Omandi intelligentsikiht DolutechAI turvatoodete taga — spetsialiseeritud ohtudele üle 22 000 kureeritud näite, SFT, kvaliteetse DPO ja pideva RL-ga.
SOC Model V1 on omandi mootor DolutechAI turvaplatvormides. Kliendid pääsevad selle võimalustele SOC AI Agenti ja SOC WebAppsi kaudu — mitte eraldiseisva mudeli API kaudu.
Ettevõtte autonoomne SOC: orkestreerija, kaheksa spetsialisti agenti, SOAR playbookid ja intsidentide reageerimine — kõik SOC Model V1 toitel.
Avasta SOC AI Agent →Veebisaitide ja WebAppide kaitse sama mudeli intelligentsiga, ainult veebipõhiste konnektorite ja saidisõbralike hindadega.
Avasta SOC WebApps →Me ei paku avalikku API juurdepääsu mudelile. Intelligentsus tarnitakse ainult meie toodete kaudu.
Open-weight alus spetsialiseeritud omandi küberturbe mudeliks.
Kureeritud küberturbe näited — CVE-d, intsidentid, playbookid ja IOC andmed.
Küberturbe spetsialiseerumine SFT kaudu — mitte generalist wrapperiga.
Direct Preference Optimization analüütikute poolt valideeritud paaridega.
Pidev tugevdusõpe tootmise agentse tagasiside põhjal.
Human-in-the-loop active learning juhitud täpsustustsüklitega.
Tõestatud open-weight alus koos üle 22 000 kureeritud näitega — CVE andmebaasid, intsidentide aruanded, SOC playbookid ja IOC intelligents.
Valdkonna spetsialiseerumine SFT kaudu kureeritud küberturbe andmekogumitel. Omandi mudel turvalisuse jaoks — mitte generalist turvapromptiga.
Direct Preference Optimization analüütikute poolt valideeritud eelistuspaaridega, joondatud turbeprofessionaalide triaaži, uurimise ja reageerimisega.
Suletud tsükli tugevdusõpe meie tootmise agentsest pipeline'ist — mudel paraneb iga reaalse interaktsiooniga.
Otsustusvoog, turvakontrollid ja juhitud õppimise flywheel, mis hoiab SOC Model V1 tootmises paranemas.
Meie dokument kirjeldab kuueastmelist otsustusvoogu, deterministilist sõelumist, fail-safe eskaleerimist ja kuidas analüütikute valideerimine toidab juhitud mudeli täpsustamist.
Pidev paranemine human-in-the-loop active learning kaudu — juhitud andmeflywheel analüütikute ground truth juhtimisel.
Mudel sihib ebakindlust ja korduvaid müramust mustreid — kohanedes ohtude arenguga.
Analüütikute valideerimine muudab operatiivse otsuse ground truth siltideks SFT, DPO ja juhitud täpsustamise jaoks.
Deterministiline sõelumine esmalt, fail-safe eskaleerimine kõrge mõjuga otsustel ja täielikud auditirajad.
Iga valideeritud intsident teravdab järgmist triaaži — vähendades hoiatuste väsimust aja jooksul.
Tootmise sündmus → AI soovitus → inimvalideerimine → ground truth silt → kureeritud andmekogum → juhitud täpsustamine → parem järeldamine
Hinnatud meie tootmise agentse töövoo kaudu — sama pipeline, mis toidab SOC AI Agenti väljas.
Sisemine benchmark — metodoloogia joondatud meie tootmise agentse pipeline'iga. Tulemused peegeldavad reaalseid SOC analüüsülesandeid, mitte sünteetilist trivia.
SOC Model V1 ei ole eraldiseisev chatbot — see on omandi intelligentsikiht, mis juhib orkestreerimist, spetsialistide analüüsi ja automatiseeritud reageerimist meie platvormidel.
Treeningandmed on spetsialistide poolt kureeritud avalikest CVE andmebaasidest, anonüümsetest intsidentide mustritest ja sisemiselt valideeritud turvaandmekogumitest. Kliendi tootmisandmeid ei kasutata mudeli treenimiseks ilma selgesõnalise nõusolekuta.
Analüütikute valideerimine toodab juhitud ground truth silte juhitud täpsustustsüklite jaoks — mitte riskantne trial-and-error reaalsete ohuotsuste peal.
Deterministiline sõelumine, fail-safe eskaleerimine ja täielikud auditirajad vastavuse ülevaatuseks ja operatiivseks läbipaistvuseks.
Mudel toidab autonoomset tuvastamist, analüüsi ja reageerimist SOC AI Agenti ja SOC WebAppsi sees.
