4,092 olvasmányok

Miért nélkülözhetetlenek az AI-alapú képtárhely API-k a modern vállalkozások számára?

által Filestack16m2024/11/14

NSO

Túl hosszú; Olvasni

A mesterséges intelligencia (AI) és a képtárhely API-k manapság a legtöbb vállalkozásban keresztezik egymást. A mesterséges intelligencia megváltoztatja az online képekkel való interakciót és azok biztonságát. Az automatikus képcímkézés időt takarít meg, miközben pontosabb és átfogóbb metaadatokat biztosít minden egyes képhez. A mesterséges intelligencia által vezérelt automatikus címkézés és képfelismerés megváltoztatja a játékot.

featured image - Miért nélkülözhetetlenek az AI-alapú képtárhely API-k a modern vállalkozások számára?

A képek hatékony kezelése és szállítása a vállalkozásokban manapság kulcsfontosságúvá vált. Kezelhet e-kereskedelmi platformot, közösségi médiát vagy tartalomkezelő rendszert. Minden vállalkozásnak erős megoldásra van szüksége e vizuális adatok nagy mennyiségének kezelésére.

Ez az oka annak, hogy a mesterséges intelligencia és a képtárhely API-k a legtöbb vállalkozásban manapság keresztezik egymást. Innovatív, automatizált és méretezhető megközelítéseket kínálnak a képek feltöltéséhez, tárolásához és kezeléséhez.

A sebesség és a hatékonyság nem az egyetlen előnye a mesterséges intelligencia (AI) és a képtárhely API-k metszéspontjának. Az előnyök túlmutatnak ezen. A mesterséges intelligencia megváltoztatja az online képekkel való interakciót és azok biztonságát.

Fedezzük fel, hogyan javítja az AI a képtárhely API-kat az olyan folyamatok automatizálásával, mint a képcímkézés, képfelismerés és optimalizálás. Azt is felfedezzük, hogy ezek a technológiák hogyan növelik a biztonságot és a hatékonyságot a fenti feladatok végrehajtása során.

Összefoglaljuk ezeket a fejlesztéseket, és azt, hogy mit jelentenek a digitális tartalomkezelés jövője szempontjából.

Merüljünk bele!

AI-képességek az API-kban: Automatizált címkézés és képfelismerés

Amikor a vállalkozások hatalmas mennyiségű képet kezelnek, a mesterséges intelligencia által vezérelt automatikus címkézés és képfelismerés megváltoztatja a játékot. Ezekkel a technológiákkal a képtárolási API-k túlmutatnak az egyszerű fájltároláson. Kézi beavatkozás nélkül intelligens elemzéssel rendszerezhetik a vizuális tartalmat.

Automatikus képcímkézés

A képcímkézés az a folyamat, amely leíró és releváns címkéket rendel a képekhez. Segít az elektronikus képfájlok hatékony kezelésében és rendszerezésében.

A nagyszámú kép kezelésének követelményével a modern vállalkozásokban, például az e-kereskedelemben vagy a közösségi médiában, a kézi címkézés elavulttá válik.

Az olyan szolgáltatások, mint a Filestack, mesterséges intelligencia (AI) és gépi tanulási (ML) modelleket használnak a képtartalom elemzésére, és automatikusan generálnak olyan címkéket, mint a „természet”, „épületek”, vagy akár konkrét objektumok, például „kutya” vagy „autó”.

Az automatikus képcímkézés időt takarít meg, miközben pontosabb és átfogóbb metaadatokat biztosít minden egyes képhez. Ezenkívül javítja a kereshetőséget és az általános tartalomkezelést.

Az automatikus képcímkézés előnyei

Továbbfejlesztett rendszerezés és hozzáférhetőség (azaz a megfelelő címkékkel ellátott képek egyszerűbbé teszik a megtalálást egy hatalmas digitális könyvtárban)
A gépi tanulás optimalizálása (a címkézett képek tanulási adatkészletek a képfelismerő algoritmusok teljesítményének és pontosságának javítása érdekében)
Javítsa weboldala keresőoptimalizálását (SEO).
Növelje a felhasználói elköteleződést (azaz lehetővé tegye a felhasználók számára, hogy könnyen felfedezzék a szükséges tartalmat)

A képcímkézés integrálása az alkalmazásokba

Íme egy tömör HTML, CSS és JavaScript példa, amely bemutatja, hogyan valósítható meg a képcímkézés a Filestack API használatával.

 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Filestack Image Tagging Example</title> <style> body { font-family: Arial, sans-serif; display: flex; justify-content: center; align-items: center; height: 100vh; margin: 0; background-color: #f4f4f9; } .container { display: flex; flex-direction: row; align-items: flex-start; gap: 20px; border: 1px solid #ddd; border-radius: 8px; padding: 20px; background-color: #fff; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0, 0, 0, 0.1); } .upload-section { text-align: center; } #fileInput { display: none; } .upload-button { background-color: #4CAF50; color: white; padding: 10px 20px; font-size: 16px; border: none; border-radius: 5px; cursor: pointer; } .upload-button:hover { background-color: #45a049; } #uploadedImage { max-width: 300px; max-height: 300px; margin-top: 20px; display: none; border-radius: 5px; } .tags-section { max-width: 300px; } #tagOutput { background-color: #f9f9f9; padding: 15px; border-radius: 5px; border: 1px solid #ddd; white-space: pre-wrap; } </style> </head> <body> <div class="container"> <!-- Upload Section --> <div class="upload-section"> <h2>Upload an Image</h2> <label for="fileInput" class="upload-button">Choose File</label> <input type="file" id="fileInput" accept="image/*"> <img id="uploadedImage" alt="Uploaded Image"> </div> <!-- Tags Section --> <div class="tags-section"> <h2>Image Tags</h2> <div id="tagOutput">Tags will appear here after upload.</div> </div> </div> <!-- Include the Filestack JavaScript SDK --> <script src="https://static.filestackapi.com/filestack-js/3.27.0/filestack.min.js"></script> <script> // Initialize Filestack client const client = filestack.init('YOUR_API_KEY'); // Replace with your Filestack API Key // Function to upload an image and apply image tagging function uploadAndTagImage(file) { client.upload(file) .then(response => { const fileHandle = response.handle; console.log('File Handle:', fileHandle); // Replace with your actual policy and signature const policy = 'YOUR_POLICY'; // Generated Policy const signature = 'YOUR_SIGNATURE'; // Generated Signature // Construct the tagging URL with policy and signature const tagUrl = `https://cdn.filestackcontent.com/security=p:${policy},s:${signature}/tags/${fileHandle}`; console.log('Tagging URL:', tagUrl); // Display the uploaded image const uploadedImage = document.getElementById('uploadedImage'); uploadedImage.src = `https://cdn.filestackcontent.com/${fileHandle}`; uploadedImage.style.display = 'block'; // Fetch the tags from the transformation URL fetch(tagUrl) .then(res => res.json()) .then(data => { console.log('Image Tags:', data); // Extract tags and format them properly const tags = data.tags || {}; let tagOutput = ''; if (tags.auto && typeof tags.auto === 'object') { tagOutput += 'Auto Tags:\n'; for (const [key, value] of Object.entries(tags.auto)) { tagOutput += `- ${key}: ${value}\n`; } } else { tagOutput += 'Auto Tags: None\n'; } if (tags.user) { tagOutput += `User Tags: ${tags.user.join(', ') || 'None'}`; } else { tagOutput += 'User Tags: None'; } // Display the tags in the tag output section document.getElementById('tagOutput').innerText = tagOutput; }) .catch(error => { console.error('Error fetching tags:', error); document.getElementById('tagOutput').innerText = 'Error fetching tags.'; }); }) .catch(error => { console.error('Error uploading image:', error); }); } // Event listener for file input document.getElementById('fileInput').addEventListener('change', (event) => { const file = event.target.files[0]; if (file) { uploadAndTagImage(file); } }); </script> </body> </html>

Megjegyzések:

Cserélje le a YOUR_API_KEY, YOUR_POLICY és YOUR_SIGNATURE értékeket tényleges értékekkel.
Győződjön meg róla, hogy biztonsági okokból házirendet és aláírást hoz létre a szerver oldalon.

A szabályzat és az aláírás létrehozásának lépései:

Ezeket manuálisan is előállíthatja a Filestack irányítópulton, vagy dinamikusan, szerveroldali kód használatával.

Ez a házirend lehetővé teszi a fájlok olvasását és tárolását a megadott lejárati időig.

További információ az irányelvekről és az aláírásokról .

Kimenet:

Amikor a fenti kódot futtatja böngészőjében, a kezdőképernyő így fog kinézni:

Kattintson a Fájl kiválasztása gombra, és válasszon ki egy képfájlt a fájlrendszerből. Íme az eredmény:

Képfelismerés

A képfelismerés az egyik legerősebb mesterséges intelligencia (AI) alkalmazás, amely integrálva van a képtárhely API-kkal. Ez túlmutat a képek egyszerű címkézésén azáltal, hogy lehetővé teszi a rendszerek számára a tárgyak, emberek, helyek, írások és cselekvések, sőt a digitális képek speciális jellemzőinek azonosítását.

Ez a képesség javítja a vállalkozások és a fejlesztők vizuális tartalom kezelését, keresését és interakcióját. Sokkal többet kínál, mint a hagyományos fájltárolás.

Hogyan működik a képfelismerés az API-kban?

A képfelismerő API-k mély tanulási modelleket használnak. Ezeket a modelleket címkézett képek hatalmas adatkészletére képezték ki. Ezek a modellek idővel tanulhatnak és fejlődhetnek, növelve a felismerés pontosságát.

Az olyan szolgáltatások, mint a Filestack, ezeket a modelleket használják a kép tartalmának valós idejű elemzésére az objektumok azonosítása érdekében. Még a képtartalommal kapcsolatos metaadatokat is kivonják.

A képfelismerés előnyei az API-kban

A képfelismerés előrehaladása számos módon javítja az üzleti tevékenységet. Íme néhány fő előny, amelyet a vállalkozások az API-k üzleti rendszereikbe történő bevezetésével kapnak.

Hatékony tartalomszervezés: A vállalkozások automatikusan és hatékonyan rendszerezhetik nagy mennyiségű képüket azáltal, hogy az AI segítségével azonosítják a bennük lévő objektumokat és jeleneteket.
Továbbfejlesztett kereshetőség: A képfelismerő technológia javítja a kereshetőséget azáltal, hogy lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy még a képeken belüli konkrét jelenetekben vagy objektumokban is kereshessenek.
Speciális személyre szabás: A mesterséges intelligencia által vezérelt képfelismeréssel a vállalkozások rendkívül személyre szabott tartalmat tudnak szállítani. Az e-kereskedelmi platformok például vizuális keresések alapján ajánlhatnak termékeket.
Arcfelismerés: Számos képfelismerő API, például a Filestack képes felismerni és azonosítani az emberi arcokat. Ezt a technológiát biztonsági, közösségi médiában és fotókezelő platformokon használják emberek címkézésére és az ellenőrzések azonosítására.

A képfelismerés integrálása a platformjaiba

A fejlesztők számára egyszerű a képfelismerést integrálni a platformjukba. Az olyan API-k, mint a Filestack, használatra kész módszereket kínálnak a feltöltött képek automatikus felismerésére, képaláírásra, címkék generálására, tárgyazonosításra vagy akár arcfelismerő adatokra.

Fedezze fel a képaláírásokat ebben a videóban.

Az alábbi példa bemutatja, milyen egyszerű a képaláírások integrálása az alkalmazásaiba a Filestack segítségével.

 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Filestack Image Captioning Example</title> <style> body { font-family: Arial, sans-serif; display: flex; justify-content: center; align-items: center; height: 100vh; margin: 0; background-color: #f4f4f9; flex-direction: column; } .container { display: flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 20px; border: 1px solid #ddd; border-radius: 8px; padding: 20px; background-color: #fff; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0, 0, 0, 0.1); max-width: 400px; } #fileInput { display: none; } .upload-button { background-color: #4CAF50; color: white; padding: 10px 20px; font-size: 16px; border: none; border-radius: 5px; cursor: pointer; } .upload-button:hover { background-color: #45a049; } #uploadedImage { max-width: 100%; max-height: 300px; margin-top: 20px; display: none; border-radius: 5px; } #captionOutput { font-size: 16px; color: #333; margin-top: 15px; text-align: center; } </style> </head> <body> <div class="container"> <h2>Upload an Image for Captioning</h2> <label for="fileInput" class="upload-button">Choose File</label> <input type="file" id="fileInput" accept="image/*"> <img id="uploadedImage" alt="Uploaded Image"> <div id="captionOutput">Caption will appear here after upload.</div> </div> <!-- Include the Filestack JavaScript SDK --> <script src="https://static.filestackapi.com/filestack-js/3.27.0/filestack.min.js"></script> <script> // Initialize Filestack client const client = filestack.init('YOUR_API_KEY'); // Replace with your Filestack API Key // Function to upload an image and get a caption function uploadAndCaptionImage(file) { client.upload(file) .then(response => { const fileHandle = response.handle; console.log('File Handle:', fileHandle); // Replace with your actual policy and signature for Filestack image captioning const policy = 'YOUR_POLICY'; // Generated Policy const signature = 'YOUR_SIGNATURE'; // Generated Signature // Construct the captioning URL with policy and signature const captionUrl = `https://cdn.filestackcontent.com/security=p:${policy},s:${signature}/caption/${fileHandle}`; console.log('Captioning URL:', captionUrl); // Display the uploaded image const uploadedImage = document.getElementById('uploadedImage'); uploadedImage.src = `https://cdn.filestackcontent.com/${fileHandle}`; uploadedImage.style.display = 'block'; // Fetch the caption from the transformation URL fetch(captionUrl) .then(res => res.json()) .then(data => { console.log('Image Caption:', data); const caption = data.caption || 'No caption generated'; // Display the caption below the image document.getElementById('captionOutput').innerText = 'Caption: ' + caption; }) .catch(error => { console.error('Error fetching caption:', error); document.getElementById('captionOutput').innerText = 'Error fetching caption.'; }); }) .catch(error => { console.error('Error uploading image:', error); }); } // Event listener for file input document.getElementById('fileInput').addEventListener('change', (event) => { const file = event.target.files[0]; if (file) { uploadAndCaptionImage(file); } }); </script> </body> </html>

Megjegyzések:

Cserélje le a YOUR_API_KEY, YOUR_POLICY és YOUR_SIGNATURE értékeket tényleges értékekkel.
Győződjön meg róla, hogy biztonsági okokból házirendet és aláírást hoz létre a szerver oldalon.

Kimenet:

Ha ezt a példát a böngészőjében futtatja, akkor ezt a felhasználói felületet láthatja a kép feltöltéséhez.

Amikor a Fájl kiválasztása gombra kattintva kiválasztja a képet a fájlrendszeréből, az alábbi felületen megjelenik a feltöltött kép az automatikusan generált képaláírással.

Hogyan lehet javítani a képtárhely API hatékonyságát AI segítségével

A képtárhely API-k hatékonyságának optimalizálása során az AI kulcsfontosságú szerepet játszik, különösen a nagy mennyiségű vizuális tartalom szállításában. Beszéljünk néhány olyan kulcsfontosságú módszerről, amellyel az AI növeli a teljesítményt és egyszerűsíti a képmegjelenítést.

Tartalomérzékeny méretezés és intelligens tömörítés

A tartalomtudatos méretezés a képeket a különböző képernyőméretekhez, elrendezésekhez és felbontásokhoz igazítja, javítja a kompozíciót vagy megváltoztatja a tájolást anélkül, hogy megváltoztatná a fontos vizuális tartalmat, például embereket, állatokat, épületeket stb.

A normál méretezés minden pixelt egyformán érint. A tartalom-tudatos méretezés azonban leginkább azokon a területeken érinti a pixelt, ahol nincs fontos vizuális tartalom. Segít megőrizni a képek minőségét, miközben a felskálázott vagy lekicsinyített képek igény szerint alakulnak.

Ezenkívül az AI elemzi a tartalmat, és eldönti, hogy mennyi adatot lehet csökkenteni a képtömörítés optimalizálása során a vizuális integritás veszélyeztetése nélkül.

Ezek a fejlett funkciók segítenek csökkenteni a kézbesítési időt, különösen lassabb hálózatokon vagy mobileszközökön, miközben megőrzik a kiváló minőségű látványt.

Automatikus képkivágás és -optimalizálás

A mesterséges intelligencia automatizálja a képkivágást és -átméretezést a képtartalom alapján. Az arcfelismerő algoritmusok például biztosíthatják, hogy a kép legfontosabb része fókuszált maradjon, így optimalizálva a képmegjelenítést az esztétika és a sebesség érdekében.

Ebben a példában átméretezzük a képet, miközben biztosítjuk, hogy a fontos területek, például egy személy arca fókuszban maradjanak, a Filestack vágási és igazítási funkcióival.

 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Content-Aware Scaling Example</title> </head> <body> <h1>Content-Aware Scaling Simulation with Filestack</h1> <!-- Image Display --> <img id="image" src="" alt="Content-Aware Scaled Image" width="500"> <!-- Include Filestack SDK --> <script src="https://static.filestackapi.com/filestack-js/3.27.0/filestack.min.js"></script> <script> // Initialize Filestack client with your API Key const client = filestack.init('YOUR_API_KEY'); // Function to simulate content-aware scaling using cropping and aligning function contentAwareScaling() { const handle = 'YOUR_IMAGE_HANDLE'; // The uploaded image's Filestack handle // Create the transformation URL with cropping and alignment const transformUrl = `https://cdn.filestackcontent.com/resize=w:1500,h:600,fit:crop,align:faces/${handle}`; // Set the image source to the transformed image URL document.getElementById('image').src = transformUrl; } // Call the function to simulate content-aware scaling contentAwareScaling(); </script> </body> </html>

Magyarázat :

resize=w:1500,h:600,fit:crop: Ez 1500×600 képpontra méretezi át a képet a „crop” illesztési mód használatával, amely biztosítja a kép átméretezését a nem lényeges területek kivágásával.

align:faces : Ez biztosítja, hogy ha a kép arcot is tartalmaz, az arc marad a fókuszpont.

A kép legfontosabb részére (például arcokra vagy bizonyos tárgyakra) fókuszálva ezzel a megközelítéssel hatékonyan átméretezheti és levághatja a képeket, biztosítva, hogy a kulcsfontosságú tartalom ne torzuljon.

Megjegyzések:

Cserélje ki a „YOUR_API_KEY” és „YOUR_IMAGE_HANDLE” elemet a tényleges Filestack API-kulcsra és a feltöltött kép fájlkezelőjére.

Eredeti feltöltött kép

Kimenet:

1. lehetőség: resize=w:1500,h:600,fit:crop (igazítás:arcok nélkül)

2. lehetőség: resize=w:1500,h:600,fit:crop (igazítás:arcokkal)

Tartalomszolgáltató hálózat (CDN) optimalizálása

Az AI segítségével a képtovábbítás a CDN leghatékonyabb útvonalán irányítható. A mesterséges intelligencia minden felhasználó számára kiválasztja a legközelebbi vagy legkevésbé zsúfolt szervert. A CDN-ek felgyorsíthatják a képtovábbítást azáltal, hogy mesterséges intelligencia segítségével kezelik és kiegyensúlyozzák a forgalmat. Biztosítja, hogy a végfelhasználók minimális késleltetéssel megkapják a tartalmat.

Jövőbeli kilátások: Mit hoz a jövő a mesterséges intelligencia számára a képtárolás terén?

A képtárolás terén az AI jövője tele van a gépi tanulás, a mély tanulás és a neurális hálózatok fejlesztéseivel, folyamatos innovációkkal. Beszéljünk róla néhány fontos szempontot.

Speciális személyre szabási és tartalmi ajánlások

A mesterséges intelligencia által vezérelt képtárolási platformok figyelik a felhasználói viselkedést és preferenciákat, és személyre szabottabb tartalomajánlatokat kínálnak. Például az e-kereskedelmi platformok az ügyfelek vizuális mintái és preferenciái alapján javasolhatnak termékeket.

A személyre szabottság ezen szintje segít a vállalkozásoknak nagymértékben személyre szabott felhasználói élmény kialakításában.

Továbbfejlesztett valós idejű képfelismerés és -elemzés

A valós idejű képfelismerés tovább fog fejlődni, ahogy az AI algoritmusok egyre kifinomultabbak lesznek. A tárgyak, helyek, sőt hangulatok azonnali azonosításával jelentős alkalmazási területeink lehetnek a biztonság, az egészségügy és a kiskereskedelem területén. A vizuális adatok gyors elemzése döntő fontosságú ezekben az iparágakban.

Fokozott biztonság mesterséges intelligencia által vezérelt fenyegetésészlelés segítségével

Az AI minden eddiginél biztonságosabbá teszi a felhőalapú tárolást. Az a képessége, hogy felismeri az adatok szokatlan mintáit, fontos szerepet fog játszani a kibertámadások megelőzésében. Segít megvédeni az érzékeny tartalmat.

Ezekkel a fejlődő fejlett funkciókkal az AI létfontosságú szerepet fog játszani a képtárhely-platformok biztosításában.

Integráció kiterjesztett valósággal (AR) és virtuális valósággal (VR)

Az AI és az AR és VR integrálásával forradalmasítja a képek tárolását, elérését és integrálását. A vállalkozások és a fogyasztók még magával ragadóbb interakciókat fognak tapasztalni a vizuális tartalommal, például a 3D-s terek képeinek manipulálását és az azokkal való interakciót.

Az olyan iparágak, mint az ingatlan, az oktatás és a szórakoztatás, profitálnak ebből, és jobb állapotba tudják alakítani vállalkozásaikat.

Következtetés

Az AI és a képtárhely API-k metszéspontja erőteljes fejlődést jelent a vállalkozások vizuális tartalom kezelésében, optimalizálásában és szállításában. A fejlett mesterséges intelligencia-szolgáltatások, például az automatikus képcímkézés, a képfelismerés és a tartalomtudatos méretezés integrálása javítja a tartalomkezelési munkafolyamatok hatékonyságát, személyre szabását és biztonságát.

A képtárhely API-k mesterséges intelligencia által vezérelt innovációi leegyszerűsítik a nagy mennyiségű vizuális tartalom rendszerezését. Ezenkívül javítják a keresési eredmények pontosságát, és zökkenőmentes tartalomszolgáltatást kínálnak.

Mivel a vizuális tartalom kulcsfontosságú a vállalkozások számára a felhasználók bevonása érdekében, ezek a mesterséges intelligencia által vezérelt funkciók nagyon fontosak a képoptimalizálás érdekében, hogy több platformon és eszközön is jobb teljesítményt és kisegítő lehetőségeket érjenek el.

Az AI és a képtárhely API kombinációja nem csupán technológiai előrelépés; utat teremt az intelligensebb, gyorsabb és személyre szabottabb digitális tartalomélmények jövőjének.

GYIK

Hogyan javítja az AI a képtárhely API-k hatékonyságát?

Az AI javítja a képtárolási API hatékonyságát azáltal, hogy automatizálja az olyan feladatokat, mint a képcímkézés, az átméretezés és a tömörítés. Biztosítja a képek gyorsabb kézbesítését, és optimalizálja a minőséget a tartalomtudatos méretezés és az intelligens tömörítési technikák révén.

Ezenkívül az AI-alapú rendszerek dinamikusan választják ki a leghatékonyabb tartalomszolgáltatási útvonalakat, hogy csökkentsék a betöltési időt és javítsák a felhasználói élményt.

Mi az a képfelismerő API?

A képfelismerő API egy olyan szoftver interfész, amely mesterséges intelligencia segítségével azonosítja a tárgyakat, arcokat, szöveget, tereptárgyakat vagy bármely más elemet a képeken. Ezek az API-k címkézhetik és osztályozhatják a képeket az észlelt objektumok alapján, azok elemzésével.

A képfelismerő API-k megkönnyítik a nagy képadatkészletek kezelését. Az automatizált termékkategorizálás, az arcfelismerés a közösségi médiában és a tartalom moderálása a nem megfelelő látványelemek azonosítására az API néhány gyakori alkalmazása.

Az AI-alapú képtárolási API-k fokozhatják a biztonságot?

Igen, a mesterséges intelligencia által vezérelt képtárolási API-k fejlett algoritmusokat használnak a szokatlan minták vagy potenciális fenyegetések valós időben történő észlelésére a biztonság fokozása érdekében. Ezek a mesterséges intelligencia modellek felismerik a jogosulatlan hozzáférési kísérleteket vagy a képek manipulálását, hogy megvédjék a képtárolási és -továbbítási rendszereket a kibertámadásoktól.