इस डिजिटल युग में, जहां ऑनलाइन डेटा ही सब कुछ है और अधिकांश मूल्यवान जानकारी कंप्यूटर पर संग्रहीत है, एक भी मैलवेयर हमला हर जानकारी को दूषित कर सकता है। ऐसे में, क्या हमारे पास अपने मेनफ्रेम को रैंसमवेयर और बॉटनेट अटैक से कुशलतापूर्वक बचाने के लिए एक विश्वसनीय विकल्प है? जवाब शायद हां है !! आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक का उदय दुनिया भर में हो रहा है और मैलवेयर मुक्त भविष्य का वादा कर रहा है।
लेकिन मशीन लर्निंग साइबर सुरक्षा के साथ एकमात्र दोष यह है कि यह बहुत सारे डेटा की मांग करता है। इसका मतलब यह है कि एआई कंप्यूटर पर कुशलता से काम कर सकता है, जब वे बड़े पैमाने पर और जटिल ओपन-सोर्स डेटा से लैस हों। एक बार लोड हो जाने पर, 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 सिक्योरिटी की बात करें तो वे साइबर सुरक्षा की समस्याओं से कुशलता से निपट सकते हैं और इस बीच मैलवेयर का भी पता लगा सकते हैं। वे हमें मैलवेयर के खतरे से निपटने और अधिक विश्वसनीय विकल्प में कदम रखने के लिए पारंपरिक एंटीवायरस समाधानों से प्रस्थान करने दे रहे हैं। साथ में, वे एक ऐसी प्रणाली बनाते हैं जो वर्तमान प्रणाली की तुलना में हमलों के लिए 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 छोड़ कर काम करती है और तुरंत दुर्भावनापूर्ण फ़ाइलों का पता लगा लेती है। प्रक्रिया सभी प्रकार की फाइलों को संग्रहीत करने के साथ शुरू होती है यानी दुर्भावनापूर्ण और साथ ही वास्तविक। फिर, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग तकनीक की मदद से, दुर्भावनापूर्ण फ़ाइलों को मूल से अलग किया जाता है। बाद में, वे परिणामी कार्यों 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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एम्बर
EMBER यानी एंडगेम मैलवेयर बेंचमार्क फॉर रिसर्च को हाल ही में एंडगेम नामक साइबर सिक्योरिटी फर्म द्वारा जारी किया गया था। यह लाखों दुर्भावनापूर्ण और गैर-धमकी देने वाली विंडोज़-पोर्टेबल निष्पादन योग्य फ़ाइलों का एक समामेलन है। वे उस प्रारूप में उपलब्ध हैं जो मैलवेयर को आसानी से छिपाने की अनुमति देता है। फर्म दावा कर रही है कि उन्होंने एक एआई सॉफ्टवेयर भी तैयार किया है जो कंप्यूटर में सीमित डेटा सेट के साथ काम कर सकता है।
मूल रूप से, EMBER स्वचालित साइबर सुरक्षा कार्यक्रमों की सहायता के लिए जिम्मेदार है। आमतौर पर, जब फाइलों को मूल रूप में एक साथ रखा जाता है, तो उनके संक्रमित होने का खतरा होता है। एम्बर क्या करता है, यह प्रत्येक फ़ाइल का डिजिटल प्रतिनिधित्व संग्रहीत करता है और एल्गोरिदम के आधार पर प्रत्येक फ़ाइल की विशेषताओं का पता लगाता है। यह सिस्टम को दुर्भावनापूर्ण फ़ाइल का पता लगाने में मदद करता है, यदि किसी विशेष फ़ाइल के लिए किसी एलियन एल्गोरिथम का पता लगाया जाता है। यह प्लेटफ़ॉर्म साइबर सुरक्षा समुदाय को अपने एल्गोरिदम को पूर्णता के साथ प्रशिक्षित करने और अधिक लचीला मैलवेयर-शिकार एआई विकसित करने में मदद करेगा।
प्रतिकूल मॉडल
एडवरसैरियल मॉडल कंप्यूटर ऑडियो और इमेज क्लासिफायर के पीछे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को हराने के लिए जाने जाते हैं और मैलवेयर डिटेक्शन से भी निपट सकते हैं।
एआई कंपनियों में मैलवेयर के 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 बल्कि तकनीकी और सुरक्षा सावधानी की भी आवश्यकता होती है। यह किसी भी मैलवेयर संदूषण, संदूषण के स्तर और सिस्टम में शामिल जोखिम की मात्रा को पहचानने के लिए सिस्टम इन्वेंट्री की पूरी तरह से समीक्षा करके ही प्राप्त किया जा सकता है।
यह व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि कोई भी संदूषण कंपनियों को विलय या किसी व्यावसायिक सौदे के दौरान समझौते की शर्तों पर फिर से बातचीत करने की अनुमति देता है। यदि किसी मैलवेयर के जोखिम का पता चलता है, तो वे बिक्री मूल्य को कम कर सकते हैं और साथ ही, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आधारित उपकरणों के साथ कुछ ही समय में समस्या को ठीक कर सकते हैं।
हर विकास के पीछे मूल विचार यह है कि अगर हम एआई को मैलवेयर के खिलाफ संभावित हथियार के रूप में मान रहे हैं तो हमें यह परिभाषित करना होगा कि हम वास्तव में क्या ढूंढ रहे हैं। यह इसलिए जरूरी है क्योंकि हैकर्स छिपे रहने और डिटेक्शन से बचने के लिए लगातार कोड बदल रहे हैं। इसलिए, अप्रचलित सिस्टम विकसित करने से यह पूरी कवायद बेकार हो जाएगी।