Het SmartLockr Intelligent Data Protection Platform maakt veilige communicatie mogelijk. Om u op de hoogte te houden van alle ontwikkelingen, delen we elke vrijdag een nieuwe of vernieuwde feature in onze “Feature Friday”. Eerder hebben wij al geschreven over ons contentbeleid, waarbij gevoelige informatie herkend kan worden in een bericht. Dit komt door de inzet van Machine Learning. Maar, hoe werkt dit precies? Dat leggen wij u graag uit in de blog van vandaag.

Wat is Machine Learning?

Machine Learning (ML) is tegenwoordig een veelgehoorde term in de IT. Toch wordt het nog vaak ten onrechte verward voor Artificial Intelligence (AI): ML is namelijk één van de vele onderzoeksvelden binnen AI, met de focus op software ontwikkeling.

Maar, wat is ML nu precies? Het is een discipline binnen AI waarbij computers worden geleerd en getraind om veel en verschillende soorten data te analyseren. Data die vaak te groot of te complex is voor mensen om te verwerken. Door het gebruik van grote hoeveelheden data, kunnen computers nieuwe inzichten krijgen en patronen in systemen herkennen. Als je de eigen data combineert met wiskundige algoritmes, kun je modellen bouwen die complete problemen kunnen oplossen en voorspellingen kunnen doen. Met deze informatie kunnen we vervolgens ons werkproces verbeteren en zelfs versimpelen. Kort gezegd, we kunnen ML zien als het menselijk brein. Hoe meer data er binnenkomt om te analyseren, des te meer patronen er kunnen worden herkend. Op die manier kunnen we voorspellingen doen die steeds meer nauwkeurig worden.

Hoe werkt Machine Learning?

Machine Learning is een complexe discipline, maar wij leggen het graag uit aan de hand van een voorbeeld. Stel, we willen een computer trainen om het verschil te herkennen tussen een auto en een fiets. Wat we doen, is dat we de computer afbeeldingen laten zien van auto’s en fietsen die ook al geclassificeerd zijn. De computer verwerkt deze gegevens en haalt er de statistische patronen uit, die bepalen of iets een auto of fiets is. Aan de hand hiervan kan er een model worden opgebouwd. Hoe meer input een computer krijgt, hoe beter en preciezer deze voorspellingen kan doen om in de toekomst de verschillen te herkennen.

ML is echter geen nieuw onderzoeksveld. Het komt uit de jaren 60’ en is sindsdien altijd in ontwikkeling geweest. Tegenwoordig is het een veelgebruikte discipline die ook wij veel tegenkomen in het dagelijks leven. Wat dacht u bijvoorbeeld van gezichtsherkenning, tekstherkenning of spamfilters in uw inbox? Dat is allemaal het werk van ML.

Hoe SmartLockr Machine Learning gebruikt

Zoals eerder aangegeven, maken wij gebruik van een contentbeleid. Dat betekent dat SmartLockr gevoelige informatie in e-mailberichten kan herkennen, omdat bijv. de getallenreeks van een creditcardnummer altijd hetzelfde is. Het systeem herkent dit als gevoelig en laat een notificatie zien aan de gebruiker. Op deze manier kunnen wij de veiligheid binnen ons product verbeteren en de bewustwording onder de gebruikers vergroten. SmartLockr zet ML dus in om de mate van vertrouwelijkheid in een bericht te herkennen en het risico van het onveilig versturen van gevoelige content te verminderen.

De komende tijd zullen wij ons product blijven ontwikkelen en ML toepassen om veiligheidsrisico’s te verkleinen. Wilt u op de hoogte blijven van alle ontwikkelingen rondom ons product? Schrijft u zich dan hieronder in en mis geen nieuwtjes meer!

Abonneer voor meer artikelen

Abonneer voor meer artikelen