साइबर सुरक्षा में AI के 3 स्तंभ

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ने साइबर सुरक्षा उद्योग जगत में तूफान की तरह, सभी प्रकार के विक्रेता अपने समाधानों में AI को एकीकृत करने के लिए काम कर रहे हैं। लेकिन AI और सुरक्षा के बीच का संबंध AI क्षमताओं को लागू करने से कहीं अधिक है - यह इस बारे में है कि कैसे हमलावर और रक्षक दोनों आधुनिक खतरे के परिदृश्य का चेहरा बदलने के लिए तकनीक का लाभ उठा रहे हैं। यह इस बारे में भी है कि उन AI मॉडलों को कैसे विकसित, अद्यतन और संरक्षित किया जाता है। आज, साइबर सुरक्षा में AI के तीन प्राथमिक स्तंभ हैं - और जैसे-जैसे संगठनों की बढ़ती संख्या AI-आधारित समाधानों के साथ सुरक्षा प्रदाताओं की ओर रुख कर रही है, यह समझना तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है कि उस तकनीक का वास्तव में कैसे उपयोग किया जा रहा है।

स्तंभ #1: एआई क्षमताओं की रक्षा करना

जैसे-जैसे AI-आधारित समाधानों को अपनाना आसमान छू रहा है, व्यवसाय तेजी से यह पहचान रहे हैं कि उन समाधानों की सुरक्षा करना प्राथमिकता होनी चाहिए। AI समाधानों को भारी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है (जितना अधिक डेटा, उतना ही सटीक समाधान), जिसका अर्थ है कि एक हमलावर जो उन समाधानों में से किसी एक को तोड़ने में कामयाब होता है, वह ग्राहक डेटा, बौद्धिक संपदा, वित्तीय जानकारी और अन्य मूल्यवान संपत्तियों के खजाने पर बैठा हो सकता है। हमलावरों द्वारा इन आक्रमण वैक्टरों का लाभ उठाने की बढ़ती दर के साथ, संगठनों के लिए रक्षा की पहली पंक्ति उनकी AI मॉडल की रक्षा करने की क्षमता है जिसका वे दिन-प्रतिदिन उपयोग कर रहे हैं।

सौभाग्य से, यह समस्या कोई रहस्य नहीं है - वास्तव में, AI मॉडल की सुरक्षा के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए समाधानों का बाज़ार तेज़ी से बढ़ रहा है, पिछले एक या दो साल में बड़ी संख्या में स्टार्टअप उभरे हैं। यह याद रखना भी महत्वपूर्ण है कि जबकि जनरेटिव AI जैसे समाधान अपेक्षाकृत नए हैं, AI काफी समय से मौजूद है - और अधिकांश AI समाधानों में कुछ हद तक सुरक्षा होती है उनमें निर्मित. ऐसा कहा जाता है कि, संगठनों को हमेशा खुद को और अपने डेटा की सुरक्षा के लिए आवश्यक अतिरिक्त कदम उठाने चाहिए, और तीसरे पक्ष के समाधानों की कोई कमी नहीं है जो आसान स्कोर की तलाश में हमलावरों के खिलाफ एआई पाइपलाइनों की रक्षा करने में मदद कर सकते हैं।

स्तंभ #2: एआई का उपयोग करने वाले हमलावरों को रोकना

एआई की सुलभता में लगातार वृद्धि के साथ, यह आश्चर्य की बात नहीं है कि हमलावर अपने उद्देश्यों के लिए प्रौद्योगिकी का लाभ उठा रहे हैं। जिस तरह एआई संगठनों को अपने संचालन को सुव्यवस्थित करने और थकाऊ और दोहराव वाली प्रक्रियाओं को स्वचालित करने की अनुमति दे रहा है, उसी तरह यह हमलावरों को उनके हमलों के पैमाने और जटिलता को बढ़ाने में भी मदद कर रहा है। व्यावहारिक रूप से, हमलावर वास्तव में "नए" प्रकार के हमलों को अंजाम देने के लिए एआई का उपयोग नहीं कर रहे हैं - कम से कम अभी तक नहीं। लेकिन तकनीक मौजूदा हमले की रणनीति को अत्यधिक उच्च मात्रा में शामिल करना आसान बना रही है।

उदाहरण के लिए, फ़िशिंग घोटाले एक संख्या का खेल है - यदि केवल 1% प्राप्तकर्ता दुर्भावनापूर्ण लिंक पर क्लिक करते हैं, तो यह हमलावर के लिए जीत है। लेकिन एआई की मदद सेहमलावर अपने फ़िशिंग ईमेल पर अभूतपूर्व स्तर का निजीकरण लागू कर सकते हैं, जिससे वे पहले से कहीं ज़्यादा विश्वसनीय और ख़तरनाक बन जाते हैं। इससे भी बदतर, एक बार जब कोई संगठन (फ़िशिंग या अन्य माध्यमों से) समझौता कर लेता है, तो हमलावर खोज डेटा का विश्लेषण करने और निर्णय लेने की प्रक्रिया बनाने के लिए AI का लाभ उठा सकता है जो प्रसार को आसान और गुप्त दोनों बनाता है। हमलावर जितना ज़्यादा प्रसार को स्वचालित कर सकते हैं, उतनी ही तेज़ी से वे अपने उद्देश्य तक पहुँच सकते हैं - अक्सर पारंपरिक सुरक्षा उपकरण हमले की पहचान करने से पहले ही, इसे प्रभावी ढंग से जवाब देना तो दूर की बात है।

इसका मतलब है कि संगठनों को तैयार रहने की ज़रूरत है - और इसकी शुरुआत ऐसे समाधानों से होती है जो इन उच्च-मात्रा, उच्च-जटिलता वाले हमलों की पहचान कर सकते हैं और उनसे बचाव कर सकते हैं। जबकि कई व्यवसायों के पास फ़िशिंग घोटालों, मैलवेयर हमलों और अन्य वैक्टरों से बचाव के लिए समाधान हो सकते हैं, उन समाधानों का परीक्षण करना महत्वपूर्ण है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे प्रभावी बने रहें क्योंकि हमले अधिक लगातार और जटिल होते जा रहे हैं। सुरक्षा नेताओं को याद रखना चाहिए कि यह केवल सही समाधान होने के बारे में नहीं है - यह सुनिश्चित करने के बारे में है कि वे वास्तविक दुनिया के खतरों के खिलाफ़ अपेक्षित रूप से काम कर रहे हैं।

स्तंभ #3: साइबर सुरक्षा उत्पादों में एआई का उपयोग

अंतिम स्तंभ वह है जिससे सुरक्षा पेशेवर सबसे अधिक परिचित होंगे: साइबर सुरक्षा विक्रेता अपने उत्पादों में AI का उपयोग करते हैं। AI सबसे अच्छी चीजों में से एक है पैटर्न की पहचान करना, जो इसे संदिग्ध या असामान्य गतिविधि की पहचान करने के लिए आदर्श बनाता है। विक्रेताओं की बढ़ती संख्या अपने पहचान समाधानों में AI का उपयोग कर रही है, और कई लोग उपचार के कुछ तत्वों को स्वचालित करने के लिए भी AI का लाभ उठा रहे हैं। अतीत में, निम्न-स्तरीय खतरों से निपटना साइबर सुरक्षा का एक थकाऊ लेकिन आवश्यक तत्व रहा है। आज, AI उस प्रक्रिया के अधिकांश भाग को स्वचालित कर सकता है, छोटी-मोटी घटनाओं से स्वचालित रूप से निपट सकता है और सुरक्षा पेशेवरों को केवल उन खतरों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है जो सीधे ध्यान देने की मांग करते हैं।

इसने सुरक्षा समाधानों की एक विस्तृत श्रृंखला में महत्वपूर्ण मूल्य जोड़ा है, लेकिन यह शून्य में नहीं होता है। AI मॉडल को बनाए रखने की आवश्यकता है, और उन विक्रेताओं के साथ काम करना महत्वपूर्ण है जो अपने मॉडल को लगातार अपडेट रखने के लिए जाने जाते हैं। संभावित सुरक्षा भागीदारों की जाँच करना महत्वपूर्ण है, और संगठनों को यह जानने की आवश्यकता है कि विक्रेता AI के साथ कैसे काम करते हैं: उनका डेटा कहाँ से आता है, वे अंतर्निहित पूर्वाग्रह जैसी समस्याओं से कैसे बचते हैं, और अन्य कारक किसी विशेष विक्रेता के साथ काम करने के निर्णय को प्रभावित कर सकते हैं (और करना चाहिए)। जबकि AI समाधान लगभग हर उद्योग में गति प्राप्त कर रहे हैं, वे सभी समान नहीं हैं। संगठनों को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि वे सुरक्षा भागीदारों के साथ काम कर रहे हैं जो तकनीक के बारे में सब कुछ समझते हैं, न कि ऐसे विक्रेताओं के साथ जो "AI" को केवल एक मार्केटिंग चर्चा के रूप में देखते हैं।

आत्मविश्वास के साथ AI की ओर बढ़ना

चूंकि साइबर सुरक्षा परिदृश्य में एआई का उपयोग सर्वव्यापी होता जा रहा है, इसलिए संगठनों के लिए यह जानना महत्वपूर्ण है कि वास्तव में तकनीक का उपयोग किस तरह से किया जा रहा है। इसका मतलब है कि एआई सुरक्षा समाधानों को बेहतर बनाने के तरीकों और हमलावरों को अधिक उन्नत हमले करने में मदद करने के तरीकों को समझना। इसका मतलब यह भी है कि आज के एआई मॉडल जिस डेटा पर आधारित हैं, उसे सुरक्षित रखने की आवश्यकता है - और ऐसे विक्रेताओं के साथ काम करना महत्वपूर्ण है जो तकनीक को सुरक्षित और सुरक्षित तरीके से लागू करने को प्राथमिकता देते हैं। एआई और सुरक्षा के तीन मुख्य स्तंभों को समझकर, संगठन यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनके पास तकनीक को आत्मविश्वास के साथ अपनाने के लिए आवश्यक आधारभूत ज्ञान है।