इस डिजिटल युग में, जहां ऑनलाइन डेटा सब कुछ है और अधिकांश मूल्यवान जानकारी कंप्यूटरों पर संग्रहीत है, एक अकेला मैलवेयर हमला सूचना के हर बिट को भ्रष्ट कर सकता है। ऐसे परिदृश्य में, क्या हमारे पास अपने मेनफ्रेम को रैंसमवेयर और बॉटनेट हमलों से कुशलतापूर्वक बचाने का कोई विश्वसनीय विकल्प है? जवाब शायद हाँ है! आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक का उदय दुनिया पर छा रहा है और मैलवेयर-मुक्त भविष्य का वादा कर रहा है।
मशीन लर्निंग साइबर सुरक्षा की चुनौती
मशीन लर्निंग साइबर सुरक्षा के साथ एकमात्र कमी यह है कि इसे बहुत अधिक डेटा की आवश्यकता होती है। इसका मतलब है कि AI कंप्यूटरों पर कुशलतापूर्वक काम कर सकता है, जब वे विशाल और जटिल ओपन-सोर्स डेटा से लैस होते हैं। एक बार लोड होने के बाद, मशीन लर्निंग उन विशाल डेटा की जटिलता को हल करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग कर सकती है।
यह कैसे काम करता है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग साइबर सुरक्षा के बारे में बात करते हुए, वे साइबर सुरक्षा समस्याओं से कुशलतापूर्वक निपट सकते हैं और साथ ही मैलवेयर का पता भी लगा सकते हैं। वे हमें पारंपरिक एंटीवायरस समाधानों से मैलवेयर के खतरे से निपटने के लिए और अधिक विश्वसनीय विकल्प की ओर ले जा रहे हैं। साथ मिलकर, वे एक ऐसी प्रणाली बनाते हैं जो वर्तमान प्रणाली की तुलना में हमलों के प्रति अधिक प्रतिरोधी है, जो हमलों के खिलाफ एक ढाल का निर्माण करती है और वायरस की तलाश करती रहती है।
AI साइबर सुरक्षा अंतहीन अपडेट को छोड़कर तुरंत दुर्भावनापूर्ण फ़ाइलों का पता लगाकर काम करती है। प्रक्रिया सभी प्रकार की फ़ाइलों को संग्रहीत करने से शुरू होती है यानी दुर्भावनापूर्ण के साथ-साथ वास्तविक भी। फिर, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग तकनीक की मदद से, दुर्भावनापूर्ण फ़ाइलों को मूल फ़ाइलों से अलग किया जाता है। बाद में, वे परिणामी कार्रवाइयों के लिए फ़ाइल को सटीक रूप से वर्गीकृत करने के लिए एल्गोरिदम उत्पन्न करते हैं।
आइए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग आधारित उपकरणों और मॉडलों के क्षेत्र में नवीनतम साइबर सुरक्षा विकास पर एक नज़र डालें।
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EMBER
EMBER यानी एंडगेम मैलवेयर बेंचमार्क फॉर रिसर्च को हाल ही में एंडगेम नामक एक साइबर सुरक्षा फर्म द्वारा जारी किया गया था। यह लाखों दुर्भावनापूर्ण और गैर-खतरनाक विंडोज-पोर्टेबल एक्जीक्यूटेबल फ़ाइलों का एक संयोजन है। वे उस प्रारूप में उपलब्ध हैं जो मैलवेयर को आसानी से छिपाने की अनुमति देता है। फर्म का दावा है कि उन्होंने एक AI सॉफ्टवेयर भी बनाया है जो कंप्यूटरों में सीमित डेटा सेट के साथ काम कर सकता है।
मूल रूप से, EMBER स्वचालित साइबर सुरक्षा कार्यक्रमों की सहायता के लिए जिम्मेदार है। आम तौर पर, जब फ़ाइलों को मूल रूप में एक साथ रखा जाता है, तो वे संक्रमित होने के जोखिम में होती हैं। EMBER क्या करता है, यह प्रत्येक फ़ाइल का एक डिजिटल प्रतिनिधित्व संग्रहीत करता है और एल्गोरिदम के आधार पर प्रत्येक फ़ाइल की विशेषताओं का पता लगाता है। यह प्रणाली को दुर्भावनापूर्ण फ़ाइल का पता लगाने में मदद करता है, यदि किसी विशेष फ़ाइल के लिए कोई एलियन एल्गोरिदम का पता चलता है। यह प्लेटफॉर्म साइबर सुरक्षा समुदाय को अपने एल्गोरिदम को पूर्णता के साथ प्रशिक्षित करने और अधिक लचीले मैलवेयर-शिकार AI विकसित करने में मदद करेगा।
एडवर्सेरियल मॉडल
एडवर्सेरियल मॉडल कंप्यूटर ऑडियो और इमेज क्लासिफायर्स के पीछे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को हराने के लिए जाने जाते हैं और मैलवेयर डिटेक्शन से भी निपट सकते हैं।
AI कंपनियों में मैलवेयर हमलों के कारण होने वाले जोखिम को काफी कम कर सकता है, जो विलय और अधिग्रहण के दौरान अनिवार्य है। इन प्रक्रियाओं में न केवल वित्तीय परिश्रम की मांग होती है बल्कि तकनीकी और सुरक्षा सतर्कता की भी आवश्यकता होती है। इसे सिस्टम इन्वेंट्री की पूरी तरह से समीक्षा करके ही प्राप्त किया जा सकता है ताकि किसी भी मैलवेयर संदूषण, संदूषण के स्तर और सिस्टम में शामिल जोखिम की मात्रा को पहचाना जा सके।
यह व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि कोई भी संदूषण कंपनियों को विलय के दौरान या किसी व्यावसायिक सौदे में समझौते की शर्तों पर फिर से बातचीत करने की अनुमति देता है। यदि कोई मैलवेयर जोखिम पाया जाता है, तो वे बिक्री मूल्य कम कर सकते हैं और साथ ही, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आधारित उपकरणों के साथ इस मुद्दे को तुरंत ठीक कर सकते हैं।
हर विकास के पीछे मूल विचार यह है कि अगर हम AI को मैलवेयर के खिलाफ संभावित हथियार मान रहे हैं तो हमें यह परिभाषित करना होगा कि हम वास्तव में क्या खोज रहे हैं। यह आवश्यक है क्योंकि हैकर्स लगातार कोड बदल रहे हैं ताकि छिपे रहें और पता लगाने से बचें। इसलिए, अप्रचलित प्रणालियों का विकास इस पूरी कवायद को बेकार कर देगा।
