AI اور سیکورٹی: یہ پیچیدہ ہے لیکن اس کی ضرورت نہیں ہے | آئی او ٹی ناؤ خبریں اور رپورٹس

AI اور سیکیورٹی: یہ پیچیدہ ہے لیکن اس کی ضرورت نہیں ہے | آئی او ٹی ناؤ خبریں اور رپورٹس

ٹائم سٹیمپ: 19 جنوری 2024 صبح 5:48 بجے
ماخذ نوڈ: 3071147

AI مقبولیت میں بڑھ رہا ہے اور یہ رجحان صرف جاری رہنے کے لیے تیار ہے۔ اس کی تائید کی جاتی ہے۔ گارٹنر جس میں کہا گیا ہے کہ تقریباً 80% انٹرپرائزز نے جنریٹیو مصنوعی ذہانت کا استعمال کیا ہوگا (GenAI2026 تک ایپلیکیشن پروگرامنگ انٹرفیس (APIs) یا ماڈلز۔ تاہم، AI ایک وسیع اور ہر جگہ موجود اصطلاح ہے، اور، بہت سی صورتوں میں، یہ ٹیکنالوجیز کی ایک رینج کا احاطہ کرتا ہے۔ اس کے باوجود، AI منطق کو مختلف طریقے سے پروسیس کرنے کی صلاحیت میں کامیابیاں پیش کرتا ہے جو کاروباریوں اور صارفین کی توجہ مبذول کر رہا ہے جو آج AI کی مختلف شکلوں کے ساتھ تجربہ کر رہے ہیں۔ ساتھ ہی، یہ ٹیکنالوجی دھمکی آمیز اداکاروں کی بھی اسی طرح کی توجہ مبذول کر رہی ہے جو یہ محسوس کر رہے ہیں کہ یہ کمپنی کی سیکیورٹی میں کمزوری ہو سکتی ہے جبکہ یہ ایک ایسا آلہ بھی ہو سکتا ہے جو کمپنیوں کو ان کمزوریوں کی نشاندہی کرنے اور ان کو دور کرنے میں مدد کرتا ہے۔

AI کے سیکیورٹی چیلنجز

کمپنیاں AI کا استعمال کرنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ پیٹرن کی شناخت کے لیے بڑے ڈیٹا سیٹس کا جائزہ لیا جائے اور اس کے مطابق ڈیٹا کو ترتیب دیا جائے۔ یہ ٹیبلر ڈیٹاسیٹس بنا کر حاصل کیا جاتا ہے جس میں عام طور پر ڈیٹا کی قطاریں اور قطاریں ہوتی ہیں۔ اگرچہ اس کے کمپنیوں کے لیے اہم فوائد ہیں، کارکردگی کو بہتر بنانے سے لے کر پیٹرن اور بصیرت کی نشاندہی تک، یہ حفاظتی خطرات کو بھی بڑھاتا ہے جیسا کہ خلاف ورزی ہوتی ہے، اس ڈیٹا کو اس طریقے سے ترتیب دیا جاتا ہے جس کا استعمال خطرے والے اداکاروں کے لیے آسان ہو۔

مزید خطرہ اس وقت پیدا ہوتا ہے جب Large Language Model (LLM) ٹیکنالوجیز استعمال کرتے ہیں جو حفاظتی رکاوٹوں کو دور کرتی ہے کیونکہ ڈیٹا کو عوامی ڈومین میں ہر اس شخص کے لیے رکھا جاتا ہے جو ٹیکنالوجی کو ٹھوکر کھانے اور استعمال کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ چونکہ LLM مؤثر طریقے سے ایک بوٹ ہے جو تفصیل کو نہیں سمجھتا ہے، اس لیے یہ اپنے پاس موجود معلومات کا استعمال کرتے ہوئے امکان کی بنیاد پر سب سے زیادہ ممکنہ ردعمل پیدا کرتا ہے۔ جیسا کہ بہت سی کمپنیاں ملازمین کو کمپنی کی حدود میں ڈیٹا کو محفوظ رکھنے کے لیے ChatGPT جیسے ٹولز میں کسی بھی کمپنی کا ڈیٹا ڈالنے سے روک رہی ہیں۔

AI کے سیکیورٹی فوائد

اگرچہ AI کمپنیوں کے لیے ممکنہ خطرہ پیش کر سکتا ہے، یہ حل کا حصہ بھی ہو سکتا ہے۔ چونکہ AI معلومات کو انسانوں سے مختلف طریقے سے پروسیس کرتا ہے، یہ مسائل کو مختلف طریقے سے دیکھ سکتا ہے اور پیش رفت کے حل کے ساتھ آ سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، AI بہتر الگورتھم تیار کرتا ہے اور ریاضی کے ان مسائل کو حل کر سکتا ہے جن کے ساتھ انسان کئی سالوں سے جدوجہد کر رہے ہیں۔ اس طرح، جب معلومات کی حفاظت کی بات آتی ہے، الگورتھم بادشاہ ہوتے ہیں اور AI، مشین لرننگ (ML) یا اسی طرح کی علمی کمپیوٹنگ ٹکنالوجی، ڈیٹا کو محفوظ کرنے کا ایک طریقہ نکال سکتی ہے۔

یہ AI کا ایک حقیقی فائدہ ہے کیونکہ یہ نہ صرف بڑی مقدار میں معلومات کی شناخت اور ترتیب دے سکتا ہے، بلکہ یہ ایسے نمونوں کی شناخت کر سکتا ہے جو تنظیموں کو ایسی چیزوں کو دیکھنے کی اجازت دیتا ہے جو انہوں نے پہلے کبھی نہیں دیکھی تھیں۔ یہ معلومات کی حفاظت میں ایک بالکل نیا عنصر لاتا ہے۔ اگرچہ AI کو دھمکی دینے والے عناصر سسٹم میں ہیکنگ کی اپنی تاثیر کو بہتر بنانے کے لیے ایک ٹول کے طور پر استعمال کرنے جا رہے ہیں، لیکن اسے اخلاقی ہیکرز کی جانب سے ایک ٹول کے طور پر بھی استعمال کیا جائے گا تاکہ یہ معلوم کرنے کی کوشش کی جا سکے کہ سیکیورٹی کو کیسے بہتر بنایا جا سکتا ہے جو کاروبار کے لیے انتہائی فائدہ مند ہو گا۔

ملازمین اور سیکیورٹی کا چیلنج

ملازمین، جو اپنی ذاتی زندگی میں AI کے فوائد دیکھ رہے ہیں، جیسے ٹولز استعمال کر رہے ہیں۔ چیٹ جی پی ٹی کام کے افعال کو انجام دینے کی ان کی صلاحیت کو بہتر بنانے کے لیے۔ ایک ہی وقت میں، یہ ملازمین ڈیٹا سیکورٹی کی پیچیدگی میں اضافہ کر رہے ہیں. کمپنیوں کو اس بات سے آگاہ ہونے کی ضرورت ہے کہ ملازمین ان پلیٹ فارمز پر کیا معلومات ڈال رہے ہیں اور ان سے وابستہ خطرات۔

چونکہ یہ حل کام کی جگہ پر فائدے لائیں گے، کمپنیاں غیر حساس ڈیٹا کو سسٹمز میں ڈالنے پر غور کر سکتی ہیں تاکہ پوری تنظیم میں کارکردگی چلانے کے دوران اندرونی ڈیٹا سیٹس کی نمائش کو محدود کیا جا سکے۔ تاہم، تنظیموں کو یہ سمجھنے کی ضرورت ہے کہ ان کے پاس یہ دونوں طریقوں سے نہیں ہو سکتا، اور جو ڈیٹا وہ اس طرح کے سسٹمز میں ڈالتے ہیں وہ نجی نہیں رہے گا۔ اس وجہ سے، کمپنیوں کو اپنی انفارمیشن سیکیورٹی پالیسیوں پر نظرثانی کرنے اور حساس ڈیٹا کی حفاظت کرنے کے طریقے کی نشاندہی کرنے کی ضرورت ہوگی جبکہ ساتھ ہی یہ یقینی بنانا ہوگا کہ ملازمین کو اہم ڈیٹا تک رسائی حاصل ہے۔

حساس نہیں لیکن مفید ڈیٹا

کمپنیاں اس قدر سے واقف ہیں جو AI لا سکتی ہے جبکہ ایک ہی وقت میں a کا اضافہ کر رہی ہے۔ سیکیورٹی رسک مکس میں ڈیٹا کو نجی رکھتے ہوئے اس ٹکنالوجی سے قدر حاصل کرنے کے لیے وہ تخلص کا استعمال کرتے ہوئے گمنام ڈیٹا کو نافذ کرنے کے طریقے تلاش کر رہے ہیں مثال کے طور پر جو قابل شناخت معلومات کو تخلص، یا قدر سے بدل دیتا ہے اور فرد کو براہ راست شناخت کرنے کی اجازت نہیں دیتا ہے۔

کمپنیاں ڈیٹا کی حفاظت کرنے کا ایک اور طریقہ مصنوعی ڈیٹا کے لیے تخلیقی AI کے ساتھ ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کسی کمپنی کے پاس گاہک کا ڈیٹا سیٹ ہے اور اسے تجزیہ اور بصیرت کے لیے کسی تیسرے فریق کے ساتھ اشتراک کرنے کی ضرورت ہے، تو وہ ڈیٹاسیٹ پر مصنوعی ڈیٹا جنریشن ماڈل کی نشاندہی کرتے ہیں۔ یہ ماڈل ڈیٹا سیٹ کے بارے میں سب کچھ سیکھے گا، معلومات سے نمونوں کی شناخت کرے گا اور پھر فرضی افراد کے ساتھ ایک ڈیٹا سیٹ تیار کرے گا جو حقیقی ڈیٹا میں کسی کی نمائندگی نہیں کرتا ہے لیکن وصول کنندہ کو پورے ڈیٹا سیٹ کا تجزیہ کرنے اور درست معلومات واپس فراہم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ کمپنیاں حساس یا نجی ڈیٹا کو سامنے لائے بغیر جعلی لیکن درست معلومات شیئر کر سکتی ہیں۔ Tاس کا نقطہ نظر تجزیات کے لیے مشین لرننگ ماڈلز کے ذریعے بڑی مقدار میں معلومات استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے اور بعض صورتوں میں، ترقی کے لیے ڈیٹا کو جانچنے کے لیے۔

آج کمپنیوں کے لیے ڈیٹا کے تحفظ کے متعدد طریقوں کے ساتھ، AI ٹیکنالوجیز کی قدر کو ذہنی سکون کے ساتھ فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے کہ ذاتی ڈیٹا محفوظ اور محفوظ رہے۔ یہ کاروباروں کے لیے اہم ہے کیونکہ وہ حقیقی فوائد کا تجربہ کرتے ہیں جو ڈیٹا افادیت، فیصلہ سازی اور مجموعی کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے لاتا ہے۔

کلیڈ ولیمسن، ایک چیف سیکورٹی آرکیٹیکٹ اور ناتھن ویگا، نائب صدر، پروٹیگریٹی میں مصنوعات کی مارکیٹنگ اور حکمت عملی کا مضمون۔

ذیل میں یا X کے ذریعے اس مضمون پر تبصرہ کریں: @IoTNow_

ٹائم اسٹیمپ:

سے زیادہ آئی او ٹی اب