Verbind je met ons

Artificial Intelligence

Diep leren versus machinaal leren: hoe een opkomend veld traditionele computerprogrammering beïnvloedt

avatar

gepubliceerd

on

Wanneer twee verschillende concepten sterk met elkaar verweven zijn, kan het moeilijk zijn om ze als afzonderlijke academische onderwerpen te scheiden. Dat zou kunnen verklaren waarom het zo moeilijk is om te scheiden diepgaand leren vanaf machine learning Als geheel. Gezien de huidige drang naar zowel automatisering als onmiddellijke bevrediging, is er veel hernieuwde aandacht voor het onderwerp.

Alles, van geautomatiseerde productieprocessen tot gepersonaliseerde digitale geneeskunde zou potentieel kunnen groeien om op te vertrouwen diepgaand leren technologie. Het is echter weliswaar veel moeilijker om de exacte aspecten van deze technische discipline te definiëren die een revolutie teweeg zullen brengen in deze industrieën. Misschien is het het beste om deep learning te overwegen in de context van een grotere beweging in de informatica.

Deep Learning definiëren als een subset van machine learning

machine learning en diep leren zijn in wezen twee kanten van dezelfde medaille. Deep learning-technieken zijn een specifieke discipline die tot een veel groter gebied behoort, dat een grote verscheidenheid aan getrainde kunstmatig intelligente agenten omvat die de juiste respons in een even breed scala aan situaties kunnen voorspellen. Wat deep learning echter onafhankelijk maakt van al deze andere technieken, is het feit dat het zich bijna uitsluitend richt op het aanleren van agenten om een ​​specifiek doel te bereiken door de best mogelijke actie te leren in een aantal virtuele omgevingen.

Traditionele algoritmen voor machine learning leren kunstmatige knooppunten meestal hoe ze op stimuli moeten reageren door ze uit het hoofd te onthouden. Dit lijkt enigszins op menselijke onderwijstechnieken die bestaan ​​uit eenvoudige herhaling, en daarom kan het worden gezien als het computergestuurde equivalent van een student die door de tafels loopt totdat hij ze kan reciteren. Hoewel dit in zekere zin effectief is, zijn kunstmatig intelligente agenten die op een dergelijke manier zijn opgeleid, mogelijk niet in staat om te reageren op prikkels buiten het bereik van hun oorspronkelijke ontwerpspecificaties.

Daarom hebben deep learning-specialisten alternatieve algoritmen ontwikkeld die als enigszins superieur worden beschouwd aan deze methode, hoewel ze op veel manieren weliswaar veel hardware-intensiever zijn. Subrountines die door deep learning-agenten worden gebruikt, kunnen gebaseerd zijn op generatieve vijandige netwerken, convolutionele neurale knoopstructuren of een praktische vorm van een beperkte Boltzmann-machine. Deze staan ​​in schril contrast met de binaire bomen en gekoppelde lijsten die worden gebruikt door conventionele machine learning-firmware en de meeste moderne bestandssystemen.

Zelforganiserende kaarten zijn ook op grote schaal in deep learning geweest, hoewel hun toepassingen in andere AI-onderzoeksgebieden doorgaans veel minder veelbelovend waren. Als het gaat om het definiëren van de diep leren versus machine learning debat, maar het is zeer waarschijnlijk dat technici de komende maanden meer zullen zoeken naar praktische toepassingen dan naar theoretische academische discussies. Het volstaat te zeggen dat machine learning alles omvat, van de eenvoudigste AI tot de meest geavanceerde voorspellende algoritmen, terwijl deep learning een meer selectieve subset van deze technieken vormt.

Praktische toepassingen van Deep Learning-technologie

Afhankelijk van hoe een bepaald programma is geschreven, kunnen diepgaande leertechnieken worden ingezet langs gesuperviseerde of semi-gesuperviseerde neurale netwerken. Theoretisch zou het ook mogelijk zijn doe dit via een volledig onbewaakte knooppuntlay-out, en het is deze techniek die al snel de meest veelbelovende is geworden. Onbewaakte netwerken kunnen nuttig zijn voor medische beeldanalyse, aangezien deze applicatie vaak unieke stukjes grafische informatie aan een computerprogramma presenteert die moeten worden getest aan de hand van bekende inputs.

Traditionele binaire boom of op blockchain gebaseerde leersystemen hebben moeite gehad om dezelfde patronen in dramatisch verschillende scenario's te identificeren, omdat de informatie verborgen blijft in een structuur die anders zou zijn ontworpen om gegevens effectief te presenteren. Het is in wezen een natuurlijke vorm van steganografie, en het heeft computeralgoritmen in de gezondheidszorg in de war gebracht. Dit nieuwe type leerknooppunt zonder toezicht zou zichzelf echter virtueel kunnen leren hoe deze patronen te matchen, zelfs in een gegevensstructuur die niet is georganiseerd volgens de normale lijnen die een computer zou verwachten.

Anderen hebben implementatie voorgesteld semi-supervised kunstmatig intelligente marketing agents dat zou een groot deel van de bezorgdheid over ethiek met betrekking tot bestaande software voor het sluiten van deals kunnen wegnemen. In plaats van te proberen een zo groot mogelijk klantenbestand te bereiken, zouden deze tools de kans berekenen dat een bepaald individu op een bepaald moment een product nodig heeft. Om dit te doen, zou het bepaalde soorten informatie nodig hebben die wordt verstrekt door de organisatie waarvoor het werkt, maar het zou uiteindelijk in staat zijn om alle verdere acties zelf te voorspellen.

Hoewel sommige bedrijven momenteel vertrouwen op tools die gebruikmaken van traditionele machine learning-technologie om dezelfde doelen te bereiken, wordt hier vaak mee gewerkt privacy en ethische overwegingen. De komst van diepgestructureerde leeralgoritmen hebben software-ingenieurs in staat gesteld om met nieuwe systemen te komen die niet aan deze nadelen lijden.

Een geautomatiseerde privé-leeromgeving ontwikkelen

Conventionele machine learning-programma's lopen vaak serieus uit privacy zorgen vanwege het feit dat ze een enorme hoeveelheid input nodig hebben om bruikbare conclusies te trekken. Diepgaande software voor beeldherkenning werkt door een kleinere subset van invoer te verwerken, waardoor het ervoor zorgt dat het niet zoveel informatie nodig heeft om dit te doen baan​ Dit is met name van belang voor degenen die zich zorgen maken over de mogelijkheid van lekken van consumentengegevens.

Gezien nieuwe regelgevende standpunten voor veel van deze kwesties, wordt het ook snel iets dat belangrijk is geworden vanuit het oogpunt van compliance. Zoals toxicologische laboratoria beginnen te gebruiken bioactiviteitgerichte diepgestructureerde leerpakkettenis het waarschijnlijk dat toezichthouders extra zorgen zullen uiten over de hoeveelheid informatie die nodig is om een ​​bepaalde taak uit te voeren met dit soort gevoelige gegevens. Computerwetenschappers hebben moeten verkleinen wat sommigen een echte brandslang van bytes noemen die meer van een verhaal vertellen dan de meesten zich prettig zouden voelen.

In zekere zin luisteren deze ontwikkelingen terug naar een vroegere tijd toen men geloofde dat elk proces in een systeem alleen het aantal privileges zou moeten hebben dat nodig is om zijn taak te voltooien. Aangezien ingenieurs voor machine learning dit paradigma omarmen, is het zeer waarschijnlijk dat toekomstige ontwikkelingen aanzienlijk veiliger zullen zijn, simpelweg omdat ze niet de enorme hoeveelheid datamining nodig hebben die nodig is om de bestaande operaties van vandaag mogelijk te maken.

Afbeelding tegoed: toptal.io

Coinsmart. Beste Bitcoin-Börse in Europa
Bron: https://datafloq.com/read/deep-learning-vs-machine-learning-how-emerging-field-influences-traditional-computer-programming/13652

AR / VR

Opkomende technologieën die haalbaar zijn via de cloud: 4 praktische voorbeelden

avatar

gepubliceerd

on

Steve Sangapu

Cloud computing is de basis onder enkele van de snelst groeiende industrieën in de wereld, dus het is niet moeilijk om te verdwalen in alle modewoorden die rond cloud computing worden geworpen en afdwalen van de feitelijke technologische vooruitgang en voordelen die haalbaar zijn met slim en efficiënt gebruik van de cloud.

Dus wat zit er achter de hype? Enkele extreem krachtige technologieën en workflows. En dat is precies waar we in dit artikel naar gaan kijken - de top 4 praktische voorbeelden van technologieën die in 2020 via de cloud haalbaar zijn.

In tegenstelling tot wat vaak wordt gedacht, geeft informatie alleen bedrijven geen concurrentievoordeel - leidinggevenden moeten hun beslissingen ook op gegevens kunnen baseren voordat de kansen voorbijgaan. De meeste bedrijven genereren echter elke week terabytes aan gegevens, maar kunnen niet profiteren van de gegevens. Big data-analyse is een oplossing voor dit probleem.

Dankzij de geavanceerde evolutie van de cloud kunnen bedrijven gegevens bijna onmiddellijk verzamelen en analyseren. Door gebruik te maken van big data-analyse kunnen organisaties efficiënter werken op het gebied van kosten en besluitvorming. Bedrijven kunnen datagestuurde beslissingen nemen op basis van tools voor data-analyse die via de cloud worden aangeboden.

BigQuery van Google Cloud heeft veel krachtige functies waarmee gebruikers hun gegevens in realtime kunnen bekijken en voortdurend up-to-date informatie bieden om zakelijke beslissingen te begeleiden. Big Query is een serverloos NoOps-platform (geen bewerkingen) dat rekenkracht en opslag van elkaar scheidt, wat betekent dat een betere autoscaling wordt geboden omdat ze onafhankelijk van elkaar kunnen worden geschaald, indien nodig. BigQuery's Machine Learning en Business Intelligence Engine-analyse van verschillende gegevensmodellen is behoorlijk krachtig. Het integreert naadloos met het Google Cloud AI-platform en andere tools zoals Data Studio.

Cloudserviceproviders zoals Google Cloud Platform (GCP) gebruiken shared computing om grote datasets extreem snel te verwerken. Google, ook wel clustercomputing genoemd, gebruikt honderden computers die met elkaar zijn verbonden voor snelle gegevensanalyse en het voltooien van complexe computertaken. Bedrijven zoals het uwe kunnen ook gebruikmaken van vergelijkbare services, zoals cloudserviceproviders, om inzichten en besluitvorming te verbeteren.

(Bronnen: SAS, Google Cloud, Hostingtribunaal)

1. Hoe VR transhumanisme naar de massa zou kunnen brengen

2. Hoe Augmented Reality (AR) de foodservice-industrie hervormt

3. ExpiCulture - Een originele wereldreizende VR-ervaring ontwikkelen

4. Enterprise AR: 7 praktijkvoorbeelden voor 2021

Het automatiseren van alledaagse en repetitieve taken is en zou de topprioriteit moeten zijn voor bedrijven in deze tijd. Zelfs het automatiseren van de eenvoudigste taken, kunnen de meeste zakelijke omgevingen vrijmaken 30% tijd voor medewerkers - zodat ze zich kunnen concentreren op belangrijkere zaken.

Cloudserviceproviders hebben het voor bedrijven van elke omvang extreem gemakkelijk gemaakt om te werken met automatisering van bedrijfsprocessen. Op het meest fundamentele niveau kunnen bedrijven bijvoorbeeld automatiseren hoe ze documenten ontvangen en sorteren via documentbeheer, om volledige workflows te automatiseren, inclusief leveringspijplijnen en het testen van updates in een gecontroleerde cloudomgeving. Tools zoals Google's Document Understanding AI kunnen u daadwerkelijk helpen ervoor te zorgen dat uw gegevens nauwkeurig en compliant zijn. Dit is vooral handig in sterk gereguleerde industrieën waar nauwkeurigheid en precisie cruciaal zijn voor bewerkingen. Het is ook snel en gemakkelijk om indien nodig meer rekenkracht aan te vragen voor deep learning en complexe ML-training door GPU's aan te vragen of een beheerde service zoals Kubeflow te gebruiken.

Een andere opkomende technologie die nu toegankelijk is voor kleine tot middelgrote ondernemingen, is machine learning. Simpel gezegd, machine learning verwijst naar het trainen van computeralgoritmen om gegevens te interpreteren en ermee om te gaan zonder menselijke tussenkomst. Met toenemende nauwkeurigheid wordt MI (een subset van AI) ongelooflijk waardevol voor bedrijven omdat het vrijwel onbeperkte gebruiksscenario's heeft.

U kunt meer lezen over hoe Cloud oplossingen het gebruik van AI en ML kan helpen tijd te besparen, kosten te verlagen en het aantal menselijke fouten te verbeteren.

(Bronnen: Google Cloud, Interacties)

Hoewel minder bekend bij oudere bedrijven, is het internet der dingen een van de snelstgroeiende industrieën ter wereld en werd het gewaardeerd om $ 190 miljard in 2018. Alexa en Google Home zijn twee van de meest populaire voorbeelden van IoT-apparaten waarvan u waarschijnlijk zeer bekend bent. Afgezien daarvan maken slimme tv's, slimme koelkasten, slimme leds, beveiligingssystemen, thermostaten en zelfs auto's (denk Tesla) die via wifi werken allemaal deel uit van het internet der dingen.

Denk aan IoT-apparaten als onderdeel van een veel groter netwerk, die allemaal een backbone in de cloud hebben. Afgezien van puur gemak, kan IoT aanzienlijke doorbraken zien op andere gebieden, zoals gezondheidstechnologie. Fitbit is bijvoorbeeld een partnerschap aangegaan met Google om te transformeren hoe hun product integreert tussen fitness en de cloud. Het apparaat maakt gebruik van Google's Cloud Healthcare API. De API is een service die "helpt bij het vergemakkelijken van de uitwisseling van gegevens tussen zorgapplicaties en -services die worden uitgevoerd op Google's Cloud." Nog interessanter is dat de API ook analysehulpmiddelen zoals BigQuery, AI-tools zoals AI Platform en gegevensverwerkingstools zoals Dataflow integreert.

Soortgelijke tools en API's zijn beschikbaar voor bedrijven in verschillende industrieën, zodat ook zij kunnen helpen hun apparaat aan te sluiten op een online netwerk en beveiligingspatches kunnen introduceren, bugs kunnen oplossen, functies kunnen toevoegen en meer.

(Bronnen: internetofbusiness, Google Healthcare API)

Hoewel het de afgelopen jaren aanzienlijk populairder is geworden, augmented en virtual reality zijn geen nieuwe technologieën. Leftronic meldt dat het aantal augmented reality gebruikers zullen 3.5 miljard bereiken in 2023. Bovendien schatten ze dat de markt voor AR- en VR-apparaten tegen 198 $ 2025 miljard zal bedragen. In feite hebben grote instellingen zoals Boeing en NASA hun eigen AR- en VR-technologieën ontwikkeld voor trainingsdoeleinden tijd nu. Dankzij de proliferatie van de cloud worden technologieën zoals virtual reality eindelijk toegankelijk en, nog belangrijker, betaalbaar voor het gemiddelde bedrijf om mee te experimenteren.

Dus hoe werkt het?

Wanneer applicaties een CG-afbeelding in de echte wereld plaatsen, creëren ze een ervaren augmented reality. Augmented reality plaatst computergegenereerde objecten in de menselijke wereld, terwijl virtual reality je in een computergegenereerde wereld plaatst. Bedrijven kunnen deze technologie op een aantal manieren gebruiken, bijvoorbeeld door consumenten een virtual reality-rondleiding door hun product te geven of het te gebruiken voor training in een veilige omgeving.

Het is ook vrij eenvoudig om mee te beginnen. Met Google's Cloud Anchor kunnen ontwikkelaars ervaringen creëren binnen hun app zodat gebruikers virtuele objecten kunnen toevoegen aan een augmented reality-omgeving. Dankzij de ARCore Cloud Anchor-service van Google mogen ervaringen worden gehost en gedeeld tussen gebruikers. Met Virtual Reality kunt u naar verre oorden worden vervoerd en uzelf onderdompelen in vreemde omgevingen. Apparaten zoals de Oculus Rift of Quest en de HTC Vive bieden uitstekende ervaringen die onafhankelijk van een computer kunnen draaien. Wanneer Virtual Reality op zijn best wordt gebruikt, kan het transformatief zijn voor gaming, educatie en meeslepende ervaringen.

Deze opkomende technologieën ontsluiten een volledig nieuwe grens waarin bedrijven kunnen concurreren zonder exorbitante investeringen of technische kennis. Omdat alle juiste tools al beschikbaar zijn, hebben de meeste bedrijven alleen een helpende hand nodig om aan de slag te gaan. Als uw organisatie overweegt de cloud te gebruiken om gebruik te maken van een opkomende technologie, maar u twijfelt over de fijne kneepjes, neem contact op met D3V en zet een gratis strategisch adviesgesprek op met onze gecertificeerde cloudexperts. Ons team kan u helpen bij het bepalen van de beste reeks opties voor uw bedrijf op basis van uw zakelijke behoeften en ambities.

Coinsmart. Beste Bitcoin-Börse in Europa
Source: https://arvrjourney.com/emerging-technologies-achievable-through-the-cloud-4-practical-examples-3e2b72d5e349?source=rss—-d01820283d6d—4

Verder lezen

AI

Optimale dynamiek haalt $ 22 miljoen op voor door AI aangedreven vrachtlogistiek

avatar

gepubliceerd

on

Sluit je aan bij Transform 2021 van 12-16 juli. Registreer voorr het AI-evenement van het jaar.


Optimale dynamiek, een in New York gevestigde startup die AI toepast op verzendlogistiek, heeft vandaag aangekondigd dat het een ronde van $ 18.4 miljoen heeft afgesloten onder leiding van Bessemer Venture Partners. Optimal Dynamics zegt dat het geld zal worden gebruikt om het team van 25 personen te verdrievoudigen, technische inspanningen te ondersteunen en de verkoop- en marketingafdelingen te versterken.

Logistiek voor bezorging op de laatste kilometer is meestal het duurste en meest tijdrovende onderdeel van het verzendproces. Volgens een schattingzijn last-mile 53% van de totale verzendkosten en 41% van de totale supply chain-kosten. Met de opkomst van e-commerce in de VS richten retailproviders zich steeds meer op fulfilment en distributie tegen de laagste kosten. Vooral in de bouwsector blijft de pandemie groothandelaren ontwrichten - een 2020 Statista klanttevredenheid ontdekte dat 73% van de kopers en gebruikers van vrachtvervoer en logistieke diensten een impact had op hun activiteiten.

Optimal Dynamics, opgericht in 2016, biedt een platform dat AI gebruikt om verzendplannen te genereren die waarschijnlijk winstgevend zijn - en op tijd. Het product van het bedrijf is het resultaat van bijna 40 jaar R&D bij Princeton en genereert simulaties voor vrachtvervoer, waardoor logistieke bedrijven vragen kunnen beantwoorden over welke apparatuur ze moeten kopen, hoeveel chauffeurs ze nodig hebben, dagelijkse verzending, ladingsaanvaarding en meer.

Logistiek simuleren

Ongeveer 80% van alle vracht in de VS wordt vervoerd door de 7.1 miljoen mensen die met diepladers, droge bestelwagens en andere zware heftrucks rijden voor de 1.3 miljoen vrachtwagenbedrijven van het land. De vrachtwagenindustrie genereert jaarlijks $ 726 miljard aan inkomsten en zal naar verwachting tegen 75 met 2026% groeien. Zelfs vóór de pandemie was de last mile delivery hard op weg om het meest winstgevende onderdeel van de toeleveringsketen te worden, met een onderzoeksbureau Capgemini het aandeel van de taart op 41%.

Het Optimal Dynamics-platform kan strategische, tactische en realtime vrachtplanning uitvoeren en verzendgebeurtenissen tot twee weken van tevoren voorspellen. CEO Daniel Powell - die het bedrijf medeoprichtte met zijn vader, Warren Princeton, hoogleraar operationeel onderzoek en financiële engineering - zegt dat de onderliggende technologie werd ingezet, getest en herhaald met vrachtwagenbedrijven, spoorwegen en energiebedrijven, samen met projecten in gezondheid, e-commerce, financiën en materiaalkunde.

“Door iets te gebruiken dat 'hoog-dimensionale AI' wordt genoemd, kunnen we exponentieel meer details tot ons nemen terwijl we plannen onder onzekerheid. We maken ook gebruik van slimme methoden waarmee we robuuste AI-systemen kunnen inzetten, zelfs als we zeer weinig trainingsgegevens hebben, een veelvoorkomend probleem in de logistieke sector, ”vertelde Powell via e-mail aan VentureBeat. "De resultaten zijn ... een dramatische toename van het vermogen van bedrijven om in de toekomst te plannen."

De wereldwijde logistieke markt was in 10.32 $ 2017 miljard waard en zal naar schatting groeien tot $ 12.68 miljard USD in 2023, volgens naar onderzoek en markten. Optimal Dynamics concurreert met Uber, dat een logistieke dienst aanbiedt genaamd Uber Vracht. Startup in San Francisco KeepTruckin heeft onlangs $ 149 miljoen veiliggesteld om zijn verzendmarkt verder te ontwikkelen. Volgende trucking sloot een investering van $ 97 miljoen. En Konvooi $ 400 miljoen opgehaald bij een waardering van $ 2.75 miljard om het vrachtvervoer efficiënter te maken.

Maar Mike Droesch, een partner bij BVP, is een investeerder met 25 medewerkers in Optimal Dynamics, zegt dat de vraag naar de producten van het bedrijf groot blijft. “Logistieke operators moeten rekening houden met een duizelingwekkend aantal variabelen, waardoor dit een ideale toepassing is voor een software-as-a-service-product dat operators kan helpen beter geïnformeerde beslissingen te nemen door gebruik te maken van de toonaangevende technologie van Optimal Dynamics. We waren erg onder de indruk van de combinatie van hun diepgaande technologie en de commerciële impact die Optimal Dynamics al levert aan hun klanten, ”zei hij in een verklaring.

Met de laatste financieringsronde, een serie A, heeft Optimal Dynamics tot nu toe meer dan $ 22 miljoen opgehaald. Beyond Bessemer, Fusion Fund, The Westly Group, TenOneTen Ventures, Embark Ventures, FitzGate Ventures en John Larkin en John Hess droegen ook bij.

VentureBeat

De missie van VentureBeat is om een ​​digitaal stadsplein te zijn voor technische besluitvormers om kennis op te doen over transformatieve technologie en transacties. Onze site biedt essentiële informatie over datatechnologieën en strategieën om u te begeleiden bij het leiden van uw organisaties. We nodigen u uit om lid te worden van onze community, om toegang te krijgen tot:

  • up-to-date informatie over de onderwerpen die u interesseren
  • onze nieuwsbrieven
  • gated thought-leader content en toegang met korting tot onze gewaardeerde evenementen, zoals Transformeer 2021: Kom meer te weten
  • netwerkfuncties en meer

Word lid

Coinsmart. Beste Bitcoin-Börse in Europa
Bron: https://venturebeat.com/2021/05/13/optimal-dynamics-nabs-22m-for-ai-powered-freight-logistics/

Verder lezen

AI

Code-scanplatform BluBracket haalt $ 12 miljoen op voor zakelijke beveiliging

avatar

gepubliceerd

on

Sluit je aan bij Transform 2021 van 12-16 juli. Registreer voorr het AI-evenement van het jaar.


Code beveiliging opstarten BluBracket kondigde vandaag aan dat het $ 12 miljoen heeft opgehaald in een serie A-ronde onder leiding van Evolution Equity Partners. Het kapitaal zal worden gebruikt om de producten van BluBracket verder te ontwikkelen en het verkoopteam uit te breiden.

Het opsporen van exploits in de broncode kan een pijnpunt zijn voor ondernemingen, vooral met het begin van containerisatie, infrastructuur als code en microservices. Volgens Volgens een recent Flexera-rapport bereikte het aantal kwetsbaarheden dat op afstand kan worden misbruikt in apps meer dan 13,300 van 249 leveranciers in 2020. In 2019, Barracuda Networks gevonden dat 13% van de beveiligingsprofessionals hun webapps de afgelopen 12 maanden niet had gepatcht. En in een enquête van Edgescan uit 2020 zeiden organisaties dat het hen gemiddeld iets meer dan 50 dagen kostte om kritieke kwetsbaarheden in internetgerichte apps aan te pakken.

BluBracket, opgericht in 2019 en met het hoofdkantoor in Palo Alto, Californië, scant codebases op geheimen en blokkeert toekomstige commits om nieuwe risico's te introduceren. Het platform kan real-time risicoscores volgen over codebases, git-configuraties, infrastructuur als code, codekopieën en codetoegang en problemen oplossen, wachtwoorden en meer dan 50 verschillende soorten tokens, sleutels en ID's detecteren.

Automatisering van codescanning

Coralogix schattingen dat ontwikkelaars 70 bugs per 1,000 regels code maken en dat het oplossen van een bug 30 keer langer duurt dan het schrijven van een regel code. In de VS bedrijven besteden $ 113 miljard per jaar voor het identificeren en verhelpen van productdefecten.

BluBracket probeert dit te voorkomen door proactief openbare repositories met de hoogste risicofactoren te monitoren en rapporten te genereren voor ontwikkelteams. Het geeft prioriteit aan commits op basis van hun risicoscores, waardoor duplicaten worden geminimaliseerd met behulp van een tracking-hash voor elk geheim. Een regelsengine vermindert valse positieven en scant op reguliere expressies, evenals op gevoelige woorden. En BluBracket schoont de vastleggingsgeschiedenis zowel lokaal als op afstand op, waardoor het exporteren van rapporten via download of e-mail wordt ondersteund.

BluBracket biedt een gratis product aan in de Community-editie. Zowel het als de betaalde producten van het bedrijf, Teams en Enterprise, werken met GitHub, BitBucket en Gitlab en bieden CI / CD-integratie met Jenkins, GitHub Actions en Azure Pipelines.

BluBracket

Boven: de Community-editie van de BluBracket-software.

Beeldcredits: BluBracket

“Sinds onze introductie begin vorig jaar heeft de industrie door middel van Solar Winds gezien hoe groot de code van een aanvalsoppervlak is. Hackers maken gebruik van inloggegevens en geheimen in code, en waardevolle code is beschikbaar in het publieke domein voor vrijwel elk bedrijf waarmee we samenwerken, ”vertelde CEO Prakash Linga, die samen met Ajay Arora BluBracket oprichtte, via e-mail aan VentureBeat.

BluBracket concurreert op sommige fronten met Sourcegraph, een 'universeel codezoekplatform' waarmee ontwikkelteams inzichten uit hun codebase kunnen beheren en verzamelen. Het heeft nog een rivaal in Amazon CodeGuru, een AI-aangedreven ontwikkelaarstool die aanbevelingen doet voor het verbeteren van de codekwaliteit. Er is ook een platform voor cloudbewaking Datadog, codebase dekkingstester Codecov, en feature-piloting-oplossing LaunchDarkly, om er een paar te noemen.

Maar BluBracket, dat ongeveer 30 werknemers heeft, zegt dat de vraag naar zijn codebeveiligingsoplossingen "dramatisch" is gestegen sinds 2020. Zijn beveiligingsproducten worden volgens Linga gebruikt in "tientallen" bedrijven met "duizenden" gebruikers.

“DevSecOps- en AppSec-teams proberen, zoals we allemaal weten, deze groeiende dreiging aan te pakken. Door hun ontwikkelaars in staat te stellen deze geheimen in de eerste plaats uit de code te houden, maken onze oplossingen het leven van iedereen gemakkelijker, ”vervolgde Linga. "We zijn verheugd om met Evolution samen te werken in deze volgende fase van de groei van ons bedrijf."

Ongebruikelijke Ventures, Point72 Ventures, SignalFire en Firebolt Ventures namen ook deel aan de laatste financieringsronde van BluBracket. De startup had eerder $ 6.5 miljoen opgehaald in een seed-ronde onder leiding van Unordinary Ventures.

VentureBeat

De missie van VentureBeat is om een ​​digitaal stadsplein te zijn voor technische besluitvormers om kennis op te doen over transformatieve technologie en transacties. Onze site biedt essentiële informatie over datatechnologieën en strategieën om u te begeleiden bij het leiden van uw organisaties. We nodigen u uit om lid te worden van onze community, om toegang te krijgen tot:

  • up-to-date informatie over de onderwerpen die u interesseren
  • onze nieuwsbrieven
  • gated thought-leader content en toegang met korting tot onze gewaardeerde evenementen, zoals Transformeer 2021: Kom meer te weten
  • netwerkfuncties en meer

Word lid

Coinsmart. Beste Bitcoin-Börse in Europa
Bron: https://venturebeat.com/2021/05/13/code-scanning-platform-blubracket-nabs-12m-for-enterprise-security/

Verder lezen

AI

Opstart van gegevensbeheer en beveiliging Cyral haalt $ 26 miljoen op

avatar

gepubliceerd

on

Sluit je aan bij Transform 2021 van 12-16 juli. Registreer voorr het AI-evenement van het jaar.


Data opstarten van beveiliging en beheer Cyral kondigde vandaag aan dat het $ 26 miljoen heeft opgehaald, waarmee het totaal tot nu toe $ 41.1 miljoen is. Het bedrijf is van plan het geld te besteden aan de uitbreiding van zijn platform en wereldwijd personeelsbestand.

Het beheren en beveiligen van gegevens blijft een uitdaging voor ondernemingen. Slechts 29% van de IT-managers geeft hun werknemers een "A" -cijfer voor het volgen van procedures om bestanden en documenten veilig te houden, volgens Egnyte's meest recente klanttevredenheid. Een aparte verslag van KPMG ontdekte dat slechts 35% van de C-suite-leiders het gebruik van gegevens en analyses door hun organisatie sterk vertrouwt, waarbij 92% zei bezorgd te zijn over het reputatierisico van machineondersteunde beslissingen.

Het in Redwood City, Californië gevestigde Cyral, dat in 2018 werd opgericht door Manav Mital en Srini Vadlamani, gebruikt staatloze interceptietechnologie om enterprise data governance te leveren op verschillende platforms, waaronder Amazon S3, Snowflake, Kafka, MongoDB en Oracle. Cyral monitort activiteiten in populaire databases, pijplijnen en datawarehouses - of ze nu on-premise, gehost of software-as-service zijn. En het traceert gegevensstromen en verzoeken, en verzendt outputlogboeken, traceringen en metrische gegevens naar de infrastructuur van derden en beheerdashboards.

Cyral kan ongeautoriseerde toegang van gebruikers, apps en tools voorkomen en dynamische, op attributen gebaseerde toegangscontrole bieden, evenals kortstondige toegang met "net genoeg" privileges. Het platform ondersteunt zowel het waarschuwen als het blokkeren van niet-toegestane toegangen en bewaakt voortdurend de rechten over wolken, het bijhouden en afdwingen van just-in-time en net genoeg privileges voor alle gebruikers en apps.

Rollen en anomalieën identificeren

Daarnaast kan Cyral gebruikers achter gedeelde rollen en serviceaccounts identificeren om alle activiteit te taggen met de daadwerkelijke gebruikersidentiteit, waardoor beleid tegen hen kan worden gespecificeerd. En het kan baselining en anomaliedetectie uitvoeren, geaggregeerde activiteit over data-eindpunten analyseren en beleid genereren voor normale activiteit, dat kan worden ingesteld om afwijkende toegang te waarschuwen of te blokkeren.

“Cyral is gebouwd op een hoogwaardige staatloze interceptie-technologie die alle data-endpoint-activiteiten in realtime bewaakt en uniforme zichtbaarheid, identiteitsfederatie en granulaire toegangscontroles mogelijk maakt. [Het platform] automatiseert workflows en maakt samenwerking tussen DevOps- en beveiligingsteams mogelijk om de zekerheid te automatiseren en datalekken te voorkomen ”, aldus de woordvoerder.

Cyral

Bestaande investeerders, waaronder Redpoint, Costanoa Ventures, A.Capital, en strategisch investeerder Silicon Valley CISO Investments, namen deel aan de laatste financieringsronde van Cyral. Sinds de lancering in het tweede kwartaal van 2, Cyral - dat 2020 werknemers heeft en een markt inneemt die tegen 40 naar schatting $ 5.7 miljard waard is, volgens to Markets and Markets - zegt dat het de omvang van zijn team bijna heeft verdubbeld en zijn waardering bijna verviervoudigde.

“Dit is een opkomende markt zonder diepgewortelde oplossingen ... We werken nu samen met klanten in verschillende industrieën: financiën, gezondheidszorg, verzekeringen, toeleveringsketen, technologie en meer. Ze omvatten enkele van 's werelds grootste organisaties met complexe omgevingen en enkele van de snelstgroeiende technologiebedrijven ”, aldus de woordvoerder. “Met Cyral is ons bedrijf gebouwd tijdens de pandemie. We hebben in deze tijd het grootste deel van ons bedrijf gegroeid en het heeft ons in staat gesteld om ons bedrijf te starten met een op afstand gericht bedrijfsmodel. "

VentureBeat

De missie van VentureBeat is om een ​​digitaal stadsplein te zijn voor technische besluitvormers om kennis op te doen over transformatieve technologie en transacties. Onze site biedt essentiële informatie over datatechnologieën en strategieën om u te begeleiden bij het leiden van uw organisaties. We nodigen u uit om lid te worden van onze community, om toegang te krijgen tot:

  • up-to-date informatie over de onderwerpen die u interesseren
  • onze nieuwsbrieven
  • gated thought-leader content en toegang met korting tot onze gewaardeerde evenementen, zoals Transformeer 2021: Kom meer te weten
  • netwerkfuncties en meer

Word lid

Coinsmart. Beste Bitcoin-Börse in Europa
Bron: https://venturebeat.com/2021/05/13/data-governance-and-security-startup-cyral-raises-26m/

Verder lezen
Luchtvaart5 dagen geleden

JetBlue komt terug bij Eastern Airlines op vluchten naar Ecuador

Blockchain5 dagen geleden

"Privacy is een 'privilege' dat gebruikers moeten koesteren": Elena Nadoliksi

AI2 dagen geleden

Bouw een cognitieve zoekopdracht en een gezondheidskennisgrafiek met behulp van AWS AI-services

Blockchain2 dagen geleden

Meme Coins Craze trekt geld aan achter val van Bitcoin

Energie3 dagen geleden

ONE Gas neemt deel aan het Financial Forum van de American Gas Association

SaaS4 dagen geleden

...

Fintech3 dagen geleden

Credit Karma lanceert Instant Karma-beloningen

Blockchain15 uur geleden

Shiba Inu: weet hoe je de nieuwe Dogecoin-rivaal moet kopen

Blockchain4 dagen geleden

Opimas schat dat Bitcoin momenteel voor meer dan US $ 190 miljard in gevaar is vanwege onvoldoende bewaring

eSports3 dagen geleden

Pokémon Go Special Weekend aangekondigd, met wereldwijde partners zoals Verizon, 7-Eleven Mexico en Yoshinoya

SaaS4 dagen geleden

...

Blockchain2 dagen geleden

Sentiment flippening: waarom deze Bitcoin-expert geen Ethereum bezit

Blockchain4 dagen geleden

Kondigt Yieldly IDO aan

eSports2 dagen geleden

Valve lanceert Supporters Clubs, waardoor fans rechtstreeks Dota Pro Circuit-teams kunnen ondersteunen

SaaS4 dagen geleden

...

eSports4 dagen geleden

5 Beste Mid Laners in League of Legends-patch 11.10

Cyber ​​Security3 dagen geleden

Toptips voor waarom en hoe u een graad in cyberbeveiliging kunt behalen?

Business Insider2 dagen geleden

Bella Aurora lanceert zijn eerste behandeling voor witte vlekken op de huid

Blockchain4 dagen geleden

Decentrale prijsvoorspelling 2021-2025: MANA $ 25 tegen eind 2025

private Equity2 dagen geleden

Warburg Pincus leidt de Aetion Series C van $ 110 miljoen in de nasleep van een verdubbeling van de omzet van het bedrijf vorig jaar

Trending