By پیٹر بالٹزار, MalwareFox میں تکنیکی مصنف

جدید دور کی تکنیکی ترقی دنیا کو تیزی سے بدل رہی ہے۔ بیس سال پہلے، انٹرنیٹ آج کے مقابلے میں کچھ بھی نہیں تھا۔ انٹرنیٹ کی طرح، اگلی بڑی چیز جو دنیا میں انقلاب برپا کرنے والی ہے۔ مصنوعی انٹیلیجنس (AI).

جب آپ آرٹیفیشل انٹیلی جنس سنتے ہیں تو سب سے پہلے آپ کے ذہن میں جو چیز آتی ہے وہ شاید ذہین روبوٹ ہے جو حالات کی بنیاد پر اپنا فیصلہ خود کر سکتا ہے۔ حقیقت میں، AI میں صرف ایک روبوٹ بنانے سے کہیں زیادہ ایپلی کیشنز ہیں۔ اگرچہ سائنس فائی فلمیں اور خوفناک فیس بک AI واقعہ نے عام لوگوں کے ذہنوں میں مصنوعی ذہانت کی ایک منفی تصویر بنا دی ہے، حقیقت میں، AI کے منفی استعمال کے مقابلے بہت زیادہ مثبت استعمال ہیں، صرف اس صورت میں جب اسے عدالتی طور پر استعمال کیا جائے۔

ایک اور اصطلاح جو عام طور پر AI کے ساتھ ساتھ استعمال ہوتی ہے۔ مشین لرننگ (ایم ایل). بہت سے لوگ AI اور ML کی اصطلاح کو ایک مترادف کے طور پر استعمال کرتے ہیں، جو کہ حقیقت میں غلط ہے، حالانکہ یہ دونوں اصطلاحات ایک دوسرے سے قریبی تعلق رکھتی ہیں۔ اگرچہ AI ایک ذہین نظام کو ڈیزائن کرنے کا ایک تصور ہے جو انسانی ذہانت کو نقل کر سکتا ہے اور اپنے فیصلے خود کر سکتا ہے، ML دراصل AI کا ایک ذیلی سیٹ ہے جو مشینوں کو ڈیٹا سے سیکھنے میں مدد کرتا ہے تاکہ ان کی فیصلہ سازی کو بہتر بنایا جا سکے۔

AI اور ML کے پاس مختلف شعبوں جیسے میڈیکل انڈسٹری، فنانس، گیمنگ، ڈیٹا سیکیورٹی، سوشل نیٹ ورکس وغیرہ میں بہت ساری ایپلی کیشنز ہیں۔ ان شعبوں میں سے ایک ہے جس میں انہیں آہستہ آہستہ استعمال کیا جا سکتا ہے۔ سائبر سیکیورٹی.

ہمیں بتائیں کہ کس طرح مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ سائبر سیکیورٹی کو مضبوط بنانے میں اپنا حصہ ڈال سکتے ہیں۔

سائبرسیکیوریٹی میں کن چیلنجز کا سامنا ہے؟

 
 
سیکیورٹی ٹکنالوجی میں ترقی کے ساتھ، سائبر حملہ آور تنظیم کی سخت حفاظت کی خلاف ورزی کرنے اور ان کے سسٹم پر بدنیتی پر مبنی کوڈز اور پروگراموں سے حملہ کرنے کے لیے نئی تکنیک تیار کر رہے ہیں۔ خطرات جیسے رینسم ویئر، اسپائی ویئر، سوشل انجینئرنگ کے حملے, trojans، وغیرہ، مسلسل بڑھ رہے ہیں اور انٹرنیٹ کو عام صارف کے لیے ایک ڈراونا مقام بنا رہے ہیں۔

سائبر حملوں کے طریقہ کار میں باقاعدگی سے تبدیلیاں سائبر سیکیورٹی ماہرین کے لیے ان سے نمٹنا مشکل بنا رہی ہیں۔ اس کے اوپری حصے میں، اپنے آلات کو باقاعدگی سے اپ ڈیٹ کرنے میں صارف کی ہچکچاہٹ کیس کو مزید خراب کر رہی ہے۔ حالیہ دنوں میں، AI اور مشین لرننگ کے ارتقاء نے سائبر جرائم پیشہ افراد کی بھی مدد کی ہے۔ یہ ٹیکنالوجیز غیر قانونی طور پر سسٹم کی کمزوریوں کا پتہ لگانے اور فوری طور پر مناسب حملے کی منصوبہ بندی کرنے کے لیے استعمال کی جاتی ہیں۔ مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے، سائبر حملہ آور ہزاروں اور لاکھوں کے ڈیٹا بیس سے اعلیٰ قدر کے ہدف کو تلاش کرنے کے قابل ہوتے ہیں۔

مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ سائبرسیکیوریٹی کو کس طرح فائدہ پہنچا سکتی ہے؟

 
 
جب سائبرسیکیوریٹی کی بات آتی ہے تو، AI اور ML جدید خطرات سے نمٹنے میں بہت زیادہ فائدہ مند ثابت ہو سکتے ہیں۔ بہت سے سیکیورٹی پروگرام فراہم کرنے والے پہلے ہی ان جدید ٹیکنالوجیز کو اپنے خطرے کا پتہ لگانے والے انجنوں میں سائبر سیکیورٹی کو مزید خودکار اور انسانی خطرے سے پاک بنانے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ آپ کو سائبر سیکیورٹی میں بہت سے ایسے شعبے ملیں گے جو زیادہ افادیت کے لیے AI اور ML کی طاقت کو استعمال کر سکتے ہیں۔ AI ٹیکنالوجی کا بنیادی اصول ڈیٹا گروپنگ، زمرہ بندی، پروسیسنگ، فلٹرنگ اور انتظام ہے۔ سیکیورٹی ایپس جیسے اینٹی وائرس اور اینٹی میل ویئر تقریبا ایک ہی اصول استعمال کرتے ہیں۔

یہاں ہے کہ کس طرح مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ سائبرسیکیوریٹی کو فائدہ پہنچا سکتی ہے:

1. مشین لرننگ کو خطرات کے پچھلے ڈیٹا سیٹ کا تجزیہ کرنے اور ایک پیٹرن تیار کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس پیٹرن کو استعمال کرتے ہوئے، مصنوعی ذہین نظام آنے والے خطرات کو مؤثر طریقے سے پکڑ سکتا ہے اور سسٹم میں ان کے داخلے کو روک سکتا ہے۔
2. سیکیورٹی کی سابقہ ​​خلاف ورزیوں کے پیٹرن کا تجزیہ کرکے، AI مستقبل میں ایسے کسی بھی خطرات کو روکنے میں مدد کرسکتا ہے۔ آپ ممکنہ مسائل کے بارے میں تفصیلی بصیرت حاصل کر سکتے ہیں اور اس طرح کے کسی بھی واقعے کے لیے پیشگی تیار رہ سکتے ہیں۔
3. ML اور AI کو کسی بھی ممکنہ حملے کی پیش گوئی کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جو کہ پچھلے ڈیٹا سیٹ پر پیش گوئی کرنے والا تجزیہ تیار کر کے۔
4. ML اور AI کا استعمال کرتے ہوئے، تنظیمیں سسٹم کی کارکردگی کو متاثر کیے بغیر بااثر ڈیٹا کی حفاظت کے لیے تیز رفتار اور موثر طریقہ کار بنا سکتی ہیں۔ اس سے سائبر سیکیورٹی ماہرین کو اپ گریڈ شدہ ہارڈویئر حاصل کرنے پر ہونے والے غیر ضروری اخراجات کو کم کرنے میں مدد ملے گی۔
5. AI اور ML کو سسٹم کی کمزوریوں کا درست پتہ لگانے کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے تاکہ سائبر حملہ آور ان کا استحصال نہ کر سکیں اور انہیں اپنے فائدے کے لیے استعمال کر سکیں۔
6. AI آپ کے حفاظتی اقدامات کو اپ گریڈ کرنے میں مدد کر سکتا ہے اس کا پتہ لگا کر کہ ان میں کہاں کمی ہے اور اس طرح سائبر خطرے کی لچک کو بڑھا کر۔
7. ۔ تازہ ترین سائبر خطرات جیسے صفر دن کے حملے، DDoS حملے، اور اسی طرح کے دوسرے جدید حملوں کو روایتی سیکورٹی پروگرام سے نہیں روکا جا سکتا۔ ان کے لیے، آپ کو جدید حفاظتی حل درکار ہیں جنہیں نیکسٹ جنریشن اینٹی وائرس (NGAV) کہا جاتا ہے۔ NGAV مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت پر مبنی ایک حفاظتی پروگرام ہے جو کسی بھی ممکنہ خطرے کا پہلے سے پتہ لگا سکتا ہے اور صارفین کو اس کے بارے میں مطلع کر سکتا ہے۔
8. زیادہ تر روایتی اور موجودہ سیکیورٹی پروگرامز کو اسکین کرنے اور سسٹم میں موجود خطرات کا پتہ لگانے میں کافی وقت لگتا ہے۔ جدید NGAV تیزی سے اور مؤثر طریقے سے ڈیٹا سیٹ کی ایک بڑی مقدار کو اسکین کر سکتا ہے۔

سائبرسیکیوریٹی میں ML اور AI کو استعمال کرنے میں کیا چیلنجز ہیں؟

 
 
مصنوعی ذہانت کا استعمال اور مشین لرننگ سائبرسیکیوریٹی کے لیے ٹیکنالوجیز کے بہت سے فوائد ہیں، لیکن ان کو نافذ کرنا مشکل ہے کیونکہ ان کے لیے اچھے بنیادی ڈھانچے اور شرائط کی ضرورت ہوتی ہے۔ ذیل میں چند چیلنجز ہیں جن کا سائبر سیکیورٹی ماہرین کو ایم ایل اور اے آئی کو ملازمت دینے میں سامنا کرنا پڑتا ہے:

1. درست نتیجہ دکھانے کے لیے، مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت کے امتزاج کے لیے ماضی کے اعداد و شمار کا ایک بڑا حصہ درکار ہوتا ہے۔ جتنا زیادہ، اتنا ہی بہتر۔ ایم ایل اس ڈیٹا کو فیڈ کرے گا، اس کا تجزیہ کرے گا، اور موجودہ اور مستقبل کے مسائل کے لیے ایک موثر حل تیار کرے گا۔ اس طرح کے ڈیٹا کو جمع کرنا ایک بڑا چیلنج ہے۔
2. مشین لرننگ ابتدائی مرحلے میں وقت طلب ہو سکتی ہے۔ حملہ آور اس کا فائدہ اٹھا کر ضروری معلومات چرا سکتے تھے۔
3. تنظیموں کو اپنے کام کے نظام میں ML اور AI کو جمع کرنے کے لیے اپنے موجودہ بنیادی ڈھانچے کو تبدیل کرنا پڑ سکتا ہے۔ یہ بھاری اخراجات کا باعث بن سکتا ہے، جو کہ بہت سی چھوٹی تنظیمیں برداشت نہیں کر سکتیں۔
4. AI اور ML ابھی بھی سائبر سیکیورٹی کے میدان میں اپنے ابتدائی مراحل میں ہیں۔ لہذا، فی الحال، آپ سیکورٹی جیسے اہم پہلو کے لیے مکمل طور پر ان پر انحصار نہیں کر سکتے۔

سمنگ

 
 
اگرچہ آج کل مختلف شعبوں میں AI اور ML کا استعمال کیا جاتا ہے، لیکن آئس برگ کے صرف سرے کو ہی چھوا ہے، اور ان ٹیکنالوجیز میں ابھی بھی بہت کچھ دریافت کرنا باقی ہے۔ سائبر سیکیورٹی کے شعبے میں، اس طرح کی جدید ٹیکنالوجیز وقت کی ضرورت ہیں، کیونکہ سائبر کرائمین ہمیشہ سیکیورٹی ماہرین سے ایک قدم آگے ہوتے ہیں۔ امید ہے کہ مصنوعی ذہانت کے نفاذ سے دراندازوں کی حکمت عملیوں کا اندازہ لگانے اور حملوں کو کم کرنے میں مدد ملے گی۔

 
بیو: پیٹر بالٹزار ایک ٹیک پرجوش ہے جو نئے تکنیکی رجحانات کو تلاش کر رہا ہے۔ وہ سائبر سیکیورٹی کنسلٹنٹ اور مصنف کے طور پر کام کرتا ہے۔ MalwareFox.com. آپ اسے MCU تھیوری تیار کرتے ہوئے پا سکتے ہیں جب وہ کمپیوٹر فیلڈ میں ابتدائی افراد کے لیے واک تھرو نہیں لکھ رہا ہوتا ہے۔ اسے تلاش کریں۔ Quora اور لنکڈ.

متعلقہ:

• 7 کے لیے ڈیٹا سیکیورٹی کے 2021 بہترین طریقے
• Adversarial Neural Cryptography کیا ہے؟
• سائبرسیکیوریٹی نیٹ ورک کے حملوں اور واقعات پر ڈیٹا سائنس کا اطلاق کرنا