साइबर खतरों के जोखिम को कम करने का सबसे अच्छा तरीका एआई समाधान और रणनीतियों का उपयोग करना है।

एआई दुनिया भर में विनिर्माण, खुदरा, फार्मास्युटिकल और आईटी जैसे कई उद्योगों में क्रांति ला रहा है, लेकिन यह साइबर हमलों को भी फिर से शुरू कर रहा है। कोरोनावायरस महामारी की शुरुआत के बाद से, दूरस्थ कार्य संस्कृति और तेजी से क्लाउड कंप्यूटिंग ने हैकर्स को ऑनलाइन नेटवर्क में सेंध लगाने के लिए नवीन समाधानों के साथ आने के लिए प्रोत्साहित किया है। ये साइबर हमले विश्वव्यापी सुरक्षा के लिए एक गंभीर खतरा पैदा करते हैं। MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू इनसाइट्स की एक रिपोर्ट के अनुसार, एक AI साइबर सुरक्षा कंपनी, Darktrace के सहयोग से, "साइबर खतरे के परिदृश्य में आक्रामक AI जोखिम और विकास उद्यम सुरक्षा को फिर से परिभाषित कर रहे हैं क्योंकि मनुष्य पहले से ही उन्नत हमलों के साथ तालमेल रखने के लिए संघर्ष कर रहे हैं।"


चूंकि साइबर हमले समय के साथ और अधिक परिष्कृत हो गए हैं, पेशेवर इन खतरों से निपटने के लिए एआई का उपयोग करने के तरीकों पर शोध कर रहे हैं। एआई को मौजूदा सुरक्षा प्रणालियों में एकीकृत करने का प्रयास किया जा रहा है क्योंकि एआई में क्षमता है सुरक्षा खतरों की पहचान करें और भविष्यवाणी करें। कैपजेमिनी रिसर्च इंस्टीट्यूट की एक रिपोर्ट के अनुसार, 69% संगठन इस बात से सहमत हैं कि AI सुरक्षा के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि पारंपरिक तरीके इस मुद्दे पर अंकुश लगाने में असमर्थ हैं।


 एआई को युद्ध के मैदान में तैनात करना

 आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनी की तकनीक और उसके उपयोगकर्ता कार्यों में संदिग्ध गतिविधियों की पहचान कर सकता है। विभिन्न सॉफ़्टवेयर की सुरक्षा के लिए, AI-संचालित एंटीवायरस सॉफ़्टवेयर नेटवर्क विसंगतियों का पता लगा सकता है। जब किसी नेटवर्क में दुर्भावनापूर्ण सॉफ़्टवेयर लॉन्च किया जाता है, तो AI एंटीवायरस सॉफ़्टवेयर इसका पता लगा सकता है और संपत्ति को शोषण से रोक सकता है।


 जब एक संगठन द्वारा एक नई तकनीक को अपनाया जाता है, तो उपयोगकर्ता के व्यवहार का प्रबंधन करना महत्वपूर्ण हो जाता है क्योंकि एक गलत कदम के परिणामस्वरूप हानिकारक क्षति हो सकती है। एआई में नेटवर्क उपयोगकर्ताओं के व्यवहार का आकलन करने की क्षमता है। जब कोई नया उपयोगकर्ता लॉग इन करता है, तो AI क्षमताएं धोखाधड़ी की गतिविधियों की पहचान कर सकती हैं और उपयोगकर्ता को अक्षम कर सकती हैं, और व्यवस्थापक को सूचित कर सकती हैं।


 फॉरेस्टर सर्वेक्षण के अनुसार, 88% साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों का मानना ​​है कि AI-संचालित आने वाले वर्षों में हमले बढ़ेंगे। दिन-प्रतिदिन के आधार पर, संगठन कई नई खामियों से निपटते हैं। जबकि पारंपरिक प्रबंधन तकनीकों को उन्नत खामियों को दूर करने में समय लगता है, वे पहचानी गई कमजोरियों के प्रबंधन और नियंत्रण के लिए आवश्यक हैं। उपयोगकर्ता और इवेंट बिहेवियरल एनालिटिक्स जैसी एआई विधियां सर्वर के आधारभूत व्यवहार का विश्लेषण कर सकती हैं और इन पारंपरिक तकनीकों को सुरक्षा को मजबूत करने में मदद कर सकती हैं।


 किसी संगठन के नेटवर्क टोपोलॉजी के आधार पर साइबर सुरक्षा नीतियों को विकसित करने के लिए पारंपरिक नेटवर्क सुरक्षा विधियों में समय लगता है। इसके लिए नेटवर्क ट्रैफिक बिहेवियर को समझने के लिए एआई का इस्तेमाल करने से नेटवर्क सुरक्षा बढ़ेगी। एआई के विश्लेषणात्मक और निगरानी कौशल बुनियादी ढांचे की दक्षता को बढ़ा सकते हैं, और सिस्टम रखरखाव की कीमत कम कर सकते हैं। पारंपरिक सुरक्षा विधियां हमलों की पहचान करने के लिए भेद्यता के संकेतकों पर निर्भर करती हैं। जबकि यह दृष्टिकोण ज्ञात हमलावर एजेंटों के खिलाफ काम करता है, यह नए हमलों के खिलाफ अप्रभावी है। एआई को मौजूदा पारंपरिक के साथ जोड़ना तरीके ट्रैकिंग दर में सुधार करेंगे और एक अतिरिक्त लाभ देंगे।


 एआई साइबर सुरक्षा रणनीतियां स्थापित करना

 यह दुर्भाग्यपूर्ण है कि एआई हैकर्स के लिए उन संगठनों पर हमला करने के लिए सुलभ है जो अच्छे के लिए अपनी प्रक्रियाओं का निर्माण करते हैं। खतरों के जोखिम को कम करने के लिए, सुरक्षा विशेषज्ञों को एआई सॉफ़्टवेयर की योजना बनानी चाहिए जो संभावित खतरों का अनुमान लगा सके, सही समाधान चुन सके और पहचाने गए मैलवेयर पर इसे लागू कर सके। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक पर बहुत अधिक भरोसा करने वाले संगठनों को यह आकलन करने की आवश्यकता है कि एआई हमले मौजूदा एआई सिस्टम को कैसे प्रभावित करेंगे और उसी के अनुसार रणनीति बनाएंगे। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग पिछले और वर्तमान साइबर हमलों पर डेटा एकत्र करने और गोपनीयता सुविधाओं में सुधार करने के लिए भी किया जा सकता है।