विषय
- द गुड वर्स एविल एआई साइबरसिटी बैटल
- धोखाधड़ी का पता लगाने और सुरक्षा
- नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
- आपातकालीन प्रबंधन
- निष्कर्ष
स्रोत: Sdecoret / Dreamstime.com
ले जाओ:
एआई का इस्तेमाल अपराध के खिलाफ लड़ाई को आगे बढ़ाने के लिए किया जा रहा है ... लेकिन इसका इस्तेमाल अपराध को आगे बढ़ाने के लिए भी किया जा रहा है। एआई सुरक्षा में नवीनतम नवाचारों में से कुछ यहां दिए गए हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), सबसे बड़ी और सबसे बड़ी, सबसे प्रभावशाली तकनीकी प्रगति है, जो वर्तमान में डिजिटल दुनिया में हर चीज और हर किसी को प्रभावित कर रही है। दुनिया भर के डेवलपर्स और कंपनियां हर सॉफ्टवेयर, प्लेटफॉर्म और टूल आउट में कुछ मशीन-लर्निंग आधारित फ़ंक्शन को लागू करने के नए तरीके इंजीनियरिंग कर रही हैं।
इसका एक स्पष्ट परिणाम है, तब, कि AI सुरक्षा और साइबर सुरक्षा को प्रभावित कर रहा है, क्योंकि पुलिस और लुटेरों के कभी न खत्म होने वाले खेल में दोनों सुरक्षा विशेषज्ञों और हैकर्स के हाथों में एक शक्तिशाली उपकरण है।
द गुड वर्स एविल एआई साइबरसिटी बैटल
एक साइबर सुरक्षा पेशेवर होने के नाते कुछ भी सरल है। आईटी पेशेवर आसपास के सबसे मेहनती कर्मचारियों में से कुछ हैं, जो सप्ताह में 52 घंटे तक की कड़ी मेहनत के साथ काम करते हैं। कुछ भी जो उनके जटिल और थकाऊ कार्यों (विशेष रूप से सबसे अधिक menial और दोहराव वाले) को स्वचालित कर सकते हैं जैसे कि स्मार्ट AI समाधान एक स्वागत योग्य वरदान है। मशीन-लर्निंग-आधारित सॉफ़्टवेयर विभिन्न साइबर खतरों के बीच समानता को प्रदर्शित करने में भी विशेष रूप से कुशल है, खासकर जब हमलों को अन्य स्वचालित कार्यक्रमों द्वारा समन्वित किया जाता है। केक पर टुकड़े करना यह है कि नए एआई-आधारित एल्गोरिदम विभिन्न उपकरणों से आने वाले डेटा को समझने में बेहतर हो रहे हैं, और उन महत्वपूर्ण सहसंबंधों को खोल रहे हैं जो मनुष्य को याद हो सकते हैं।
ऐसा लगता है कि AI "अच्छे लोगों" को बुराई हैकर के खिलाफ अपनी लड़ाई जीत रहा है, यह नहीं है?
ठीक है, केवल आधा सच है, क्योंकि बहुत तटस्थ मशीनें वास्तव में दोनों पक्षों को समान रूप से मदद कर रही हैं। यूनाइटेड किंगडम और संयुक्त राज्य अमेरिका के 26 विशेषज्ञों के एक पैनल ने हाल ही में एक दिलचस्प पेपर प्रकाशित किया: "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का दुर्भावनापूर्ण उपयोग: पूर्वानुमान, रोकथाम और शमन।" यहां वे स्पष्ट रूप से समझाते हैं कि एआई कैसे आसानी से गलत हाथों में खतरा बन सकता है, क्योंकि यह सबसे स्पष्ट रूप से अटूट साइबर रक्षा को भेदने के लिए एक शक्तिशाली हथियार है। सबसे बड़ा मुद्दा यह है कि हमलावर आमतौर पर अपने हमलों को समन्वित करने के लिए छोटे कार्यबल पर भरोसा करते हैं। लेकिन अगर AI द्वारा लाया गया स्वचालन स्तर उनके हमलों के पैमाने को बढ़ा सकता है, खासकर यदि वे मशीन-सीखने-संचालित बॉट की विशाल सेनाओं की भर्ती करने में सक्षम हैं, तो IoT बोटनेट एक बहुत बड़ा खतरा होगा। नवीनतम एल्गोरिदम द्वारा संचालित "स्मार्ट" मालवेयर बहुत कम पता लगाने योग्य बन सकता है, और लेबर-इंटेंसिव हमलों जैसे कि भाला फ़िशिंग को छोटी टीमों द्वारा भी महत्वपूर्ण दक्षता के साथ प्रदर्शन किया जा सकता है।
हथियारबंद एआई साइबर सुरक्षा विशेषज्ञ की तुलना में औसत उपयोगकर्ता के लिए बहुत अधिक गंभीर खतरे का प्रतिनिधित्व कर सकता है, जिससे डिजिटल दुनिया घूमने के लिए बहुत कम सुरक्षित जगह है। एक उदाहरण के रूप में, कितने लोग जानते हैं कि यहां तक कि कुछ सबसे अच्छे वीपीएन क्रोम एक्सटेंशन के माध्यम से अपने डीएनएस को लीक करते हैं? यदि लाखों उपयोगकर्ताओं द्वारा हर दिन लीक होने वाले सभी डेटा को स्वचालन के माध्यम से एकत्र किया जाता है, तो एक कुशल AI- संचालित उपकरण रक्षात्मक उपयोगकर्ताओं के खिलाफ बड़े पैमाने पर हमलों के समन्वय के लिए आवश्यक सभी सहसंबंधों को बना सकता है। और इन रणनीतियों के डोमिनोज़ प्रभाव का वास्तव में विनाशकारी परिणाम हो सकता है, साइबर अपराध के साथ दुनिया में प्रति वर्ष लगभग 650 बिलियन डॉलर की लागत आती है। (वीपीएन चिंताओं के बारे में अधिक जानने के लिए, नि: शुल्क वीपीएन का उपयोग करना देखें। वास्तव में नहीं। आप डेटा फार्म का सबसे अधिक उपयोग कर रहे हैं।)
धोखाधड़ी का पता लगाने और सुरक्षा
एआई-संचालित बायोमेट्रिक्स न केवल शारीरिक और चेहरे की विशेषताओं की पहचान, माप और विश्लेषण कर सकता है, लेकिन विशिष्ट मानव व्यवहार जो किसी भी तरह के लाल झंडे को उठा सकता है। वे किसी भी संभावित अपराधी की पहचान करने में आसानी से मदद कर सकते हैं, जो कहते हैं, एक बैंक डकैती या चोरी की योजना बना रहा है, और स्थानीय सुरक्षा बलों को इसे रोकने से पहले भी मदद करता है। बायोमेट्रिक्स एनालिटिक्स और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के साथ कंधे से कंधा मिलाकर काम कर सकता है। ये दो प्रौद्योगिकियां जटिल और समझने के साथ-साथ वाक्यों की संरचना और उनके इरादों को समझने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करती हैं।
लेकिन मनुष्यों को उनकी मौखिक और भौतिक विशेषताओं से परे भी समझा जा सकता है। भावना मान्यता एक आकर्षक नई तकनीक है जो उन्नत छवि और ऑडियो प्रसंस्करण के मिश्रण के माध्यम से मानवीय भावनाओं को "पढ़ने" के लिए कुछ विशिष्ट अद्भुत सॉफ़्टवेयर की अनुमति देती है। चेहरे के भाव मूड, व्यक्तित्व और मानव संचार के साथ गहराई से जुड़े होते हैं, और यहां तक कि "सूक्ष्म-अभिव्यक्तियों" को मशीनों द्वारा कैप्चर किया जा सकता है ताकि यह समझ सकें कि वह व्यक्ति क्या करने जा रहा है।
नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार कर सकते हैं।
साथ में, इन सभी प्रणालियों को सुरक्षा प्रणालियों और धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एकीकृत किया जा सकता है। कानून प्रवर्तन, पूछताछ के दौरान जानकारी का पता लगाने, व्यवहार की भविष्यवाणी करने, जोखिमपूर्ण स्थितियों को सीमित करने और यहां तक कि आतंकवाद से लड़ने के लिए उनका उपयोग कर सकता है। AI और मशीनें नए "वॉचडॉग" बन रहे हैं जो सभी प्रकार के सुरक्षा बलों की सहायता करेंगे। खबरदार, हालांकि - एआई का उपयोग दुर्भावनापूर्ण इरादे वाले लोगों द्वारा भी किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, प्रतिरूपण के लिए भाषण संश्लेषण सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके। (धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए, अगली पीढ़ी के धोखाधड़ी का पता लगाने में मशीन लर्निंग और हडोप देखें।)
आपातकालीन प्रबंधन
जब कोई आपदा या किसी प्रकार की आपात स्थिति होती है, तो सुरक्षा कर्मियों को लचीलेपन और चपलता के साथ प्रतिक्रिया करने की आवश्यकता होती है, और त्वरितता का अत्यधिक महत्व है। एक प्रबंधन प्रणाली उपलब्ध सभी सूचनाओं को संसाधित करने के लिए होनी चाहिए, सबसे बेकार लोगों से जानकारी के सबसे प्रासंगिक टुकड़े को अलग करना चाहिए, और कई स्रोतों से आने वाले सभी डेटा को त्वरित और विश्वसनीय तरीके से इकट्ठा करना चाहिए। कार्मिक को एक सुरक्षित और कार्रवाई योग्य समाधान प्रदान किया जाना चाहिए जो इस सभी जानकारी का योग है।
यह समझना आसान है कि एक मानव, या यहां तक कि मनुष्यों की एक टीम के लिए यह कितना कठिन है, यह जानने के लिए सभी दबावों के साथ कि यह गलत विभाजन के दूसरे निर्णय कितने लोगों के जीवन का खर्च हो सकता है। आपातकालीन स्थितियों से निपटने के बोझ को कम करने के लिए आपदा प्रतिक्रिया के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों को लागू किया जा सकता है। कई कारणों से AI के लिए धन्यवाद और जल्दी से कुशलता से निपटा जा सकता है।
सबसे पहले, एआई भविष्यवाणियां करने और किसी दिए गए क्षेत्र में नुकसान और जोखिम की सीमा का विश्लेषण और आकलन करने में महान है। इस तरह, टीमें अपने हस्तक्षेप को प्राथमिकता दे सकती हैं, ताकि जिन लोगों को इसकी सबसे ज्यादा जरूरत है, वे अपनी मदद प्रदान कर सकें। छवि मान्यता, डेटा एक्सट्रपलेशन और वर्गीकरण एआई द्वारा बहुत अधिक गति से किया जा सकता है, चित्र और डेटा का उपयोग करके, उदाहरण के लिए, उपग्रहों से या भीड़-खट्टा मानचित्रण सामग्री से crunched।
AI सिस्टम स्पीच-टू- और एनालिटिक्स प्रोग्राम जैसे कि IBM के वाटसन को वर्तमान में आपदा के दौरान संपर्क केंद्रों के वर्कफ़्लो को कम करने के लिए आपातकालीन कॉल सुनने के लिए नियोजित किया जा रहा है। AI कॉल समय को कम करने में मदद करता है, आपातकालीन प्रतिक्रिया टीमों को सटीक जानकारी प्रदान करता है, और तेज मार्गों की योजना बना सकता है। यहां तक कि सामाजिक नेटवर्क जैसे कि Instagram, YouTube से आने वाली छवियां और नकली द्वारा वास्तविक जानकारी को फ़िल्टर करने या लापता लोगों को खोजने के लिए AI द्वारा विश्लेषण किया जा सकता है।
निष्कर्ष
एआई को पहले से ही कई सुरक्षा उपकरणों और समाधानों में शामिल किया जा रहा है। वीडियो निगरानी कैमरों से लेकर घुसपैठ अलार्म और यहां तक कि मोबाइल चिपसेट तक पहुंच नियंत्रण प्रदान करने के लिए, इसकी हर जगह शाब्दिक रूप से होने जा रही है। कुछ दूर के भविष्य की प्रवृत्ति के बजाय, सुरक्षा में एआई सॉफ़्टवेयर का एकीकरण पहले से ही नया बाजार मानक बन गया है।