AI এবং নিরাপত্তা: এটা জটিল কিন্তু হওয়ার দরকার নেই | আইওটি এখন খবর ও প্রতিবেদন

এআই এবং নিরাপত্তা: এটি জটিল কিন্তু হওয়ার দরকার নেই | আইওটি এখন খবর ও প্রতিবেদন

সময় স্ট্যাম্প: 19 জানুয়ারী, 2024 5:48 এএম
উত্স নোড: 3071147

AI জনপ্রিয়তা বৃদ্ধি পাচ্ছে এবং এই প্রবণতাটি কেবল অব্যাহত থাকবে। এই দ্বারা সমর্থিত হয় গার্টনার যা বলে যে প্রায় 80% এন্টারপ্রাইজগুলি জেনারেটিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করবে (GenAI) অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস (এপিআই) বা মডেলগুলি 2026 সালের মধ্যে। যাইহোক, এআই একটি বিস্তৃত এবং সর্বব্যাপী শব্দ, এবং অনেক ক্ষেত্রে, এটি বিভিন্ন প্রযুক্তির পরিসর কভার করে। তা সত্ত্বেও, এআই যুক্তিবিদ্যাকে ভিন্নভাবে প্রক্রিয়া করার ক্ষমতার ক্ষেত্রে অগ্রগতি উপস্থাপন করে যা ব্যবসা এবং ভোক্তাদের সমানভাবে মনোযোগ আকর্ষণ করছে যারা আজ এআই-এর বিভিন্ন রূপ নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করছে। একই সময়ে, এই প্রযুক্তি হুমকি অভিনেতাদের কাছ থেকে অনুরূপ মনোযোগ আকর্ষণ করছে যারা উপলব্ধি করছে যে এটি একটি কোম্পানির নিরাপত্তার একটি দুর্বলতা হতে পারে যখন এটি এমন একটি হাতিয়ারও হতে পারে যা কোম্পানিগুলিকে এই দুর্বলতাগুলি সনাক্ত করতে এবং তাদের সমাধান করতে সহায়তা করে৷

AI এর নিরাপত্তা চ্যালেঞ্জ

একটি উপায় যে কোম্পানিগুলি AI ব্যবহার করছে তা হল প্যাটার্ন এবং সেই অনুযায়ী ডেটা সিকোয়েন্স সনাক্ত করতে বড় ডেটা সেটগুলি পর্যালোচনা করা। এটি ট্যাবুলার ডেটাসেট তৈরি করে অর্জন করা হয় যা সাধারণত সারি এবং ডেটার সারি ধারণ করে। যদিও কোম্পানিগুলির জন্য এর উল্লেখযোগ্য সুবিধা রয়েছে, দক্ষতার উন্নতি থেকে শুরু করে প্যাটার্ন এবং অন্তর্দৃষ্টি শনাক্ত করা পর্যন্ত, এটি নিরাপত্তা ঝুঁকি বাড়ায় যেমন লঙ্ঘন ঘটলে, এই ডেটা এমনভাবে সাজানো হয় যা হুমকি অভিনেতাদের জন্য ব্যবহার করা সহজ।

লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) প্রযুক্তি ব্যবহার করার সময় আরও হুমকি বিকশিত হয় যা নিরাপত্তা বাধাগুলিকে সরিয়ে দেয় কারণ যে কেউ এই প্রযুক্তি ব্যবহার করে এবং ব্যবহার করার জন্য একটি পাবলিক ডোমেনে ডেটা স্থাপন করা হয়। যেহেতু LLM কার্যকরীভাবে একটি বট যা বিশদটি বুঝতে পারে না, এটি হাতে থাকা তথ্য ব্যবহার করে সম্ভাব্যতার উপর ভিত্তি করে সর্বাধিক সম্ভাব্য প্রতিক্রিয়া তৈরি করে। যেমন অনেক কোম্পানি কর্মীদের কোম্পানির সীমানায় ডেটা সুরক্ষিত রাখতে ChatGPT-এর মতো টুলগুলিতে কোনও কোম্পানির ডেটা রাখতে বাধা দিচ্ছে।

AI এর নিরাপত্তা সুবিধা

যদিও AI কোম্পানিগুলির জন্য একটি সম্ভাব্য ঝুঁকি উপস্থাপন করতে পারে, এটি সমাধানের অংশও হতে পারে। যেহেতু AI মানুষের থেকে ভিন্নভাবে তথ্য প্রসেস করে, এটি সমস্যাগুলোকে ভিন্নভাবে দেখতে পারে এবং যুগান্তকারী সমাধান নিয়ে আসতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, AI আরও ভাল অ্যালগরিদম তৈরি করে এবং গাণিতিক সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারে যা মানুষ বহু বছর ধরে লড়াই করেছে। যেমন, তথ্য সুরক্ষার ক্ষেত্রে, অ্যালগরিদমগুলি রাজা এবং AI, মেশিন লার্নিং (ML) বা অনুরূপ জ্ঞানীয় কম্পিউটিং প্রযুক্তি, ডেটা সুরক্ষিত করার উপায় নিয়ে আসতে পারে।

এটি AI এর একটি আসল সুবিধা কারণ এটি শুধুমাত্র বিপুল পরিমাণ তথ্য সনাক্ত করতে এবং বাছাই করতে পারে না, তবে এটি এমন নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে পারে যা সংস্থাগুলিকে এমন জিনিসগুলি দেখতে দেয় যা তারা আগে কখনও লক্ষ্য করেনি। এটি তথ্য সুরক্ষায় সম্পূর্ণ নতুন উপাদান নিয়ে আসে। সিস্টেমে হ্যাকিংয়ের কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য হুমকি অভিনেতাদের দ্বারা AI ব্যবহার করা হচ্ছে, এটিকে নৈতিক হ্যাকাররা কীভাবে নিরাপত্তা উন্নত করা যায় তা খুঁজে বের করার চেষ্টা করার জন্য একটি হাতিয়ার হিসেবে ব্যবহার করবে যা ব্যবসার জন্য অত্যন্ত উপকারী হবে।

কর্মচারী এবং নিরাপত্তা চ্যালেঞ্জ

কর্মচারীরা, যারা তাদের ব্যক্তিগত জীবনে AI এর সুবিধাগুলি দেখছেন, তারা এর মতো সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করছেন চ্যাটজিপিটি তাদের কাজের ফাংশন সঞ্চালনের ক্ষমতা উন্নত করতে। একই সঙ্গে এসব কর্মচারী ডাটা নিরাপত্তা নিয়ে জটিলতা বাড়াচ্ছে। কর্মচারীরা এই প্ল্যাটফর্মগুলিতে কী তথ্য রাখছে এবং তাদের সাথে সম্পর্কিত হুমকিগুলি সম্পর্কে সংস্থাগুলিকে সচেতন হতে হবে।

যেহেতু এই সমাধানগুলি কর্মক্ষেত্রে সুবিধা বয়ে আনবে, কোম্পানিগুলি অভ্যন্তরীণ ডেটা সেটের এক্সপোজার সীমিত করার জন্য সিস্টেমে অ-সংবেদনশীল ডেটা রাখার কথা বিবেচনা করতে পারে যখন পুরো সংস্থা জুড়ে দক্ষতা চালাতে পারে৷ যাইহোক, সংস্থাগুলিকে বুঝতে হবে যে তাদের উভয় উপায়েই এটি থাকতে পারে না এবং তারা এই জাতীয় সিস্টেমে যে ডেটা রাখে তা ব্যক্তিগত থাকবে না। এই কারণে, সংস্থাগুলিকে তাদের তথ্য সুরক্ষা নীতিগুলি পর্যালোচনা করতে হবে এবং সংবেদনশীল ডেটা কীভাবে সুরক্ষিত করতে হবে তা সনাক্ত করতে হবে এবং একই সাথে কর্মীদের গুরুত্বপূর্ণ ডেটাতে অ্যাক্সেস রয়েছে তা নিশ্চিত করতে হবে।

সংবেদনশীল কিন্তু দরকারী তথ্য না

একই সময়ে একটি যোগ করার সময় AI যে মান আনতে পারে সে সম্পর্কে কোম্পানিগুলি সচেতন নিরাপত্তা ঝুঁকি মিশ্রণ মধ্যে তথ্য গোপন রাখার সময় এই প্রযুক্তি থেকে মূল্য লাভ করার জন্য তারা ছদ্মনাম ব্যবহার করে বেনামী ডেটা প্রয়োগ করার উপায়গুলি অন্বেষণ করছে উদাহরণস্বরূপ যা একটি ছদ্মনাম, বা একটি মান দিয়ে সনাক্তযোগ্য তথ্য প্রতিস্থাপন করে এবং ব্যক্তিকে সরাসরি সনাক্ত করার অনুমতি দেয় না।

কোম্পানিগুলি ডেটা রক্ষা করতে পারে এমন আরেকটি উপায় হল সিন্থেটিক ডেটার জন্য জেনারেটিভ এআই। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি কোম্পানির একটি গ্রাহক ডেটা সেট থাকে এবং বিশ্লেষণ এবং অন্তর্দৃষ্টির জন্য এটি তৃতীয় পক্ষের সাথে ভাগ করতে হয়, তারা ডেটাসেটে একটি সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশন মডেল নির্দেশ করে। এই মডেলটি ডেটাসেট সম্পর্কে সমস্ত কিছু শিখবে, তথ্য থেকে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করবে এবং তারপরে কাল্পনিক ব্যক্তিদের সাথে একটি ডেটাসেট তৈরি করবে যা প্রকৃত ডেটাতে কাউকে প্রতিনিধিত্ব করে না কিন্তু প্রাপককে সম্পূর্ণ ডেটা সেট বিশ্লেষণ করতে এবং সঠিক তথ্য প্রদান করতে দেয়৷ এর মানে হল যে কোম্পানিগুলি সংবেদনশীল বা ব্যক্তিগত তথ্য প্রকাশ না করেই জাল কিন্তু সঠিক তথ্য শেয়ার করতে পারে। Tতার দৃষ্টিভঙ্গি মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে বিশ্লেষণের জন্য এবং কিছু ক্ষেত্রে, উন্নয়নের জন্য ডেটা পরীক্ষা করার জন্য প্রচুর পরিমাণে তথ্য ব্যবহার করার অনুমতি দেয়।

বর্তমানে কোম্পানিগুলির কাছে উপলব্ধ বিভিন্ন ডেটা সুরক্ষা পদ্ধতির সাথে, এআই প্রযুক্তির মান মানসিক শান্তির সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে যাতে ব্যক্তিগত ডেটা নিরাপদ এবং সুরক্ষিত থাকে। এটি ব্যবসার জন্য তাৎপর্যপূর্ণ কারণ তারা সঠিক সুবিধাগুলি অনুভব করে যা ডেটা দক্ষতা, সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং সামগ্রিক গ্রাহক অভিজ্ঞতার উন্নতিতে নিয়ে আসে।

ক্লাইড উইলিয়ামসনের নিবন্ধ, একজন প্রধান নিরাপত্তা স্থপতি এবং নাথান ভেগা, একজন ভাইস প্রেসিডেন্ট, প্রোটিগ্রিটির পণ্য বিপণন এবং কৌশল।

নীচে বা X এর মাধ্যমে এই নিবন্ধটিতে মন্তব্য করুন: @IoTNow_

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো আইওটি এখন