कंपनियां एआई के प्रति सावधान क्यों रहती हैं — और इसे सुरक्षित रूप से कैसे तैनात किया जाए

एआई ने दुनिया को तूफान से मारा है। जबकि कुछ संगठनों ने शुरुआती अपनाया, कई कंपनियों ने एक अधिक सावधानी से दृष्टिकोण लिया है — गोपनीयता, अनुपालन, और संचालन मुद्दों के साथ चिंतित जो आज तक बने हुए हैं।

मैंने एआई-संचालित सुरक्षा उपकरणों के साथ सैकड़ों तैनाती पर काम किया है और एक परिचित पैटर्न देखा है। चैंपियन शुरुआती उत्साह लाते हैं। पायलट वादा दिखाते हैं। फिर आंतरिक बहस, कानूनी समीक्षा, और अंततः एक रुकावट आती है क्योंकि संगठन विश्लेषण पक्षाघात में डूब जाते हैं। एआई के सुरक्षा संचालन को बदलने की भारी संभावना के बावजूद, कई कंपनियां अभी भी इसे पूरी तरह से अपनाने के लिए अनिच्छुक हैं।

साइबर सुरक्षा में, सावधानी अक्सर सही प्रवृत्ति है। लेकिन एआई कार्यान्वयन में देरी एआई-संचालित खतरों को रोक नहीं देगी जो अब पैमाने और आवृत्ति में बढ़ रहे हैं। असली चुनौती यह है कि एआई को सुरक्षित रूप से, जानबूझकर, और बिना विश्वास को समझौता किए अपनाना है।

मैंने अग्रिम पंक्ति से क्या सीखा है — और मैं सुरक्षा नेताओं के लिए क्या अनुशंसा करता हूं जो आत्मविश्वास के साथ आगे बढ़ने के लिए तैयार हैं।

1. डेटा ट्रस्ट समस्या

पहली और सबसे बड़ी बाधा डेटा प्रबंधन है। कई कंपनियां संवेदनशील डेटा के रिसाव, दुरुपयोग, या — सबसे बुरा — एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने के विचार से आतंकित हैं जो एक प्रतिद्वंद्वी को लाभान्वित करता है। उच्च-प्रोफाइल उल्लंघन और अस्पष्ट विक्रेता आश्वासन केवल इन डरों को मजबूत करते हैं।

यह पैरानोइड नहीं है। जब आप ग्राहक पीआईआई, बौद्धिक संपदा, या विनियमित डेटा के साथ काम कर रहे हों, तो इसे एक तीसरे पक्ष को सौंपना नियंत्रण खोने जैसा महसूस हो सकता है। और जब तक विक्रेता डेटा पृथक्करण, प्रतिधारण, चौथे पक्ष की भागीदारी, और मॉडल प्रशिक्षण के आसपास अपनी नीतियों को स्पष्ट करने का बेहतर काम नहीं करते हैं, तब तक अपनाने में सावधानी बरती जाएगी।

यहीं पर शासन महत्वपूर्ण हो जाता है। सीआईएसओ को एनआईएसटी एआई जोखिम प्रबंधन फ्रेमवर्क या आईएसओ/आईईसी 42001 जैसे उभरते फ्रेमवर्क का उपयोग करके विक्रेताओं का मूल्यांकन करना चाहिए, जो एआई प्रणालियों में विश्वास, पारदर्शिता, और जिम्मेदारी पर व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान करते हैं।

2. आप जो नहीं मापते हैं उसे आप सुधार नहीं सकते

एक और सामान्य रोडब्लॉक बेसलाइन मेट्रिक्स की कमी है। कई कंपनियां वर्तमान प्रदर्शन को माप नहीं सकती हैं, जो एआई टूल्स के आरओआई को साबित करना लगभग असंभव बना देता है। आप 40% की दक्षता लाभ का दावा कैसे कर सकते हैं अगर किसी ने स्वचालन से पहले कार्य को लेने में कितना समय लगा, इसका ट्रैक नहीं रखा?

चाहे वह मीन टाइम टू डिटेक्ट (एमटीटीडी), झूठी सकारात्मक दर, या एसओसी विश्लेषक घंटे बचाए गए हों, संगठनों को वर्तमान-राज्य कार्य प्रवाह को मापना शुरू करना चाहिए। इस डेटा के बिना, एआई के मामले अनुभवजन्य हैं — और कार्यकारी प्रायोजक वास्तविक, रक्षात्मक संख्या के बिना बड़े पैमाने पर पहल को हस्ताक्षर नहीं करेंगे।

अब इन कुंजी केपीआई को ट्रैक करना शुरू करें:

• मीन टाइम टू डिटेक्ट/रिस्पॉन्ड (एमटीटीडी/एमटीटीआर)
• झूठी सकारात्मक, झूठी नकारात्मक और टिकट मात्रा में कमी
• प्रति घटना विश्लेषक समय बचाया गया
• कवरेज में सुधार (जैसे कि कमजोरियों को स्कैन और उपचार किया गया)
• बिना एस्केलेशन के हल की गई घटनाएं

वे बेसलाइन आपके एआई औचित्य रणनीति की रीढ़ बन जाएंगे।

3. जब टूल्स बहुत अच्छा काम करते हैं

विरोधाभासी रूप से, एआई अपनाने का एक कारण यह है कि कुछ टूल्स बहुत अच्छा काम करते हैं — जितना जोखिम उजागर करते हैं उतना संगठन संभालने के लिए तैयार नहीं है।

उन्नत खतरा खुफिया प्लेटफ़ॉर्म, डार्क वेब मॉनिटरिंग टूल, और एलएलएम-संचालित दृश्यता समाधान अक्सर चोरी किए गए प्रमाणीकरण विवरण, समान डोमेन, या पहले की अनियंत्रित कमजोरियों का खुलासा करते हैं। इसके बजाय स्पष्टता बनाने के, यह अधिभारी दृश्यता एक नई समस्या पैदा कर सकती है: हम कहां से शुरू करें?

मैंने टीमों को उन्नत स्कैन अक्षम करने के लिए देखा है क्योंकि खोज की मात्रा ने राजनीतिक या बजटीय असुविधा पैदा की। बेहतर दृश्यता बेहतर प्राथमिकता की मांग करती है — और समस्याओं का सामना करने की इच्छा।

4. विरासत अनुबंध में बंद

यहां तक कि जब बेहतर टूल उपलब्ध होते हैं, तो कई कंपनियां विरासत विक्रेताओं के साथ बहु-वर्षीय समझौतों में बंद हो जाती हैं। इनमें से कुछ अनुबंध इतने बड़े वित्तीय जुर्माना ले जाते हैं कि मध्य-मुद्दे पर स्विच करना एक गैर-शुरुआती है।

ईमेल सुरक्षा एक क्लासिक मामला है। आधुनिक समाधान अब एआई-संचालित खतरा पता लगाने, व्यवहार मॉडलिंग, और हाइब्रिड वातावरण के लिए निर्मित लचीलापन प्रदान करते हैं। लेकिन अगर आपका वर्तमान विक्रेता नहीं रखा है और आप एक पांच साल के सौदे में फंसे हुए हैं, तो आप मूल रूप से तब तक जमे हुए हैं जब तक कि अनुबंध समाप्त नहीं हो जाता।

5. शैडो एआई का उदय

एआई अपनाना न केवल शीर्ष से हो रहा है — यह हर जगह हो रहा है, अक्सर सुरक्षा के ज्ञान के बिना। हमारे शोध से पता चलता है कि 85% से अधिक कर्मचारी पहले से ही एआई टूल्स जैसे कि चैटजीपीटी, कोपायलट, और बर्ड का उपयोग कर रहे हैं। (गहरा खोज और टिकटॉक का उल्लेख नहीं!)

बिना उचित पर्यवेक्षण के, कर्मचारी संवेदनशील डेटा को सार्वजनिक टूल में इनपुट कर सकते हैं, हॉलुसिनेटेड आउटपुट पर भरोसा कर सकते हैं, या अनजाने में कंपनी की नीतियों का उल्लंघन कर सकते हैं। यह एक अनुपालन और डेटा सुरक्षा का दुःस्वप्न है, और यह समस्या का समाधान नहीं है कि यह हो नहीं रहा है।

सुरक्षा नेताओं को एक सक्रिय रुख अपनाने की आवश्यकता है:

• स्वीकार्य उपयोग नीतियां स्थापित करना
• अनुमोदित टूल्स के लिए उपयोगकर्ताओं को निर्देशित करते हुए अनुमोदित एआई ऐप्स को ब्लॉक करना जहां आवश्यक हो
• आंतरिक उपयोग के लिए अनुमोदित, सुरक्षित एआई प्लेटफ़ॉर्म को रोल आउट करना
• कर्मचारियों को जिम्मेदार एआई उपयोग पर प्रशिक्षित करना

फील्ड नोट: एआई उपयोग नीतियां उपयोग को बदलने वाली नहीं हैं। आप जो नहीं जानते हैं उसे आप लागू नहीं कर सकते, इसलिए पहला कदम उपयोग को मापना है, फिर प्रवर्तन पर स्विच करें।

6. आउटसोर्सिंग अपने जोखिम लाता है

कुछ कंपनियों के पास बड़े मॉडल को इनहाउस बनाने और होस्ट करने के लिए बुनियादी ढांचा है। इसका मतलब है कि आउटसोर्सिंग अक्सर एकमात्र व्यवहार्य मार्ग है — लेकिन यह तीसरे पक्ष और आपूर्ति श्रृंखला जोखिम लाता है जो सीआईएसओ को बहुत परिचित हैं।

सोलरविंड्स, कासेया, और हाल के स्नोफ्लेक उल्लंघन जैसी घटनाएं दिखाती हैं कि बाहरी भागीदारों पर विश्वास कैसे दृष्टि के बिना प्रमुख जोखिम पैदा कर सकता है। जब आप एआई बुनियादी ढांचे को आउटसोर्स करते हैं, तो आप विक्रेता की सुरक्षा मुद्रा — अच्छा या बुरा — विरासत में लेते हैं।

यह पर्याप्त नहीं है कि एक ब्रांड पर विश्वास करें। मांगें:

• मॉडल लाइफसाइकल और अपडेट आवृत्ति
• घटना प्रतिक्रिया प्रोटोकॉल
• विक्रेता सुरक्षा नियंत्रण और अनुपालन इतिहास
• डेटा अलगाव और किरायेदार नियंत्रण

7. एआई हमला सतह विस्तारित हो रहा है

जैसे ही संगठन एआई को अपनाते हैं, उन्हें एआई-विशिष्ट खतरा वेक्टर के लिए तैयार रहना चाहिए। हमलावर पहले से ही प्रयोग कर रहे हैं:

• मॉडल जहर (सूक्ष्म प्रशिक्षण डेटा)
• प्रॉम्प्ट इंजेक्शन (एलएलएम व्यवहार को मैनिपुलेट करना)
• विरोधी इनपुट (पता लगाने से बचना)
• हॉलुसिनेशन शोषण (उपयोगकर्ताओं को झूठे आउटपुट पर विश्वास करने के लिए ट्रिक करना)

वे सैद्धांतिक नहीं हैं। वे वास्तविक और बढ़ रहे हैं। जैसे ही रक्षक एआई को अपनाते हैं, उन्हें अपनी लाल टीमिंग, निगरानी, और प्रतिक्रिया रणनीतियों को इस नए और विशिष्ट हमला सतह के लिए अनुकूलित करना चाहिए।

8. लोग और प्रक्रिया वास्तविक बोतलनेक हो सकते हैं

एक सबसे अधिक अनदेखी चुनौती संगठनात्मक तैयारी है। एआई टूल्स अक्सर कार्य प्रवाह, कौशल सेट, और मानसिकता में परिवर्तन की मांग करते हैं।

विश्लेषकों को यह समझने की आवश्यकता है कि कब एआई पर विश्वास करना है, कब इसे चुनौती देना है, और कैसे प्रभावी ढंग से एस्केलेट करना है। नेताओं को निर्णय लेने की प्रक्रिया में एआई को एकीकृत करना चाहिए बिना जोखिम को अंधाधुंध स्वचालित किए।

प्रशिक्षण, प्लेबुक, और परिवर्तन प्रबंधन को प्रौद्योगिकी के साथ विकसित करना चाहिए। एआई अपनाना केवल एक प्रौद्योगिकी पहल नहीं है। यह एक मानव परिवर्तन पहल है।

तो हम क्या कर सकते हैं?

चुनौतियों के बावजूद, मुझे विश्वास है कि सुरक्षा में एआई के लाभ जोखिम से अधिक हैं — अगर सही तरीके से किया जाए। यहां बताया गया है कि मैं संगठनों को आगे बढ़ने की सलाह देता हूं:

• छोटे से शुरू करें और कठोर परीक्षण करें
• एक दायरे वाला उपयोग मामला चुनें जिसका मापने योग्य प्रभाव हो। नियंत्रित पायलट चलाएं। प्रदर्शन को मान्य करें। डेटा के साथ विश्वास बनाएं, न कि हYPE के साथ।
• कानूनी, जोखिम, और सुरक्षा को शुरू में लाएं
• अनुबंध चरण तक प्रतीक्षा न करें। डेटा हैंडलिंग शर्तों, नियामक जोखिम, और आपूर्ति श्रृंखला प्रभावों की जांच के लिए कानूनी और अनुपालन को शामिल करें।

मापें सब कुछ

कार्यान्वयन से पहले और बाद में केपीआई को ट्रैक करें। जो सुरक्षा और व्यवसाय दोनों शब्दों में बोलते हैं उन डैशबोर्ड बनाएं। मेट्रिक्स एआई फंडिंग बनाते हैं या तोड़ते हैं।

सफल परियोजनाओं के वास्तविक प्रमाण के साथ साथी चुनें

डेमो से परे देखें। संदर्भ मांगें। पोस्ट-बिक्री समर्थन, तैनाती जटिलता, और आपके जैसे वातावरण में परिणामों के बारे में पूछें।

आगे क्या है?

हम सुरक्षा में एआई की यात्रा में अभी भी शुरुआती चरण में हैं। आगामी सीआईएसओ पहले से ही निम्नलिखित का अन्वेषण कर रहे हैं:

• फायरवॉल प्रबंधन, जीआरसी, और अनुपालन स्वचालन के लिए एआई कोपायलट
• शून्य-दिन खतरा प्रतिक्रिया और सटीकता को तेज करने वाले एआई-संवर्धित खतरा फीड
• आक्रामक टीमिंग और हमला सिमुलेशन
• स्व-उपचार बहु-विक्रेता बुनियादी ढांचा
• व्यवहार एआई द्वारा संचालित जोखिम-आधारित पहचान नियंत्रण

वे उपयोग के मामले उत्पादन में नवाचार प्रयोगशाला से चले जा रहे हैं। जो संगठन अब मांसपेशियों का निर्माण करते हैं वे लाभ उठाने के लिए बहुत बेहतर तैयार होंगे।

अंतिम विचार: देरी नहीं है रक्षा

एआई यहां है और एआई-संचालित प्रतिद्वंद्वी भी हैं। जितनी देर आप प्रतीक्षा करते हैं, उतनी ही जमीन आप खो देते हैं। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि आप अंधाधुंध भाग जाएं।

सावधान योजना, पारदर्शी शासन, और सही साथी के साथ, आपका संगठन एआई को सुरक्षित रूप से अपना सकता है — क्षमता को बढ़ाए बिना नियंत्रण का समझौता किए। सुरक्षा का भविष्य बढ़ाया गया है। एकमात्र प्रश्न यह है कि क्या आप अग्रणी होंगे या पीछे रह जाएंगे।