জনপ্রিয় বিশ্বাসের বিপরীত, বাজারের অধিকাংশ আইওটি ডিভাইস সেরা এনক্রিপশন পদ্ধতি এবং নিরাপত্তা প্রোটোকল ব্যবহার করে না, এবং তাই কোনো নিরাপত্তা হুমকি রোধ করতে সক্ষম নही। যাইহোক, उनमें से অনেক নিজেদের আপগ্রেড করতে অক্ষম, কারণ সেগুলো শুরু থেকে খুব নিরাপদ হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়নি।
এটি একটি পরিচিত তথ্য যে, বিশ্বব্যাপি উচ্চ গতিতে গ্রহণের باড়তেও, বিশ্বের ৮৫% এরও বেশি আইওটি ডিভাইস নিরাপদ নয়। откровенно বলতে, আইওটি ব্যবসায়িক.enterprise জগতে আরও ভালো প্লেসড যেখানে ডিভাইসগুলো নিরাপত্তা এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে সক্ষম। কিন্তু কনজিউমার বিশ্বে, যেখানে সুনির্দিষ্টতা নিরাপত্তার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ, প্রোডিউসাররা নিরাপত্তার সাথে বিশ্বাসযোগ্য নয়। তাই এই পরিস্থিতিতে, অনেক আসন্ন আইওটি ডিভাইস বটনেট এবং অন্যান্য আক্রমণের চেয়ে বেশি আক্রান্ত হবে। خوشির কথা, অ্যানালিটিক্স এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে আমরা এই সমস্যাটি সমাধান করতে পারি।
বর্তমানে, মেশিন লার্নিং আইওটি-উত্পন্ন ডেটা বিশ্লেষণ করে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা এবং দক্ষতা বাড়াতে ব্যবহৃত হচ্ছে। একই প্রযুক্তিটি ব্যবহার প্যাটার্ন এবং ডিভাইস আচরণ বিশ্লেষণ করে আইওটি নিরাপত্তা অনুশীলন উন্নত করতে করা যায়। এটি অসামান্য কার্যকলাপ এবং সম্ভাব্য হুমকি ব্লক করতে সাহায্য করতে পারে। خوشির কথা, প্রযুক্তিবিদরা এখন বাড়ির সবচেয়ে আঁচল আওটা আইওটি নিরাপত্তা উন্নত করার দিকে ফোকাস করছেন।
ক্লাউড ব্যবহার করে বুদ্ধিমত্তা কেন্দ্রীভূত করা
বিজ্ঞানীরা এখন আইওটি প্রোডাক্টের সকল এন্ডপয়েন্ট থেকে ডেটা একত্রিত করে একটি ক্লাউড সার্ভারে রাখতে চাচ্ছেন। এটি তাদের ইনপুট বিশ্লেষণ করতে এবং দূষিত আচরণ সনাক্ত করতে সাহায্য করবে। তারা যেসব সার্ভার এবং ডিভাইস আইওটি ডিভাইসের সাথে যোগাযোগ করছে সেগুলোও দেখতে পাবেন এবং এইভাবে, অসামান্য আচরণ চিহ্নিত করতে পারবেন। তারা সন্দেহজনক প্যাকেট, মিথ্যা ইউআরএল এবং দূষিত ডাউনলোড চেক করতে পারবেন।
মেশিন লার্নিংয়ের সাথে মানব-সহায়তা প্রজ্ঞা ব্যবহার করা
মেশিন লার্নিং আইওটি ডিভাইস সুরক্ষিত করতে অগমেন্টেড ইন্টেলিজেন্স বিকাশে উপকারী হতে পারে। শুধু প্যাটার্ন রিকগনিশন এবং মেশিন লার্নিং ভিত্তিক একটি নিরাপত্তা সিস্টেম শুধু বিদ্যমান সংযোগ থেকে তথ্য সংগ্রহ করবে অর্থাৎ ইতিমধ্যে সংযুক্ত ডিভাইস এবং নেটওয়ার্ক। কোনো বাহ্যিক জিনিস হুমকি হিসেবে দেখাবে। তাই, এরকম সিস্টেম বারবার ফালস এলার্ম সৃষ্টি করবে। এটিকে প্রশমিত করার সেরা উপায় হলো অগমেন্টেড ইন্টেলিজেন্স (মানব বুদ্ধিমত্তা মেশিন লার্নিং-এর সাথে) প্রবর্তন করা।
মানব বুদ্ধিমত্তা সহজে বিনignit এবং দূষিত কার্যকলাপের মধ্যে পার্থক্য করতে পারে। 게다가, ভবিষ্যতে ফালস এলার্ম প্রতিরোধের জন্য মানব ফিডব্যাক অনুকরণ করা যাবে। অতএব, মডেলটি হুমকি সনাক্ত করার দক্ষতা বাড়াবে এবং τελنيا ফালস এলার্ম কমাবে।
আইওটি আচরণ থেকে সাহায্য
সৌভাগ্যক্রমে, আইওটি ডিভাইসগুলো শুধু একটি নির্দিষ্ট ফাংশনের পরিসরে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা থাকে। সুতরাং, মানব বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং-এর একটি সुसঙ্গত মিশ্রণ সহজে দূষিত আচরণ সনাক্ত ও রোধ করতে পারে।
ছবির উৎস: wired.com
মডেলটি একটি ছোট ডিভাইস নিয়ে গঠিত যা হোম নেটওয়ার্কে সহজে ইনস্টল করা যায়, একটি মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন যা ব্যবহারকারীকে ডিভাইসটি পরিচালনা করতে দেয়, এবং একটি ক্লাউড সার্ভিস যা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের মাধ্যমে সমेकিত ডেটা সংরক্ষণ ও বিশ্লেষণ করে। ডিভাইস এবং কাস্টমার থেকে তথ্য সংগ্রহ করতেই এই মডেল সময়ের সাথে সাথে আরও নির্ভুল হয়ে ওঠে।
শেষ পর্যন্ত, মেশিন লার্নিং একক সম্পূর্ণ সমাধান হিসেবে বিবেচনা করা যাবে না। আক্রমণ রোধের জন্য এটি মানব বুদ্ধিমত্তার সাথে সংযুক্ত থাকতে হবে।
