该平台还完成实体解析

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然而组织和技术孤岛阻碍了人员轻松组合和分析整个企业的数据。这些数据通常也是结构化和非结构化信息的组合这使得整合和比较变得更加困难。例如一个人可以由许实体分析是一个复杂的过程。人员通常尝试通过手动方法来克服这些挑战。然而这种方法无法跟上当今数据爆炸性增长的速度。尽管如此不应阻止各机构采用这种分析方法。分解实体分析中的所有工作非常重要这样人们就可以理解它是平易近人的。

如果你使用现有的技术就不存在巨大的 电报号码数据 进入障碍格林说。没有理由把这个背景留在桌面上因为担心这可能是一项过于复杂的任务钱克洛尔表示同意。正确的工具可以极大地简化和增强机构的实体分析方法。自动化解决方案可以快速分类和分析数据甚至是非结构化和分散的信息而不会增加人员的负担。例如实体分析可通过的威胁检测应用于网络安全和欺诈预防操作。该解决方案从可用来源获取数据并执行分析以检测数据中的交叉点以进行网络威胁和欺诈检测并不断学习每组新数据。



我们的方法使用概率引擎应用对实体的统计理解格林说。鉴于对实体的已知信息可以对数据进行消歧重复数据删除或以其他方式进行细化以更准确地描述现实世界的情况。一旦人员知道网络上发生了谁以及发生了什么他们就可以开始了解不同实体如何交互以形成更完整的组织视图。然后他们可以利用这种理解来为主动网络安全欺诈检测或其他任务策略提供信息。面对不断发展的技术政府必须超越手动反应性的数据识别过程。