आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब अनुशंसा इंजन से लेकर एंटरप्राइज ऑटोमेशन सिस्टम तक हर चीज में अंतर्निहित है। अधिकांश सुर्खियाँ जनरेटिव एआई और उत्पादकता लाभ पर केंद्रित हैं। एंटरप्राइज़ इंफ्रास्ट्रक्चर के अंदर क्या हो रहा है, इस पर कम ध्यान दिया जाता है, जहां एआई चुपचाप नेटवर्क की सुरक्षा के तरीके को बदल रहा है।
साथ ही, एआई सिस्टम पूरी तरह से नए नेटवर्क जोखिम पैदा कर रहे हैं। संगठन विसंगतियों का पता लगाने, प्रतिक्रियाओं को स्वचालित करने और जांच के समय को कम करने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं, साथ ही एआई वर्कलोड को तैनात कर रहे हैं जो उनकी अपनी हमले की सतह का विस्तार करते हैं। संबंध दोनों दिशाओं में काम करता है, और यह बदल रहा है कि सुरक्षा वास्तुकला कैसे डिज़ाइन की जाती है।
पारंपरिक नेटवर्क रक्षा दबाव में क्यों है?
एंटरप्राइज़ नेटवर्क अब अतीत के अपेक्षाकृत पूर्वानुमानित वातावरण से मिलते जुलते नहीं हैं। क्लाउड कार्यभार गतिशील रूप से बदलता है। एपीआई विभिन्न प्रदाताओं को सेवाओं से जोड़ते हैं। दूरस्थ उपयोगकर्ता व्यक्तिगत उपकरणों से सिस्टम तक पहुँचते हैं। IoT सेंसर और एज सिस्टम लगातार डेटा को केंद्रीकृत एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म पर स्ट्रीम करते हैं।
स्थैतिक नियम-आधारित नियंत्रण उस वातावरण में संघर्ष करते हैं। पारंपरिक फ़ायरवॉल पूर्वनिर्धारित हस्ताक्षरों और मैन्युअल रूप से कॉन्फ़िगर की गई नीतियों पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। हालाँकि वे नियंत्रण अभी भी मायने रखते हैं, लेकिन जब ट्रैफ़िक पैटर्न लगातार विकसित होता है और हमलावर टोही और शोषण को स्वचालित करते हैं तो वे पर्याप्त नहीं होते हैं।
सुरक्षा टीमों को एक अतिरिक्त बाधा का सामना करना पड़ता है। अलर्ट की मात्रा लगातार बढ़ रही है, और कुशल विश्लेषकों की कमी बनी हुई है। कई संगठनों में, साइबर सुरक्षा प्रतिधारण एक वास्तविक मुद्दा बन जाता है क्योंकि अनुभवी पेशेवर भूमिकाओं के बीच चले जाते हैं या अत्यधिक दबाव के कारण चले जाते हैं। एआई-सहायता प्राप्त निगरानी आंशिक रूप से उस परिचालन तनाव की प्रतिक्रिया के रूप में उभरी है।
एआई को नेटवर्क रक्षा में कैसे लागू किया जा रहा है
मशीन लर्निंग मॉडल उच्च-मात्रा टेलीमेट्री का विश्लेषण करने के लिए उपयुक्त हैं। आधुनिक नेटवर्क लॉग, प्रवाह डेटा, प्रमाणीकरण प्रयास और व्यवहार संकेतक की धाराएँ उत्पन्न करते हैं। विशेष रूप से ज्ञात खतरे के संकेतों पर निर्भर रहने के बजाय, एआई सिस्टम सामान्य व्यवहार की आधार रेखाएं बनाते हैं।
जब विचलन होता है, तो सिस्टम अलर्ट बढ़ा सकता है या स्वचालित नियंत्रण लागू कर सकता है। एक आंतरिक खाता अपनी सामान्य विंडो के बाहर डेटा स्थानांतरित करने से अतिरिक्त निरीक्षण शुरू हो सकता है। अपरिचित डोमेन के साथ संचार करने वाला उपकरण अलग किया जा सकता है। डाउनस्ट्रीम सिस्टम प्रभावित होने से पहले एपीआई ट्रैफ़िक में अप्रत्याशित वृद्धि को दर-सीमित किया जा सकता है।
इस दृष्टिकोण को आमतौर पर इस प्रकार वर्णित किया जाता है एआई नेटवर्क सुरक्षाजहां व्यवहारिक मॉडलिंग पारंपरिक प्रवर्तन बिंदुओं को बढ़ाती है। इसका उद्देश्य मौजूदा बुनियादी ढांचे को बदलना नहीं है, बल्कि इसे अनुकूली बुद्धिमत्ता के साथ बढ़ाना है जो पर्यावरण के विकसित होने के साथ समायोजित हो जाती है।
एआई सिस्टम अपना जोखिम स्वयं प्रस्तुत करते हैं
