كيف تتعامل Microsoft مع الأخطاء التي يبلغ عددها 30.000 من الأخطاء التي ينتجها مطوروها البالغ عددهم 47000 كل شهر
نموذج التعلم الآلي من Microsoft دقيق بنسبة 99 بالمائة
تفصل Microsoft بالتفصيل كيفية تعاملها مع الأخطاء في برامجها وخدماتها باستخدام نماذج التعلم الآلي. يوضح سكوت كريستيانسن ، أحد كبار مديري برامج الأمن في شركة Microsoft: "ينتج 47000 مطور ما يقرب من 30.000 خطأ شهريًا". يتتبع صانع البرامج هذه الأخطاء عبر مستودعات GitHub و AzureDevOps ، ولكن هناك الكثير من المشكلات التي يجب تتبعها فقط مع وضع العلامات التقليدية وتحديد الأولويات.
تستخدم Microsoft الآن ما يقرب من 20 عامًا من البيانات التاريخية عبر 13 مليون عنصر عمل وأخطاء لإنشاء نموذج للتعلم الآلي يمكنه فصل الأخطاء الأمنية وغير الأمنية بنسبة 99 في المائة من الوقت. إنه نموذج مصمم لمساعدة المطورين على تحديد مشاكل الأمان الخطيرة وتحديد أولوياتها بدقة والتي تحتاج إلى إصلاح.
يأتي نموذج تعلم الآلة إلى الإنقاذ
يوضح كريستيانسن: "كان هدفنا هو بناء نظام للتعلم الآلي يصنف الأخطاء على أنها أمنية / غير أمنية وخطيرة / غير حرجة مع مستوى من الدقة أقرب ما يكون إلى مستوى خبير أمني". قامت شركة Microsoft بتغذية أخطاء نموذج تعلُّم الآلة الخاص بها والتي تم تصنيفها بالأمان وعدم الأمان لتدريبها والتأكد من أن البيانات لم تكن صاخبة جدًا. ثم تعلم النموذج كيفية تصنيف أخطاء الأمان وتطبيق تسميات الخطورة مثل الحرجة أو المهمة أو منخفضة التأثير لكل منها.
عمل خبراء الأمن وعلماء البيانات معًا في Microsoft لإنشاء النموذج ، مما يضمن إمكانية مراقبته أثناء الإنتاج ومراجعة عينات عشوائية من الأخطاء يدويًا. يتم أيضًا إعادة تدريب النموذج باستمرار مع البيانات الجديدة التي تمت مراجعتها من قبل خبراء أمان Microsoft. يعني نموذج التعلم الآلي هذا أن Microsoft تحدد بدقة أخطاء الأمان بنسبة 99 بالمائة من الوقت بدقة ، وتسميها بشكل صحيح 97 بالمائة من الوقت.
من غير المعتاد أن تكشف شركة بحجم مايكروسوفت عن عدد الأخطاء التي يولدها مطوروها على أساس شهري ، ناهيك عن كيفية معالجتها. تخطط Microsoft الآن لفتح مصدر منهجيتها لـ GitHub ، مما يسمح للشركات الأخرى التي لديها مجموعات بيانات مماثلة بتنفيذ نموذج مماثل. إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول تقنيات التعلم الآلي من Microsoft ، فقد نشرت الشركة ورقة أكاديمية بكل التفاصيل.
الإبتساماتإخفاء