Kindo выпустила Deep Hat Sift для фильтрации событий перед запуском ИИ-агентов

Kindo представила модель Deep Hat Sift, которая решает, какие события достойны запуска ИИ-агента, до обработки большой моделью. Sift учится на вердиктах агента, стартует в теневом режиме и включается только после одобрения порога человеком; при деградации качества работает fail-open.

• Sift фильтрует события до запуска агента, сокращая лишние прогоны
• Старт в теневом режиме: фильтрация включается после одобрения порога человеком
• Случайная выборка отфильтрованных событий измеряет miss-rate
• Работает с SIEM, тикетами, фишингом и логами Splunk, Datadog, New Relic