Query di sicurezza in linguaggio naturale su Orca Security con Amazon Bedrock
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Orca Security ha collaborato con AWS per sviluppare Discovery AI, un agente di interrogazione in linguaggio naturale basato su Amazon Bedrock che traduce domande in testo semplice in query strutturate Sonar per l'infrastruttura cloud. Questa soluzione affronta la complessità dell'interrogazione di oltre 900 modelli cloud sostituendo prototipi iniziali inefficienti con una pipeline ibrida a nove fasi che combina Retrieval Augmented Generation e costruzione consapevole dello schema. Assegnando specifici modelli di base come Anthropic Claude Haiku 4.5 e Amazon Nova 2 Lite a diverse fasi, il sistema ottimizza sia la capacità di ragionamento che l'efficienza dei costi. L'architettura prevede un abbinatore deterministico rapido per i pattern ad alta confidenza e un processo di recupero semantico utilizzando embedding di Amazon Titan riordinati da Cohere Rerank 3.5. Per garantire l'accuratezza, il team ha implementato un sistema continuo di etichettatura con intervento umano (human-in-the-loop) che consente agli esperti del settore di correggere gli output e migliorare il banco degli esempi in tempo reale. I risultati in produzione dimostrano miglioramenti significativi, tra cui una riduzione del 90% dei costi, una diminuzione del 93% dei token di input e un calo del 75% della latenza rispetto alla linea di base. Discovery AI elabora ora migliaia di query quotidiane, riducendo i tempi di risposta end-to-end da 60 secondi a soli 15 secondi. Questo caso di studio evidenzia come le architetture agentiche e le strategie multi-modello possano rendere accessibili dati di sicurezza complessi attraverso interfacce intuitive in linguaggio naturale.
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