Du har säkert hört ordet ’maskininlärning’ tidigare. Precis som termen antyder är detta ett sätt att lära datorer (maskiner) och det är en form av AI (Artificial Intelligence).
För att lära en maskin något, måste du först ha den rätta mjukvaran. Denna grundprodukt är såklart skapad av människor, men resultatet är ett supersmart system som bara blir mer och mer intelligent ju mer det lär sig. Dessutom kan den arbeta snabbare och mer exakt än en människa.
Faktum är att ju mer erfarenhet mjukvaran får, desto bättre gör den sitt jobb, vilket gör maskinlärning idealt för att till exempel motverka phishingmeddelanden. Med andra ord tar den din cybersäkerhet till nästa nivå!
Fortsätt läsa för att lära dig hur maskininlärning fungerar och hur det kan göra ditt jobba lättare.
Maskininlärning fungerar ungefär på samma sätt som när du först började lära dig ord som barn. Låt oss ta ordet ’hund’ som ett exempel. När du var liten fick du se bilder på flera olika raser: En labrador, en cockerspaniel, en schäfer och så vidare. Till slut hade du sett bilder på ett gäng olika hundraser och du lärde dig att alla dessa var exempel på hundar. Du började undermedvetet att känna igen mönster: Fyra ben, päls och stora tunna öron – detta är definitivt en hund.
Idag har du sett tillräckligt många raser för att även kunna identifiera helt nya exempel som hundar. Har du till exempel någonsin sett en smålandsstövare, ungersk vizsla eller shih tzu? Kanske inte, men om du får se en bild på dem, vet du definitivt att de är just hundar. Precis så fungerar maskininlärning! Genom att ge ’maskinbebisen’ massor av data, lär den sig att känna igen mönster själv och kan till slut själv identifiera vad något är, även om det är helt nytt för den. Det enda kravet under inlärningen är att det finns tillräckligt mycket data att lära från och att du kan kategorisera denna.
Som du har läst ovan, är det viktigt att ge din mjukvara så mycket data som möjligt för att den ska kunna lära sig känna igen mönster. Du kan dock inte använda vilken data som helst.
Den måste vara väl kontrollerad och det är viktigt att du vet exakt vilken data du matar in. Varje liten variabel behöver märkas med en etikett som beskriver den. I exemplet om hur du lär dig att identifiera hundar som ett barn, är etiketten ’hund’. Vi på Smartlockr använder etiketter för personuppgifter, som telefonnummer, adresser, patientnummer eller personnummer. Tack vare denna etikett kan den smarta mjukvara känna igen vilken data den hanterar och vad den kan lära från den; det vill säga, så länge det finns tillräckligt med exempel.
Det räcker dock inte bara med märkt data i ett Excel-dokument för att träna din mjukvara med maskininlärning. Den kan till exempel aldrig lära sig att känna igen alla typer av adresser om du inte först har förklarat vad en adress är ordentligt.
Ju mer data du använder, desto lättare är det för mjukvaran att förstå konceptet bakom en term. Försöker du lära din mjukvara hur en adress ser ut behöver du ge den tiotusentals exempel. Detta kan låta som ett massivt jobb, men när all data är inmatad, kommer mjukvaran att känna igen och behandla konceptet mycket snabbare än en människa kan. Men maskininlärning är mer än att bara slänga in en stor lista med data till en mjukvara. Du behöver dessutom en programmerare som kan kontrollera projektet och justera saker när det är nödvändigt.
Allting börjar såklart med en programmerare som skriver den mjukvara som sedan ska tränas med maskininlärning. Men programmerarens jobb är absolut inte färdigt med detta. De gör mycket mer än att bara mata in data och sedan ligga på soffan medan systemet sköter sig självt.
En programmerare kontrollerar hur systemet behandlar data och om det finns aspekter som inte fungerar som de ska. Ja, även maskininlärning kan göra misstag under inlärningsprocessen. Detta är bara en del av lärandet; precis som barn, gör AI misstag ibland.
Om felaktigheter hittas i tid kan programmeraren fixa dessa och förbättra mjukvaran tills den helt enkelt inte längre gör misstag.
The end result of this whole process is a system that understands what the information you provide means and what it can do with it. Most importantly, machine learning also processes new, unfamiliar data and assigns the right label to it. "Yes, I can do that too!", we hear you thinking. That's right. But machine learning can do two things much, much better than humans.
Maskininlärning arbetar supersnabbt. Den data du själv behandlar under en vecka är ingenting för system som är baserade på maskininlärning. De gör det på bara några sekunder och är därför väldigt väl anpassade för att hantera den allt ökande strömmen av data som skapas världen över.
Maskininlärning gör dessutom (nästan inga) misstag. Oavsett hur noggrant och försiktigt en person arbetar är det oundvikligt att som människa inte göra fel ibland. Tänk själv hur lätt det är att bli distraherad under jobbet. Eller på de gångerna du råkat trycka på fel knapp. Maskininlärning lider inte av dessa svider. Du kan eliminera den mänskliga faktorn med maskininlärning.
Till sist; system baserade på maskininlärning blir inte trötta! Medan du småpratar med dina kollegor om helgens bravader, har mjukvaran arbetat sig igenom både lördag och söndag: Felfritt och supersnabbt.
Vi använder maskininlärning för att lära våra system att känna igen och hantera känslig information, som personuppgifter, ännu bättre. Detta gör att du tryggt kan skicka ett e-postmeddelande; maskininlärning håller ett öga på det och låter dig veta om något behöver säkras, krypteras eller om du har en obehörig mottagare i adressfältet. Vi effektiviserar din dagliga mejltrafik!
Det är också användbart att vi använder maskininlärning för att känna igen phishing. Och det är slags nödvändigt. Eftersom miljarder (!) phishing-e-postmeddelanden cirkulerar i världen varje dag. Vissa är lätta att känna igen, men tekniker som spear phishing gör dem bättre och bättre. Och eftersom det blir allt svårare för användaren att snabbt och enkelt känna igen phishing är det viktigt att använda den bästa högteknologiska verktyget för detta. Du gissade rätt; maskininlärning! Maskininlärning känner till och med igen de allra senaste phishing-teknikerna och varnar omedelbart för potentiella faror. På så sätt kan du inte ens av misstag klicka på en felaktig länk.
Maskininlärning gör ditt liv lättare. Du behöver inte oroa dig för när du ska använda säker e-post eftersom Smartlockr gör det åt dig. Vi krypterar dina meddelanden och bifogade filer när det behövs och vi håller ögonen öppna efter potentiella phishingfaror. På detta sätt kan du vara säker på att DU inte kommer att vara orsaken till en dataläcka.
Vill du veta mer om hur du skyddar ditt företag mot dataläckor? Ladda ner vår e-bok via länken nedan, helt gratis.