साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है ?

परिचय

जनरेटिव एआई - नई सामग्री या भविष्यवाणियां बनाने में सक्षम कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली - साइबर सुरक्षा में एक परिवर्तनकारी शक्ति के रूप में उभर रही है। OpenAI के GPT-4 जैसे उपकरणों ने जटिल डेटा का विश्लेषण करने और मानव जैसा टेक्स्ट बनाने की क्षमता का प्रदर्शन किया है, जिससे साइबर खतरों से बचाव के लिए नए दृष्टिकोण सक्षम हुए हैं। विभिन्न उद्योगों में साइबर सुरक्षा पेशेवर और व्यावसायिक निर्णयकर्ता इस बात की खोज कर रहे हैं कि जनरेटिव एआई किस तरह से उभरते हमलों के खिलाफ़ सुरक्षा को मज़बूत कर सकता है। वित्त और स्वास्थ्य सेवा से लेकर खुदरा और सरकार तक, हर क्षेत्र में संगठन परिष्कृत फ़िशिंग प्रयासों, मैलवेयर और अन्य खतरों का सामना करते हैं, जिनका मुकाबला करने में जनरेटिव एआई मदद कर सकता है। इस श्वेत पत्र में, हम जाँच करते हैं साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है, वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों, भविष्य की संभावनाओं और अपनाने के लिए महत्वपूर्ण विचारों पर प्रकाश डाला गया।

जनरेटिव एआई पारंपरिक विश्लेषणात्मक एआई से न केवल पैटर्न का पता लगाने में भिन्न है, बल्कि सृजन सामग्री - चाहे बचाव को प्रशिक्षित करने के लिए हमलों का अनुकरण करना हो या जटिल सुरक्षा डेटा के लिए प्राकृतिक-भाषा स्पष्टीकरण तैयार करना हो। यह दोहरी क्षमता इसे दोधारी तलवार बनाती है: यह शक्तिशाली नए रक्षात्मक उपकरण प्रदान करता है, लेकिन खतरा पैदा करने वाले इसका फायदा भी उठा सकते हैं। निम्नलिखित अनुभाग साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI के उपयोग के मामलों की एक विस्तृत श्रृंखला का पता लगाते हैं, जिसमें फ़िशिंग का पता लगाने से लेकर घटना प्रतिक्रिया को बढ़ाने तक के मामले शामिल हैं। हम इन AI नवाचारों के लाभों पर भी चर्चा करते हैं, साथ ही उन जोखिमों (जैसे AI "मतिभ्रम" या प्रतिकूल दुरुपयोग) पर भी चर्चा करते हैं जिन्हें संगठनों को प्रबंधित करना चाहिए। अंत में, हम व्यवसायों को उनकी साइबर सुरक्षा रणनीतियों में जनरेटिव AI का मूल्यांकन करने और जिम्मेदारी से एकीकृत करने में मदद करने के लिए व्यावहारिक उपाय प्रदान करते हैं।

साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई: एक अवलोकन

साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई का तात्पर्य एआई मॉडल से है - अक्सर बड़े भाषा मॉडल या अन्य न्यूरल नेटवर्क - जो सुरक्षा कार्यों में सहायता के लिए अंतर्दृष्टि, सिफारिशें, कोड या यहां तक ​​कि सिंथेटिक डेटा उत्पन्न कर सकते हैं। विशुद्ध रूप से पूर्वानुमानित मॉडल के विपरीत, जनरेटिव एआई परिदृश्यों का अनुकरण कर सकता है और अपने प्रशिक्षण डेटा के आधार पर मानव-पठनीय आउटपुट (जैसे रिपोर्ट, अलर्ट या यहां तक ​​कि दुर्भावनापूर्ण कोड नमूने) का उत्पादन कर सकता है। इस क्षमता का लाभ उठाया जा रहा है पूर्वानुमान लगाना, पता लगाना और प्रतिक्रिया देना पहले की तुलना में अधिक गतिशील तरीकों से खतरों का सामना करना (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI क्या है? - पालो ऑल्टो नेटवर्क्स) उदाहरण के लिए, जनरेटिव मॉडल विशाल लॉग या खतरे की खुफिया रिपॉजिटरी का विश्लेषण कर सकते हैं और संक्षिप्त सारांश या अनुशंसित कार्रवाई का उत्पादन कर सकते हैं, जो सुरक्षा टीमों के लिए लगभग एआई "सहायक" की तरह काम करता है।

साइबर सुरक्षा के लिए जनरेटिव एआई के शुरुआती कार्यान्वयन ने आशाजनक परिणाम दिखाए हैं। 2023 में, माइक्रोसॉफ्ट ने पेश किया सुरक्षा सहपायलट, सुरक्षा विश्लेषकों के लिए एक GPT-4-संचालित सहायक, जो उल्लंघनों की पहचान करने और Microsoft द्वारा प्रतिदिन संसाधित किए जाने वाले 65 ट्रिलियन संकेतों को छानने में मदद करता है (माइक्रोसॉफ्ट सिक्योरिटी कोपायलट साइबर सुरक्षा के लिए एक नया GPT-4 AI सहायक है | द वर्ज) विश्लेषक इस प्रणाली को प्राकृतिक भाषा में संकेत दे सकते हैं (जैसे “पिछले 24 घंटों में हुई सभी सुरक्षा घटनाओं का सारांश”), और सह-पायलट एक उपयोगी वर्णनात्मक सारांश तैयार करेगा। इसी तरह, गूगल का ख़तरा खुफिया ए.आई. नामक एक जनरेटिव मॉडल का उपयोग करता है मिथुन राशि गूगल के विशाल खतरा इंटेल डेटाबेस के माध्यम से संवादात्मक खोज को सक्षम करना, संदिग्ध कोड का त्वरित विश्लेषण करना और मैलवेयर शिकारियों की सहायता के लिए निष्कर्षों को संक्षेप में प्रस्तुत करना (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण). ये उदाहरण इसकी क्षमता को स्पष्ट करते हैं: जनरेटिव एआई जटिल, बड़े पैमाने के साइबर सुरक्षा डेटा को पचा सकता है और अंतर्दृष्टि को सुलभ रूप में प्रस्तुत कर सकता है, जिससे निर्णय लेने में तेजी आती है।

साथ ही, जनरेटिव एआई अत्यधिक यथार्थवादी नकली सामग्री बना सकता है, जो सिमुलेशन और प्रशिक्षण के लिए एक वरदान है (और दुर्भाग्य से, सोशल इंजीनियरिंग तैयार करने वाले हमलावरों के लिए भी)।जैसे-जैसे हम विशिष्ट उपयोग के मामलों की ओर बढ़ेंगे, हम देखेंगे कि जनरेटिव AI की क्षमता synthesize और विश्लेषण जानकारी इसके कई साइबर सुरक्षा अनुप्रयोगों का आधार है। नीचे, हम मुख्य उपयोग मामलों पर चर्चा करेंगे, जिसमें फ़िशिंग रोकथाम से लेकर सुरक्षित सॉफ़्टवेयर विकास तक सब कुछ शामिल है, साथ ही उदाहरणों के साथ कि प्रत्येक को विभिन्न उद्योगों में कैसे लागू किया जा रहा है।

साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई के प्रमुख अनुप्रयोग

चित्र: साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई के लिए प्रमुख उपयोग मामलों में सुरक्षा टीमों के लिए एआई सह-पायलट, कोड भेद्यता विश्लेषण, अनुकूली खतरे का पता लगाना, शून्य-दिन के हमले का अनुकरण, उन्नत बायोमेट्रिक सुरक्षा और फ़िशिंग का पता लगाना शामिल हैं (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI के लिए 6 उपयोग के मामले [+ उदाहरण] ).

फ़िशिंग का पता लगाना और रोकथाम

फ़िशिंग सबसे व्यापक साइबर खतरों में से एक है, जो उपयोगकर्ताओं को दुर्भावनापूर्ण लिंक पर क्लिक करने या क्रेडेंशियल्स का खुलासा करने के लिए प्रेरित करता है। जनरेटिव AI को दोनों ही मामलों में तैनात किया जा रहा है फ़िशिंग प्रयासों का पता लगाना और सफल हमलों को रोकने के लिए उपयोगकर्ता प्रशिक्षण को बढ़ावा देना। रक्षात्मक पक्ष पर, AI मॉडल ईमेल सामग्री और प्रेषक व्यवहार का विश्लेषण कर सकते हैं ताकि फ़िशिंग के सूक्ष्म संकेतों को पहचाना जा सके जो नियम-आधारित फ़िल्टर अनदेखा कर सकते हैं। वैध बनाम धोखाधड़ी वाले ईमेल के बड़े डेटासेट से सीखकर, एक जनरेटिव मॉडल टोन, शब्दांकन या संदर्भ में विसंगतियों को चिह्नित कर सकता है जो एक घोटाले का संकेत देते हैं - तब भी जब व्याकरण और वर्तनी अब इसे दूर नहीं करती है। वास्तव में, पालो ऑल्टो नेटवर्क के शोधकर्ताओं ने नोट किया कि जनरेटिव AI पहचान सकता है "फ़िशिंग ईमेल के सूक्ष्म संकेत जो अन्यथा पता नहीं चल पाते," संगठनों को घोटालेबाजों से एक कदम आगे रहने में मदद करना (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI क्या है? - पालो ऑल्टो नेटवर्क्स).

सुरक्षा टीमें भी जनरेटिव एआई का उपयोग कर रही हैं फ़िशिंग हमलों का अनुकरण करें प्रशिक्षण और विश्लेषण के लिए। उदाहरण के लिए, आयरनस्केल्स ने एक GPT-संचालित फ़िशिंग सिमुलेशन टूल पेश किया जो स्वचालित रूप से किसी संगठन के कर्मचारियों के लिए अनुकूलित नकली फ़िशिंग ईमेल उत्पन्न करता है (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण)। ये AI-निर्मित ईमेल नवीनतम हमलावर रणनीति को दर्शाते हैं, जिससे कर्मचारियों को फ़िशिंग सामग्री को पहचानने में यथार्थवादी अभ्यास मिलता है। इस तरह का व्यक्तिगत प्रशिक्षण महत्वपूर्ण है क्योंकि हमलावर खुद AI को अपनाकर अधिक विश्वसनीय लालच पैदा करते हैं। विशेष रूप से, जबकि जनरेटिव AI बहुत ही पॉलिश किए गए फ़िशिंग संदेश बना सकता है (अब टूटी-फूटी अंग्रेज़ी को आसानी से पहचानने के दिन चले गए हैं), रक्षकों ने पाया है कि AI अपराजेय नहीं है। 2024 में, IBM सुरक्षा शोधकर्ताओं ने मानव-लिखित फ़िशिंग ईमेल की तुलना AI-जनरेटेड ईमेल से करते हुए एक प्रयोग किया, और "आश्चर्यजनक रूप से, सही व्याकरण के बावजूद एआई-जनरेटेड ईमेल का पता लगाना आसान था" (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI के लिए 6 उपयोग के मामले [+ उदाहरण] ) इससे पता चलता है कि एआई-सहायता प्राप्त पहचान के साथ संयुक्त मानवीय अंतर्ज्ञान अभी भी एआई-लिखित घोटालों में सूक्ष्म विसंगतियों या मेटाडेटा संकेतों को पहचान सकता है।

जनरेटिव AI अन्य तरीकों से भी फ़िशिंग बचाव में सहायता करता है। मॉडल का उपयोग जनरेट करने के लिए किया जा सकता है स्वचालित प्रतिक्रियाएँ या फ़िल्टर जो संदिग्ध ईमेल का परीक्षण करते हैं। उदाहरण के लिए, एक AI सिस्टम प्रेषक की वैधता को सत्यापित करने के लिए कुछ प्रश्नों के साथ एक ईमेल का उत्तर दे सकता है या सैंडबॉक्स में ईमेल के लिंक और अनुलग्नकों का विश्लेषण करने के लिए LLM का उपयोग कर सकता है, फिर किसी भी दुर्भावनापूर्ण इरादे का सारांश दे सकता है। NVIDIA का सुरक्षा प्लेटफ़ॉर्म मॉर्फियस इस क्षेत्र में एआई की शक्ति को प्रदर्शित करता है - यह ईमेल का तेजी से विश्लेषण और वर्गीकरण करने के लिए जनरेटिव एनएलपी मॉडल का उपयोग करता है, और यह स्पीयर-फ़िशिंग ईमेल का पता लगाने में सुधार करने के लिए पाया गया था 21% पारंपरिक सुरक्षा उपकरणों की तुलना में (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI के लिए 6 उपयोग के मामले [+ उदाहरण] ) मॉर्फियस असामान्य व्यवहार (जैसे कि एक उपयोगकर्ता को अचानक कई बाहरी पतों पर ईमेल भेजना) का पता लगाने के लिए उपयोगकर्ता के संचार पैटर्न की भी जांच करता है, जो यह संकेत दे सकता है कि कोई समझौता किया गया खाता फ़िशिंग ईमेल भेज रहा है।

व्यवहार में, विभिन्न उद्योगों की कंपनियाँ सोशल इंजीनियरिंग हमलों के लिए ईमेल और वेब ट्रैफ़िक को फ़िल्टर करने के लिए AI पर भरोसा करने लगी हैं। उदाहरण के लिए, वित्तीय फ़र्म जनरेटिव AI का उपयोग संचार को प्रतिरूपण प्रयासों के लिए स्कैन करने के लिए करती हैं जो वायर धोखाधड़ी की ओर ले जा सकते हैं, जबकि स्वास्थ्य सेवा प्रदाता फ़िशिंग-संबंधी उल्लंघनों से रोगी के डेटा की सुरक्षा के लिए AI का उपयोग करते हैं। यथार्थवादी फ़िशिंग परिदृश्य उत्पन्न करके और दुर्भावनापूर्ण संदेशों की पहचान करके, जनरेटिव AI फ़िशिंग रोकथाम रणनीतियों में एक शक्तिशाली परत जोड़ता है। निष्कर्ष: AI फ़िशिंग हमलों का पता लगाने और उन्हें निष्क्रिय करने में मदद कर सकता है यह अधिक तीव्र और अधिक सटीकता से काम करेगा, भले ही हमलावर अपने खेल को बेहतर बनाने के लिए उसी तकनीक का उपयोग करें।

मैलवेयर का पता लगाना और खतरा विश्लेषण

आधुनिक मैलवेयर लगातार विकसित हो रहा है - हमलावर एंटीवायरस सिग्नेचर को बायपास करने के लिए नए वेरिएंट बनाते हैं या कोड को अस्पष्ट करते हैं। जनरेटिव AI मैलवेयर का पता लगाने और उसके व्यवहार को समझने के लिए नई तकनीकें प्रदान करता है। एक दृष्टिकोण AI का उपयोग करके मैलवेयर को पहचानना है मैलवेयर के "दुष्ट जुड़वां" उत्पन्न करेंसुरक्षा शोधकर्ता किसी ज्ञात मैलवेयर नमूने को जनरेटिव मॉडल में फीड करके उस मैलवेयर के कई उत्परिवर्तित संस्करण बना सकते हैं। ऐसा करके, वे हमलावर द्वारा किए जाने वाले बदलावों का प्रभावी ढंग से अनुमान लगा सकते हैं। इन AI-जनरेटेड वेरिएंट का उपयोग एंटीवायरस और घुसपैठ का पता लगाने वाले सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है, ताकि मैलवेयर के संशोधित संस्करण भी जंगली में पहचाने जा सकें (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI के लिए 6 उपयोग के मामले [+ उदाहरण] )। यह सक्रिय रणनीति उस चक्र को तोड़ने में मदद करती है जहाँ हैकर्स पहचान से बचने के लिए अपने मैलवेयर में थोड़ा बदलाव करते हैं और बचावकर्ताओं को हर बार नए हस्ताक्षर लिखने के लिए संघर्ष करना पड़ता है। जैसा कि एक उद्योग पॉडकास्ट में बताया गया है, सुरक्षा विशेषज्ञ अब जनरेटिव AI का उपयोग करते हैं "नेटवर्क ट्रैफ़िक का अनुकरण करें और दुर्भावनापूर्ण पेलोड उत्पन्न करें जो परिष्कृत हमलों की नकल करते हैं," किसी एक उदाहरण के बजाय खतरों के पूरे परिवार के खिलाफ अपने बचाव का तनाव परीक्षण करना। अनुकूली खतरे का पता लगाना इसका अर्थ यह है कि सुरक्षा उपकरण बहुरूपी मैलवेयर के प्रति अधिक लचीले हो जाते हैं, जो अन्यथा आसानी से बच निकलते।

पता लगाने से परे, जनरेटिव एआई निम्नलिखित में सहायता करता है मैलवेयर विश्लेषण और रिवर्स इंजीनियरिंग, जो परंपरागत रूप से खतरा विश्लेषकों के लिए श्रम-गहन कार्य हैं। बड़े भाषा मॉडल को संदिग्ध कोड या स्क्रिप्ट की जांच करने और सरल भाषा में यह समझाने का काम सौंपा जा सकता है कि कोड का उद्देश्य क्या है। एक वास्तविक दुनिया का उदाहरण है वायरसटोटल कोड इनसाइट, गूगल के वायरसटोटल की एक विशेषता जो संभावित रूप से दुर्भावनापूर्ण कोड के प्राकृतिक भाषा सारांश का उत्पादन करने के लिए एक जनरेटिव एआई मॉडल (गूगल के सेक-पीएएलएम) का लाभ उठाती है (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण) यह अनिवार्यतः "सुरक्षा कोडिंग के लिए समर्पित ChatGPT का एक प्रकार," एआई मैलवेयर विश्लेषक के रूप में कार्य करना जो मानव विश्लेषकों को खतरों को समझने में मदद करने के लिए 24/7 काम करता है (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI के लिए 6 उपयोग के मामले [+ उदाहरण] ) अपरिचित स्क्रिप्ट या बाइनरी कोड पर ध्यान देने के बजाय, सुरक्षा टीम का सदस्य एआई से तत्काल स्पष्टीकरण प्राप्त कर सकता है - उदाहरण के लिए, "यह स्क्रिप्ट XYZ सर्वर से फ़ाइल डाउनलोड करने और फिर सिस्टम सेटिंग्स को संशोधित करने का प्रयास करती है, जो मैलवेयर व्यवहार का संकेत है।" इससे घटना की प्रतिक्रिया में नाटकीय रूप से तेजी आती है, क्योंकि विश्लेषक पहले से कहीं अधिक तेजी से नए मैलवेयर का पता लगा सकते हैं और उसे समझ सकते हैं।

जनरेटिव एआई का उपयोग भी किया जाता है विशाल डेटासेट में मैलवेयर का पता लगानापारंपरिक एंटीवायरस इंजन ज्ञात हस्ताक्षरों के लिए फ़ाइलों को स्कैन करते हैं, लेकिन एक जनरेटिव मॉडल किसी फ़ाइल की विशेषताओं का मूल्यांकन कर सकता है और सीखे गए पैटर्न के आधार पर यह भी अनुमान लगा सकता है कि यह दुर्भावनापूर्ण है या नहीं। अरबों फ़ाइलों (दुर्भावनापूर्ण और सौम्य) की विशेषताओं का विश्लेषण करके, एक AI दुर्भावनापूर्ण इरादे को पकड़ सकता है जहाँ कोई स्पष्ट हस्ताक्षर मौजूद नहीं है।उदाहरण के लिए, एक जनरेटिव मॉडल किसी निष्पादनयोग्य को संदिग्ध के रूप में चिह्नित कर सकता है क्योंकि उसका व्यवहार प्रोफ़ाइल “लगता है” प्रशिक्षण के दौरान देखे गए रैनसमवेयर के मामूली बदलाव की तरह, भले ही बाइनरी नया हो। यह व्यवहार-आधारित पहचान नए या शून्य-दिन के मैलवेयर का मुकाबला करने में मदद करती है। Google का थ्रेट इंटेलिजेंस AI (क्रॉनिकल/मैंडिएंट का हिस्सा) कथित तौर पर संभावित रूप से दुर्भावनापूर्ण कोड का विश्लेषण करने के लिए अपने जनरेटिव मॉडल का उपयोग करता है और "मैलवेयर और अन्य प्रकार के खतरों से निपटने में सुरक्षा पेशेवरों को अधिक कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से सहायता प्रदान करना।" (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण).

दूसरी तरफ, हमें यह स्वीकार करना चाहिए कि हमलावर यहां भी जनरेटिव एआई का उपयोग कर सकते हैं - स्वचालित रूप से मैलवेयर बनाने के लिए जो खुद को अनुकूलित करता है। वास्तव में, सुरक्षा विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि जनरेटिव एआई साइबर अपराधियों को मैलवेयर विकसित करने में मदद कर सकता है जिसका पता लगाना कठिन है (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI क्या है? - पालो ऑल्टो नेटवर्क्स)। एक AI मॉडल को मैलवेयर के एक हिस्से को बार-बार बदलने का निर्देश दिया जा सकता है (इसकी फ़ाइल संरचना, एन्क्रिप्शन विधियों आदि को बदलना) जब तक कि यह सभी ज्ञात एंटीवायरस जाँचों से बच न जाए। यह प्रतिकूल उपयोग एक बढ़ती हुई चिंता है (कभी-कभी इसे "AI-संचालित मैलवेयर" या सेवा के रूप में बहुरूपी मैलवेयर कहा जाता है)। हम बाद में ऐसे जोखिमों पर चर्चा करेंगे, लेकिन यह रेखांकित करता है कि जनरेटिव AI इस बिल्ली-और-चूहे के खेल में एक उपकरण है जिसका उपयोग रक्षक और हमलावर दोनों करते हैं।

कुल मिलाकर, जनरेटिव एआई सुरक्षा टीमों को सक्षम करके मैलवेयर रक्षा को बढ़ाता है हमलावर की तरह सोचें - घर में नए खतरे और समाधान उत्पन्न करना। चाहे वह पहचान दरों में सुधार करने के लिए सिंथेटिक मैलवेयर का उत्पादन करना हो या नेटवर्क में पाए जाने वाले वास्तविक मैलवेयर को समझाने और नियंत्रित करने के लिए AI का उपयोग करना हो, ये तकनीकें सभी उद्योगों में लागू होती हैं। एक बैंक स्प्रेडशीट में एक संदिग्ध मैक्रो का त्वरित विश्लेषण करने के लिए AI-संचालित मैलवेयर विश्लेषण का उपयोग कर सकता है, जबकि एक विनिर्माण फर्म औद्योगिक नियंत्रण प्रणालियों को लक्षित करने वाले मैलवेयर का पता लगाने के लिए AI पर निर्भर हो सकती है। जनरेटिव AI के साथ पारंपरिक मैलवेयर विश्लेषण को बढ़ाकर, संगठन पहले की तुलना में मैलवेयर अभियानों पर अधिक तेज़ी से और अधिक सक्रिय रूप से प्रतिक्रिया कर सकते हैं।

ख़तरा खुफिया और स्वचालित विश्लेषण

हर दिन, संगठनों को खतरे की खुफिया जानकारी से भरा डेटा मिलता है - समझौता के नए खोजे गए संकेतकों (IOCs) के फ़ीड से लेकर उभरते हैकर रणनीति के बारे में विश्लेषक रिपोर्ट तक। सुरक्षा टीमों के लिए चुनौती इस सूचना के सैलाब को छानना और कार्रवाई योग्य जानकारी निकालना है। जनरेटिव AI इन क्षेत्रों में अमूल्य साबित हो रहा है ख़तरे की खुफिया जानकारी का विश्लेषण और उपभोग स्वचालित करनादर्जनों रिपोर्टों या डेटाबेस प्रविष्टियों को मैन्युअल रूप से पढ़ने के बजाय, विश्लेषक मशीन की गति से खतरे की खुफिया जानकारी को संक्षेप में प्रस्तुत करने और संदर्भ देने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं।

इसका एक ठोस उदाहरण है गूगल का ख़तरा खुफिया सुइट, जो जनरेटिव AI (जेमिनी मॉडल) को मैनडिएंट और वायरसटोटल से Google के खतरे के डेटा के साथ एकीकृत करता है। यह AI प्रदान करता है “Google के ख़तरे की खुफिया जानकारी के विशाल भंडार में संवादात्मक खोज”, जिससे उपयोगकर्ता खतरों के बारे में स्वाभाविक प्रश्न पूछ सकते हैं और संक्षिप्त उत्तर प्राप्त कर सकते हैं (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण) उदाहरण के लिए, एक विश्लेषक पूछ सकता है, "क्या हमने हमारे उद्योग को निशाना बनाने वाले थ्रेट ग्रुप एक्स से संबंधित कोई मैलवेयर देखा है?" और AI प्रासंगिक इंटेल खींच लेगा, शायद नोटिंग “हाँ, खतरा समूह X पिछले महीने मैलवेयर Y का उपयोग करके एक फ़िशिंग अभियान से जुड़ा था”, साथ ही उस मैलवेयर के व्यवहार का सारांश भी। इससे जानकारी जुटाने में लगने वाला समय नाटकीय रूप से कम हो जाता है, जिसके लिए अन्यथा कई टूल से पूछताछ करने या लंबी रिपोर्ट पढ़ने की आवश्यकता होती है।

जनरेटिव एआई भी सहसंबंधित और खतरे के रुझान का सारांश.यह हजारों सुरक्षा ब्लॉग पोस्ट, उल्लंघन समाचार और डार्क वेब चैटर को छान सकता है और फिर CISO की ब्रीफिंग के लिए "इस सप्ताह के शीर्ष साइबर खतरों" का एक कार्यकारी सारांश तैयार कर सकता है। परंपरागत रूप से, इस स्तर के विश्लेषण और रिपोर्टिंग में महत्वपूर्ण मानवीय प्रयास की आवश्यकता होती थी; अब एक अच्छी तरह से ट्यून किया गया मॉडल इसे सेकंड में तैयार कर सकता है, जिसमें मनुष्य केवल आउटपुट को परिष्कृत कर सकते हैं। ज़ीरोफ़ॉक्स जैसी कंपनियों ने विकसित किया है फॉक्सजीपीटी, एक जनरेटिव एआई टूल विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया है "बड़े डेटासेट में खुफिया जानकारी के विश्लेषण और सारांश को गति प्रदान करना," दुर्भावनापूर्ण सामग्री और फ़िशिंग डेटा सहित (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण) डेटा को पढ़ने और क्रॉस-रेफ़रेंसिंग के भारी काम को स्वचालित करके, एआई खतरे की खुफिया टीमों को निर्णय लेने और प्रतिक्रिया पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाता है।

एक अन्य उपयोग मामला है संवादात्मक खतरे का शिकारकल्पना कीजिए कि एक सुरक्षा विश्लेषक एक AI सहायक के साथ बातचीत करता है: “मुझे पिछले 48 घंटों में डेटा एक्सफ़िलट्रेशन के कोई संकेत दिखाएं” या "इस सप्ताह हमलावर किन नई कमजोरियों का फायदा उठा रहे हैं?" AI क्वेरी की व्याख्या कर सकता है, आंतरिक लॉग या बाहरी इंटेल स्रोतों को खोज सकता है, और एक स्पष्ट उत्तर या यहां तक ​​कि प्रासंगिक घटनाओं की सूची के साथ प्रतिक्रिया दे सकता है। यह दूर की कौड़ी नहीं है - आधुनिक सुरक्षा सूचना और घटना प्रबंधन (SIEM) सिस्टम प्राकृतिक भाषा क्वेरी को शामिल करना शुरू कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, IBM का QRadar सुरक्षा सूट, विश्लेषकों को अनुमति देने के लिए 2024 में जनरेटिव AI सुविधाएँ जोड़ रहा है “संक्षेपित हमले पथ के बारे में विशिष्ट प्रश्न पूछें” किसी घटना का विस्तृत विवरण प्राप्त करें। “अत्यधिक प्रासंगिक खतरे की खुफिया जानकारी की व्याख्या और सारांश तैयार करना” खुद ब खुद (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण) मूलतः, जनरेटिव एआई तकनीकी डेटा के पहाड़ को मांग पर चैट-आकार की अंतर्दृष्टि में बदल देता है।

उद्योगों में, इसके बड़े निहितार्थ हैं। एक स्वास्थ्य सेवा प्रदाता अस्पतालों को लक्षित करने वाले नवीनतम रैनसमवेयर समूहों पर अपडेट रहने के लिए एआई का उपयोग कर सकता है, बिना किसी विश्लेषक को पूर्णकालिक शोध के लिए समर्पित किए। एक खुदरा कंपनी का एसओसी स्टोर आईटी कर्मचारियों को ब्रीफ करते समय नए पीओएस मैलवेयर रणनीति का तुरंत सारांश दे सकता है। और सरकार में, जहां विभिन्न एजेंसियों से खतरे के डेटा को संश्लेषित किया जाना चाहिए, एआई प्रमुख चेतावनियों को उजागर करने वाली एकीकृत रिपोर्ट तैयार कर सकता है। ख़तरे की खुफिया जानकारी एकत्र करने और व्याख्या को स्वचालित करनाजनरेटिव एआई संगठनों को उभरते खतरों पर तेजी से प्रतिक्रिया करने में मदद करता है और शोर में छिपी महत्वपूर्ण चेतावनियों को नजरअंदाज करने के जोखिम को कम करता है।

सुरक्षा संचालन केंद्र (एसओसी) अनुकूलन

सुरक्षा संचालन केंद्र अलर्ट थकान और डेटा की भारी मात्रा के लिए कुख्यात हैं। एक सामान्य SOC विश्लेषक संभावित घटनाओं की जांच करते हुए हर दिन हजारों अलर्ट और घटनाओं से गुजर सकता है। जनरेटिव AI नियमित कार्य को स्वचालित करके, बुद्धिमान सारांश प्रदान करके और यहां तक ​​कि कुछ प्रतिक्रियाओं को व्यवस्थित करके SOC में एक बल गुणक के रूप में कार्य कर रहा है। लक्ष्य SOC वर्कफ़्लो को अनुकूलित करना है ताकि मानव विश्लेषक सबसे महत्वपूर्ण मुद्दों पर ध्यान केंद्रित कर सकें जबकि AI सह-पायलट बाकी को संभालता है।

एक प्रमुख अनुप्रयोग जनरेटिव एआई का उपयोग करना है “विश्लेषक का सह-पायलट”माइक्रोसॉफ्ट का सिक्योरिटी कोपायलट, जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, इसका उदाहरण है: यह "इसे सुरक्षा विश्लेषक के काम को बदलने के बजाय उसकी सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है," घटना की जांच और रिपोर्टिंग में सहायता करना (माइक्रोसॉफ्ट सिक्योरिटी कोपायलट साइबर सुरक्षा के लिए एक नया GPT-4 AI सहायक है | द वर्ज) व्यवहार में, इसका मतलब यह है कि एक विश्लेषक कच्चा डेटा - फ़ायरवॉल लॉग, एक इवेंट टाइमलाइन, या एक घटना विवरण - इनपुट कर सकता है और एआई को इसका विश्लेषण करने या इसे संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए कह सकता है।सह-पायलट कुछ इस तरह की कहानी सुना सकता है, "ऐसा प्रतीत होता है कि 2:35 बजे, आईपी एक्स से एक संदिग्ध लॉगिन सर्वर वाई पर सफल हुआ, जिसके बाद असामान्य डेटा ट्रांसफर हुआ, जो उस सर्वर में संभावित सेंधमारी का संकेत देता है।" जब समय की कमी हो तो इस प्रकार का तात्कालिक संदर्भीकरण अमूल्य होता है।

एआई सह-पायलट लेवल-1 ट्राइएज बोझ को कम करने में भी मदद करते हैं। उद्योग के आंकड़ों के अनुसार, एक सुरक्षा टीम खर्च कर सकती है प्रति सप्ताह 15 घंटे अभी लगभग 22,000 अलर्ट और झूठे सकारात्मक परिणामों को छांटना बाकी है (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI के लिए 6 उपयोग के मामले [+ उदाहरण] ) जनरेटिव AI के साथ, इनमें से कई अलर्ट को स्वचालित रूप से ट्राइज किया जा सकता है - AI उन अलर्ट को खारिज कर सकता है जो स्पष्ट रूप से सौम्य हैं (तर्क दिए जाने के साथ) और उन अलर्ट को हाइलाइट कर सकता है जिन पर वास्तव में ध्यान देने की आवश्यकता है, कभी-कभी प्राथमिकता का सुझाव भी देता है। वास्तव में, संदर्भ को समझने में जनरेटिव AI की ताकत का मतलब है कि यह उन अलर्ट को क्रॉस-कोरल कर सकता है जो अलग-अलग होने पर हानिरहित लग सकते हैं लेकिन एक साथ मिलकर मल्टी-स्टेज अटैक का संकेत देते हैं। इससे "अलर्ट थकान" के कारण किसी हमले को मिस करने की संभावना कम हो जाती है।

एसओसी विश्लेषक भी खोज और जांच में तेजी लाने के लिए एआई के साथ प्राकृतिक भाषा का उपयोग कर रहे हैं। बैंगनी एआई उदाहरण के लिए, प्लेटफ़ॉर्म एलएलएम-आधारित इंटरफ़ेस को वास्तविक समय के सुरक्षा डेटा के साथ जोड़ता है, जिससे विश्लेषकों को “सरल अंग्रेजी में जटिल खतरा-शिकार प्रश्न पूछें और त्वरित, सटीक उत्तर प्राप्त करें” (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण) एक विश्लेषक टाइप कर सकता है, “क्या पिछले महीने किसी एंडपॉइंट ने डोमेन badguy123[.]com के साथ संचार किया है?”, और पर्पल एआई जवाब देने के लिए लॉग के माध्यम से खोज करेगा। यह विश्लेषक को डेटाबेस क्वेरी या स्क्रिप्ट लिखने से बचाता है - एआई इसे हुड के नीचे करता है। इसका मतलब यह भी है कि जूनियर विश्लेषक उन कार्यों को प्रभावी ढंग से संभाल सकते हैं जिनके लिए पहले क्वेरी भाषाओं में कुशल एक अनुभवी इंजीनियर की आवश्यकता होती थी एआई सहायता के माध्यम से टीम को उन्नत बनाना. दरअसल, विश्लेषकों की रिपोर्ट है कि जनरेटिव एआई मार्गदर्शन “उनके कौशल और दक्षता को बढ़ावा मिलता है”, क्योंकि जूनियर स्टाफ अब एआई से ऑन-डिमांड कोडिंग सहायता या विश्लेषण युक्तियां प्राप्त कर सकता है, जिससे वरिष्ठ टीम सदस्यों से हमेशा मदद मांगने की निर्भरता कम हो जाती है (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI के लिए 6 उपयोग के मामले [+ उदाहरण] ).

एक अन्य एसओसी अनुकूलन है स्वचालित घटना सारांश और दस्तावेज़ीकरणकिसी घटना से निपटने के बाद, किसी को रिपोर्ट लिखनी चाहिए - एक ऐसा काम जो कई लोगों को थकाऊ लगता है। जनरेटिव AI फोरेंसिक डेटा (सिस्टम लॉग, मैलवेयर विश्लेषण, कार्रवाई की समयरेखा) ले सकता है और एक पहला ड्राफ्ट घटना रिपोर्ट तैयार कर सकता है। IBM इस क्षमता को QRadar में बना रहा है ताकि “एक क्लिक” किसी घटना का सारांश विभिन्न हितधारकों (अधिकारियों, आईटी टीमों, आदि) के लिए तैयार किया जा सकता है। (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण)। इससे न केवल समय की बचत होती है, बल्कि यह भी सुनिश्चित होता है कि रिपोर्ट में कुछ भी अनदेखा न हो, क्योंकि AI सभी प्रासंगिक विवरणों को लगातार शामिल कर सकता है। इसी तरह, अनुपालन और ऑडिटिंग के लिए, AI घटना डेटा के आधार पर फ़ॉर्म या साक्ष्य तालिकाएँ भर सकता है।

वास्तविक दुनिया के परिणाम आकर्षक हैं। स्विमलेन के AI-संचालित SOAR (सिक्योरिटी ऑर्केस्ट्रेशन, ऑटोमेशन और रिस्पॉन्स) को अपनाने वाले शुरुआती लोगों ने उत्पादकता में भारी वृद्धि की रिपोर्ट की है - उदाहरण के लिए, ग्लोबल डेटा सिस्टम्स ने देखा कि उनकी SecOps टीम ने बहुत बड़े केस लोड का प्रबंधन किया; एक निदेशक ने कहा "आज मैं 7 विश्लेषकों के साथ जो कर रहा हूँ, वह संभवतः 20 कर्मचारियों के बिना भी हो सकता है" एआई-संचालित स्वचालन (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है) दूसरे शब्दों में, एसओसी में एआई क्षमता को कई गुना बढ़ा सकता है.सभी उद्योगों में, चाहे वह क्लाउड सुरक्षा अलर्ट से निपटने वाली कोई तकनीकी कंपनी हो या ओटी सिस्टम की निगरानी करने वाला कोई विनिर्माण संयंत्र, एसओसी टीमें जनरेटिव एआई सहायकों को अपनाकर तेजी से पता लगाने और प्रतिक्रिया, कम छूटी हुई घटनाओं और अधिक कुशल संचालन प्राप्त करने के लिए तैयार हैं। यह अधिक समझदारी से काम करने के बारे में है - मशीनों को दोहराव वाले और डेटा-भारी कार्यों को संभालने की अनुमति देना ताकि मनुष्य अपने अंतर्ज्ञान और विशेषज्ञता को वहां लागू कर सकें जहां यह सबसे अधिक मायने रखता है।

भेद्यता प्रबंधन और खतरा सिमुलेशन

कमजोरियों की पहचान करना और उनका प्रबंधन करना - सॉफ़्टवेयर या सिस्टम में कमज़ोरियाँ जिनका हमलावर फ़ायदा उठा सकते हैं - साइबर सुरक्षा का एक मुख्य कार्य है। जनरेटिव AI खोज को तेज़ करके, पैच प्राथमिकता में सहायता करके और यहाँ तक कि तैयारियों को बेहतर बनाने के लिए उन कमज़ोरियों पर हमलों का अनुकरण करके कमज़ोरियों के प्रबंधन को बेहतर बना रहा है। संक्षेप में, AI संगठनों को उनके कवच में छेदों को अधिक तेज़ी से खोजने और ठीक करने में मदद कर रहा है, और पर अग्रिम रूप वास्तविक हमलावरों से पहले सुरक्षा का परीक्षण करना।

एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग जनरेटिव एआई का उपयोग करना है स्वचालित कोड समीक्षा और भेद्यता खोजबड़े कोडबेस (खासकर लीगेसी सिस्टम) में अक्सर सुरक्षा संबंधी खामियां होती हैं, जिन पर ध्यान नहीं जाता। जनरेटिव AI मॉडल को सुरक्षित कोडिंग प्रथाओं और सामान्य बग पैटर्न पर प्रशिक्षित किया जा सकता है, फिर संभावित कमजोरियों को खोजने के लिए स्रोत कोड या संकलित बाइनरी पर इस्तेमाल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, NVIDIA शोधकर्ताओं ने एक जनरेटिव AI पाइपलाइन विकसित की है जो लीगेसी सॉफ़्टवेयर कंटेनरों का विश्लेषण कर सकती है और कमजोरियों की पहचान कर सकती है “उच्च सटीकता के साथ - मानव विशेषज्ञों की तुलना में 4 गुना अधिक तेज़।” (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI के लिए 6 उपयोग के मामले [+ उदाहरण] )। AI ने अनिवार्य रूप से सीखा कि असुरक्षित कोड कैसा दिखता है और जोखिम भरे कार्यों और लाइब्रेरीज़ को चिह्नित करने के लिए दशकों पुराने सॉफ़्टवेयर को स्कैन करने में सक्षम था, जिससे मैन्युअल कोड ऑडिटिंग की सामान्य रूप से धीमी प्रक्रिया में काफ़ी तेज़ी आई। इस तरह का उपकरण वित्त या सरकार जैसे उद्योगों के लिए एक गेम-चेंजर हो सकता है जो बड़े, पुराने कोडबेस पर निर्भर हैं - AI उन मुद्दों को खोजकर सुरक्षा को आधुनिक बनाने में मदद करता है जिन्हें खोजने में कर्मचारियों को महीनों या सालों लग सकते हैं (यदि कभी हो भी)।

जनरेटिव एआई भी इसमें सहायता करता है भेद्यता प्रबंधन वर्कफ़्लो भेद्यता स्कैन परिणामों को संसाधित करके और उन्हें प्राथमिकता देकर। टेनेबल जैसे उपकरण एक्सपोज़रएआई विश्लेषकों को सरल भाषा में भेद्यता डेटा की जानकारी देने और तुरंत उत्तर प्राप्त करने के लिए जनरेटिव एआई का उपयोग करें (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण) एक्सपोजरएआई कर सकता है “एक कथा में संपूर्ण आक्रमण पथ का सारांश प्रस्तुत करें” किसी दी गई गंभीर भेद्यता के लिए, यह बताते हुए कि हमलावर सिस्टम से समझौता करने के लिए इसे अन्य कमजोरियों के साथ कैसे जोड़ सकता है। यह सुधार के लिए कार्रवाई की भी सिफारिश करता है और जोखिम के बारे में अनुवर्ती प्रश्नों के उत्तर देता है। इसका मतलब है कि जब एक नई महत्वपूर्ण CVE (सामान्य भेद्यताएँ और जोखिम) की घोषणा की जाती है, तो एक विश्लेषक AI से पूछ सकता है, "क्या हमारा कोई सर्वर इस CVE से प्रभावित है और यदि हम पैच नहीं लगाते हैं तो सबसे खराब स्थिति क्या होगी?" और संगठन के अपने स्कैन डेटा से प्राप्त स्पष्ट मूल्यांकन प्राप्त करें। कमजोरियों को संदर्भगत बनाकर (जैसे कि यह इंटरनेट पर और उच्च-मूल्य वाले सर्वर पर उजागर है, इसलिए यह सर्वोच्च प्राथमिकता है), जनरेटिव AI सीमित संसाधनों के साथ टीमों को स्मार्ट तरीके से पैच करने में मदद करता है।

ज्ञात कमजोरियों को खोजने और प्रबंधित करने के अलावा, जनरेटिव एआई निम्नलिखित में भी योगदान देता है प्रवेश परीक्षण और आक्रमण सिमुलेशन – अनिवार्य रूप से खोज अज्ञात कमजोरियों या सुरक्षा नियंत्रणों का परीक्षण। जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क (GAN), एक प्रकार का जनरेटिव AI, का उपयोग सिंथेटिक डेटा बनाने के लिए किया गया है जो वास्तविक नेटवर्क ट्रैफ़िक या उपयोगकर्ता व्यवहार की नकल करता है, जिसमें छिपे हुए हमले के पैटर्न शामिल हो सकते हैं।2023 के एक अध्ययन में घुसपैठ का पता लगाने वाले सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए यथार्थवादी शून्य-दिन के हमले ट्रैफ़िक को उत्पन्न करने के लिए GAN का उपयोग करने का सुझाव दिया गया था (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI के लिए 6 उपयोग के मामले [+ उदाहरण] )। IDS को AI द्वारा तैयार किए गए हमले परिदृश्यों (जो उत्पादन नेटवर्क पर वास्तविक मैलवेयर का उपयोग करने का जोखिम नहीं उठाते) के साथ खिलाकर, संगठन अपने बचाव को वास्तविकता में उनसे प्रभावित होने की प्रतीक्षा किए बिना नए खतरों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं। इसी तरह, AI एक हमलावर को सिस्टम की जांच करते हुए अनुकरण कर सकता है - उदाहरण के लिए, यह देखने के लिए कि क्या कोई सफल होता है, एक सुरक्षित वातावरण में स्वचालित रूप से विभिन्न शोषण तकनीकों का प्रयास करना। यूएस डिफेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजेंसी (DARPA) को यहाँ संभावनाएँ नज़र आती हैं: इसका 2023 AI साइबर चैलेंज स्पष्ट रूप से जनरेटिव AI (बड़े भाषा मॉडल की तरह) का उपयोग करता है “ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर में कमज़ोरियों को स्वचालित रूप से खोजें और ठीक करें” एक प्रतियोगिता के भाग के रूप में ( DARPA का लक्ष्य AI, स्वायत्तता अनुप्रयोगों का विकास करना है जिन पर युद्धक भरोसा कर सकें > अमेरिकी रक्षा विभाग > रक्षा विभाग समाचार ) यह पहल इस बात को रेखांकित करती है कि एआई सिर्फ ज्ञात खामियों को दूर करने में ही मदद नहीं कर रहा है; यह सक्रिय रूप से नई खामियों को उजागर कर रहा है और उनके समाधान का प्रस्ताव दे रहा है, जो कार्य पारंपरिक रूप से कुशल (और महंगे) सुरक्षा शोधकर्ताओं तक ही सीमित है।

जनरेटिव AI यहां तक ​​कि बना सकता है बुद्धिमान हनीपोट्स और डिजिटल जुड़वाँ रक्षा के लिए। स्टार्टअप एआई-संचालित डिकॉय सिस्टम विकसित कर रहे हैं जो वास्तविक सर्वर या डिवाइस की नकल करते हैं। जैसा कि एक सीईओ ने बताया, जनरेटिव एआई “वास्तविक प्रणालियों की नकल करने के लिए डिजिटल प्रणालियों का क्लोन बनाना और हैकर्स को लुभाना” (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI के लिए 6 उपयोग के मामले [+ उदाहरण] )। ये AI-जनरेटेड हनीपोट्स वास्तविक वातावरण की तरह व्यवहार करते हैं (मान लीजिए, एक नकली IoT डिवाइस जो सामान्य टेलीमेट्री भेज रहा है) लेकिन केवल हमलावरों को आकर्षित करने के लिए मौजूद हैं। जब कोई हमलावर डिकॉय को निशाना बनाता है, तो AI अनिवार्य रूप से उन्हें अपने तरीकों का खुलासा करने के लिए धोखा देता है, जिसका बचावकर्ता तब अध्ययन कर सकते हैं और वास्तविक सिस्टम को मजबूत करने के लिए उपयोग कर सकते हैं। जनरेटिव मॉडलिंग द्वारा संचालित यह अवधारणा, आगे की ओर देखने का एक तरीका प्रदान करती है हमलावरों पर पलटवार करें, एआई द्वारा बढ़ाए गए धोखे का उपयोग करते हुए।

उद्योगों में, तेज़ और स्मार्ट भेद्यता प्रबंधन का मतलब है कम उल्लंघन। उदाहरण के लिए, हेल्थकेयर आईटी में, एआई मेडिकल डिवाइस में किसी कमजोर पुरानी लाइब्रेरी को जल्दी से पहचान सकता है और किसी हमलावर द्वारा उसका फायदा उठाने से पहले फर्मवेयर फिक्स का संकेत दे सकता है। बैंकिंग में, एआई किसी नए एप्लिकेशन पर अंदरूनी हमले का अनुकरण कर सकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि ग्राहक डेटा सभी परिदृश्यों में सुरक्षित रहे। इस प्रकार जनरेटिव एआई संगठनों की सुरक्षा स्थिति के लिए एक माइक्रोस्कोप और तनाव-परीक्षक दोनों के रूप में कार्य करता है: यह छिपी हुई खामियों को उजागर करता है और लचीलापन सुनिश्चित करने के लिए कल्पनाशील तरीकों से सिस्टम पर दबाव डालता है।

सुरक्षित कोड निर्माण और सॉफ्टवेयर विकास

जनरेटिव एआई की प्रतिभाएं हमलों का पता लगाने तक ही सीमित नहीं हैं - वे आगे भी विस्तारित हैं शुरू से ही अधिक सुरक्षित प्रणालियाँ बनानासॉफ़्टवेयर विकास में, AI कोड जनरेटर (जैसे GitHub Copilot, OpenAI Codex, आदि) डेवलपर्स को कोड स्निपेट या यहां तक ​​कि संपूर्ण फ़ंक्शन सुझाकर तेज़ी से कोड लिखने में मदद कर सकते हैं। साइबर सुरक्षा का पहलू यह सुनिश्चित करना है कि AI द्वारा सुझाए गए ये कोड सुरक्षित हैं और कोडिंग प्रथाओं को बेहतर बनाने के लिए AI का उपयोग किया जा रहा है।

एक ओर, जनरेटिव एआई एक के रूप में कार्य कर सकता है कोडिंग सहायक जो सुरक्षा की सर्वोत्तम प्रथाओं को समाहित करता हैडेवलपर्स एक एआई टूल का संकेत दे सकते हैं, “पायथन में पासवर्ड रीसेट फ़ंक्शन उत्पन्न करें,” और आदर्श रूप से ऐसा कोड वापस प्राप्त करें जो न केवल कार्यात्मक हो बल्कि सुरक्षित दिशा-निर्देशों का भी पालन करता हो (जैसे उचित इनपुट सत्यापन, लॉगिंग, जानकारी लीक किए बिना त्रुटि प्रबंधन, आदि)। व्यापक सुरक्षित कोड उदाहरणों पर प्रशिक्षित ऐसा सहायक, मानवीय त्रुटियों को कम करने में मदद कर सकता है जो कमजोरियों को जन्म देती हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई डेवलपर उपयोगकर्ता इनपुट को साफ करना भूल जाता है (SQL इंजेक्शन या इसी तरह की समस्याओं का द्वार खोलना), तो AI या तो इसे डिफ़ॉल्ट रूप से शामिल कर सकता है या उन्हें चेतावनी दे सकता है।कुछ एआई कोडिंग टूल्स को अब इस सटीक उद्देश्य की पूर्ति के लिए सुरक्षा-केंद्रित डेटा के साथ ठीक किया जा रहा है - अनिवार्य रूप से, सुरक्षा विवेक के साथ AI युग्म प्रोग्रामिंग.

हालाँकि, इसका एक दूसरा पहलू भी है: अगर जनरेटिव AI को ठीक से नियंत्रित नहीं किया जाता है, तो यह आसानी से कमज़ोरियाँ पैदा कर सकता है। जैसा कि सोफोस सुरक्षा विशेषज्ञ बेन वर्शेरेन ने कहा, कोडिंग के लिए जनरेटिव AI का उपयोग करना "संक्षिप्त, सत्यापन योग्य कोड के लिए ठीक है, लेकिन जब अनियंत्रित कोड एकीकृत हो जाता है तो जोखिम भरा होता है" उत्पादन प्रणालियों में। जोखिम यह है कि AI तार्किक रूप से सही कोड बना सकता है जो इस तरह से असुरक्षित है कि कोई गैर-विशेषज्ञ शायद इस पर ध्यान न दे। इसके अलावा, दुर्भावनापूर्ण अभिनेता जानबूझकर सार्वजनिक AI मॉडल को कमजोर कोड पैटर्न (डेटा पॉइज़निंग का एक रूप) के साथ प्रभावित कर सकते हैं ताकि AI असुरक्षित कोड सुझाए। अधिकांश डेवलपर्स सुरक्षा विशेषज्ञ नहीं हैंइसलिए यदि कोई AI कोई सुविधाजनक समाधान सुझाता है, तो वे बिना सोचे-समझे उसका उपयोग कर सकते हैं, और यह नहीं समझ पाते कि उसमें कोई दोष है (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI के लिए 6 उपयोग के मामले [+ उदाहरण] ) यह चिंता वास्तविक है - वास्तव में, एलएलएम (बड़े भाषा मॉडल) के लिए अब OWASP टॉप 10 सूची है जो कोडिंग के लिए एआई का उपयोग करने में इस तरह के सामान्य जोखिमों को रेखांकित करती है।

इन समस्याओं से निपटने के लिए विशेषज्ञ सुझाव देते हैं “जनरेटिव एआई का मुकाबला जनरेटिव एआई से करना” कोडिंग क्षेत्र में। व्यवहार में, इसका मतलब है कि AI का उपयोग करना कोड की समीक्षा और परीक्षण करें जिसे अन्य AI (या मनुष्य) ने लिखा है। एक AI मानव कोड समीक्षक की तुलना में नए कोड कमिट को कहीं अधिक तेज़ी से स्कैन कर सकता है और संभावित कमज़ोरियों या तर्क संबंधी मुद्दों को चिह्नित कर सकता है। हम पहले से ही ऐसे उपकरण उभरते हुए देख रहे हैं जो सॉफ़्टवेयर विकास जीवनचक्र में एकीकृत होते हैं: कोड लिखा जाता है (शायद AI की मदद से), फिर सुरक्षित कोड सिद्धांतों पर प्रशिक्षित एक जनरेटिव मॉडल इसकी समीक्षा करता है और किसी भी चिंता (जैसे, अप्रचलित फ़ंक्शन का उपयोग, प्रमाणीकरण जाँच गायब होना, आदि) की रिपोर्ट तैयार करता है। NVIDIA का शोध, जिसका पहले उल्लेख किया गया है, जिसने कोड में 4 गुना तेज़ भेद्यता का पता लगाया, सुरक्षित कोड विश्लेषण के लिए AI का उपयोग करने का एक उदाहरण है (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI के लिए 6 उपयोग के मामले [+ उदाहरण] ).

इसके अलावा, जनरेटिव एआई इसमें सहायता कर सकता है सुरक्षित कॉन्फ़िगरेशन और स्क्रिप्ट बनानाउदाहरण के लिए, अगर किसी कंपनी को सुरक्षित क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर तैनात करने की ज़रूरत है, तो एक इंजीनियर सुरक्षा नियंत्रण (जैसे उचित नेटवर्क सेगमेंटेशन, कम से कम विशेषाधिकार वाले IAM रोल) के साथ कॉन्फ़िगरेशन स्क्रिप्ट (कोड के रूप में इंफ्रास्ट्रक्चर) तैयार करने के लिए AI से पूछ सकता है। AI, हज़ारों ऐसे कॉन्फ़िगरेशन पर प्रशिक्षित होने के बाद, एक बेसलाइन तैयार कर सकता है जिसे इंजीनियर फिर ठीक करता है। यह सिस्टम के सुरक्षित सेटअप को तेज़ करता है और गलत कॉन्फ़िगरेशन त्रुटियों को कम करता है - जो क्लाउड सुरक्षा घटनाओं का एक सामान्य स्रोत है।

कुछ संगठन सुरक्षित कोडिंग पैटर्न के ज्ञान आधार को बनाए रखने के लिए जनरेटिव AI का भी लाभ उठा रहे हैं। यदि कोई डेवलपर निश्चित नहीं है कि किसी निश्चित सुविधा को सुरक्षित रूप से कैसे लागू किया जाए, तो वे आंतरिक AI से पूछताछ कर सकते हैं जिसने कंपनी की पिछली परियोजनाओं और सुरक्षा दिशानिर्देशों से सीखा है। AI एक अनुशंसित दृष्टिकोण या यहां तक ​​कि कोड स्निपेट भी लौटा सकता है जो कार्यात्मक आवश्यकताओं और कंपनी के सुरक्षा मानकों दोनों के साथ संरेखित होता है। इस दृष्टिकोण का उपयोग जैसे उपकरणों द्वारा किया गया है सिक्योरफ्रेम का प्रश्नावली स्वचालन, जो सुसंगत और सटीक प्रतिक्रियाओं को सुनिश्चित करने के लिए कंपनी की नीतियों और पिछले समाधानों से उत्तर खींचता है (अनिवार्य रूप से सुरक्षित दस्तावेज़ तैयार करता है) (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण) यह अवधारणा कोडिंग में तब्दील हो जाती है: एक एआई जो "याद रखता है" कि आपने पहले कैसे कुछ सुरक्षित रूप से लागू किया था और आपको इसे फिर से उसी तरह करने के लिए मार्गदर्शन करता है।

संक्षेप में, जनरेटिव एआई सॉफ्टवेयर विकास को प्रभावित कर रहा है सुरक्षित कोडिंग सहायता को अधिक सुलभ बनानाऐसे उद्योग जो बहुत सारे कस्टम सॉफ्टवेयर विकसित करते हैं - तकनीक, वित्त, रक्षा, आदि।- एआई सह-पायलट होने से लाभ मिलता है जो न केवल कोडिंग को गति देते हैं बल्कि एक सतर्क सुरक्षा समीक्षक के रूप में कार्य करते हैं। जब ठीक से नियंत्रित किया जाता है, तो ये एआई उपकरण नई कमजोरियों की शुरूआत को कम कर सकते हैं और विकास टीमों को सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करने में मदद कर सकते हैं, भले ही टीम के पास हर कदम पर एक सुरक्षा विशेषज्ञ शामिल न हो। इसका परिणाम यह होता है कि सॉफ़्टवेयर पहले दिन से ही हमलों के खिलाफ अधिक मजबूत होता है।

घटना प्रतिक्रिया समर्थन

जब साइबर सुरक्षा से जुड़ी कोई घटना होती है - चाहे वह मैलवेयर का प्रकोप हो, डेटा का उल्लंघन हो या किसी हमले से सिस्टम आउटेज हो - समय बहुत महत्वपूर्ण होता है। जनरेटिव AI का इस्तेमाल तेजी से बढ़ रहा है घटना प्रतिक्रिया (आईआर) टीमों का समर्थन करें घटनाओं को तेजी से रोकने और उनका निवारण करने में और अधिक जानकारी हाथ में रखने में एआई का उपयोग किया जा सकता है। विचार यह है कि एआई किसी घटना के दौरान जांच और दस्तावेज़ीकरण का कुछ बोझ उठा सकता है, और यहां तक ​​कि कुछ प्रतिक्रिया क्रियाओं का सुझाव या स्वचालन भी कर सकता है।

अंतर्राष्ट्रीय संबंध में एआई की एक प्रमुख भूमिका है वास्तविक समय घटना विश्लेषण और सारांशकिसी घटना के दौरान, प्रतिक्रियाकर्ताओं को इस तरह के सवालों के जवाब की आवश्यकता हो सकती है “हमलावर अंदर कैसे आया?”, “कौन सी प्रणालियाँ प्रभावित हैं?”, और “कौन सा डेटा ख़तरे में पड़ सकता है?”जनरेटिव AI प्रभावित सिस्टम से लॉग, अलर्ट और फोरेंसिक डेटा का विश्लेषण कर सकता है और जल्दी से जानकारी प्रदान कर सकता है। उदाहरण के लिए, Microsoft सुरक्षा कोपायलट किसी घटना प्रत्युत्तरकर्ता को विभिन्न साक्ष्य (फ़ाइलें, URL, ईवेंट लॉग) फ़ीड करने और समयरेखा या सारांश (माइक्रोसॉफ्ट सिक्योरिटी कोपायलट साइबर सुरक्षा के लिए एक नया GPT-4 AI सहायक है | द वर्ज) AI इस प्रकार प्रतिक्रिया दे सकता है: "यह उल्लंघन संभवतः 10:53 GMT पर उपयोगकर्ता जॉनडो को भेजे गए एक फ़िशिंग ईमेल से शुरू हुआ जिसमें मैलवेयर X था। एक बार निष्पादित होने के बाद, मैलवेयर ने एक बैकडोर बनाया जिसका उपयोग दो दिन बाद वित्त सर्वर पर जाने के लिए किया गया, जहाँ इसने डेटा एकत्र किया।" घंटों के बजाय मिनटों में यह सुसंगत चित्र प्राप्त करने से टीम को अधिक तेजी से सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है (जैसे कि किन प्रणालियों को अलग करना है)।

जनरेटिव एआई भी कर सकता है रोकथाम और सुधारात्मक कार्रवाई का सुझाव देंउदाहरण के लिए, यदि कोई एंडपॉइंट रैनसमवेयर से संक्रमित है, तो एक AI टूल उस मशीन को अलग करने, कुछ खातों को अक्षम करने और फ़ायरवॉल पर ज्ञात दुर्भावनापूर्ण IP को ब्लॉक करने के लिए एक स्क्रिप्ट या निर्देशों का सेट तैयार कर सकता है - अनिवार्य रूप से एक प्लेबुक निष्पादन। पालो ऑल्टो नेटवर्क्स ने नोट किया कि जनरेटिव AI सक्षम है “घटना की प्रकृति के आधार पर उचित कार्रवाई या स्क्रिप्ट तैयार करना”, प्रतिक्रिया के प्रारंभिक चरणों को स्वचालित करना (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI क्या है? - पालो ऑल्टो नेटवर्क्स)। ऐसे परिदृश्य में जहां सुरक्षा टीम अभिभूत है (मान लीजिए कि सैकड़ों डिवाइस पर व्यापक हमला हुआ है), AI इनमें से कुछ क्रियाओं को पूर्व-स्वीकृत स्थितियों के तहत सीधे निष्पादित भी कर सकता है, एक जूनियर रिस्पॉन्डर की तरह काम करता है जो अथक परिश्रम करता है। उदाहरण के लिए, एक AI एजेंट स्वचालित रूप से उन क्रेडेंशियल को रीसेट कर सकता है जो उसके अनुसार समझौता किए गए थे या होस्ट को संगरोध कर सकता है जो घटना की प्रोफ़ाइल से मेल खाने वाली दुर्भावनापूर्ण गतिविधि प्रदर्शित करते हैं।

घटना प्रतिक्रिया के दौरान, संचार महत्वपूर्ण है - टीम के भीतर और हितधारकों दोनों के लिए। जनरेटिव AI इस प्रकार मदद कर सकता है घटना अद्यतन रिपोर्ट या संक्षिप्त विवरण का मसौदा तैयार करनाएक इंजीनियर को ईमेल अपडेट लिखने के लिए अपनी समस्या निवारण प्रक्रिया को रोकने के बजाय, एआई से पूछ सकते हैं, “इस घटना में अब तक जो कुछ हुआ है उसका सारांश बताइए ताकि अधिकारियों को इसकी जानकारी मिल सके।” घटना के आंकड़ों को ग्रहण करने के बाद, AI एक संक्षिप्त सारांश तैयार कर सकता है: "दोपहर 3 बजे तक, हमलावरों ने 2 उपयोगकर्ता खातों और 5 सर्वरों तक पहुँच प्राप्त कर ली है। प्रभावित डेटा में डेटाबेस X में क्लाइंट रिकॉर्ड शामिल हैं। रोकथाम के उपाय: समझौता किए गए खातों के लिए VPN पहुँच रद्द कर दी गई है और सर्वरों को अलग कर दिया गया है। अगला कदम: किसी भी दृढ़ता तंत्र के लिए स्कैनिंग करना।” इसके बाद प्रत्युत्तरदाता इसे शीघ्रता से सत्यापित या संशोधित कर सकता है और इसे भेज सकता है, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि हितधारकों को सटीक, अद्यतन जानकारी मिलती रहे।

धूल जमने के बाद, आम तौर पर एक विस्तृत घटना रिपोर्ट तैयार की जाती है और सीखे गए सबक संकलित किए जाते हैं। यह एक और क्षेत्र है जहाँ AI समर्थन चमकता है। यह सभी घटना डेटा की समीक्षा कर सकता है और घटना के बाद रिपोर्ट तैयार करना मूल कारण, कालक्रम, प्रभाव और अनुशंसाओं को कवर करना। उदाहरण के लिए, आईबीएम जनरेटिव एआई को एकीकृत कर रहा है “सुरक्षा मामलों और घटनाओं का सरल सारांश जिसे हितधारकों के साथ साझा किया जा सकता है” एक बटन दबाने पर (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण) कार्रवाई के बाद की रिपोर्टिंग को सुव्यवस्थित करके, संगठन तेजी से सुधारों को लागू कर सकते हैं और अनुपालन उद्देश्यों के लिए बेहतर दस्तावेज़ीकरण भी कर सकते हैं।

एक नवीन दूरदर्शी उपयोग है एआई-संचालित घटना सिमुलेशन. जिस तरह से कोई व्यक्ति अग्नि ड्रिल चला सकता है, उसी तरह कुछ कंपनियाँ “क्या होगा अगर” घटना परिदृश्यों के माध्यम से चलाने के लिए जनरेटिव AI का उपयोग कर रही हैं। AI अनुकरण कर सकता है कि नेटवर्क लेआउट को देखते हुए रैनसमवेयर कैसे फैल सकता है, या कोई अंदरूनी व्यक्ति डेटा को कैसे निकाल सकता है, और फिर वर्तमान प्रतिक्रिया योजनाओं की प्रभावशीलता को स्कोर कर सकता है। यह टीमों को वास्तविक घटना होने से पहले प्लेबुक तैयार करने और उसे परिष्कृत करने में मदद करता है। यह एक निरंतर बेहतर होने वाले घटना प्रतिक्रिया सलाहकार की तरह है जो लगातार आपकी तत्परता का परीक्षण करता है।

वित्त या स्वास्थ्य सेवा जैसे उच्च-दांव वाले उद्योगों में, जहाँ घटनाओं से डाउनटाइम या डेटा हानि विशेष रूप से महंगी होती है, ये AI-संचालित IR क्षमताएँ बहुत आकर्षक हैं। साइबर घटना का सामना करने वाला अस्पताल लंबे समय तक सिस्टम आउटेज का जोखिम नहीं उठा सकता - एक AI जो नियंत्रण में तेज़ी से सहायता करता है, वह सचमुच जीवन रक्षक हो सकता है। इसी तरह, एक वित्तीय संस्थान 3 बजे संदिग्ध धोखाधड़ी घुसपैठ की प्रारंभिक प्राथमिकता को संभालने के लिए AI का उपयोग कर सकता है, ताकि जब तक ऑन-कॉल मानव ऑनलाइन हों, तब तक बहुत सारे ग्राउंडवर्क (प्रभावित खातों को लॉग ऑफ करना, लेन-देन को रोकना, आदि) पहले से ही हो चुके हों। जनरेटिव एआई के साथ घटना प्रतिक्रिया टीमों को बढ़ाना, संगठन प्रतिक्रिया समय को काफी हद तक कम कर सकते हैं और अपने संचालन की संपूर्णता में सुधार कर सकते हैं, जिससे अंततः साइबर घटनाओं से होने वाली क्षति को कम किया जा सकता है।

व्यवहार विश्लेषण और विसंगति का पता लगाना

कई साइबर हमलों को तब पकड़ा जा सकता है जब कुछ “सामान्य” व्यवहार से विचलित होता है - चाहे वह कोई उपयोगकर्ता खाता असामान्य मात्रा में डेटा डाउनलोड कर रहा हो या कोई नेटवर्क डिवाइस अचानक किसी अपरिचित होस्ट से संचार कर रहा हो। जनरेटिव AI इसके लिए उन्नत तकनीक प्रदान करता है व्यवहार विश्लेषण और विसंगति का पता लगाना, उपयोगकर्ताओं और प्रणालियों के सामान्य पैटर्न को सीखना और फिर जब कुछ गलत लगे तो उसे चिह्नित करना।

पारंपरिक विसंगति का पता लगाने में अक्सर विशिष्ट मेट्रिक्स (सीपीयू उपयोग स्पाइक्स, विषम घंटों में लॉगिन, आदि) पर सांख्यिकीय थ्रेसहोल्ड या सरल मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाता है। जनरेटिव एआई व्यवहार की अधिक सूक्ष्म प्रोफाइल बनाकर इसे और आगे ले जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक एआई मॉडल समय के साथ किसी कर्मचारी के लॉगिन, फ़ाइल एक्सेस पैटर्न और ईमेल आदतों को निगल सकता है और उस उपयोगकर्ता की "सामान्य" की बहुआयामी समझ बना सकता है। यदि वह खाता बाद में अपने मानक के बाहर कुछ करता है (जैसे किसी नए देश से लॉग इन करना और आधी रात को एचआर फाइलों के खजाने तक पहुंचना), तो एआई न केवल एक मीट्रिक पर बल्कि पूरे व्यवहार पैटर्न के रूप में विचलन का पता लगाएगा जो उपयोगकर्ता की प्रोफ़ाइल के अनुकूल नहीं है। तकनीकी शब्दों में, जनरेटिव मॉडल (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI क्या है? - पालो ऑल्टो नेटवर्क्स).

एक व्यावहारिक कार्यान्वयन यह है नेटवर्क ट्रैफ़िक मॉनिटरिंग2024 के एक सर्वेक्षण के अनुसार, अमेरिका में 54% लोगसंगठनों ने साइबर सुरक्षा में एआई के शीर्ष उपयोग के रूप में नेटवर्क ट्रैफ़िक की निगरानी का हवाला दिया (उत्तरी अमेरिका: 2024 तक दुनिया भर में साइबर सुरक्षा में AI के शीर्ष उपयोग के मामले)। जनरेटिव AI किसी उद्यम के नेटवर्क के सामान्य संचार पैटर्न को जान सकता है - कौन से सर्वर आम तौर पर एक दूसरे से बात करते हैं, व्यावसायिक घंटों के दौरान और रात भर में कितना डेटा स्थानांतरित होता है, आदि। यदि कोई हमलावर किसी सर्वर से डेटा निकालना शुरू कर देता है, भले ही पता लगाने से बचने के लिए धीरे-धीरे, एक AI-आधारित प्रणाली यह नोटिस कर सकती है कि “सर्वर A कभी भी 2 बजे रात को 500MB डेटा किसी बाहरी IP पर नहीं भेजता” और अलर्ट जारी करें। क्योंकि AI सिर्फ़ स्थिर नियमों का उपयोग नहीं कर रहा है, बल्कि नेटवर्क व्यवहार का एक विकसित मॉडल है, यह सूक्ष्म विसंगतियों को पकड़ सकता है जो स्थिर नियम (जैसे "डेटा > X MB होने पर अलर्ट करें") चूक सकते हैं या गलती से फ़्लैग कर सकते हैं। यह अनुकूली प्रकृति बैंकिंग लेनदेन नेटवर्क, क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर या IoT डिवाइस बेड़े जैसे वातावरण में AI-संचालित विसंगति का पता लगाने को शक्तिशाली बनाती है, जहाँ सामान्य बनाम असामान्य के लिए निश्चित नियमों को परिभाषित करना बेहद जटिल है।

जनरेटिव एआई भी मदद कर रहा है उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण (UBA), जो अंदरूनी खतरों या समझौता किए गए खातों को पहचानने की कुंजी है। प्रत्येक उपयोगकर्ता या इकाई की आधार रेखा तैयार करके, AI क्रेडेंशियल के दुरुपयोग जैसी चीजों का पता लगा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि अकाउंटिंग से बॉब अचानक ग्राहक डेटाबेस से क्वेरी करना शुरू कर देता है (कुछ ऐसा जो उसने पहले कभी नहीं किया था), बॉब के व्यवहार के लिए AI मॉडल इसे असामान्य के रूप में चिह्नित करेगा। यह मैलवेयर नहीं हो सकता है - यह बॉब के क्रेडेंशियल्स की चोरी और हमलावर द्वारा उपयोग किए जाने का मामला हो सकता है, या बॉब वहां जांच कर रहा है जहां उसे नहीं करना चाहिए। किसी भी तरह से, सुरक्षा टीम को जांच करने के लिए सूचना मिल जाती है। इस तरह के AI-संचालित UBA सिस्टम विभिन्न सुरक्षा उत्पादों में मौजूद हैं, और जनरेटिव मॉडलिंग तकनीकें संदर्भ पर विचार करके उनकी सटीकता को बढ़ा रही हैं और झूठे अलार्म को कम कर रही हैं (हो सकता है कि बॉब किसी विशेष प्रोजेक्ट पर हो, आदि, जिसे AI कभी-कभी अन्य डेटा से अनुमान लगा सकता है)।

पहचान और पहुंच प्रबंधन के क्षेत्र में, डीपफेक का पता लगाना यह एक बढ़ती हुई ज़रूरत है - जनरेटिव AI सिंथेटिक आवाज़ें और वीडियो बना सकता है जो बायोमेट्रिक सुरक्षा को धोखा दे सकते हैं। दिलचस्प बात यह है कि जनरेटिव AI ऑडियो या वीडियो में सूक्ष्म कलाकृतियों का विश्लेषण करके इन डीपफेक का पता लगाने में भी मदद कर सकता है जिन्हें इंसानों के लिए नोटिस करना मुश्किल होता है। हमने एक्सेंचर के साथ एक उदाहरण देखा, जिसने अनगिनत चेहरे के भावों और स्थितियों का अनुकरण करने के लिए जनरेटिव AI का उपयोग किया रेलगाड़ी अपने बायोमेट्रिक सिस्टम का उपयोग करके वास्तविक उपयोगकर्ताओं को AI-जनरेटेड डीपफेक से अलग करने में मदद की। पांच वर्षों में, इस दृष्टिकोण ने एक्सेंचर को अपने 90% सिस्टम के लिए पासवर्ड खत्म करने (बायोमेट्रिक्स और अन्य कारकों की ओर बढ़ने) और हमलों को 60% तक कम करने में मदद की (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI के लिए 6 उपयोग के मामले [+ उदाहरण] )। मूलतः, उन्होंने बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण को मजबूत करने के लिए जनरेटिव एआई का उपयोग किया, जिससे यह जनरेटिव हमलों के खिलाफ लचीला हो गया (एआई द्वारा एआई से लड़ने का एक बेहतरीन उदाहरण)। इस तरह का व्यवहार मॉडलिंग - इस मामले में एक जीवित मानव चेहरे बनाम एआई-संश्लेषित चेहरे के बीच अंतर को पहचानना - महत्वपूर्ण है क्योंकि हम प्रमाणीकरण में एआई पर अधिक निर्भर हैं।

जनरेटिव एआई द्वारा संचालित विसंगति का पता लगाना सभी उद्योगों में लागू है: स्वास्थ्य सेवा में, हैकिंग के संकेतों के लिए चिकित्सा उपकरण व्यवहार की निगरानी करना; वित्त में, अनियमित पैटर्न के लिए ट्रेडिंग सिस्टम पर नज़र रखना जो धोखाधड़ी या एल्गोरिदमिक हेरफेर का संकेत दे सकता है; ऊर्जा/उपयोगिताओं में, घुसपैठ के संकेतों के लिए नियंत्रण प्रणाली संकेतों का निरीक्षण करना। व्यापकता (व्यवहार के सभी पहलुओं पर विचार करना) और गहराई (जटिल पैटर्न को समझना) जनरेटिव एआई द्वारा प्रदान की जाने वाली यह क्षमता साइबर घटना के सूक्ष्म संकेतकों को पहचानने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। जैसे-जैसे खतरे सामान्य संचालन के बीच छिपे हुए, गुप्त होते जाते हैं, “सामान्य” को सटीक रूप से चित्रित करने और किसी चीज के विचलित होने पर चिल्लाने की यह क्षमता महत्वपूर्ण हो जाती है।इस प्रकार जनरेटिव एआई एक अथक प्रहरी के रूप में कार्य करता है, जो पर्यावरण में परिवर्तनों के साथ तालमेल बनाए रखने के लिए हमेशा सामान्यता की अपनी परिभाषा को सीखता और अद्यतन करता रहता है, तथा सुरक्षा टीमों को उन विसंगतियों के प्रति सचेत करता है, जिनका गहन निरीक्षण किया जाना आवश्यक है।

साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई के अवसर और लाभ

साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई का अनुप्रयोग कई तरह के लाभ लाता है अवसर और लाभ इन उपकरणों को अपनाने के इच्छुक संगठनों के लिए। नीचे, हम उन प्रमुख लाभों का सारांश देते हैं जो जनरेटिव AI को साइबर सुरक्षा कार्यक्रमों के लिए एक आकर्षक अतिरिक्त बनाते हैं:

• तेजी से खतरे का पता लगाना और प्रतिक्रिया: जनरेटिव AI सिस्टम वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और मैन्युअल मानव विश्लेषण की तुलना में खतरों को बहुत तेज़ी से पहचान सकते हैं। इस गति लाभ का मतलब है हमलों का पहले पता लगाना और घटना को जल्दी से नियंत्रित करना। व्यवहार में, AI-संचालित सुरक्षा निगरानी उन खतरों को पकड़ सकती है जिन्हें मनुष्यों को सहसंबंधित करने में बहुत अधिक समय लगेगा। घटनाओं पर तुरंत प्रतिक्रिया देकर (या यहां तक ​​कि स्वायत्त रूप से प्रारंभिक प्रतिक्रियाओं को निष्पादित करके), संगठन अपने नेटवर्क में हमलावरों के रहने के समय को नाटकीय रूप से कम कर सकते हैं, जिससे नुकसान कम से कम हो सकता है।

• बेहतर सटीकता और खतरा कवरेज: क्योंकि वे लगातार नए डेटा से सीखते हैं, इसलिए जनरेटिव मॉडल उभरते खतरों के अनुकूल हो सकते हैं और दुर्भावनापूर्ण गतिविधि के सूक्ष्म संकेतों को पकड़ सकते हैं। इससे स्थिर नियमों की तुलना में बेहतर पहचान सटीकता (कम गलत नकारात्मक और गलत सकारात्मक) होती है। उदाहरण के लिए, एक AI जिसने फ़िशिंग ईमेल या मैलवेयर व्यवहार की पहचान सीख ली है, वह उन वेरिएंट की पहचान कर सकता है जो पहले कभी नहीं देखे गए थे। इसका परिणाम खतरे के प्रकारों का व्यापक कवरेज है - जिसमें नए हमले भी शामिल हैं - जो समग्र सुरक्षा स्थिति को मजबूत करता है। सुरक्षा दल AI विश्लेषण (जैसे मैलवेयर व्यवहार की व्याख्या) से विस्तृत जानकारी भी प्राप्त करते हैं, जिससे अधिक सटीक और लक्षित बचाव संभव होता है (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI क्या है? - पालो ऑल्टो नेटवर्क्स).

• दोहराए जाने वाले कार्यों का स्वचालन: जनरेटिव AI नियमित, श्रम-गहन सुरक्षा कार्यों को स्वचालित करने में उत्कृष्ट है - लॉग्स को छानने और रिपोर्ट संकलित करने से लेकर घटना प्रतिक्रिया स्क्रिप्ट लिखने तक। यह स्वचालन मानव विश्लेषकों पर बोझ कम करता हैजिससे वे उच्च स्तरीय रणनीति और जटिल निर्णय लेने पर ध्यान केंद्रित कर सकें (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI क्या है? - पालो ऑल्टो नेटवर्क्स) भेद्यता स्कैनिंग, कॉन्फ़िगरेशन ऑडिटिंग, उपयोगकर्ता गतिविधि विश्लेषण और अनुपालन रिपोर्टिंग जैसे सामान्य लेकिन महत्वपूर्ण कामों को AI द्वारा संभाला जा सकता है (या कम से कम पहले ड्राफ्ट किया जा सकता है)। मशीन की गति से इन कार्यों को संभालने से, AI न केवल दक्षता में सुधार करता है बल्कि मानवीय त्रुटि (उल्लंघनों में एक महत्वपूर्ण कारक) को भी कम करता है।

• सक्रिय रक्षा और सिमुलेशन: जनरेटिव एआई संगठनों को प्रतिक्रियाशील से सक्रिय सुरक्षा में स्थानांतरित करने की अनुमति देता है। हमले के सिमुलेशन, सिंथेटिक डेटा जेनरेशन और परिदृश्य-आधारित प्रशिक्षण जैसी तकनीकों के माध्यम से, रक्षक खतरों का अनुमान लगा सकते हैं और उनके लिए तैयारी कर सकते हैं पहले वे वास्तविक दुनिया में साकार होते हैं। सुरक्षा दल अपनी प्रतिक्रियाओं का परीक्षण करने और किसी भी कमज़ोरी को दूर करने के लिए सुरक्षित वातावरण में साइबर हमलों (फ़िशिंग अभियान, मैलवेयर प्रकोप, DDoS, आदि) का अनुकरण कर सकते हैं। यह निरंतर प्रशिक्षण, जिसे अक्सर केवल मानवीय प्रयास से पूरी तरह से करना असंभव होता है, सुरक्षा को तेज और अद्यतित रखता है। यह एक साइबर "फायर ड्रिल" के समान है - AI आपके बचाव पर कई काल्पनिक खतरे फेंक सकता है ताकि आप अभ्यास कर सकें और सुधार कर सकें।

• मानवीय विशेषज्ञता में वृद्धि (बल गुणक के रूप में एआई): जनरेटिव एआई एक अथक जूनियर विश्लेषक, सलाहकार और सहायक के रूप में कार्य करता है।यह कम अनुभवी टीम के सदस्यों को अनुभवी विशेषज्ञों से अपेक्षित मार्गदर्शन और सिफारिशें प्रभावी ढंग से प्रदान कर सकता है विशेषज्ञता का लोकतंत्रीकरण टीम भर में (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI के लिए 6 उपयोग के मामले [+ उदाहरण] )। साइबर सुरक्षा में प्रतिभा की कमी को देखते हुए यह विशेष रूप से मूल्यवान है - AI छोटी टीमों को कम से कम काम करने में मदद करता है। दूसरी ओर, अनुभवी विश्लेषकों को AI से कठिन काम संभालने और गैर-स्पष्ट अंतर्दृष्टि को सामने लाने से लाभ होता है, जिसे वे फिर सत्यापित कर सकते हैं और उस पर कार्रवाई कर सकते हैं। कुल मिलाकर परिणाम एक सुरक्षा टीम है जो कहीं अधिक उत्पादक और सक्षम है, जिसमें AI प्रत्येक मानव सदस्य के प्रभाव को बढ़ाता है (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है).

• उन्नत निर्णय समर्थन और रिपोर्टिंग: तकनीकी डेटा को प्राकृतिक भाषा अंतर्दृष्टि में अनुवाद करके, जनरेटिव AI संचार और निर्णय लेने में सुधार करता है। सुरक्षा नेताओं को AI द्वारा उत्पन्न सारांशों के माध्यम से मुद्दों में स्पष्ट दृश्यता मिलती है और कच्चे डेटा को पार्स करने की आवश्यकता के बिना सूचित रणनीतिक निर्णय ले सकते हैं। इसी तरह, क्रॉस-फ़ंक्शनल संचार (अधिकारियों, अनुपालन अधिकारियों, आदि के लिए) में सुधार होता है जब AI सुरक्षा स्थिति और घटनाओं की आसानी से समझ में आने वाली रिपोर्ट तैयार करता है (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण) इससे न केवल नेतृत्व स्तर पर सुरक्षा मामलों पर विश्वास और संरेखण का निर्माण होता है, बल्कि जोखिमों और एआई द्वारा खोजे गए अंतरालों को स्पष्ट रूप से व्यक्त करके निवेश और परिवर्तनों को उचित ठहराने में भी मदद मिलती है।

इन लाभों का मतलब है कि साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई का लाभ उठाने वाले संगठन संभावित रूप से कम परिचालन लागत के साथ एक मजबूत सुरक्षा स्थिति प्राप्त कर सकते हैं। वे उन खतरों का जवाब दे सकते हैं जो पहले भारी थे, उन कमियों को कवर कर सकते हैं जिनकी निगरानी नहीं की गई थी, और एआई-संचालित फीडबैक लूप के माध्यम से लगातार सुधार कर सकते हैं। अंततः, जनरेटिव एआई विरोधियों से आगे निकलने का मौका देता है गति, पैमाना और परिष्कार आधुनिक हमलों के साथ-साथ समान रूप से परिष्कृत बचाव की संभावनाएँ। जैसा कि एक सर्वेक्षण में पाया गया, आधे से अधिक व्यवसाय और साइबर लीडर जनरेटिव AI के उपयोग के माध्यम से तेजी से खतरे का पता लगाने और अधिक सटीकता की उम्मीद करते हैं ([PDF] वैश्विक साइबर सुरक्षा आउटलुक 2025 | विश्व आर्थिक मंच) (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई: एलएलएम की एक व्यापक समीक्षा ...) - यह इन प्रौद्योगिकियों के लाभों के प्रति आशावाद का प्रमाण है।

साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई के उपयोग के जोखिम और चुनौतियाँ

जबकि अवसर महत्वपूर्ण हैं, साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई को खुली आँखों से देखना महत्वपूर्ण है। जोखिम और चुनौतियाँ इसमें शामिल है। एआई पर आँख मूंदकर भरोसा करना या इसका दुरुपयोग करना नई कमज़ोरियों को जन्म दे सकता है। नीचे, हम प्रमुख चिंताओं और नुकसानों को रेखांकित करते हैं, साथ ही प्रत्येक के संदर्भ के बारे में भी बताते हैं:

• साइबर अपराधियों द्वारा प्रतिकूल उपयोग: वही जनरेटिव क्षमताएं जो बचावकर्ताओं की मदद करती हैं, हमलावरों को सशक्त बना सकती हैं। धमकी देने वाले अभिनेता पहले से ही जनरेटिव एआई का उपयोग अधिक विश्वसनीय फ़िशिंग ईमेल बनाने, सोशल इंजीनियरिंग के लिए नकली व्यक्तित्व और डीपफेक वीडियो बनाने, पॉलीमॉर्फिक मैलवेयर विकसित करने के लिए कर रहे हैं जो पता लगाने से बचने के लिए लगातार बदलते रहते हैं, और यहां तक ​​कि हैकिंग के पहलुओं को स्वचालित करते हैं (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI क्या है? - पालो ऑल्टो नेटवर्क्स) लगभग आधे (46%) साइबर सुरक्षा नेताओं को चिंता है कि जनरेटिव एआई अधिक उन्नत प्रतिकूल हमलों को जन्म देगा (जनरेटिव एआई सुरक्षा: रुझान, खतरे और शमन रणनीतियाँ)। इस "एआई हथियारों की दौड़" का मतलब है कि जैसे-जैसे बचावकर्ता एआई को अपनाएंगे, हमलावर भी पीछे नहीं रहेंगे (वास्तव में, वे कुछ क्षेत्रों में अनियमित एआई उपकरणों का उपयोग करके आगे हो सकते हैं)। संगठनों को एआई-संवर्धित खतरों के लिए तैयार रहना चाहिए जो अधिक लगातार, परिष्कृत और पता लगाने में कठिन हैं।

• एआई भ्रम और अशुद्धि: जनरेटिव एआई मॉडल ऐसे आउटपुट उत्पन्न कर सकते हैं जो विश्वसनीय लेकिन गलत या भ्रामक - एक घटना जिसे मतिभ्रम के रूप में जाना जाता है। सुरक्षा संदर्भ में, एक AI किसी घटना का विश्लेषण कर सकता है और गलत तरीके से निष्कर्ष निकाल सकता है कि एक निश्चित भेद्यता इसका कारण थी, या यह एक दोषपूर्ण उपचार स्क्रिप्ट उत्पन्न कर सकता है जो हमले को रोकने में विफल हो जाती है। ये गलतियाँ अगर सच मान ली जाएँ तो खतरनाक हो सकती हैं। जैसा कि एनटीटी डेटा चेतावनी देता है, "जनरेटिव एआई संभवतः गलत सामग्री आउटपुट कर सकता है, और इस घटना को मतिभ्रम कहा जाता है... वर्तमान में उन्हें पूरी तरह से खत्म करना मुश्किल है" (जनरेटिव एआई और काउंटरमेजर्स के सुरक्षा जोखिम, और साइबर सुरक्षा पर इसका प्रभाव | एनटीटी डेटा ग्रुप) सत्यापन के बिना एआई पर अत्यधिक निर्भरता गलत दिशा में किए गए प्रयासों या सुरक्षा की झूठी भावना को जन्म दे सकती है। उदाहरण के लिए, एआई किसी महत्वपूर्ण सिस्टम को गलत तरीके से सुरक्षित बता सकता है, जबकि वह सुरक्षित नहीं है, या इसके विपरीत, कभी न हुई किसी सेंध का “पता लगाकर” दहशत फैला सकता है। इस जोखिम को कम करने के लिए एआई आउटपुट का कठोर सत्यापन और महत्वपूर्ण निर्णयों के लिए मनुष्यों को शामिल करना आवश्यक है।

• मिथ्या सकारात्मक और नकारात्मक: मतिभ्रम से संबंधित, यदि कोई AI मॉडल खराब तरीके से प्रशिक्षित या कॉन्फ़िगर किया गया है, तो यह हो सकता है सौम्य गतिविधि को दुर्भावनापूर्ण (झूठी सकारात्मक) के रूप में रिपोर्ट करना या इससे भी बदतर, वास्तविक खतरों को नज़रअंदाज़ करना (झूठे नकारात्मक) (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है)। अत्यधिक झूठे अलर्ट सुरक्षा टीमों को परेशान कर सकते हैं और अलर्ट थकान (एआई द्वारा वादा किए गए बहुत ही दक्षता लाभ को खत्म करना) का कारण बन सकते हैं, जबकि मिस्ड डिटेक्शन संगठन को उजागर कर देते हैं। सही संतुलन के लिए जनरेटिव मॉडल को ट्यून करना चुनौतीपूर्ण है। प्रत्येक वातावरण अद्वितीय है, और एक एआई तुरंत आउट-ऑफ-द-बॉक्स इष्टतम प्रदर्शन नहीं कर सकता है। निरंतर सीखना भी एक दोधारी तलवार है - यदि एआई उस फीडबैक से सीखता है जो तिरछा है या ऐसे वातावरण से जो बदलता है, तो इसकी सटीकता में उतार-चढ़ाव हो सकता है। सुरक्षा टीमों को एआई के प्रदर्शन की निगरानी करनी चाहिए और थ्रेसहोल्ड को समायोजित करना चाहिए या मॉडल को सुधारात्मक फीडबैक प्रदान करना चाहिए। उच्च-दांव संदर्भों में (जैसे महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के लिए घुसपैठ का पता लगाना),

• डेटा गोपनीयता और लीकेज: जनरेटिव AI सिस्टम को अक्सर प्रशिक्षण और संचालन के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। यदि ये मॉडल क्लाउड-आधारित हैं या ठीक से सिलो नहीं हैं, तो संवेदनशील जानकारी लीक होने का जोखिम है। उपयोगकर्ता अनजाने में मालिकाना डेटा या व्यक्तिगत डेटा को AI सेवा में फीड कर सकते हैं (चैटGPT से गोपनीय घटना रिपोर्ट का सारांश देने के लिए कहें), और वह डेटा मॉडल के ज्ञान का हिस्सा बन सकता है। दरअसल, हाल ही में हुए एक अध्ययन में पाया गया जनरेटिव एआई टूल्स के 55% इनपुट में संवेदनशील या व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी शामिल थी, जिससे डेटा लीक होने की गंभीर चिंताएं बढ़ गई हैं (जनरेटिव एआई सुरक्षा: रुझान, खतरे और शमन रणनीतियाँ) इसके अतिरिक्त, यदि किसी AI को आंतरिक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है और उससे कुछ निश्चित तरीकों से पूछताछ की गई है, तो हो सकता है कि यह आउटपुट उस संवेदनशील डेटा के कुछ हिस्से किसी और को सौंपना। संगठनों को सख्त डेटा हैंडलिंग नीतियों को लागू करना चाहिए (जैसे संवेदनशील सामग्री के लिए ऑन-प्रिमाइसेस या निजी AI इंस्टेंस का उपयोग करना) और कर्मचारियों को सार्वजनिक AI टूल में गुप्त जानकारी न चिपकाने के बारे में शिक्षित करना चाहिए। गोपनीयता नियम (GDPR, आदि) भी लागू होते हैं - उचित सहमति या सुरक्षा के बिना AI को प्रशिक्षित करने के लिए व्यक्तिगत डेटा का उपयोग करना कानूनों के विरुद्ध हो सकता है।

• मॉडल सुरक्षा और हेरफेर: जनरेटिव एआई मॉडल स्वयं भी लक्ष्य बन सकते हैं।विरोधी प्रयास कर सकते हैं मॉडल विषाक्तताप्रशिक्षण या पुनः प्रशिक्षण चरण के दौरान दुर्भावनापूर्ण या भ्रामक डेटा खिलाना ताकि AI गलत पैटर्न सीख सके (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है) उदाहरण के लिए, एक हमलावर खतरे की खुफिया जानकारी को सूक्ष्मता से विषाक्त कर सकता है ताकि AI हमलावर के अपने मैलवेयर को दुर्भावनापूर्ण के रूप में पहचानने में विफल हो जाए। एक और रणनीति है शीघ्र इंजेक्शन या आउटपुट हेरफेर, जहां हमलावर एआई को इनपुट जारी करने का तरीका ढूंढता है जिससे वह अनपेक्षित तरीके से व्यवहार करता है - शायद अपनी सुरक्षा गार्डरेल को अनदेखा करने या ऐसी जानकारी प्रकट करने के लिए जो उसे नहीं बतानी चाहिए (जैसे आंतरिक संकेत या डेटा)। इसके अतिरिक्त, जोखिम भी है मॉडल चोरी: हमलावर विशेष रूप से AI को मूर्ख बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए इनपुट तैयार करते हैं। हम इसे प्रतिकूल उदाहरणों में देखते हैं - थोड़ा विचलित डेटा जिसे मनुष्य सामान्य मानता है लेकिन AI गलत वर्गीकरण करता है। यह सुनिश्चित करना कि AI आपूर्ति श्रृंखला सुरक्षित है (डेटा अखंडता, मॉडल एक्सेस नियंत्रण, प्रतिकूल मजबूती परीक्षण) इन उपकरणों को तैनात करते समय साइबर सुरक्षा का एक नया लेकिन आवश्यक हिस्सा है (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI क्या है? - पालो ऑल्टो नेटवर्क्स).

• अति-निर्भरता और कौशल क्षरण: एक हल्का जोखिम यह भी है कि संगठन AI पर अत्यधिक निर्भर हो सकते हैं और मानवीय कौशल को कमज़ोर कर सकते हैं। यदि जूनियर विश्लेषक AI आउटपुट पर आँख मूंदकर भरोसा करने लगते हैं, तो वे उस समय के लिए आवश्यक आलोचनात्मक सोच और अंतर्ज्ञान विकसित नहीं कर पाएँगे, जब AI उपलब्ध नहीं होता या गलत होता है। एक परिदृश्य से बचना चाहिए जिसमें एक सुरक्षा टीम के पास बेहतरीन उपकरण होते हैं, लेकिन यह नहीं पता होता कि अगर वे उपकरण काम करना बंद कर दें तो कैसे काम करना है (जैसे पायलट ऑटोपायलट पर अत्यधिक निर्भर होते हैं)। AI सहायता के बिना नियमित प्रशिक्षण अभ्यास और यह मानसिकता विकसित करना कि AI एक सहायक है, न कि एक अचूक दैवज्ञ, मानव विश्लेषकों को तेज रखने के लिए महत्वपूर्ण हैं। मनुष्यों को अंतिम निर्णयकर्ता बने रहना चाहिए, विशेष रूप से उच्च प्रभाव वाले निर्णयों के लिए।

• नैतिक एवं अनुपालन चुनौतियाँ: साइबर सुरक्षा में AI का उपयोग नैतिक प्रश्न उठाता है और विनियामक अनुपालन मुद्दों को ट्रिगर कर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई AI सिस्टम किसी विसंगति के कारण किसी कर्मचारी को गलत तरीके से दुर्भावनापूर्ण अंदरूनी सूत्र के रूप में फंसाता है, तो यह उस व्यक्ति की प्रतिष्ठा या करियर को अनुचित रूप से नुकसान पहुंचा सकता है। AI द्वारा लिए गए निर्णय अपारदर्शी हो सकते हैं ("ब्लैक बॉक्स" समस्या), जिससे ऑडिटर या नियामकों को यह समझाना मुश्किल हो जाता है कि कुछ कार्रवाई क्यों की गई थी। जैसे-जैसे AI-जनरेटेड कंटेंट अधिक प्रचलित होता जा रहा है, पारदर्शिता सुनिश्चित करना और जवाबदेही बनाए रखना महत्वपूर्ण होता जा रहा है। नियामक AI की जांच करना शुरू कर रहे हैं - उदाहरण के लिए, EU का AI अधिनियम "उच्च-जोखिम" AI सिस्टम पर आवश्यकताएँ लागू करेगा, और साइबर सुरक्षा AI उस श्रेणी में आ सकता है। कंपनियों को इन विनियमों को नेविगेट करने और संभवतः जनरेटिव AI का जिम्मेदारी से उपयोग करने के लिए NIST AI जोखिम प्रबंधन ढाँचे जैसे मानकों का पालन करने की आवश्यकता होगी। (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण) अनुपालन लाइसेंसिंग तक भी विस्तारित होता है: ओपन-सोर्स या थर्ड-पार्टी मॉडल का उपयोग करने पर ऐसी शर्तें हो सकती हैं जो कुछ उपयोगों को प्रतिबंधित करती हैं या सुधारों को साझा करने की आवश्यकता होती है।

सारांश, जनरेटिव एआई कोई रामबाण उपाय नहीं है - अगर इसे सावधानी से लागू नहीं किया जाता है, तो यह अन्य कमज़ोरियों को हल करने के साथ-साथ नई कमज़ोरियाँ भी ला सकता है। 2024 के विश्व आर्थिक मंच के अध्ययन में इस बात पर प्रकाश डाला गया है कि ~47% संगठन हमलावरों द्वारा जनरेटिव AI में प्रगति को प्राथमिक चिंता के रूप में बताते हैं, जिससे यह और भी ज़्यादा गंभीर हो जाता है। “जनरेटिव एआई का सबसे चिंताजनक प्रभाव” साइबर सुरक्षा में ([PDF] वैश्विक साइबर सुरक्षा आउटलुक 2025 | विश्व आर्थिक मंच) (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई: एलएलएम की एक व्यापक समीक्षा ...) इसलिए संगठनों को एक संतुलित दृष्टिकोण अपनाना चाहिए: शासन, परीक्षण और मानवीय निगरानी के माध्यम से इन जोखिमों का सख्ती से प्रबंधन करते हुए एआई के लाभों का लाभ उठाना चाहिए। हम आगे चर्चा करेंगे कि व्यावहारिक रूप से उस संतुलन को कैसे प्राप्त किया जाए।

भविष्य का दृष्टिकोण: साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई की उभरती भूमिका

भविष्य की ओर देखते हुए, जनरेटिव एआई साइबर सुरक्षा रणनीति का एक अभिन्न अंग बनने के लिए तैयार है - और इसी तरह, एक ऐसा उपकरण जिसका साइबर विरोधी शोषण करना जारी रखेंगे। बिल्ली और चूहे की गतिशीलता एआई के दोनों तरफ होने से इसमें तेजी आएगी। आने वाले वर्षों में जनरेटिव एआई साइबर सुरक्षा को कैसे आकार दे सकता है, इस बारे में कुछ दूरदर्शी अंतर्दृष्टि इस प्रकार हैं:

• एआई-संवर्धित साइबर रक्षा मानक बन गई: 2025 और उसके बाद, हम उम्मीद कर सकते हैं कि अधिकांश मध्यम से बड़े संगठन अपने सुरक्षा संचालन में AI-संचालित उपकरणों को शामिल कर लेंगे। जिस तरह आज एंटीवायरस और फ़ायरवॉल मानक हैं, उसी तरह AI सह-पायलट और विसंगति पहचान प्रणाली सुरक्षा वास्तुकला के आधारभूत घटक बन सकते हैं। ये उपकरण संभवतः अधिक विशिष्ट हो जाएँगे - उदाहरण के लिए, क्लाउड सुरक्षा, IoT डिवाइस मॉनिटरिंग, एप्लिकेशन कोड सुरक्षा आदि के लिए अलग-अलग AI मॉडल को ठीक से ट्यून किया जाएगा, जो सभी मिलकर काम करेंगे। जैसा कि एक भविष्यवाणी में कहा गया है, "2025 में, जनरेटिव एआई साइबर सुरक्षा का अभिन्न अंग बन जाएगा, जिससे संगठनों को परिष्कृत और उभरते खतरों से सक्रिय रूप से बचाव करने में मदद मिलेगी" (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है) एआई वास्तविक समय में खतरे का पता लगाने में सुधार करेगा, कई प्रतिक्रिया कार्यों को स्वचालित करेगा, और सुरक्षा टीमों को मैन्युअल रूप से जितना डेटा प्रबंधित कर सकते थे, उससे कहीं अधिक मात्रा में डेटा प्रबंधित करने में मदद करेगा।

• निरंतर सीखना और अनुकूलन: साइबर में भविष्य की जनरेटिव एआई प्रणालियाँ बेहतर होंगी चलते-फिरते सीखना नई घटनाओं और खतरे की खुफिया जानकारी से, अपने ज्ञान के आधार को लगभग वास्तविक समय में अपडेट करना। इससे वास्तव में अनुकूली बचाव हो सकता है - एक AI की कल्पना करें जो सुबह किसी अन्य कंपनी पर हमला करने वाले नए फ़िशिंग अभियान के बारे में जानता है और दोपहर तक प्रतिक्रिया में आपकी कंपनी के ईमेल फ़िल्टर को पहले ही समायोजित कर चुका होता है। क्लाउड-आधारित AI सुरक्षा सेवाएँ इस तरह की सामूहिक शिक्षा की सुविधा प्रदान कर सकती हैं, जहाँ एक संगठन से अनाम अंतर्दृष्टि सभी ग्राहकों को लाभान्वित करती है (खतरे की खुफिया जानकारी साझा करने के समान, लेकिन स्वचालित)। हालाँकि, संवेदनशील जानकारी साझा करने से बचने और हमलावरों को साझा मॉडल में खराब डेटा फ़ीड करने से रोकने के लिए सावधानीपूर्वक हैंडलिंग की आवश्यकता होगी।

• एआई और साइबर सुरक्षा प्रतिभा का अभिसरण: साइबर सुरक्षा पेशेवरों के कौशल सेट में AI और डेटा विज्ञान में दक्षता शामिल करने के लिए विकास होगा। जिस तरह आज के विश्लेषक क्वेरी भाषाएं और स्क्रिप्टिंग सीखते हैं, कल के विश्लेषक नियमित रूप से AI मॉडल को ठीक कर सकते हैं या AI को निष्पादित करने के लिए "प्लेबुक" लिख सकते हैं। हम इस तरह की नई भूमिकाएँ देख सकते हैं “एआई सुरक्षा प्रशिक्षक” या “साइबर सुरक्षा एआई इंजीनियर” - ऐसे लोग जो संगठन की ज़रूरतों के हिसाब से AI टूल को ढालने, उनके प्रदर्शन को मान्य करने और यह सुनिश्चित करने में माहिर हैं कि वे सुरक्षित तरीके से काम करें। दूसरी तरफ, साइबर सुरक्षा संबंधी विचार AI विकास को तेज़ी से प्रभावित करेंगे। AI सिस्टम को शुरू से ही सुरक्षा सुविधाओं (सुरक्षित आर्किटेक्चर, छेड़छाड़ का पता लगाना, AI निर्णयों के लिए ऑडिट लॉग, आदि) के साथ बनाया जाएगा, और इसके लिए फ्रेमवर्क बनाए जाएँगे। भरोसेमंद एआई (निष्पक्ष, व्याख्या योग्य, मजबूत और सुरक्षित) सुरक्षा-महत्वपूर्ण संदर्भों में उनकी तैनाती का मार्गदर्शन करेंगे।

• अधिक परिष्कृत AI-संचालित हमले: दुर्भाग्य से, AI के साथ खतरे का परिदृश्य भी विकसित होगा। हम शून्य-दिन की कमज़ोरियों का पता लगाने, अत्यधिक लक्षित स्पीयर फ़िशिंग (जैसे AI द्वारा सोशल मीडिया को स्क्रैप करके एक पूरी तरह से अनुकूलित चारा बनाना) तैयार करने और बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण को बायपास करने या धोखाधड़ी करने के लिए विश्वसनीय डीपफेक आवाज़ें या वीडियो बनाने के लिए AI के अधिक लगातार उपयोग की उम्मीद करते हैं। स्वचालित हैकिंग एजेंट उभर सकते हैं जो न्यूनतम मानवीय निगरानी के साथ स्वतंत्र रूप से बहु-चरणीय हमले (टोही, शोषण, पार्श्व आंदोलन, आदि) कर सकते हैं।इससे डिफेंडरों पर भी एआई पर निर्भर रहने का दबाव पड़ेगा - अनिवार्य रूप से स्वचालन बनाम स्वचालनकुछ हमले मशीन की गति से हो सकते हैं, जैसे कि एआई बॉट एक हज़ार फ़िशिंग ईमेल क्रमपरिवर्तन की कोशिश करते हैं, यह देखने के लिए कि कौन सा फ़िल्टर से बच जाता है। साइबर सुरक्षा को बनाए रखने के लिए समान गति और लचीलेपन पर काम करने की आवश्यकता होगी (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI क्या है? - पालो ऑल्टो नेटवर्क्स).

• सुरक्षा में विनियमन और नैतिक एआई: जैसे-जैसे AI साइबर सुरक्षा कार्यों में गहराई से समाहित होता जाएगा, इन AI प्रणालियों का जिम्मेदारी से उपयोग सुनिश्चित करने के लिए अधिक जांच और संभवतः विनियमन होगा। हम सुरक्षा में AI के लिए विशिष्ट रूपरेखा और मानकों की अपेक्षा कर सकते हैं। सरकारें पारदर्शिता के लिए दिशा-निर्देश निर्धारित कर सकती हैं - उदाहरण के लिए, यह आवश्यक बनाना कि महत्वपूर्ण सुरक्षा निर्णय (जैसे संदिग्ध दुर्भावनापूर्ण गतिविधि के लिए किसी कर्मचारी की पहुँच समाप्त करना) मानवीय समीक्षा के बिना अकेले AI द्वारा नहीं लिए जा सकते। खरीदारों को यह आश्वस्त करने के लिए AI सुरक्षा उत्पादों के लिए प्रमाणन भी हो सकते हैं कि AI का पक्षपात, मजबूती और सुरक्षा के लिए मूल्यांकन किया गया है। इसके अलावा, AI से संबंधित साइबर खतरों के इर्द-गिर्द अंतर्राष्ट्रीय सहयोग बढ़ सकता है; उदाहरण के लिए, AI द्वारा निर्मित गलत सूचनाओं से निपटने के लिए समझौते या कुछ AI-संचालित साइबर हथियारों के खिलाफ मानदंड।

• व्यापक एआई और आईटी पारिस्थितिकी तंत्र के साथ एकीकरण: साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI संभवतः अन्य AI सिस्टम और IT प्रबंधन उपकरणों के साथ एकीकृत होगा। उदाहरण के लिए, एक AI जो नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन का प्रबंधन करता है, सुरक्षा AI के साथ काम कर सकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि परिवर्तन खामियों को न खोलें। AI-संचालित व्यावसायिक विश्लेषण विसंगतियों (जैसे किसी हमले के कारण संभावित वेबसाइट समस्या के साथ बिक्री में अचानक गिरावट) को सहसंबंधित करने के लिए सुरक्षा AI के साथ डेटा साझा कर सकता है। संक्षेप में, AI एक सिलो में नहीं रहेगा - यह किसी संगठन के संचालन के एक बड़े बुद्धिमान ताने-बाने का हिस्सा होगा। यह समग्र जोखिम प्रबंधन के अवसर खोलता है जहां परिचालन डेटा, खतरे का डेटा और यहां तक ​​कि भौतिक सुरक्षा डेटा को AI द्वारा संगठनात्मक सुरक्षा स्थिति का 360-डिग्री दृश्य देने के लिए जोड़ा जा सकता है।

लंबे समय में, उम्मीद है कि जनरेटिव एआई बचाव पक्ष के पक्ष में संतुलन बनाने में मदद करेगा। आधुनिक आईटी वातावरण के पैमाने और जटिलता को संभालकर, एआई साइबरस्पेस को अधिक रक्षात्मक बना सकता है। हालाँकि, यह एक यात्रा है, और जैसे-जैसे हम इन तकनीकों को परिष्कृत करेंगे और उन पर उचित रूप से भरोसा करना सीखेंगे, वैसे-वैसे दर्द बढ़ता जाएगा। वे संगठन जो सूचित रहते हैं और निवेश करते हैं जिम्मेदार एआई अपनाना सुरक्षा के लिए काम करने वाले लोग ही संभवतः भविष्य के खतरों से निपटने के लिए सबसे बेहतर स्थिति में होंगे।

जैसा कि गार्टनर की हालिया साइबर सुरक्षा रुझान रिपोर्ट में उल्लेख किया गया है, “जनरेटिव एआई उपयोग मामलों (और जोखिमों) का उदय परिवर्तन के लिए दबाव पैदा कर रहा है” (साइबर सुरक्षा रुझान: परिवर्तन के माध्यम से लचीलापन - गार्टनर) जो लोग अनुकूलन करेंगे वे एआई को एक शक्तिशाली सहयोगी के रूप में उपयोग करेंगे; जो पिछड़ जाएंगे वे खुद को एआई-सशक्त विरोधियों से पीछे पा सकते हैं। अगले कुछ साल यह निर्धारित करने में महत्वपूर्ण समय होंगे कि एआई साइबर युद्ध के मैदान को कैसे नया रूप देता है।

साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई को अपनाने के लिए व्यावहारिक सुझाव

साइबर सुरक्षा रणनीति में जनरेटिव एआई का लाभ उठाने के तरीके का मूल्यांकन करने वाले व्यवसायों के लिए, यहां कुछ सुझाव दिए गए हैं व्यावहारिक सुझाव और सिफारिशें जिम्मेदार और प्रभावी गोद लेने का मार्गदर्शन करने के लिए:

1. शिक्षा और प्रशिक्षण से शुरुआत करें: सुनिश्चित करें कि आपकी सुरक्षा टीम (और व्यापक आईटी स्टाफ) समझे कि जनरेटिव एआई क्या कर सकता है और क्या नहीं। एआई-संचालित सुरक्षा उपकरणों की मूल बातों पर प्रशिक्षण प्रदान करें और अपने सुरक्षा जागरूकता कार्यक्रम सभी कर्मचारियों के लिए AI-सक्षम खतरों को कवर करना। उदाहरण के लिए, कर्मचारियों को सिखाएँ कि AI किस तरह से बहुत ही विश्वसनीय फ़िशिंग घोटाले और डीपफेक कॉल उत्पन्न कर सकता है। साथ ही, कर्मचारियों को उनके काम में AI उपकरणों के सुरक्षित और स्वीकृत उपयोग के बारे में प्रशिक्षित करें।अच्छी तरह से सूचित उपयोगकर्ताओं द्वारा AI को गलत तरीके से संभालने या AI-संवर्धित हमलों का शिकार होने की संभावना कम होती है (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण).

2. स्पष्ट AI उपयोग नीतियां परिभाषित करें: जनरेटिव AI को किसी भी शक्तिशाली तकनीक की तरह ही समझें - शासन के साथ। ऐसी नीतियाँ विकसित करें जो निर्दिष्ट करें कि कौन AI टूल का उपयोग कर सकता है, कौन से टूल स्वीकृत हैं, और किस उद्देश्य के लिए। संवेदनशील डेटा को संभालने के लिए दिशा-निर्देश शामिल करें (जैसे गोपनीय डेटा की फीडिंग नहीं लीक को रोकने के लिए बाहरी AI सेवाओं में) का उपयोग करें। उदाहरण के लिए, आप केवल सुरक्षा टीम के सदस्यों को घटना प्रतिक्रिया के लिए आंतरिक AI सहायक का उपयोग करने की अनुमति दे सकते हैं, और मार्केटिंग सामग्री के लिए सत्यापित AI का उपयोग कर सकती है - बाकी सभी प्रतिबंधित हैं। कई संगठन अब अपनी IT नीतियों में स्पष्ट रूप से जनरेटिव AI को संबोधित कर रहे हैं, और प्रमुख मानक निकाय सीधे प्रतिबंध के बजाय सुरक्षित उपयोग नीतियों को प्रोत्साहित करते हैं (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण) इन नियमों और उनके पीछे के तर्क को सभी कर्मचारियों तक अवश्य पहुँचाएँ।

3. "शैडो एआई" को कम करें और उपयोग की निगरानी करें: शैडो आईटी की तरह ही, "शैडो एआई" तब उत्पन्न होता है जब कर्मचारी आईटी की जानकारी के बिना एआई उपकरण या सेवाओं का उपयोग करना शुरू कर देते हैं (उदाहरण के लिए डेवलपर द्वारा अनधिकृत एआई कोड सहायक का उपयोग करना)। इससे अनदेखे जोखिम उत्पन्न हो सकते हैं। उपायों को लागू करें अनधिकृत AI उपयोग का पता लगाना और नियंत्रित करनानेटवर्क मॉनिटरिंग लोकप्रिय AI API से कनेक्शन को चिह्नित कर सकती है, और सर्वेक्षण या टूल ऑडिट यह पता लगा सकते हैं कि कर्मचारी क्या उपयोग कर रहे हैं। स्वीकृत विकल्प प्रदान करें ताकि अच्छे इरादे वाले कर्मचारी गलत काम करने के लिए प्रेरित न हों (उदाहरण के लिए, अगर लोगों को यह उपयोगी लगे तो आधिकारिक ChatGPT एंटरप्राइज़ खाता प्रदान करें)। AI उपयोग को प्रकाश में लाकर, सुरक्षा दल जोखिम का आकलन और प्रबंधन कर सकते हैं। निगरानी भी महत्वपूर्ण है - जितना संभव हो सके AI टूल गतिविधियों और आउटपुट को लॉग करें, ताकि AI द्वारा प्रभावित निर्णयों के लिए ऑडिट ट्रेल हो (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण).

4. रक्षात्मक रूप से AI का लाभ उठाएं - पीछे न रहें: यह पहचानें कि हमलावर AI का उपयोग करेंगे, इसलिए आपकी सुरक्षा को भी इसका उपयोग करना चाहिए। कुछ उच्च-प्रभाव वाले क्षेत्रों की पहचान करें जहाँ जनरेटिव AI आपके सुरक्षा संचालन (शायद अलर्ट ट्राइएज, या स्वचालित लॉग विश्लेषण) में तुरंत सहायता कर सकता है और पायलट प्रोजेक्ट चला सकता है। AI की गति और पैमाने के साथ अपनी सुरक्षा बढ़ाएँ तेजी से बढ़ते खतरों का मुकाबला करने के लिए (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण)। मैलवेयर रिपोर्ट को सारांशित करने या खतरे की खोज करने वाली क्वेरी बनाने के लिए AI का उपयोग करने जैसे सरल एकीकरण भी विश्लेषकों के घंटों की बचत कर सकते हैं। छोटी शुरुआत करें, परिणामों का मूल्यांकन करें और फिर से दोहराएँ। सफलताएँ AI को व्यापक रूप से अपनाने के लिए मामला बनाएँगी। लक्ष्य AI को एक बल गुणक के रूप में उपयोग करना है - उदाहरण के लिए, यदि फ़िशिंग हमले आपके हेल्पडेस्क को भारी पड़ रहे हैं, तो उस वॉल्यूम को सक्रिय रूप से कम करने के लिए AI ईमेल क्लासिफायर तैनात करें।

5. सुरक्षित और नैतिक एआई प्रथाओं में निवेश करें: जनरेटिव AI को लागू करते समय, सुरक्षित विकास और परिनियोजन प्रथाओं का पालन करें। निजी या स्व-होस्टेड मॉडल संवेदनशील कार्यों के लिए डेटा पर नियंत्रण बनाए रखना। यदि तृतीय-पक्ष AI सेवाओं का उपयोग कर रहे हैं, तो उनकी सुरक्षा और गोपनीयता उपायों (एन्क्रिप्शन, डेटा प्रतिधारण नीतियां, आदि) की समीक्षा करें। अपने AI उपकरणों में पूर्वाग्रह, व्याख्यात्मकता और मजबूती जैसी चीजों को व्यवस्थित रूप से संबोधित करने के लिए AI जोखिम प्रबंधन ढांचे (जैसे NIST का AI जोखिम प्रबंधन ढांचा या ISO/IEC मार्गदर्शन) को शामिल करें (साइबर सुरक्षा में जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है? 10 वास्तविक दुनिया के उदाहरण)। रखरखाव के हिस्से के रूप में मॉडल अपडेट/पैच की भी योजना बनाएं - एआई मॉडल में "कमजोरियां" भी हो सकती हैं (उदाहरण के लिए अगर वे भटकने लगें या मॉडल पर एक नए प्रकार के प्रतिकूल हमले का पता चले तो उन्हें फिर से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता हो सकती है)।अपने AI उपयोग में सुरक्षा और नैतिकता को शामिल करके, आप परिणामों में विश्वास पैदा करते हैं और उभरते नियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करते हैं।

6. मनुष्यों को जानकारी में रखें: साइबर सुरक्षा में मानवीय निर्णय को पूरी तरह से बदलने के बजाय सहायता के लिए AI का उपयोग करें। निर्णय बिंदु निर्धारित करें जहां मानवीय सत्यापन की आवश्यकता है (उदाहरण के लिए, एक AI किसी घटना की रिपोर्ट का मसौदा तैयार कर सकता है, लेकिन वितरण से पहले एक विश्लेषक इसकी समीक्षा करता है; या एक AI किसी उपयोगकर्ता खाते को ब्लॉक करने का सुझाव दे सकता है, लेकिन एक मानव उस कार्रवाई को मंजूरी देता है)। यह न केवल AI त्रुटियों को अनियंत्रित होने से रोकता है, बल्कि आपकी टीम को AI से सीखने में भी मदद करता है और इसके विपरीत। एक सहयोगी वर्कफ़्लो को प्रोत्साहित करें: विश्लेषकों को AI आउटपुट पर सवाल उठाने और विवेक जाँच करने में सहज महसूस करना चाहिए। समय के साथ, यह संवाद AI (प्रतिक्रिया के माध्यम से) और विश्लेषकों के कौशल दोनों को बेहतर बना सकता है। अनिवार्य रूप से, अपनी प्रक्रियाओं को इस तरह से डिज़ाइन करें कि AI और मानवीय शक्तियाँ एक-दूसरे की पूरक हों - AI मात्रा और वेग को संभालता है, मनुष्य अस्पष्टता और अंतिम निर्णयों को संभालते हैं।

7. मापें, निगरानी करें और समायोजित करें: अंत में, अपने जनरेटिव AI टूल्स को अपने सुरक्षा पारिस्थितिकी तंत्र के जीवित घटकों के रूप में मानें। उनके प्रदर्शन को मापें - क्या वे घटना प्रतिक्रिया समय को कम कर रहे हैं? खतरों को पहले पकड़ रहे हैं? झूठी सकारात्मक दर का रुझान कैसा है? टीम से प्रतिक्रिया मांगें: क्या AI की सिफारिशें उपयोगी हैं, या यह शोर पैदा कर रही है? मॉडल को परिष्कृत करने, प्रशिक्षण डेटा को अपडेट करने या AI को कैसे एकीकृत किया जाए, इसे समायोजित करने के लिए इन मीट्रिक का उपयोग करें। साइबर खतरे और व्यावसायिक ज़रूरतें विकसित होती हैं, और आपके AI मॉडल को प्रभावी बने रहने के लिए समय-समय पर अपडेट या पुनः प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। मॉडल गवर्नेंस के लिए एक योजना बनाएं, जिसमें यह शामिल हो कि इसके रखरखाव के लिए कौन जिम्मेदार है और इसकी कितनी बार समीक्षा की जाती है। AI के जीवनचक्र को सक्रिय रूप से प्रबंधित करके, आप सुनिश्चित करते हैं कि यह एक परिसंपत्ति बनी रहे, न कि दायित्व।

निष्कर्ष में, जनरेटिव AI साइबर सुरक्षा क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है, लेकिन सफल अपनाने के लिए विचारशील योजना और निरंतर निगरानी की आवश्यकता होती है। जो व्यवसाय अपने लोगों को शिक्षित करते हैं, स्पष्ट दिशा-निर्देश निर्धारित करते हैं, और संतुलित, सुरक्षित तरीके से AI को एकीकृत करते हैं, वे तेज़, स्मार्ट ख़तरा प्रबंधन के पुरस्कार प्राप्त करेंगे। ये निष्कर्ष एक रोडमैप प्रदान करते हैं: AI स्वचालन के साथ मानव विशेषज्ञता को संयोजित करें, शासन की मूल बातें कवर करें, और AI तकनीक और ख़तरा परिदृश्य दोनों के अनिवार्य रूप से विकसित होने के दौरान चपलता बनाए रखें।

इन व्यावहारिक कदमों को अपनाकर, संगठन आत्मविश्वास के साथ इस प्रश्न का उत्तर दे सकते हैं “साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है?” - न केवल सिद्धांत में, बल्कि दिन-प्रतिदिन के व्यवहार में भी - और इस तरह हमारी तेजी से डिजिटल और एआई-संचालित दुनिया में अपनी सुरक्षा को मजबूत कर सकते हैं।साइबर सुरक्षा में जनरेटिव एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है)