कीथ स्टीवर्ट, ह्यूमनिक्स के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

कीथ स्टीवर्ट, ह्यूमनिक्स के संस्थापक और सीईओ, एक साइबर सुरक्षा वETERAN हैं जिनके पास 25 से अधिक वर्षों का अनुभव है, जो उत्पाद प्रबंधन, इंजीनियरिंग, व्यवसाय विकास और कुछ उद्योग की सबसे मान्यता प्राप्त कंपनियों में कार्यकारी नेतृत्व सहित विभिन्न क्षेत्रों में फैला हुआ है, जिनमें सिस्को, ब्रॉडकॉम, रिवरबेड और वार्मोर शामिल हैं। ह्यूमनिक्स की स्थापना से पहले, उन्होंने वार्मोर में अंतरिम सीईओ और उत्पाद और इंजीनियरिंग के एसवीपी के रूप में कार्य किया, जहां उन्होंने कंपनी को अधिग्रहण और एक सास-आधारित व्यवसाय मॉडल में संक्रमण के माध्यम से मार्गदर्शन करने में मदद की। अपने करियर के दौरान, स्टीवर्ट ने वैश्विक टीमों का नेतृत्व किया है, प्रमुख साइबर सुरक्षा उत्पाद पहल को चलाया है, धन उगाहने और एमएंडए गतिविधियों में भाग लिया है, और अगली पीढ़ी की सुरक्षा प्रौद्योगिकियों के विकास में एक प्रमुख भूमिका निभाई है। उनकी व्यापक पृष्ठभूमि उद्यम सुरक्षा में और यह कैसे हमलावर मानव व्यवहार का शोषण करते हैं, इस बारे में उनकी गहरी समझ ने उन्हें ह्यूमनिक्स की स्थापना करने के लिए प्रेरित किया, जिसका मिशन लोगों को बढ़ते जटिल सामाजिक इंजीनियरिंग हमलों से बचाना है।

ह्यूमनिक्स एक साइबर सुरक्षा कंपनी है जो मानव खतरा पता लगाने और प्रतिक्रिया (एचटीडीआर) के रूप में जाने जाने वाले एक नए वर्ग की अग्रणी है, जो उद्यम सुरक्षा के “मानव स्तर” की रक्षा पर केंद्रित है। ह्यूमनिक्स एंडपॉइंट्स, नेटवर्क और बुनियादी ढांचे पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, मानव मनोविज्ञान और प्राकृतिक भाषा हमले पैटर्न पर प्रशिक्षित संवादात्मक एआई का उपयोग करके धोखाधड़ी, प्रतिरूपण, व्यक्ति की पहचान और अन्य सामाजिक इंजीनियरिंग युक्तियों का पता लगाने के लिए मानविक्स का उपयोग किया जाता है। इस प्लेटफ़ॉर्म को वास्तविक समय में हमलों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे संगठनों को हमलावरों को कर्मचारियों, ठेकेदारों या ग्राहकों का शोषण करने से पहले ही उल्लंघनों को रोकने में मदद मिलती है। ह्यूमनिक्स का दृष्टिकोण इस बात को दर्शाता है कि अधिकांश सफल साइबर हमले प्रणालियों के बजाय लोगों को लक्षित करते हैं, और कंपनी का उद्देश्य सुरक्षा टीमों को मानव-लक्षित खतरों के लिए पारंपरिक साइबर खतरों के लिए जो दृश्यता और प्रतिक्रिया क्षमताएं हैं, उन्हें प्रदान करना है।

आपने वार्मोर जैसी कंपनियों में बड़े पैमाने पर परिवर्तनों का नेतृत्व किया है, जिसमें सास संक्रमण, इंजीनियरिंग टीमों को स्केल करना और अधिग्रहण को नेविगेट करना शामिल है। आपको ह्यूमनिक्स की स्थापना करने के लिए कौन सा विशिष्ट अंतराल या मोड़ मिला, और मानवों की सुरक्षा पर इतना जोर क्यों दिया गया?

किसी भी संगठन की सुरक्षा मुद्रा में मानव जोखिम सबसे बड़ी चुनौती है। मानव हमारी सबसे शक्तिशाली रक्षात्मक संपत्ति और हमारा सबसे बड़ा क्षेत्र हैं जो लगातार कमजोर है। फिर भी, यह एक ऐसी समस्या है जिसे लगातार अनसुना किया गया है। उद्योग का उत्तर प्रशिक्षण रहा है – वास्तव में एक घंटे के सत्र में औसत कर्मचारी को साइबर सुरक्षा विशेषज्ञ में बदलने का प्रयास करना। हम जानते हैं कि यह काम नहीं करता है, लेकिन हमारे पास कोई बेहतर समाधान नहीं है।

हाल ही में दो चीजें बदली हैं, एक खराब और एक बेहतर के लिए। पहले, खराब: एआई मानवों पर सीधे हमलों को बहुत अधिक सुलभ बनाता है। आप अब दुनिया के दूसरे छोर पर एक किशोर हो सकते हैं, अंग्रेजी का एक शब्द न बोलें, किसी विशेष व्यवसाय के बारे में कुछ न जानें और अचानक एक एलएलएम आपको लगभग कुछ भी बता सकता है और किसी की तरह लगता है। यह एक वास्तविक और वर्तमान खतरा पैदा करता है।

दूसरा, बेहतर के लिए: हमारे पास अब इन हमलों का पता लगाने के लिए प्रौद्योगिकी है। एलएलएम मानव इंटरैक्शन की नाजुकता और जटिलता को समझने में बहुत अच्छे हैं। संवादात्मक एआई के साथ, हम इन इंटरैक्शन में पैटर्न की पहचान कर सकते हैं और लगभग वास्तविक समय में प्रतिक्रिया कर सकते हैं।

हमें अब पुराने, प्रशिक्षण-केंद्रित रणनीतियों पर निर्भर रहने की आवश्यकता नहीं है। पहली बार, हमारे पास मानव कमजोरता समस्या को सीधे हल करने का एक तरीका है। यही कारण है कि हमने ह्यूमनिक्स बनाया है।

आपका काम बड़े पैमाने पर डेटा, व्यवहार विश्लेषण और ग्राफ-आधारित सुरक्षा मॉडल पर केंद्रित रहा है। इन अनुभवों ने ह्यूमनिक्स के पारंपरिक उल्लंघनों की तरह दिखने वाले हमलों का पता लगाने के दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया?

सतह पर, इंटरैक्टिव सामाजिक इंजीनियरिंग हमलों का पता लगाना भयावह लगता है। प्रत्येक व्यक्ति अलग है। प्राकृतिक भाषा बहुत उच्च-आयामी है। क्लासिक एमएल-केंद्रित व्यवहार मॉडल संदर्भ को नहीं समझते हैं, और इसलिए अक्सर गलत तरीके से आग लग जाते हैं।

हालांकि, जब आप थोड़ा गहराई से देखते हैं, तो आप देख सकते हैं कि इस हमले की श्रेणी में पैटर्न हैं जैसा कि किसी अन्य में है। इसके बजाय बफर ओवरफ्लो या शून्य दिन, हमलावर व्यवसाय प्रक्रिया अंतराल और मानव विश्वास का शोषण करते हैं। हमलावरों के पास संगठनों के खिलाफ चलाने के लिए प्लेबुक होती है, जिसका अर्थ है कि हमें इन हमलों का पता लगाने और प्रतिक्रिया देने में सक्षम होना चाहिए, जैसा कि हम एंडपॉइंट, नेटवर्क, क्लाउड या पहचान पर करते हैं।

यह अंतर्दृष्टि हमें क्लासिक पता लगाने और प्रतिक्रिया पैटर्न को जोड़ने की अनुमति देती है जो हम जानते हैं कि प्रभावी हैं – जिसमें व्यवहार विश्लेषण और ग्राफ सिद्धांत शामिल हैं – भाषा मॉडल की सेमेंटिक तर्क क्षमताओं के साथ। ह्यूमनिक्स इस संयोजन का उपयोग संस्थाओं, संबंधों, व्यवहार, जोखिम और इंटरैक्शन को समझने के लिए करता है। यह हमें एक नए वर्ग का पता लगाने और प्रतिक्रिया उत्पाद बनाने की अनुमति देता है: मानव खतरा पता लगाने और प्रतिक्रिया।

ब्लैकफाइल जैसे उभरते समूह वॉइस फ़िशिंग और वास्तविक समय सामाजिक इंजीनियरिंग का उपयोग कर रहे हैं, न कि मैलवेयर-भारी रणनीतियों का। यह बदलाव हमें खतरे की भूमि में बदलाव के बारे में क्या बताता है?

ब्लैकफाइल एक व्यापक बदलाव का हिस्सा है जो मैलवेयर को पर्यावरण में प्राप्त करने के बजाय प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके किसी व्यक्ति को दरवाजा खोलने के लिए प्राप्त करने पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है।

इन समूहों ने यह जान लिया है कि एक मनोरंजक फोन कॉल, एक प्लॉसिबल प्रीटेक्स्ट और सही मात्रा में जरूरत एक तकनीकी शोषण के रूप में प्रभावी हो सकती है, और अक्सर सुरक्षा टीमों के लिए देखना मुश्किल है। हमले की सतह में बहुत अधिक परिवर्तन नहीं हुआ है जितना कि हमलावर का फोकस बदल गया है। लोगों ने हमेशा हमले की सतह का हिस्सा बनाया है। जो बदला है वह प्लेबुक का पैमाने, परिपक्वता और पुनरावृत्ति है।

सामाजिक इंजीनियरिंग को कॉपी किया जा रहा है, परिष्कृत किया जा रहा है और औद्योगिक किया जा रहा है क्योंकि यह काम करता है। यह व्यवसायों के संचालन के तरीके का लाभ उठाता है, विशेष रूप से कार्य प्रवाह में जहां लोगों को जल्दी से मदद करने, अपवादों को हल करने और चीजों को आगे बढ़ाने की अपेक्षा की जाती है।

हम देख रहे हैं कि हमलावर आईटी हेल्प डेस्क की नकल कर रहे हैं और सीधे कर्मचारियों का शोषण करके पहुंच प्राप्त कर रहे हैं। विशिंग और हेल्प डेस्क मैनिपुलेशन जैसी तकनीकें प्राथमिक प्रवेश बिंदु क्यों बन रही हैं?

विशिंग और हेल्प डेस्क मैनिपुलेशन जैसी तकनीकें इसलिए प्रभावी हैं क्योंकि वे कई समर्थन और प्रशासनिक कार्य प्रवाह में विश्वास, जरूरत और पहुंच के संयोजन का फायदा उठाती हैं।

यदि मैं आपके पर्यावरण में प्रवेश करना चाहता हूं, तो मैं कई हफ्तों तक एक तकनीकी शोषण की तलाश में बिता सकता हूं। या मैं किसी ऐसे व्यक्ति को कॉल कर सकता हूं जो मदद करने के लिए प्रशिक्षित है, एक विश्वसनीय कहानी बना सकता हूं और उन्हें वह काम करने के लिए मिल सकता हूं जो मुझे करने की जरूरत है, चाहे वह पासवर्ड रीसेट करना हो, एक नया एमएफए फैक्टर रजिस्टर करना हो, एक अनुमति बदलना हो या एक अनुरोध को मंजूरी देना हो।

कॉल के दूसरी तरफ व्यक्ति अक्सर समय के दबाव में अधूरी जानकारी के साथ एक वास्तविक समस्या का समाधान करने का प्रयास कर रहा है। यही बात हेल्प डेस्क को इतना आकर्षक लक्ष्य बनाती है। यह उन कुछ स्थानों में से एक है जहां एक बातचीत सीधे पहुंच में बदल सकती है। एक बार पहुंच प्र्रदान की जाती है, तो बाकी बहुत जल्दी हो सकता है।

उद्योग ने कर्मचारी प्रशिक्षण में भारी निवेश किया है, फिर भी लोगों को लक्षित करने वाले उल्लंघन जारी हैं। पारंपरिक सुरक्षा जागरूकता कहां कम पड़ रही है, और क्या बदलने की जरूरत है?

सुरक्षा जागरूकता प्रशिक्षण को सामाजिक इंजीनियरिंग के खिलाफ प्राथमिक रक्षा के रूप में माना जाता है, हालांकि परिणाम स्पष्ट रूप से इसकी सीमाओं को दिखाते हैं। संगठन प्रशिक्षण में भारी निवेश जारी रखते हैं, लेकिन हमलावर तब भी सफल होते हैं क्योंकि वे लोगों को लाइव इंटरैक्शन में लक्षित कर रहे हैं, न कि यह जांचते हुए कि कर्मचारी पाठ्यक्रम से सामग्री को याद रखते हैं या नहीं।

एक सामाजिक इंजीनियरिंग हमला एक प्रश्नोत्तरी नहीं है। यह एक व्यक्ति है जो फोन कॉल या चैट थ्रेड के दूसरी तरफ है, जो जरूरत और विश्वास बना रहा है, और किसी को ऐसा काम करने के लिए प्राप्त करने की कोशिश कर रहा है जो उन्हें नहीं करना चाहिए। वर्तमान मॉडल तब टूट जाता है जब यह अपेक्षा की जाती है कि कर्मचारी हमले को पहचानें और रोकें जबकि हमलावर सक्रिय रूप से इंटरैक्शन को मैनिपुलेट कर रहा है।

जब कुछ गलत हो जाता है, तो प्रतिक्रिया अक्सर कर्मचारी को दोष देना और अधिक प्रशिक्षण सौंपना है। लेकिन कर्मचारी वास्तव में मदद करने की कोशिश कर रहा था, जो व्यवसाय उनसे हर दिन करने के लिए कहता है। हमें सामाजिक इंजीनियरिंग को केवल एक जागरूकता समस्या के रूप में नहीं मानना चाहिए। यह एक हमले की श्रेणी है, और हमें इसे होते हुए पता लगाने और प्रतिक्रिया देने की जरूरत है।

ह्यूमनिक्स लोगों पर हमलों का पता लगाने में माहिर है। मानव जोखिम की दृश्यता व्यावहारिक रूप से कैसे दिखती है?

मानव जोखिम की दृश्यता का अर्थ है सुरक्षा टीमों को उन लाइव इंटरैक्शन में दृश्यता प्रदान करना जहां हमलावर लोगों को हेरफेर करने का प्रयास करते हैं ताकि वे पहुंच बदल दें, एक आवश्यक प्रक्रिया को बायपास करें या हमलावर की ओर से कोई अन्य असुरक्षित कार्य करें।

आज, ये इंटरैक्शन सुरक्षा के लिए प्रभावी रूप से अदृश्य हैं। कोई हेल्प डेस्क को कॉल करता है, एक टिकट खोलता है या एक चैट शुरू करता है। एक पासवर्ड रीसेट किया जाता है, एक एमएफए फैक्टर नामांकित किया जाता है, एक अनुमति बदली जाती है या एक अपवाद को मंजूरी दी जाती है। ये अत्यधिक संवेदनशील कार्य प्रवाह हैं, लेकिन सुरक्षा टीमों के पास कोई दृश्यता नहीं है।

ह्यूमनिक्स इसे बदल देता है। हम उद्यम संचार प्रणालियों में प्लग इन करते हैं जो पहले से ही उपयोग में हैं – माइक्रोसॉफ्ट 365, सर्विसनाउ, ज़ूम, स्लैक और अधिक। ह्यूमनिक्स इन चैनलों पर क्रियाओं और इंटरैक्शन की निगरानी करता है, और उन्हें हमले की रणनीति और कॉर्पोरेट प्रक्रियाओं के खिलाफ तुलना करता है।

कॉलर को ठीक से सत्यापित किया गया था? क्या उन्होंने सत्यापन के चारों ओर अपना रास्ता बात किया? क्या जरूरत, प्रतिरूपण या एक आवश्यक चरण को छोड़ने के लिए दबाव था? क्या एजेंट एक उच्च-जोखिम वाली कार्रवाई करने वाला था? जैसे ही कॉल आगे बढ़ा, जोखिम प्रोफ़ाइल कैसे बदली? ह्यूमनिक्स इंटरैक्शन के दौरान सुरक्षा पता लगाने और प्रतिक्रिया प्रदान करता है, और सुरक्षा टीम को बताता है कि कुछ संदिग्ध लगता है।

इस विश्लेषण का अंतिम लक्ष्य हमले के बाद पीड़ितों को दंडित करना नहीं है। यह उन्हें उस पल में बचाना है। यदि एक बातचीत एक हमले में बदल जाती है, तो सुरक्षा टीम को पता होना चाहिए।

एआई-जनित आवाज और डीपफेक प्रौद्योगिकियों में सुधार के साथ, क्या हम मानव विश्वास को सबसे कमजोर हमले की सतह बनाने के बिंदु के करीब हैं?

मानव विश्वास लंबे समय से सबसे कमजोर हमले की सतह में से एक रहा है। एआई हमलों को मानवों पर सीधे हमलों को आसान, अनुकूलित और बढ़ाने में मदद करता है।

हालांकि, हमें विशिष्ट ‘डीपफेक’ मामले पर अधिक मुड़ने से सावधान रहने की आवश्यकता है। डीपफेक हमलावरों द्वारा उपयोग की जाने वाली chỉ एक माध्यम है। वास्तव में, यदि हम पिछले कुछ वर्षों में सफल सामाजिक इंजीनियरिंग हमलों को देखते हैं, तो अधिकांश डीपफेक नहीं थे – वे बस मानव हमलावर और घोटालेबाज थे जो फोन उठा रहे थे। स्कैटर्ड स्पाइडर, शाइनी हंटर्स और ब्लैकफाइल जैसे समूहों ने दिखाया है कि एक सामान्य फोन कॉल, एक विश्वसनीय प्रीटेक्स्ट और सही मात्रा में जरूरत किसी को हमलावर की ओर से कार्रवाई करने के लिए पर्याप्त है।

सुरक्षा टीमों को संदेश पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है, न कि माध्यम पर। किसी को नीति का उल्लंघन करने या संदिग्ध परिस्थितियों में एक अपवाद को मंजूरी देने के लिए दबाव डालना – ये वास्तव में जोखिम भरे व्यवहार हैं। जोखिम इंटरैक्शन में निहित हैं और यह कार्रवाई को प्रेरित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

विश्वास कुछ ऐसा नहीं है जिसे हम व्यवसाय से हटा सकते हैं। लोगों को फोन का जवाब देना होगा, समस्याओं का समाधान करना होगा, अनुरोधों को मंजूरी देनी होगी और एक दूसरे की मदद करनी होगी। उत्तर यह नहीं है कि हर किसी को कम मानव बनाना है। यह उन क्षणों की रक्षा करना है जहां विश्वास का शोषण किया जा रहा है।

एआई-चालित सामाजिक इंजीनियरिंग के खिलाफ बचाव में एआई की क्या भूमिका होनी चाहिए, और वास्तविक समय में हेरफेर का पता लगाने में सबसे बड़ी तकनीकी चुनौतियां क्या हैं?

संवादात्मक एआई एआई-चालित सामाजिक इंजीनियरिंग को प्रशिक्षण समस्या से पता लगाने और प्रतिक्रिया समस्या में बदलने का अवसर प्रदान करता है। भाषा मॉडल हमें डोमेन जैसे एंडपॉइंट या नेटवर्क से हमारे सभी ज्ञान को लागू करने और मानव स्तर पर लागू करने की अनुमति देते हैं। हमें इन हमलों का पता लगाने और प्रतिक्रिया देने की जरूरत है, न कि उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए निरंतर प्रयास करने का।

इस दृष्टिकोण को वास्तविकता में बदलने में कई तकनीकी चुनौतियां हैं। प्राकृतिक भाषा अत्यधिक आयामी है, जिसका अर्थ है कि एक ही अर्थ को व्यक्त करने के लिए अनगिनत तरीके हैं। “मैं अपने सिस्टम से बाहर हूं” कहना “मुझे अपना पासवर्ड रीसेट करने की आवश्यकता है” कहने के समान है, भले ही शब्द “पासवर्ड” और “रीसेट” का उपयोग नहीं किया गया हो।

एक और संदर्भ का महत्व है। मानव इंटरैक्शन संदर्भ और संचयी हैं, और इसलिए मानव हेरफेर भी है। एक कॉलर शांत, विनम्र और विश्वसनीय लग सकता है जबकि अभी भी किसी को सत्यापन के चारों ओर अपना रास्ता बात कर रहा है या एक असुरक्षित कार्रवाई की ओर। हमें विभिन्न संकेतों और संदर्भ डेटा को एक साथ जोड़ने की आवश्यकता है ताकि हम बेनignum से मैलिशस को सटीक रूप से अलग कर सकें।

अंत में, प्रत्येक संगठन अलग है। इसकी अलग-अलग प्रक्रियाएं और मानक हैं, जिनमें से लगभग सभी मशीन-Readable नहीं हैं। यह एक और क्षेत्र है जहां एआई एक बड़ी मदद हो सकती है – नीतियों को समझना और उन्हें वास्तविक दुनिया के व्यवहार के खिलाफ तुलना करना।

अधिकांश सुरक्षा उपकरण अभी भी एंडपॉइंट्स, नेटवर्क और पहचान प्रणालियों पर केंद्रित हैं। यदि प्राथमिक युद्ध का मैदान मानव व्यवहार में स्थानांतरित हो जाता है, तो सीआईएसओ को अपनी वास्तुकला को कैसे पुनः सोचना चाहिए?

सबसे पहले, सीआईएसओ को औपचारिक रूप से स्वीकार करना चाहिए कि हम सभी जानते हैं: एक संगठन की मानव पूंजी एक संपत्ति वर्ग (जैसे एंडपॉइंट, नेटवर्क या क्लाउड) है जिसे प्रबंधित करने की आवश्यकता है। खतरों और जोखिमों को सटीक रूप से मॉडल और नियंत्रित किया जाना चाहिए।

एनआईएसटी साइबर सुरक्षा फ्रेमवर्क पहले से ही यह जानने के लिए मार्गदर्शन प्रदान करता है कि यह कैसे करना है। लोगों (“आईडी। एएम”) की पहचान और प्रबंधन जोखिम पहचान का हिस्सा है। हालांकि, कई संगठन मानव जोखिम समस्या को एक प्रशिक्षण समस्या के रूप में परिभाषित करते हैं और केवल सुरक्षा जागरूकता प्रशिक्षण अनुपालन आवश्यकता के माध्यम से इसका प्रबंधन करते हैं। यह बदलने की जरूरत है।

जब हम मानव पूंजी को अपनी खुद की संपत्ति वर्ग के रूप में मानते हैं, तो यह हमें अन्य संपत्ति वर्गों के लिए चलाने वाले मानक प्लेबुक खोलता है। कुंजी जोखिम क्या हैं (आईडी। आरए)? मैं उनसे कैसे रक्षा कर सकता हूं (सुरक्षित)? हमारे पास हमलावर को हमारी रक्षा को भंग करने या इससे भी बदतर, पहले से ही भंग करने से रोकने के लिए कौन से सिस्टम और प्रक्रियाएं हैं (पता लगाएं)? संगठन हमले को कैसे सीमित करता है और अंततः सेवाओं को पुनर्स्थापित करता है (प्रतिक्रिया और पुनर्प्राप्ति)? अपनी मानव पूंजी के लिए उसी व्यवस्थित दृष्टिकोण का उपयोग करके, जैसा कि हम किसी अन्य संपत्ति वर्ग के लिए करते हैं, हम जोखिमों की बेहतर पहचान कर सकते हैं और उन जोखिमों को प्रबंधित करने के लिए संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से प्राथमिकता दे सकते हैं।

आगे देखते हुए, क्या आप उम्मीद करते हैं कि मानव-स्तर के हमले साइबर अपराध को प्रमुख बनाएंगे, या क्या हम एक हाइब्रिड मॉडल देखेंगे जहां एआई-चालित स्वचालन और सामाजिक इंजीनियरिंग कुछ और कठिन रक्षा में मिल जाते हैं?

यह लगभग निश्चित रूप से एक मिश्रित खतरे का मॉडल होगा। हमारे पास दो चीजें एक साथ हो रही हैं। पहला, हमलावर अपने हमलों को एआई के साथ स्केल करना सीख रहे हैं, जो इस वर्ग के हमले को बढ़ाने और लागत को कम करने में वृद्धि कर रहा है। दूसरा, उद्यम स्वयं एक एजेंटिक एआई परिवर्तन से गुजर रहे हैं, जो उन व्यावसायिक सेवाओं द्वारा नेतृत्व किया जा रहा है जिन पर ब्लैकफाइल और उसके समकक्ष हमला कर रहे हैं।

ग्राहक सेवा, हेल्प डेस्क, सर्विस डेस्क, वित्त संचालन और आंतरिक समर्थन कार्य प्रवाह सभी मानव-वितरित से एआई-वितरित में परिवर्तित हो रहे हैं। इसका अर्थ है कि हम प्राकृतिक भाषा हमले की सतह में विस्फोट का अनुभव करेंगे, साथ ही साथ मानव सामान्य ज्ञान को हटा देंगे जो हमारे सर्वोत्तम बचाव के रूप में कार्य करता है। बड़े भाषा मॉडल को निर्देशों का पालन करने और सहायक होने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। मानव संदेह या ‘गut भावनाएं’ जो हमारे सर्वोत्तम बचाव के रूप में कार्य करती हैं, जानबूझकर मॉडल प्रतिक्रियाओं से हटा दी जाती हैं। एआई-वितरित सेवाओं में परिवर्तन अंततः सामाजिक इंजीनियरिंग हमलों के जोखिम को कम नहीं करेगा, बल्कि बढ़ाएगा।

परिणामस्वरूप, इस वर्ग के हमले के लिए उद्यम की जोखिम की संभावना अगले कुछ वर्षों में बढ़ने की संभावना है। मानव और एजेंट दोनों प्राकृतिक भाषा हमलों के लिए कमजोर हैं। सुरक्षा टीमों को इस नए वास्तविकता के लिए एक व्यवस्थित रक्षा और प्रतिक्रिया योजना की योजना बनानी शुरू करनी चाहिए।

धन्यवाद महान साक्षात्कार के लिए, पाठक जो ह्यूमनिक्स के बारे में और जानना चाहते हैं ह्यूमनिक्स