এই ডিজিটালাইজড যুগে, যেখানে অনলাইন ডেটাই সবকিছু এবং বেশিরভাগ মূল্যবান তথ্য কম্পিউটারে সংরক্ষণ করা হয়, একটি একক ম্যালওয়্যার আক্রমণ প্রতিটি তথ্যকে দূষিত করতে পারে। এই ধরনের পরিস্থিতিতে, আমাদের মেইনফ্রেমগুলিকে র্যানসমওয়্যার এবং বটনেট আক্রমণ থেকে দক্ষতার সাথে বাঁচানোর জন্য কি আমাদের কাছে একটি নির্ভরযোগ্য বিকল্প আছে? উত্তর হ্যাঁ সম্ভবত!! কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির উত্থান বিশ্বকে দখল করছে এবং একটি ম্যালওয়্যার-মুক্ত ভবিষ্যতের প্রতিশ্রুতি দিচ্ছে৷
কিন্তু মেশিন লার্নিং সাইবার নিরাপত্তার একমাত্র ত্রুটি হল এটি প্রচুর ডেটার দাবি করে। এর মানে হল যে AI কম্পিউটারে দক্ষতার সাথে কাজ করতে পারে, যখন তারা বিশাল এবং জটিল ওপেন সোর্স ডেটা দিয়ে সজ্জিত থাকে। একবার লোড হয়ে গেলে, মেশিন লার্নিং সেই বিশাল ডেটার জটিলতা সমাধান করতে অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারে।
এটি কিভাবে কাজ করে?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং সাইবার নিরাপত্তা সম্পর্কে কথা বলা, তারা দক্ষতার সাথে সাইবার নিরাপত্তা সমস্যা মোকাবেলা করতে পারে এবং এর মধ্যে ম্যালওয়্যারও সনাক্ত করতে পারে। ম্যালওয়্যার হুমকি মোকাবেলা করতে এবং আরও নির্ভরযোগ্য বিকল্পে পা রাখার জন্য তারা আমাদের ঐতিহ্যবাহী অ্যান্টিভাইরাস সমাধানগুলি থেকে সরে যেতে দিচ্ছে। একসাথে, তারা এমন একটি সিস্টেম তৈরি করে যা বর্তমান সিস্টেমের তুলনায় আক্রমণ প্রতিরোধী, যা আক্রমণের বিরুদ্ধে একটি ঢাল তৈরি করে এবং ভাইরাসের সন্ধান করে।
AI সাইবার নিরাপত্তা অবিরাম আপডেট পরিত্যাগ করে কাজ করে এবং অবিলম্বে ক্ষতিকারক ফাইল সনাক্ত করে। প্রক্রিয়াটি সমস্ত ধরণের ফাইল সংরক্ষণের সাথে শুরু হয় যেমন দূষিত এবং সেইসাথে জেনুইন। তারপরে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তির সাহায্যে, ক্ষতিকারক ফাইলগুলিকে মূল ফাইল থেকে আলাদা করা হয়। পরবর্তীতে, তারা ফলস্বরূপ ক্রিয়াকলাপের জন্য ফাইলটিকে সুনির্দিষ্টভাবে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য অ্যালগরিদম তৈরি করে।
আসুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং ভিত্তিক ডিভাইস এবং মডেলের ক্ষেত্রে সাম্প্রতিক সাইবার নিরাপত্তা বিকাশের দিকে নজর দেওয়া যাক৷
আরো জানুন:৷ আপনার জীবনকে সহজ করার জন্য 5টি দরকারী কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জাম
EMBER
EMBER অর্থাৎ এন্ডগেম ম্যালওয়্যার বেঞ্চমার্ক ফর রিসার্চ সম্প্রতি এন্ডগেম নামে একটি সাইবার সিকিউরিটি ফার্ম প্রকাশ করেছে। এটি লক্ষ লক্ষ দূষিত এবং অ-হুমকিহীন উইন্ডোজ-পোর্টেবল এক্সিকিউটেবল ফাইলগুলির একটি সংমিশ্রণ। এগুলি এমন ফর্ম্যাটে উপলব্ধ যা ম্যালওয়্যারকে সহজেই লুকিয়ে রাখতে দেয়৷ ফার্মটি দাবি করছে যে তারা একটি AI সফ্টওয়্যার তৈরি করেছে যা কম্পিউটারে সীমিত ডেটা সেটের সাথে কাজ করতে পারে৷
মূলত, EMBER স্বয়ংক্রিয় সাইবার নিরাপত্তা প্রোগ্রামে সহায়তা করার জন্য দায়ী। সাধারণত, যখন ফাইলগুলিকে মূল আকারে একসাথে রাখা হয়, তখন সেগুলি সংক্রামিত হওয়ার ঝুঁকিতে থাকে। এমবার যা করে, এটি প্রতিটি ফাইলের একটি ডিজিটাল উপস্থাপনা সঞ্চয় করে এবং অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে প্রতিটি ফাইলের বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করে। এটি সিস্টেমকে দূষিত ফাইল সনাক্ত করতে সাহায্য করে, যদি একটি নির্দিষ্ট ফাইলের জন্য কোন এলিয়েন অ্যালগরিদম সনাক্ত করা হয়। এই প্ল্যাটফর্মটি সাইবার সিকিউরিটি সম্প্রদায়কে তাদের অ্যালগরিদমকে নিখুঁতভাবে প্রশিক্ষিত করতে এবং আরও নমনীয় ম্যালওয়্যার-হান্টিং এআই তৈরি করতে সাহায্য করবে৷
বিরোধী মডেলগুলি৷
প্রতিকূল মডেলগুলি কম্পিউটার অডিও এবং ইমেজ ক্লাসিফায়ারগুলির পিছনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে পরাজিত করার জন্য পরিচিত এবং এছাড়াও ম্যালওয়্যার সনাক্তকরণ মোকাবেলা করতে পারে৷
AI কোম্পানিগুলিতে ম্যালওয়্যার আক্রমণের কারণে সৃষ্ট ঝুঁকিকে যথেষ্ট কমিয়ে দিতে পারে, যা একীভূতকরণ এবং অধিগ্রহণের সময় অপরিহার্য। এই পদ্ধতিগুলি কেবল আর্থিক পরিশ্রমই নয়, প্রযুক্তিগত এবং সুরক্ষা মনোযোগেরও প্রয়োজন। কোনও ম্যালওয়্যার দূষণ, দূষণের মাত্রা এবং সিস্টেমে জড়িত ঝুঁকির পরিমাণ সনাক্ত করতে সিস্টেম ইনভেন্টরি পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে পর্যালোচনা করেই এটি অর্জন করা যেতে পারে৷
এটি ব্যবসার জন্য তাৎপর্যপূর্ণ কারণ যেকোন দূষণ কোম্পানিগুলিকে একীভূতকরণ বা যেকোনো ব্যবসায়িক চুক্তির সময় চুক্তির শর্তাদি পুনর্বিবেচনা করতে দেয়। কোনো ম্যালওয়্যার ঝুঁকি শনাক্ত করা হলে, তারা বিক্রয় মূল্য কমাতে পারে এবং একই সময়ে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ভিত্তিক ডিভাইসগুলির সাথে সমস্যাটি সমাধান করতে পারে৷
প্রতিটি বিকাশের পিছনে মূল ধারণাটি হল যে যদি আমরা AI কে ম্যালওয়ারের বিরুদ্ধে একটি সম্ভাব্য অস্ত্র হিসাবে বিবেচনা করি তবে আমাদের অবশ্যই সংজ্ঞায়িত করতে হবে যে আমরা ঠিক কী খুঁজছি। এটি প্রয়োজনীয় কারণ হ্যাকাররা গোপন থাকার জন্য এবং সনাক্তকরণ এড়াতে ক্রমাগত কোড পরিবর্তন করছে। অতএব, অপ্রচলিত সিস্টেমগুলির বিকাশ এই পুরো অনুশীলনটিকে অকেজো করে দেবে৷
৷