साइबर सुरक्षा उद्योग उन कई क्षेत्रों में से एक है, जिन्हें एआई और डीप लर्निंग से काफी लाभ हुआ है। कुशलतापूर्वक उपयोग किए जाने पर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता नए या अवर्गीकृत खतरों सहित खतरों की एक विस्तृत श्रृंखला का पता लगाने के लिए साइबर सुरक्षा समाधानों की क्षमताओं में सुधार करती है।
एआई का कुशलतापूर्वक उपयोग करने की प्रक्रिया में आमतौर पर अत्याधुनिक मॉडल, मॉडल की सटीकता में सुधार करने के लिए एक पुनरावृत्त विधि और अन्य चीजों के साथ अच्छी तरह से लेबल किए गए डेटा शामिल होते हैं।
एआई को नियोजित करने वाली कई साइबर सुरक्षा कंपनियों में, उपरोक्त आवश्यकताएं-विशेष रूप से डेटा को सटीक रूप से लेबल करने की प्रक्रिया-खतरे के विशेषज्ञों द्वारा समर्थित हैं। ये डेटा के पूर्व-प्रसंस्करण और कार्यक्षमता के निष्कर्षण और विकास के साथ-साथ अन्य मैनुअल कार्यों या प्रक्रियाओं का ध्यान रखते हैं जो हाथ से तैयार किए गए इनपुट का उत्पादन करते हैं। अनिवार्य रूप से, ये इनपुट, विशेषज्ञों द्वारा तैयार किए गए, डेटा की अंतर्निहित संरचना का सटीक रूप से प्रतिनिधित्व करके, खतरे का पता लगाने की क्षमताओं में सुधार करके मॉडल को अधिक स्पष्ट रूप से चलाने की अनुमति देते हैं।
विशेषज्ञ स्वचालित प्रक्रियाओं से इनपुट को प्रतिस्थापित करते हैं
हालांकि, एआई कॉल का उपयोग करके खतरों का पता लगाने के नए तरीकों का उदय विशेषज्ञ शिल्प इनपुट की आवश्यकता पर सवाल उठाता है। विशेष रूप से, इन तरीकों में एंड-टू-एंड, डीप लर्निंग सॉल्यूशंस शामिल हैं जो कुछ मैलवेयर डिटेक्शन में अगली बड़ी चीज के रूप में बता रहे हैं। ऐसे समाधानों में, विशेषज्ञों द्वारा विकसित इनपुट को स्वचालित प्रक्रियाओं द्वारा प्रदान किए गए इनपुट द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है। हालांकि यह विभिन्न उद्देश्यों के लिए एआई का उपयोग करने वाले कुछ उद्योगों में यकीनन अधिक स्वीकार्य हो रहा है, विशेषज्ञों से कारीगर इनपुट की कमी से यह सवाल उठता है कि विशेषज्ञों का यह इनपुट कुशल एआई-संचालित साइबर सुरक्षा समाधान के विकास में अभी भी प्रासंगिक है या नहीं।
एक दृष्टिकोण ने ग्रेस्केल छवियों के रूप में प्रस्तुत मैलवेयर बायनेरिज़ की जांच की, पाठ्य और संरचनात्मक समानताओं और समान और अन्य मैलवेयर परिवारों के बायनेरिज़ के बीच या मैलवेयर और सौम्य सॉफ़्टवेयर के बीच अंतर का खुलासा किया। यह मैन्युअल फीचर इंजीनियरिंग को समाप्त करता है, समय की बचत करता है और साइबर सुरक्षा कंपनियों के लिए काम का बोझ कम करता है। एक अन्य दृष्टिकोण में एक प्रक्रिया शामिल होती है जिसमें इंजन को कच्चा डेटा खिलाया जाता है, जिसमें कच्चे बाइट मान होते हैं, और आउटपुट उत्पन्न करता है जो एक दुर्भावनापूर्ण या सौम्य फ़ाइल के वर्गीकरण को इंगित करता है।
Trendmicro.com पर साइबर सुरक्षा के लिए गहन शिक्षण के बारे में और जानें
ट्रेंड माइक्रो के बारे में आईटी सुरक्षा के दुनिया के अग्रणी प्रदाताओं में से एक के रूप में, ट्रेंड माइक्रो डिजिटल डेटा एक्सचेंज के लिए एक सुरक्षित दुनिया बनाने में मदद करता है। 30 से अधिक वर्षों की सुरक्षा विशेषज्ञता, वैश्विक खतरा अनुसंधान और निरंतर नवाचार के साथ, ट्रेंड माइक्रो व्यवसायों, सरकारी एजेंसियों और उपभोक्ताओं के लिए सुरक्षा प्रदान करता है। हमारी XGen™ सुरक्षा रणनीति के लिए धन्यवाद, हमारे समाधान अग्रणी-एज वातावरण के लिए अनुकूलित रक्षा तकनीकों के एक क्रॉस-जेनरेशनल संयोजन से लाभान्वित होते हैं। नेटवर्क की खतरे की जानकारी बेहतर और तेज सुरक्षा को सक्षम बनाती है। क्लाउड वर्कलोड, एंडपॉइंट्स, ईमेल, IIoT और नेटवर्क के लिए अनुकूलित, हमारे कनेक्टेड समाधान तेजी से खतरे का पता लगाने और प्रतिक्रिया के लिए पूरे उद्यम में केंद्रीकृत दृश्यता प्रदान करते हैं।