साइबर सुरक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की क्या भूमिका है?

निजता एक भ्रम है और सुरक्षा एक मांग है। जब तक हम इक्कीसवीं सदी के तीसरे दशक तक पहुँच चुके हैं, तब तक दुनिया बड़े पैमाने पर वैज्ञानिक प्रगति और तकनीकी प्रगति से घिर चुकी है। अब कुछ भी केवल एक दंतकथा या कल्पना नहीं लगती है, और इस बिंदु पर, बुद्धि परिश्रम, कम मानव और अधिक मशीन उन्मुख को मापती है। लेकिन क्योंकि सब कुछ आपके रात भर के ओट्स के कटोरे के ऊपर मेपल सिरप नहीं टपकाता है, नतीजे सुरक्षा उल्लंघनों और गोपनीयता के उल्लंघन के रूप में पेनकेक्स एक भारी कीमत पर हैं बिक्री करना। साइबर सुरक्षा एक चिंता का विषय है, और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का परिचय इसमें मदद करने का आभास देता है। लेकिन क्या यह सच में काम करेगा? इस लेख में, हम साइबर सुरक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका के बारे में गहन जानकारी प्राप्त करेंगे। इसके अलावा, आइए हम साइबर सुरक्षा में एआई के भविष्य का अनुसरण करें जिसकी भविष्यवाणी की जा सकती है। चलो गोता लगाएँ!

साइबर सुरक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की क्या भूमिका है?

एआई सिस्टम स्वतंत्र और स्वायत्त रूप से काम करते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों के भविष्य की भविष्यवाणी नहीं की जा सकती; हालाँकि, उन पर पूरी तरह से भरोसा नहीं किया जाना चाहिए। इससे संपर्क करने का सबसे अच्छा तरीका यह है कि इसे एक बुद्धिमान और शक्तिशाली सैनिक के रूप में सोचा जाए जो गणना कर सकता है और युद्ध के मैदान में सहज रूप से कार्य कर सकता है। फिर भी, मशीन लर्निंग रक्षात्मक बल की क्षमता को बढ़ाता है। इस लेख के आगे बढ़ने के साथ, हम साइबर सुरक्षा में एआई के भविष्य के साथ साइबर सुरक्षा को सक्षम करने के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका के बारे में जानेंगे। इससे पहले, आइए देखें कि साइबर सुरक्षा क्या है।

साइबर सुरक्षा क्या है?

साइबर हमले के खिलाफ ध्यान देने के लिए, साइबर सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए एक अभ्यास है इंटरनेट से जुड़े किसी भी इलेक्ट्रॉनिक गैजेट पर संग्रहीत जानकारी की सुरक्षा.

• यह इसे संदर्भित करता है कंप्यूटिंग सिस्टम की सुरक्षा और कार्यक्रमों और प्रक्रियाओं को लागू करके उनके हार्डवेयर, सॉफ़्टवेयर और डेटा स्तरों पर किसी भी प्रकार के डिजिटल खतरों और दुर्भावनापूर्ण हमलों से उनका बचाव करना।
• इसके अतिरिक्त, उपभोक्ताओं द्वारा IoT उपकरणों का बढ़ता उपयोग किसी भी व्यक्ति या समूह की गोपनीय और संवेदनशील जानकारी के लिए अधिक संभावित जोखिम पैदा करता है। यह साइबर सुरक्षा को एक गैर-परक्राम्य साधन प्रदान करता है।
• साइबर सुरक्षा के विभिन्न घटक हैं जो इसके द्वारा प्रदान की जाने वाली सुरक्षा के प्रकार पर आधारित होते हैं, जिनमें से कुछ अनुप्रयोग सुरक्षा, नेटवर्क सुरक्षा, सूचना या डेटा सुरक्षा, क्लाउड सुरक्षा, परिचालन सुरक्षा, वगैरह।

आप साइबर सुरक्षा और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और साइबर सुरक्षा के अवसरों और चुनौतियों में AI का भविष्य जानेंगे, पढ़ते रहें!

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है एल्गोरिदमजिसे डिजाइन किया गया हैमानव बुद्धि की नकल करें के नए सेट के अनुकूल होने के लिए मशीन सीखने की क्षमताओं का उपयोग करके वास्तविक समय के कार्यों को करने और सुधार करने के लिए पाठ, ऑडियो और वीडियो के रूप में जानकारी और हार्डवेयर की एकीकृत नींव पर उन्हें संसाधित करना और सॉफ़्टवेयर। एआई कार्यक्रम बड़ी मात्रा में डेटा ग्रहण करते हैं, सहसंबंधों और पैटर्न के लिए उनका विश्लेषण करते हैं, और कई स्थितियों के लिए अपने स्वयं के आवधिक इनपुट बनाते हैं।

एआई एक है डोमेन-विशिष्ट ज्ञान का भंडार जो तीन तरह से काम करता है:

• असिस्टेड इंटेलिजेंस
• संवर्धित खुफिया
• स्वायत्त बुद्धि

साइबर सुरक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?

तत्काल कार्रवाई के रूप में, साइबर सुरक्षा जोर देती है लगातार निगरानी और खतरों को संबोधित करने का महत्व इससे पहले कि वे सिस्टम को कोई नुकसान पहुंचा सकें। ऐसी स्थिति में, साइबर सुरक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका का एकीकरण न केवल मैन्युअल बल प्रक्रियाओं को स्वचालित करता है बल्कि कार्यप्रवाह की सटीकता और गति को भी बढ़ाता है। यह आपको सुव्यवस्थित तरीके से सुरक्षा बनाए रखने की अनुमति देता है।

इस तथ्य के बावजूद कि हम मानव बुद्धि पर संदेह नहीं करते, यह सच है कि एआई उन संगठनों को महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है जो इसे अपने रक्षा कार्यक्रमों में लागू करते हैं. मानव क्षमताओं की सीमाओं को देखते हुए, नई मैलवेयर किस्मों, फ़िशिंग तकनीकों और संगठन और इसकी क्लाउड-आधारित सेवाओं द्वारा सामना किए जाने वाले हर एक खतरे की पहचान करना संभव नहीं है। इसके अलावा, खतरे की क्षमता को पहचानना कहीं अधिक जटिल है क्योंकि इसकी तीव्रता और कमजोरियां सर्वर को आकर्षित कर सकती हैं। एक अज्ञात, अनिर्धारित खतरा किसी खतरे के जवाब में सिस्टम को भारी नुकसान पहुंचा सकता है।

जब एआई साइबर सुरक्षा के लाभों की बात आती है, तो ऐसे बहुत से हैं जिनके बारे में हम बात कर सकते हैं। इसके अलावा, हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और साइबर सुरक्षा के अवसरों और चुनौतियों से भी गुजरेंगे।

मैं। डेटा एसेट इन्वेंटरी

एआई विशेषज्ञ प्रणालियों का एक समूह है जो उन पर चल रहे सभी उपकरणों, उपयोगकर्ताओं और अनुप्रयोगों की सटीक सूची तक पहुंचने और प्राप्त करने के लिए गहन शिक्षण क्षमताओं का उपयोग करता है। यह डेटा संपत्तियों को बेहतर ढंग से वर्गीकृत और प्रबंधित करने के लिए एक उद्यम के भीतर सभी सूचनाओं के साथ डेटा रिपॉजिटरी की पेशकश करने में सक्षम बनाता है।

द्वितीय। प्रमाणीकरण सुरक्षित करना

एआई एक डिवाइस पर व्यक्तिगत जानकारी, जैसे उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड, मनी कार्ड नंबर, आईडी आदि को सुरक्षित रखता है। किसी व्यवसाय में सक्रिय कई व्यावसायिक वेबसाइटों द्वारा उपयोग किया जाता है। इस जानकारी की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए, वे सुरक्षा की एक अतिरिक्त परत लागू करते हैं जो विभिन्न प्रकार के मैलवेयर, वायरस, वर्म्स और ट्रोजन जैसे उल्लंघनों के जोखिम से बचाती है।

तृतीय। एआई अज्ञात खतरों की पहचान करता है

समय के साथ परिष्कार सिर्फ सुरक्षा तक ही सीमित नहीं है बल्कि उल्लंघन भी है। सालाना लाखों कीट सक्रिय होते हैं। अंततः, किसी भी अप्रचलन में सुरक्षा प्रणाली डिवाइस को खतरों के प्रति संवेदनशील बना सकता है। साइबर सुरक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका को शामिल करने से मजबूत सुरक्षा प्रदान करना संभव हो जाता है, जिससे यह मौजूदा और अज्ञात दोनों खतरों का सटीक आकलन और प्रतिक्रिया कर सकता है। यह एआई-संचालित दृष्टिकोण साइबर खतरों के लगातार विकसित होने वाले परिदृश्य से बचाने में मदद करता है।

चतुर्थ। ट्रैफ़िक पर नज़र रखता है और विसंगतियों का पता लगाता है

एक मध्यम आकार के संगठन में भी, एक सर्वर पर डेटा के आदान-प्रदान की प्रचुरता होती है, और वह भी व्यवसायों और ग्राहकों के बीच नेटवर्क पर कई सर्वरों के साथ। अनधिकृत पहुंच गोपनीयता को खतरे में डालती है और सुरक्षा मांग पर। किसी संगठन में नेटवर्क पर यात्रा करने वाले डेटा में संभावित जोखिम शामिल हो सकते हैं जिन्हें पहचानने और किसी भी कार्रवाई को करने से रोकने की आवश्यकता होती है। एआई सुरक्षा विशेषज्ञों के लिए स्वतंत्र रूप से यातायात का मूल्यांकन करने और यह सुनिश्चित करने के लिए सही समाधान है कि डेटा सुरक्षित रखा जाए।

वी समय के साथ इंटेलिजेंट इंटेलिजेंस

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग क्षमताओं का एकीकरण आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को समय के साथ बेहतर बनाने में सक्षम बनाता है। यह चल रहे सूचना विश्लेषण के आधार पर लगातार विकसित होता है और खुद को अपडेट करता है। यह किसी संगठन के नेटवर्क में पैटर्न का विश्लेषण करता है और उन्हें इसके अनुसार क्लस्टर करता है एल्गोरिद्म, इसे भविष्य में किसी और विचलन या गैर-मान्यता प्राप्त पैटर्न का पता लगाने की अनुमति देता है गतिशील रूप से।

छठी। पेनेट्रेशन से समापन बिंदु सुरक्षा

एक संगठन के भीतर उपकरणों का प्रसार सुरक्षा बनाए रखने में एक चुनौती देता है। सिस्टम को हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर दोनों स्तरों पर संभावित खतरों से बचाने के लिए, एंटीवायरस प्रोग्राम और वर्चुअल प्राइवेट नेटवर्क (वीपीएन) रक्षा की एक बहुस्तरीय ढाल बनाएँ।

सातवीं। जोखिम सुरक्षा

आईटी संपत्ति, दोनों मूर्त और ईथर, को एआई सिस्टम की सहायता की आवश्यकता होती है क्योंकि वे साइबर अपराधियों द्वारा लगातार लक्षित होते हैं। इसके अलावा, हैकिंग की तीव्रता अब इस हद तक बढ़ गई है कि हैक होने पर किसी भी उपकरण को दूरस्थ रूप से एक्सेस किया जा सकता है और किसी भी दूरी से उपयोग किया जा सकता है। एआई के साथ, आने वाले साइबर हमलों की भविष्यवाणी करना और उन्हें ट्रैक करना और उसके अनुसार संदिग्ध साइटों को तैयार करना संभव है।

आठवीं। बॉट ब्लॉकिंग

साइबर सुरक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका भी ब्लॉकिंग बॉट्स तक फैली हुई है। बिक्री और सेवा क्षेत्र के प्रत्येक संगठन के लिए बॉट वार्ता करते हैं। बॉट्स की समझ कंपनी सिस्टम के लिए खतरा पैदा करती है और ट्रैफिक पैदा करती है। एआई स्वीकार्य और सुरक्षित बॉट्स के बीच भेदभाव करता है और दुर्भावनापूर्ण लोगों को समाप्त करता है।

नौवीं। बेहतर जोखिम प्रबंधन

गति वर्तमान परिदृश्य में सार है और सिस्टम हमेशा घुसपैठ के खिलाफ त्वरित मूल्यांकन और बचाव की सराहना करते हैं। हमारे पाठकों को एक विचार देने के लिए, रिपोर्ट के अनुसार एक संगठन को प्रति दिन मिलने वाले खतरों की औसत संख्या लगभग 200,000 है। किसी समस्या को पहचानने, समझने, सत्यापित करने और हल करने की किसी व्यक्ति की क्षमता पहले से उत्पन्न एल्गोरिथम गणना की तुलना में अधिक समय लेती है। यह बल के वर्कलोड को कम करता है और सिस्टम में कमजोर बिंदुओं की पहचान करने में भी सहायता करता है जिसका उपयोग समस्याओं को हल करने के लिए किया जा सकता है।

एक्स। बेहतर समग्र सुरक्षा

व्यापारिक संगठनों को अक्सर मैलवेयर, रैंसमवेयर, हैकिंग और सेवा से इनकार के हमलों का खतरा रहता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ऐसे सभी खतरों के खिलाफ सुरक्षा उपायों को प्राथमिकता देता है और व्यापक सुरक्षा प्रदान करता है। एआई जोखिमों और अनधिकृत आईपी पतों के बीच तार्किक संबंध बनाता है और वास्तविक समय में तार्किक और डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। ये सुरक्षा विशेषज्ञों को 60 गुना तेजी से हमलों का जवाब देने में सहायता करते हैं।

ग्यारहवीं। सिस्टम को पुनः प्राप्त करें और मूल कारण का विश्लेषण करें

एक प्रणाली के मामले में डेटा के नुकसान के परिणामस्वरूप उल्लंघन, इसके डेटा की पूरी राशि के लिए इसे वापस किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, गहन विश्लेषण के साथ, हमले के मूल कारण की पहचान और जांच की जा सकती है।

बारहवीं। स्वचालित सुरक्षा

सुरक्षा स्वचालन आयोजित किया जाता है जहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समान सुरक्षा कार्यों को स्वचालित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है, जैसे पैच प्रबंधन और घटनाओं पर प्रतिक्रिया देना। इस प्रकार, सुरक्षा कक्षों के कार्य को निर्दिष्ट करने और पर्यवेक्षण करने के लिए मानव संसाधनों के अधिभार को कम किया जा सकता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्वतंत्र सुरक्षा प्रणालियों में स्वचालन को बढ़ावा दे सकता है। यह संगठनों को मैनुअल ऑपरेटरों की अनुपलब्धता में भी वास्तविक समय में खतरों से बचाव करने के लिए बाध्य करेगा।

साइबर सुरक्षा में एआई के भविष्य के बारे में जानने के लिए पढ़ते रहें।

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क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भविष्य की साइबर सुरक्षा का रास्ता है?

एक बुद्धिमान एजेंट जो तेजी से साइड-लाइन्स को हल करता है और उपयोगकर्ता की असामान्यताओं को दूर करता है, छिपे हुए खतरों की छानबीन करता है कोड की लाखों पंक्तियों में अनुमान से अधिक तेजी से, या मैलवेयर के हमलों का पता लगाता है - एक संगठन और क्या पूछ सकता है के लिए? साइबर सुरक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की अवधारणा है तेजी से दुर्भावनापूर्ण हमलों और प्रयासों को पहचानें. हमने साइबर सुरक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका के बारे में जाना। अंततः, हम यह कहने में समझदार हैं कि साइबर सुरक्षा में एआई का भविष्य उज्ज्वल और स्पष्ट है।

औद्योगिक क्षेत्र में प्रौद्योगिकी की बढ़ती क्रांति साइबर सुरक्षा के लिए एक उपहार बाधा है लाखों उपकरणों से जुड़े खतरों की निगरानी के लिए इसे एक कार्य योजना से एक चुनौती में बदल देता है विश्व स्तर पर। प्रतिमान पुरानी पारंपरिक संरचनाओं से नवाचारों के रूप में बदलाव स्मार्ट डिवाइस, स्वचालित मशीनरी, और उन्नत कंप्यूटिंग संगठनात्मक व्यवहार में परिवर्तन से प्रत्यक्ष रूप से संबंधित है। IoT, क्लाउड कंप्यूटिंग, रोबोट आदि के विकास को ध्यान में रखते हुए। साइबर सुरक्षा समाधानों में एआई पर जोर देने की आवश्यकता पर प्रकाश डाला है।

• महत्वपूर्ण संपत्तियों को हमलों की एक श्रृंखला के खिलाफ सुरक्षित करने के लिए आईटी उद्योगों पर संसाधनों का अत्यधिक बोझ है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग एक साथ डेटा संसाधित करें और विचलन का पता लगाएं IoT इकोसिस्टम के व्यवहार में, सुरक्षा को सचेत रखना और एंडपॉइंट डिटेक्शन तकनीकों का निर्माण करना।
• एआई साइबर सुरक्षा समाधान आवश्यक सुरक्षा सुरक्षा के उच्चतम स्तर को पूरा करने का प्रयास करते हैं खतरों को बेअसर करें, विशेष रूप से सरकार और राष्ट्रीय सुरक्षा एजेंसियों के लिए त्रुटि के लिए कोई जगह नहीं है, क्योंकि किसी भी उल्लंघन के भयावह परिणाम हो सकते हैं। साइबर सुरक्षा के बुनियादी ढांचे में एआई और मशीन लर्निंग को लागू करने में अनुभवी विशेषज्ञों की मांग का अनुमान लगाया जा सकता है।
• निजी डेटा साझाकरण, सुरक्षित भुगतान प्रणाली आदि के क्षेत्रों में, AI साइबर सुरक्षा को ब्लॉकचेन तकनीक के साथ जोड़कर अधिक सुरक्षित और विकेंद्रीकृत दृष्टिकोण प्रदान किया जाएगा। यह दृष्टिकोण जो साइबर सुरक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका में सुधार कर सकता है डिजिटल संपत्ति की सुरक्षा के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव.
• स्वचालित समाधानों की व्यापकता इसे आसान बनाती है मानव क्षमताओं की नकल और वृद्धि, दक्षता में वृद्धि, और मानवीय त्रुटि की संभावनाओं को कम करें. फोर्ब्स के अनुसार, बुद्धिमान प्रौद्योगिकियों को लागू करने के लिए व्यावसायिक संगठन पहले से ही AI और औद्योगिक IoT (IIoT) पर अरबों डॉलर खर्च कर रहे हैं। यह 2025 तक अकेले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मार्केट के 500 बिलियन डॉलर होने का अनुमान लगाता है।
• 2022 से 2029 तक, साइबर सुरक्षा बाजार में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का भविष्य बढ़ सकता है 24.2% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर और $66.22 बिलियन तक पहुँच गया.
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने वाले शीर्ष तीन उद्योगों में दूरसंचार, बैंकिंग और उपभोक्ता उत्पाद शामिल हैं। अंतर्राष्ट्रीय डेटा निगम के अनुसार, वैश्विक साइबर सुरक्षा व्यय 2024 तक $174.7 बिलियन तक पहुंच सकता है।
• बाजार में प्रतिस्पर्धी बने रहने और उभरते खतरों का सामना करने के लिए व्यवसायों के लिए उन्नत एआई-एकीकृत प्रणालियों में निवेश करना अनिवार्य है। एक रिपोर्ट के अनुसार, 2019 में साइबर अपराध की 30,000 से अधिक घटनाएं दर्ज की गईं, जिनमें 4000 उल्लंघनों के कारण डेटा हानि हुई। 2020 में, सुरक्षा भंग का सामना करने वाले संगठन की औसत लागत $8 मिलियन से अधिक थी।
• के अनुसार आईबीएम, जल्दी पता लगाने और मुकाबला करने में विफलता से गंभीर नुकसान होता है और 2022 में वैश्विक स्तर पर डेटा उल्लंघनों की औसत लागत $4.35 मिलियन थी। जिन कंपनियों के पास एआई पूरी तरह से तैनात और स्वचालन कार्यक्रम हैं, उन्होंने $3.05 मिलियन की बचत की।
• 2022 गार्टनर बोर्ड ऑफ डायरेक्टर्स सर्वे में, साइबर सुरक्षा को व्यावसायिक जोखिम मानने वाले बोर्डों का प्रतिशत 58% से बढ़कर 88% हो गया है। इस प्रकार, साइबर सुरक्षा में एआई का भविष्य आगे एक लंबी सड़क के साथ आ सकता है।

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साइबर सुरक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा सामना की जाने वाली चुनौतियाँ क्या हैं?

डिजिटल परिवर्तन विकास के लिए एक सुगम मार्ग प्रशस्त करता है और कई कार्यक्रमों में सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है। एआई की अनुकूली गुणवत्ता सुरक्षा राक्षसों के खिलाफ एक त्रुटिहीन तलवार है। इस बीच कृत्रिम बुद्धिमत्ता और साइबर सुरक्षा के अवसरों और चुनौतियों का सामना करने के लिए प्रौद्योगिकी को एक लंबा रास्ता तय करना है।

जैसे कारकों के साथ निरंतर सीखने और विकास, डेटा को संभालना, कार्यों को समाप्त करना, आत्म अपडेट, सूचना विश्लेषण और भी बहुत कुछ, एआई की विशाल क्षमता के साथ सुरक्षा चैनलों के परिणामों में सुधार होता दिख रहा है। और साइबर सुरक्षा में एआई का भविष्य उज्जवल दिखता है।

हालाँकि, यह अपने साथ कई बाधाएँ भी लाता है जिनका साइबर सुरक्षा को सामना करना पड़ सकता है क्योंकि खुफिया जानकारी में तेज वृद्धि सुरक्षा तक सीमित सीमा नहीं बनाती है। साइबर सुरक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका पर विचार करते हुए, डेटा चोरी करने के अवसर साइबर अपराधियों के दरवाजे पर नहीं आते हैं।

पृष्ठ के दूसरी ओर, AI साइबर सुरक्षा समाधानों का सामना करने वाली कुछ प्रमुख चुनौतियाँ हैं:

मैं। संसाधनों की सामर्थ्य

मशीन लर्निंग मॉडल और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समाधानों को अपनाने के लिए एआई सुरक्षा प्रणालियों के प्रबंधन के लिए विशेष उपकरण, बुनियादी ढांचे और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। इसमें शामिल महत्वपूर्ण वित्तीय परिव्यय को ध्यान में रखते हुए, प्रत्येक मध्यम या छोटे आकार की कंपनी, संभावित खतरों की परवाह किए बिना, ऐसी लागतों को प्राप्त करने में सक्षम नहीं होगी। इसके अलावा, विशेषज्ञों का बाजार वैश्विक मांग की तुलना में तुलनात्मक रूप से छोटा है, जो संसाधनों को प्राप्त करने में अधिक कठिनाई को आत्मसात करता है।

द्वितीय। अर्थव्यवस्था की गतिशीलता

इंफ्रास्ट्रक्चर की स्थापना पर चीजें कम नहीं होती हैं, बल्कि आईटी सिस्टम के प्रशासन के बारे में भी बताती हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उच्च स्तर के रखरखाव और प्रबंधन को प्रोत्साहित करता है। जब तक सेवा प्रदाताओं एक सेवा के रूप में सॉफ़्टवेयर (SaaS) या एक सेवा के रूप में प्लेटफ़ॉर्म (PaaS) मॉडल के रूप में AI सुरक्षा प्रदान करते हैं, कई नहीं एआई सुरक्षा प्रणालियों को कार्यशील रखने के लिए व्यवसाय लागत और संसाधन वहन करने में सक्षम होंगे बेहतर।

तृतीय। आधी-अधूरी आंतरिक प्रक्रियाएँ

अधिकांश व्यवसायों के सुरक्षा घटक केवल टूल और प्लेटफॉर्म तक विस्तारित होते हैं, जबकि आंतरिक में सुधार पूंजी को लगातार रोकने के कारण प्रक्रियाओं और सांस्कृतिक परिवर्तनों की आवश्यकता की अनदेखी की जाती है निवेश। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ सुरक्षा प्रणालियों की विफलता साबित करता है।

चतुर्थ। डेटा गोपनीयता कानूनों का पालन करना

मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक पहलू है और जैसा कि हम पहले ही पढ़ चुके हैं कि एआई समय के साथ और अधिक प्रदान करता है, यह स्पष्ट है कि एक सुरक्षा सॉफ्टवेयर प्रणाली को प्रशिक्षित करने के लिए, प्राप्त करने के लिए प्रचुर मात्रा में डेटा और सूचना की आवश्यकता होगी शुद्धता। जबकि वह मामला स्पष्ट है, यह "भूलने का अधिकार" कानूनों का उल्लंघन कर सकता है। इन सिस्टम प्रक्रिया बड़ी मात्रा में डेटा और किसी भी विसंगति के कारण अवांछित चोरी हो सकती है।

वी प्रशिक्षण के लिए डेटा गुणवत्ता

मशीन लर्निंग पूरी तरह से अपने एल्गोरिदम के प्रशिक्षण में उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता और प्रभावशीलता पर आधारित है। या तो प्रशिक्षण के लिए उपयोगी डेटा की लचीली लेकिन कमजोर नहीं प्रणाली विकसित करना या मौजूदा साइबर सुरक्षा उदाहरणों से रीयल-टाइम डेटा निकालना महत्वपूर्ण है। इसके अतिरिक्त, परिणामों की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए, कई दृष्टिकोणों से क्लासिफायर और एल्गोरिथम मॉडल के मूल्यांकन को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है। साइबर सुरक्षा प्रणालियों की एक सटीक श्रेणी विकसित करना एक कठिन काम हो सकता है और गणित और कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडलिंग में तकनीकी दिग्गजों के विशेषज्ञों की सहायता पर निर्भर करेगा। साइबर सुरक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका की पूरी क्षमता का अंदाजा इसी तरीके से लगाया जा सकता है।

छठी। टीमों को संचालित करने के लिए अभी भी गैर-परक्राम्य आवश्यकता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और साइबर सुरक्षा के अवसरों और चुनौतियों के साथ, यह निर्विवाद है कि एआई साइबर सुरक्षा कार्यक्रम कंपनियों के नेटवर्क में एम्बेडेड, भविष्यवाणी और पता लगाने के समय को कम करने और कमी को रोकने के लिए आंतरिक रक्षा प्रणालियों को प्रतिरक्षित करें उल्लंघनों। एआई की उत्तोलन शक्ति संगठनों को दुर्भावनापूर्ण हमलों को नाकाम करने की अनुमति देती है। हालाँकि, बुद्धिमान प्रणाली की निर्णय लेने की शक्ति इसकी महत्वपूर्ण और रचनात्मक सोच क्षमताओं पर निर्भर करती है, जिसके लिए अभी बहुत अधिक शोध किया जाना बाकी है। यानी कुछ और समय तक मशीन लर्निंग पर पूरी तरह से निर्भर नहीं किया जा सकता था।

सातवीं। आसपास के जोखिम भरे जोखिम

समय के साथ खतरों का विकास अब एक धीमी प्रक्रिया नहीं है और जबकि उन सभी प्रक्रियाओं की विशिष्ट खतरों के समाधान की पहचान और एकीकरण जारी है, इसमें और अधिक खतरे उभर कर सामने आ रहे हैं पब्लिक डोमेन। कार्यान्वयन का आयाम जटिल है। सुरक्षा प्रणाली अपने सीखने के अनुसार खतरों का पता लगाने और उन्हें चिह्नित करने के लिए केवल संसाधन कर सकती है। सटीकता में सुधार के लिए प्रबलित शिक्षण मॉडल की आवश्यकता होती है। ऐसा न होने पर, AI सिस्टम सटीक परिणाम देने में विफल हो सकता है।

एआई साइबर सुरक्षा समाधानों की पुष्टि कई कारकों और संबंधित जोखिमों पर उपलब्ध डेटा की एक स्थिर धारा को आकर्षित करती है। आधे से अधिक साइबर सुरक्षा उल्लंघन सार्वजनिक डोमेन में रिपोर्ट नहीं किए जाते हैं, यह डेवलपर्स के लिए मुश्किल का समर्थन करता है डेटा एकत्र करना, उन्हें विश्लेषण के लिए व्यवस्थित रूप से संकलित करना, एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना, और अंततः एक जोरदार एआई सुरक्षा बनाना प्रणाली।

आठवीं। डेटा के लिए जटिल एन्क्रिप्शन

उपयोगकर्ता के अंत से, डेटा एन्क्रिप्शन निस्संदेह एक सुरक्षा उपाय है लेकिन उन्नत डेटा एन्क्रिप्शन रणनीतियों का उपयोग किसी भी छिपे हुए खतरे को कम करने के लिए सुरक्षा प्रणाली के लिए भी मुश्किल बना देता है। गहरा पैकेट निरीक्षण (डीपीआई) बाहरी पैकेट को फ़िल्टर करता है। लेकिन एन्क्रिप्ट करने के लिए उपयोग की जाने वाली पूर्वनिर्धारित कोड विशेषता सिस्टम को एक शिकारी के रूप में घुसपैठ कर सकती है।

नौवीं। हमलों के प्रति संवेदनशील

सुरक्षा प्रणालियाँ होने के बावजूद, AI साइबर सुरक्षा भी हमलों को आकर्षित कर सकती है। नियम जो साइबर सुरक्षा उपकरण के भीतर रहने के लिए हैं, उनके खिलाफ आक्रामक कार्रवाई करते हैं। एआई मॉडल के डेटा में हेरफेर और पूर्वाग्रह मशीन को प्रभावित कर सकते हैं भाषा सीखना और इनपुट, गलत निर्णयों और गोपनीय डेटा की गोपनीयता भंग करने के लिए अग्रणी।

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संगठनों के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे एआई के सफल निहितार्थों पर विचार करें और अपनी प्रतिभूतियों को नुकसान से बचाने के लिए बेहतर तरीके से ढालें। इसी के साथ हम अपना लेख समाप्त करते हैं। हम आशा करते हैं कि आपने इसके बारे में जान लिया होगा साइबर सुरक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका और साइबर सुरक्षा में एआई का भविष्य। नीचे टिप्पणी अनुभाग के माध्यम से अपने प्रश्नों और सुझावों के साथ हम तक पहुंचने में संकोच न करें। इसके अलावा, हमें बताएं कि आप आगे क्या सीखना चाहते हैं।