Technologie / MONDE

Orca transforme le langage naturel en requêtes de sécurité cloud avec Bedrock

Discovery AI convertit les questions en langage courant en filtres Sonar. AWS indique une baisse de 90 % du coût des requêtes, de 93 % des jetons d’entrée et de 75 % de la latence par rapport à la première version.

La source ne précise pas la date de l’événement ; la période indiquée est celle de la consultation de la source.

Illustration conceptuelle de la technologie, des processeurs et des informations connectées.Illustration
Illustration symbolique

Orca Security a travaillé avec AWS sur Discovery AI, une interface en langage naturel pour le graphe de sécurité Sonar, qui couvre plus de 900 modèles de ressources cloud et applicatives. L’outil traite la question dans un pipeline tenant compte du schéma pour produire des requêtes Sonar valides; les étapes comprennent la sélection des schémas utiles, la récupération d’exemples et la validation des filtres.

L’article technique d’AWS du 13 octobre précise que le premier prototype plaçait tout le schéma dans une grande invite, consommant environ deux millions de jetons d’entrée par charge et répondant en quelque 60 secondes. Le système en production traite des milliers de requêtes par jour avec un délai d’environ 15 secondes. AWS rapporte des baisses de 93 % des jetons, 90 % du coût et 75 % de la latence face à cette version initiale; il s’agit de comparaisons internes fournies par Orca.

Données

Chronologie

Publication de l’article technique d’AWS

Le 13 octobre, AWS a décrit la conversion par Orca Discovery AI des questions de sécurité en langage naturel en filtres Sonar.

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    Publication de l’article technique d’AWS

    Le 13 octobre, AWS a décrit la conversion par Orca Discovery AI des questions de sécurité en langage naturel en filtres Sonar.

Méthodologie

La date correspond à celle affichée par la source primaire AWS; aucune date de lancement ou de déploiement non indiquée n’est déduite.

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