एक गतिशील और शक्तिशाली सुरक्षा प्लेटफ़ॉर्म के लिए, मशीन लर्निंग (एमएल)-आधारित उपकरण एक आवश्यक तत्व हो सकते हैं।
प्रौद्योगिकी का उपयोग विभिन्न कार्यों में किया जा सकता है, जैसे मैलवेयर और नेटवर्क विसंगतियों का पता लगाना, उपयोगकर्ता के व्यवहार को वर्गीकृत करना, कमजोरियों और खतरों को प्राथमिकता देना और भविष्य के हमलों की सटीक भविष्यवाणी करना। इसके अतिरिक्त, उनका उपयोग मॉडल जोखिम को बेहतर बनाने, खतरे के वर्गीकरण को सुव्यवस्थित करने और यहां तक कि तत्काल और संभावित हमलों की सटीक भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है। इसके अलावा, एमएल-आधारित स्वचालन मैन्युअल प्रयास को कम करके कर्मचारियों को राहत देता है। तो एमएल में साइबर सुरक्षा की काफी संभावनाएं हैं - लेकिन कॉर्पोरेट संदर्भ में इसे लागू करते समय आपको किस पर ध्यान देना चाहिए? पालो अल्टो नेटवर्क के विशेषज्ञ एक सिंहावलोकन प्रदान करते हैं:
पर्यवेक्षित और के चलते किसी शिक्षा
पर्यवेक्षित शिक्षण पद्धति एल्गोरिथम को हानिकारक और हानिरहित डेटा के बीच अंतर करने में मदद करने के लिए तैयार डेटा सेट का उपयोग करती है। एक निर्दिष्ट लक्ष्य चर के साथ इनपुट डेटा का विश्लेषण करने के बाद, यह पूर्वानुमान बना सकता है और सटीक सिफारिशें कर सकता है। यह एमएल का मुख्य प्रकार है। उदाहरण के लिए, पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग खतरों को वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है: एक समाधान स्वतंत्र रूप से डेटा सेट से संभावित खतरों की पहचान कर सकता है यदि उनके पास ऐतिहासिक डेटा के समान विशेषताएं हैं।
हालाँकि, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण के साथ, एल्गोरिदम पहले से ज्ञात लक्ष्य मान प्राप्त किए बिना स्वतंत्र रूप से डेटा की संरचना का पता लगाता है। फिर वह उन्हें समूहित करता है ("क्लस्टरिंग")। बिना पर्यवेक्षित शिक्षण साइबर सुरक्षा टीमों को सामान्य और असामान्य व्यवहार का अवलोकन प्रदान कर सकता है।
जेनरेटिव एआई (जेनएआई) पर्यवेक्षित और अनपर्यवेक्षित शिक्षण दोनों को एकीकृत करके मशीन लर्निंग के दायरे का विस्तार करता है। यह तकनीक बिना पर्यवेक्षित शिक्षण के पैटर्न पहचान और खोजपूर्ण प्रकृति के साथ मिलकर पर्यवेक्षित शिक्षण के डेटा विश्लेषण और पूर्वानुमानित क्षमता का लाभ उठाती है। GenAI का उपयोग मुख्य रूप से स्रोत कोड व्याख्या, नीति विश्लेषण, फोरेंसिक या पेन्टिंग जैसे क्षेत्रों में किया जा सकता है।
डेटा कुंजी है
यह सुनिश्चित करने के लिए कि एमएल एल्गोरिदम सही ढंग से निष्पादित हो और वांछित परिणाम दे, बड़ी मात्रा में उच्च गुणवत्ता वाला डेटा इनपुट होना चाहिए। इन डेटा सेटों को प्रत्येक कंपनी के लिए अपेक्षित खतरों का प्रतिनिधित्व करना चाहिए ताकि एमएल टूल सही पैटर्न और नियम सीख सके। उन्हें अद्यतित और लगातार अद्यतन भी किया जाना चाहिए।
विभिन्न स्रोतों से प्राप्त डेटा जो एक-दूसरे के साथ अच्छी तरह से इंटरैक्ट नहीं करते हैं और विभिन्न डेटा प्रकारों या वर्गीकरणों के कारण अंतराल होते हैं, किसी मशीन के लिए उनका मूल्यांकन करना मुश्किल होता है। एल्गोरिदम को अपनी पूरी क्षमता विकसित करने के लिए, डेटा हमेशा पूर्ण, सुसंगत और सही होना चाहिए।
एमएल पूर्वानुमानात्मक है, नियतिवादी नहीं
एमएल संभावनाओं और परिणाम की संभावनाओं से संबंधित है। अर्थात्, यह भविष्य में संभावित परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए प्रदान किए गए डेटा और पिछले परिणामों का उपयोग करता है। यह एमएल को विधेयात्मक बनाता है। हालाँकि भविष्यवाणियाँ नियतात्मक नहीं हैं, वे आमतौर पर बहुत सटीक होती हैं - और मानव विश्लेषण के बाद की तुलना में बहुत तेज़ी से उपलब्ध होती हैं।
प्रतिगमन, वर्गीकरण, क्लस्टरिंग और एसोसिएशन के नियम
हल की जाने वाली समस्या के प्रकार के आधार पर, एमएल के विभिन्न तरीके हैं जैसे प्रतिगमन, क्लस्टरिंग और एसोसिएशन विश्लेषण। प्रतिगमन का लक्ष्य निरंतर आउटपुट या भविष्यवाणी करना है। साइबर सुरक्षा के क्षेत्र में इसका उपयोग धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए किया जा सकता है। वर्गीकरण और क्लस्टरिंग डेटा को समूहों या श्रेणियों में विभाजित करते हैं, क्लस्टरिंग विशेष रूप से डेटा में समानता के आधार पर समूहीकरण करती है। वर्गीकरण के दौरान, एल्गोरिथ्म हानिरहित डेटा से स्पैम को अलग करने में सक्षम होने के लिए पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में अवलोकनों को व्यवस्थित या समूहित करता है।
एसोसिएशन रूल लर्निंग किसी विशेष परिणाम की सिफारिश करने के लिए डेटा के साथ पिछले अनुभव का उपयोग किसी इंसान की तुलना में कहीं अधिक तेजी से करता है। यदि किसी वेबसाइट पर कोई घटना घटती है, तो समाधान स्वचालित रूप से पेश किया जा सकता है।
एमएल और इसकी सीमाएँ
एमएल एल्गोरिदम पैटर्न पहचान और भविष्यवाणी करने में बेहद कुशल हैं। हालाँकि, उन्हें बहुत सारे संसाधनों की भी आवश्यकता होती है और अक्सर त्रुटि-प्रवण होते हैं क्योंकि डेटा सेट का दायरा सीमित होता है - इसलिए एमएल उपकरण भी अपनी सीमा तक पहुंच सकते हैं।
मनुष्य और मशीनों के बीच सहयोग
साइबर सुरक्षा में एमएल-आधारित एल्गोरिदम के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए, मनुष्यों और मशीनों को एक साथ काम करना होगा। जबकि एमएल एल्गोरिदम डेटा विश्लेषण कर सकते हैं, यह नवीनतम तकनीकी सफलताओं और खतरे के परिदृश्य में बदलावों से अवगत रहने के लिए साइबर सुरक्षा टीमों के कर्तव्य को प्रतिस्थापित नहीं करता है।
अन्य उपकरणों के साथ निर्बाध एकीकरण और सहभागिता
साइबर सुरक्षा परिवेश में उपयोग की जाने वाली नई एमएल तकनीकें तभी सामने आ सकती हैं जब वे प्रक्रिया और प्रौद्योगिकी परिदृश्य में निर्बाध रूप से एकीकृत हों। उदाहरण के लिए, खतरों को और भी तेजी से पहचानने में बहुत कम अतिरिक्त मूल्य है यदि उन्हें केवल कुछ दिनों के बाद ही अवरुद्ध या ठीक किया जा सके। इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि जब एमएल की बात आती है तो प्रचार में न पड़ें, बल्कि यह जांचें कि एमएल-आधारित समाधानों का उपयोग वास्तव में किन क्षेत्रों में सार्थक है।
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पालो अल्टो नेटवर्क के बारे में पालो अल्टो नेटवर्क्स, साइबर सुरक्षा समाधानों में वैश्विक अग्रणी, क्लाउड-आधारित भविष्य को उन तकनीकों के साथ आकार दे रहा है जो लोगों और व्यवसायों के काम करने के तरीके को बदल देती हैं। हमारा मिशन पसंदीदा साइबर सुरक्षा भागीदार बनना और हमारे डिजिटल जीवन के तरीके की रक्षा करना है। हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, एनालिटिक्स, ऑटोमेशन और ऑर्केस्ट्रेशन में नवीनतम सफलताओं का लाभ उठाते हुए निरंतर नवाचार के साथ दुनिया की सबसे बड़ी सुरक्षा चुनौतियों का समाधान करने में आपकी सहायता करते हैं। एक एकीकृत मंच प्रदान करके और भागीदारों के बढ़ते पारिस्थितिकी तंत्र को सशक्त बनाकर, हम क्लाउड, नेटवर्क और मोबाइल उपकरणों में हजारों व्यवसायों की सुरक्षा करने में अग्रणी हैं। हमारा विजन एक ऐसी दुनिया है जहां हर दिन पहले से ज्यादा सुरक्षित है।
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