Разумная идея посадить роботов на первую линию мониторинга, Игорь об этом рассказывал. Но можно и последнюю линию усилить предыдущим опытом выдающихся аналитиков, что позволит, как минимум, помогатьподсказывать не самым выдающимся.
Идея на поверхности: обрабатывать последовательность действий, выполняемых опытными аналитиками при расследовании инцидентов, ML-моделькой, которая впоследствии будет "подсказывать" следующие шаги менее опытным членам команды и обучающимся на производстве. Действительно, запросыотчеты, которые просматривает аналитик при расследовании инцидента по логам в зависимости от ситуации, неплохо поддаются профилированию, как минимум, есть наборы запросов, которые по-любому надо отработать в соответствующей ситуации, чем двигаться дальше, да и разброс уникальных идей аналитика также не безграничен. Машина может запоминать последовательность действий, характерную для определенных начальных условий, а при повторении похожей ситуации - выдавать другому аналитику эту последовательность действий в качестве подсказок. Пассивные "подсказки" никак не влияют на рабочий процесс, так как аналитик имеет полное право проигнорировать мнение машины, однако, для новичков - это может быть хорошим помощником и даже наставником. Со временем моделька будет самообучаться и эффективность ее будет увеличиваться. Едва ли машина полностью заменит когда-либо аналитика, искусство невозможно автоматизировать, но вполне может стать аккумулятором бесценного опыта.
