۱. بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی

• تشخیص ناهنجاری: Splunk از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی خودکار ناهنجاری‌ها در داده‌ها استفاده می‌کند. این ویژگی به‌ویژه برای شناسایی الگوهای غیرمعمول که می‌تواند نشان‌دهنده تهدیدهای امنیتی یا نقص سیستم باشد، مفید است.
• تحلیل پیش‌بینی‌کننده: تحلیل پیش‌بینی‌کننده در Splunk امکان پیش‌بینی را با تحلیل روندهای داده‌های تاریخی فراهم می‌کند. این به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا حوادث آینده را پیش‌بینی کنند، مانند خرابی سیستم یا افزایش تقاضا، و به طور مناسب آماده شوند.

۲. جعبه‌ابزار یادگیری ماشین (MLTK)

• جعبه‌ابزار یادگیری ماشین Splunk الگوریتم‌ها و مدل‌های از پیش ساخته‌ای را ارائه می‌دهد که کاربران می‌توانند بدون نیاز به دانش کدنویسی گسترده به داده‌های خود اعمال کنند. این ابزار به ساخت، آزمایش، و پیاده‌سازی مدل‌های سفارشی کمک می‌کند.
• شناسایی انحرافات هوشمند: این ابزار به شناسایی نقاط خارج از محدوده در داده‌های سری زمانی کمک می‌کند و به شناسایی رفتارها یا روندهای غیرمعمول می‌پردازد.

۳. پردازش زبان طبیعی (NLP)

• Splunk Assist: این ویژگی به کاربران کمک می‌کند تا با استفاده از زبان طبیعی با پلتفرم تعامل داشته باشند و فرآیند جستجوی داده و ایجاد پرس‌وجو را ساده کنند. این امکان را فراهم می‌کند که کاربران غیر فنی با طرح سوالات به زبان ساده، از داده‌ها بینش بگیرند.
• تحلیل و پردازش لاگ‌ها: NLP می‌تواند تحلیل لاگ را با استخراج موجودیت‌های معنادار از داده‌های لاگ غیرساختاریافته بهبود بخشد و کارایی جستجو و تولید هشدار را افزایش دهد.

۴. تشخیص و پاسخ خودکار به تهدیدات

• Splunk SOAR (Orchestration امنیت، اتوماسیون، و پاسخ): این ویژگی با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، گردش کارهای امنیتی را خودکار می‌کند، تهدیدات را شناسایی کرده و به حوادث پاسخ می‌دهد. این قابلیت به تیم‌های امنیتی کمک می‌کند تا تهدیدهای احتمالی را به سرعت با ارائه دستورالعمل‌ها و اقدامات خودکار رسیدگی کنند.
• هشداردهی مبتنی بر ریسک: با ترکیب هوش مصنوعی با داده‌های امنیتی، Splunk می‌تواند هشدارها را بر اساس سطوح بالقوه خطر اولویت‌بندی کند و به تیم‌های امنیتی کمک کند تا بر روی مهم‌ترین تهدیدها تمرکز کنند.