By पीटर बाल्टज़ार, मैलवेयरफॉक्स में तकनीकी लेखक

आधुनिक समय की तकनीकी प्रगति तेजी से दुनिया को बदल रही है। बीस साल पहले इंटरनेट आज की तुलना में कुछ भी नहीं था। इंटरनेट की तरह, अगली बड़ी चीज़ जो दुनिया में क्रांति ला सकती है वह है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई).

जब आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में सुनते हैं, तो सबसे पहली चीज जो आपके दिमाग में आती है वह शायद बुद्धिमान रोबोट है जो स्थिति के आधार पर अपना निर्णय ले सकता है। वास्तव में, AI में केवल रोबोट बनाने के अलावा और भी बहुत से अनुप्रयोग हैं। हालाँकि विज्ञान-फाई फिल्में और खौफनाक फेसबुक एआई घटना आम लोगों के मन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की नकारात्मक छवि बना दी है, वास्तव में, एआई के प्रतिकूल की तुलना में कई सकारात्मक उपयोग हैं, केवल अगर न्यायिक रूप से उपयोग किया जाए।

एक और शब्द जो आमतौर पर एआई के साथ प्रयोग किया जाता है वह है मशीन लर्निंग (एमएल). बहुत से लोग एआई और एमएल शब्द को पर्यायवाची के रूप में उपयोग करते हैं, जो तथ्यात्मक रूप से गलत है, भले ही ये दोनों शब्द एक-दूसरे से निकटता से संबंधित हों। जबकि एआई एक बुद्धिमान प्रणाली को डिजाइन करने की एक अवधारणा है जो मानव बुद्धि को दोहरा सकती है और अपने निर्णय ले सकती है, एमएल वास्तव में एआई का एक उपसमूह है जो मशीनों को अपने निर्णय लेने में सुधार करने और बढ़ाने के लिए डेटा से सीखने में मदद करता है।

एआई और एमएल के पास चिकित्सा उद्योग, वित्त, गेमिंग, डेटा सुरक्षा, सामाजिक नेटवर्क और अन्य जैसे विभिन्न क्षेत्रों में ढेर सारे अनुप्रयोग हैं। इनमें से एक क्षेत्र है जिसमें इनका उत्तरोत्तर उपयोग किया जा सकता है साइबर सुरक्षा.

आइए जानते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग कैसे साइबर सुरक्षा को मजबूत बनाने में योगदान दे सकते हैं।

साइबर सुरक्षा में किन चुनौतियों का सामना करना पड़ता है?

 
 
सुरक्षा प्रौद्योगिकी में प्रगति के साथ, साइबर हमलावर संगठन की कड़ी सुरक्षा में सेंध लगाने और दुर्भावनापूर्ण कोड और प्रोग्राम के साथ उनके सिस्टम पर हमला करने के लिए नई तकनीक विकसित कर रहे हैं। रैनसमवेयर, स्पाइवेयर जैसे खतरे सामाजिक इंजीनियरिंग हमले, ट्रोजन इत्यादि लगातार बढ़ रहे हैं और इंटरनेट को सामान्य उपयोगकर्ता के लिए एक डरावनी जगह बना रहे हैं।

साइबर हमलों के तरीकों में नियमित बदलाव से साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों के लिए इनसे निपटना चुनौतीपूर्ण हो रहा है। इसके अलावा, अपने उपकरणों को नियमित रूप से अपडेट करने में उपयोगकर्ताओं की अनिच्छा से मामला और बिगड़ रहा है। हाल के दिनों में, एआई और मशीन लर्निंग के विकास ने साइबर अपराधियों को भी सहायता प्रदान की है। इन प्रौद्योगिकियों का उपयोग सिस्टम की कमजोरियों का पता लगाने और तुरंत उपयुक्त हमले की योजना बनाने के लिए अवैध रूप से किया जाता है। मशीन लर्निंग का उपयोग करके, साइबर हमलावर हजारों और लाखों के डेटाबेस से उच्च-मूल्य वाले लक्ष्य को खोजने में सक्षम होते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग साइबर सुरक्षा को कैसे लाभ पहुंचा सकते हैं?

 
 
जब साइबर सुरक्षा की बात आती है, तो आधुनिक खतरों से निपटने में एआई और एमएल अत्यधिक फायदेमंद हो सकते हैं। कई सुरक्षा कार्यक्रम प्रदाता साइबर सुरक्षा को अधिक स्वचालित और मानव-जोखिम-मुक्त बनाने के लिए पहले से ही अपने खतरे का पता लगाने वाले इंजनों में इन आधुनिक तकनीकों का उपयोग करते हैं। आपको साइबर सुरक्षा में कई क्षेत्र मिलेंगे जो अधिक प्रभावकारिता के लिए एआई और एमएल की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं। एआई तकनीक का मूल सिद्धांत डेटा समूहीकरण, वर्गीकरण, प्रसंस्करण, फ़िल्टरिंग और प्रबंधन है। एंटीवायरस और एंटीमैलवेयर जैसे सुरक्षा ऐप्स लगभग एक ही नियम का उपयोग करते हैं।

यहां कैसे Artificial Intelligence और मशीन लर्निंग से साइबर सुरक्षा को लाभ हो सकता है:

1. मशीन लर्निंग का उपयोग खतरों के पिछले डेटा सेट का विश्लेषण करने और एक पैटर्न विकसित करने के लिए किया जा सकता है। उस पैटर्न का उपयोग करके, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंट सिस्टम आने वाले खतरों को कुशलता से पकड़ सकता है और सिस्टम में उनके प्रवेश को रोक सकता है।
2. पिछले सुरक्षा उल्लंघनों के पैटर्न का विश्लेषण करके, एआई ऐसे किसी भी भविष्य के खतरे को रोकने में मदद कर सकता है। आप संभावित समस्याओं के बारे में विस्तृत जानकारी प्राप्त कर सकते हैं और ऐसी किसी भी घटना के लिए पहले से तैयार रह सकते हैं।
3. एमएल और एआई का उपयोग पिछले डेटा सेट पर पूर्वानुमानित विश्लेषण तैयार करके किसी भी संभावित हमले की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।
4. एमएल और एआई का उपयोग करके, संगठन सिस्टम प्रदर्शन को प्रभावित किए बिना प्रभावशाली डेटा की सुरक्षा के लिए एक तेज़ और कुशल तंत्र बना सकते हैं। इससे साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों को उन्नत हार्डवेयर प्राप्त करने पर होने वाले अनावश्यक खर्च में कटौती करने में मदद मिलेगी।
5. एआई और एमएल का उपयोग सिस्टम की कमजोरियों का सटीक पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है ताकि साइबर हमलावर उनका फायदा न उठा सकें और अपने फायदे के लिए उनका इस्तेमाल न कर सकें।
6. एआई आपके सुरक्षा उपायों में कमी का पता लगाकर उन्हें उन्नत करने में आपकी मदद कर सकता है और इस तरह साइबर खतरे के लचीलेपन को बढ़ा सकता है।
7. RSI नवीनतम साइबर खतरे जैसे ज़ीरो-डे हमले, DDoS हमले और अन्य समान उन्नत हमलों को पारंपरिक सुरक्षा कार्यक्रम द्वारा रोका नहीं जा सकता है। उनके लिए, आपको आधुनिक सुरक्षा समाधानों की आवश्यकता है जिन्हें नेक्स्ट-जेनेरेशन एंटीवायरस (एनजीएवी) के रूप में जाना जाता है। NGAV मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आधारित एक सुरक्षा कार्यक्रम है जो किसी भी संभावित खतरे का पहले से पता लगा सकता है और उपयोगकर्ताओं को इसके बारे में सूचित कर सकता है।
8. अधिकांश पारंपरिक और वर्तमान सुरक्षा कार्यक्रमों को सिस्टम में खतरों को स्कैन करने और उनका पता लगाने में बहुत समय लगता है। आधुनिक NGAV बड़ी मात्रा में डेटा सेट को जल्दी और प्रभावी ढंग से स्कैन कर सकता है।

साइबर सुरक्षा में एमएल और एआई का उपयोग करने में क्या चुनौतियाँ हैं?

 
 
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करना और मशीन लर्निंग साइबर सुरक्षा के लिए प्रौद्योगिकियों के कई फायदे हैं, लेकिन उन्हें लागू करना चुनौतीपूर्ण है क्योंकि उन्हें अच्छे बुनियादी ढांचे और पूर्व शर्तों की आवश्यकता होती है। एमएल और एआई को नियोजित करने में साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों को निम्नलिखित कुछ चुनौतियों का सामना करना पड़ता है:

1. सटीक परिणाम दिखाने के लिए, मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संयोजन के लिए पिछले डेटा के एक बड़े हिस्से की आवश्यकता होती है। जितना ज्यादा उतना अच्छा। एमएल उस डेटा को फीड करेगा, उसका विश्लेषण करेगा और वर्तमान और भविष्य की समस्याओं के लिए एक कुशल समाधान विकसित करेगा। ऐसे डेटा को जमा करना एक बड़ी चुनौती है.
2. शुरुआती चरण में मशीन लर्निंग में समय लग सकता है। हमलावर इसका फायदा उठाकर जरूरी जानकारी चुरा सकते हैं.
3. संगठनों को अपनी कार्य प्रणाली में एमएल और एआई को संचित करने के लिए अपने मौजूदा बुनियादी ढांचे को बदलना पड़ सकता है। इससे भारी खर्च हो सकता है, जिसे कई छोटे संगठन वहन नहीं कर सकते।
4. साइबर सुरक्षा क्षेत्र में एआई और एमएल अभी भी अपने शुरुआती चरण में हैं। इसलिए, वर्तमान में, आप सुरक्षा जैसे महत्वपूर्ण पहलू के लिए पूरी तरह से उन पर निर्भर नहीं रह सकते हैं।

उपसंहार

 
 
यद्यपि एआई और एमएल का उपयोग आज विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है, केवल हिमशैल के टिप को ही छुआ जाता है, और इन प्रौद्योगिकियों में अभी भी बहुत कुछ तलाशना बाकी है। साइबर सुरक्षा क्षेत्र में, ऐसी उन्नत प्रौद्योगिकियां समय की मांग हैं, क्योंकि साइबर अपराधी हमेशा सुरक्षा विशेषज्ञों से एक कदम आगे रहते हैं। उम्मीद है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कार्यान्वयन से घुसपैठियों की रणनीतियों की भविष्यवाणी करने और हमलों को कम करने में मदद मिलेगी।

 
जैव: पीटर बाल्टज़ार एक तकनीकी उत्साही व्यक्ति है जो नए तकनीकी रुझानों पर ध्यान दे रहा है। वह साइबर सुरक्षा सलाहकार और लेखक के रूप में काम करते हैं MalwareFox.com. जब वह कंप्यूटर क्षेत्र में शुरुआती लोगों के लिए वॉकथ्रू नहीं लिख रहा होता है, तो आप उसे एमसीयू सिद्धांत तैयार करते हुए पा सकते हैं। उसे खोजें Quora और लिंक्डइन.

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