mert magától feltalálja magát a különböző helyzetekben. A gépi tanulás lényegében annyi, hogy a bejövő adatok alapján módosítja a saját működési beállításait, azaz magától ráhangolódik a feladatára. Ez még nem jelent önátprogramozó képességet, amikor új programsorokat ír önállóan a saját programjához, hogy új képességekre tegyen szert. De majd nyilván ez a pillanat is eljön. És rövid úton elhozza a programokkal készített programok korát, amikor a gépek megtanulják programozni magukat, az emberek meg egyre jobban kimaradnak az egészből.

Itt érdemes lett volna még megemlíteni a gépi butulás, ill. felejtés témakörét is. Ugyanis a gépeknek azt is meg kell "tanulniuk", hogy milyen korábbi adatok számítanak elavultnak, fölöslegesnek, lényegtelennek, amiket ideje elfelejteniük, célzottan kitörölni, figyelmen kívül hagyni, mint szemetet. Az emberi intelligencia működésében fontos szerepet játszik a butulás is. Erre a gépeknek is nagy szükségük lesz, sőt már most is van, hisz a veszteséges tömörítés már ennek az előfutára.

Bejegyzés: Gépi tanulás és mesterséges intelligencia: meséből valóság?

@Batu Kán: A cikket nem én írtam, de ezen a területen dolgozok illetve én olvasni szeretem a szakmai tartalmakat és nem készíteni :)
Bár szerintem azért mert neked nem a fókuszterületed a cikk nem érdemes a tartalmat fikázni vagy a készítőt. Bár elég gyakori, hogy ha valaki valamit nem ért akkor a másik a buta .....:)

1) A cím valóban általános, de a blog teljes tartalmát figyelemmel követve érthető, hogy a cyberbiztonságra koncentrál a tartalom hiszen az egész blog arra a fókuszál és nem az általános vagy mindennapos felhasználási módokra.

2) Erre nem tudok mint mondani mert szakmai szinten hasonló nyelvezettel szoktam találkozni hazai és nemzetközi tartalmak esetén is.

3) Lokális tanulást én írtam a te kommentedre akárcsak az UEBA-t tehát nem hiszem, hogy a cikket erre a két megoldásra próbálták meg fókuszálni. Maximum körülni nagyvonalakban mert én sem láttam ezt a két fogalmat definiálva külön a cikkben.

Bejegyzés: Gépi tanulás és mesterséges intelligencia: meséből valóság?

@Ragnarök2: Nem vagyok benne biztos, hogy te írtad a postot, de valószínűleg igen, tehát feltételezem.

Nem értem a post koncepcióját.

1) A cím egy általános cím, mintha el akarná magyarázni az átlag olvasónak azt, hogy mi a gépi tanulás. Aztán kiderül, hogy mintha a cyberbiztonságra korlátozódna a téma, ami egy idióta korlátozás, a gépi tanulás megértéséhez nem a cyberbiztonság a legjobb példa alkalmazás.

2) Az egész post nyelvezete, fogalmazásmódja, "gondolatmenete" kurvára zavaros, nehezen érthető. Szerintem nulla ember érti, beleértve engem. Én azt nem értem, hogy mit akarsz igazán mondani, mire akarsz kilyukadni. Amiket írsz hülyeség, hogy mit akartál írni, az nem vehető ki.

3) "A lokális gépi tanulás az AI egy nagyon pici része " tehát elismered, hogy a téma kis jelentőségű probléma. Ráadásul a post szerintem nem erről szól. Nem említenek benne "lokális tanulást". Az UEBA rendszerek sincsenek megemlítve a postban, csak körülírással, zavarosan.

Szóval a post is zavaros, a hozzászólásod meg növeli a ködöt.

Bejegyzés: Gépi tanulás és mesterséges intelligencia: meséből valóság?

@Batu Kán: Szerintem rosszul értelmezed a cikket. Itt nem egy probléma megoldását és fixálását próbálták meg felvázolni. Inkább egy felvezetést arról, hogy mi is az AI, ha már úgy is mindenhol erről hallani manapság és a csapból is ez folyik tényleg mindenhol.

Az "off-line tanulási képesség" amit említesz a hozzászólásban egyébként szintén egy AI alapú algoritmus amelynek az alapja a statikus elemzési képesség. A lokális gépi tanulás az AI egy nagyon pici része amely a gyorsabb reakció miatt szükséges pl egy ismeretlen kártékony kód felfedezéséhez egy végpontvédelem esetén.

Az AI viszont valóban akkor lesz hasznos, ha sok adattal látjuk el nem is véletlen a BIG DATA környezetben alkalmazható a legjobban :)

Másik megközelítésből viszont az adatok az UEBA rendszerek alapjai , így egy nagyvállalati környezetben amennyiben sikeresen akarsz integrálni egy jól működő MI megoldást akkor natívan kell tudni integrálni minél több minőségi adatforrást mint például végponti adatok (EDR), Tűzfal hálózati adatok, Cloud adatok stb... Ha minőségi adatokkal látod el a különböző AI alapú megoldásokat minél több forrásból akkor a viselkedéselemzés használatával azonosítani lehet a hálózatot célba vevő ismeretlen és nehezen észrevehető fenyegetéseket is. Az informatikai biztonságban épp ezért fontos és jó irány manapság a gépi tanulás és az MI-modellek alkalmazása.

Bejegyzés: Gépi tanulás és mesterséges intelligencia: meséből valóság?

A szerző NEM ÉRT A TÉMÁHOZ, és idiótaságot írt. A legtöbb ML alapú megoldás off-line tanul, amelynek során az adatokból egy modellt tanul. Ez a modell sokkal kisebb, és egyszerűbb, mint az adatok. Amikor az ML modellt bevetik, akkor az adatokra már nincs szükség. Egyébként ha egy modell on-line is tanul, akkor sem fogja magával vinni az adatokat.

Ergo az adatok állandó és gyors elérhetősége kurvára nem probléma. Általában ezzel nincs gond, manapság nem az a gond, hogy tároljunk valahol pár terrabyte adatot.

A post tehát tök idióta, lényegtelen álproblémával foglalkozik.

Bejegyzés: Gépi tanulás és mesterséges intelligencia: meséből valóság?

A szerző NEM ÉRT A TÉMÁHOZ, és idiótaságot írt. A legtöbb ML alapú megoldás off-line tanul, amelynek során az adatokból egy modellt tanul. Ez a modell sokkal kisebb, és egyszerűbb, mint az adatok. Amikor az ML modellt bevetik, akkor az adatokra már nincs szükség. Egyébként ha egy modell on-line is tanul, akkor sem fogja magával vinni az adatokat.

Ergo az adatok állandó és gyors elérhetősége kurvára nem probléma. Általában ezzel nincs gond, manapság nem az a gond, hogy tároljunk valahol pár terrabyte adatot.

A post tehát tök idióta, lényegtelen álprtoblémával foglalkozik.

Bejegyzés: Gépi tanulás és mesterséges intelligencia: meséből valóság?

@GhostWriter2020: Mondjuk azért civilizált helyeken meg van oldva a BYOD.

Bejegyzés: A hatékony távmunka eszközei, járvány és karantén idején

@munkanélküli informatikus: A régi asztali gépek ahogyan te is írtad nem mobilisak így nem alkalmasak az otthoni munkavégzés támogatására, ha csak nem az otthoni gépeden keresztül szeretnél dolgozni. Otthoni gépről viszont nem szerencsés és nem is ajánlott a munkavégzés hiszen a legtöbb cég GPO alkalmazásával előre definiált profilt alkalmaz a céges előírásoknak megfelelően. Ez főleg biztonsági szempontból lehet hatékony hiszen előre telepített céges Antivírus, VPN agent és egyéb szükséges irodai programok vannak egységesen telepítve. Sok esetben még a gépre egy előre telepített tanúsítvány is van, hogy kizárják annak a lehetőségét, hogy az alkalmazottak nem egy céges gépről próbálnak bejelentkezni amit egy NAC megoldással validálnak a nagyvállalati környezeteben. Az otthoni gépeden a magánfelhasználásól eredő kártékony kódok is jelen lehetnek amit egy egyszerű szignatúra alapú végpontvédelmi megoldás nem képes detektálni. Ezáltal egy nem céges gépről nem ahol szenzitív adatokkal dolgoznak az alkalmazottak egyszerűen nem javasolt a munka végzése.

Bejegyzés: A hatékony távmunka eszközei, járvány és karantén idején

@munkanélküli informatikus: Laptopra is tehetsz nagy monitort és billentyűzetet. És használt céges laptopot egész jó áron lehet venni. És cserébe nem fűt és nincs olyan hangja mint egy század eleji gőzmozdonynak. Persze enterprise programot fejleszteni nem ez az ideális, de egy mezei fejlesztőnek, vagy egy irodai excelhuszárnak pont elég, ráadásul a beépített monitor és billentyűzet is a vállalható kategóriában van - azok a nyugati cégek ahonnan ezek idejöttek már 5 éve sem vettek szart.
Nekem ilyenem van, egy HP Elitebook, lett belerakva egy 128GB-s SSD, 8GB RAM és így még szűken xamarinnal fejleszteni is elég, szép kis szálcsiszolt aluházban, kiváló minőségű kijelzővel, P7-es procival ami ugyan nem mai generáció de bőven erősebb mint amit ezért a pénzért újban kapnék.

Viszont céges scanario esetén általában céges gép van, céges oprendszerrel és beállításokkal, csak kevés helyen használhatsz saját gépet. És ez esetben nyilván laptopról beszélünk.

Bejegyzés: A hatékony távmunka eszközei, járvány és karantén idején

A hatékony távmunka NEM egy laptopból áll, mert a laptop egyetlen előnye a szállíthatóság, minden másban rossz választás. A hatékony távmunkához nagy monitor kell (minmum 19 colos), kényelmes billentyűzet és egér, amelyeket a székhez képest kényelmes pozícióban helyezünk el. Ráadásul mindez (egy használt asztali géppel) megoldható egy laptop árának töredékéből.

Bejegyzés: A hatékony távmunka eszközei, járvány és karantén idején