ওয়াচগার্ড, ইন্টিগ্রেটেড সাইবার সিকিউরিটির একটি গ্লোবাল লিডার, কীভাবে সত্যিকারের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে আলাদা করতে হয় এবং সাইবার নিরাপত্তায় ব্যবহার করার সময় এটি কোম্পানিগুলিকে যে 4টি সুবিধা দেবে তা তালিকাভুক্ত করেছে।
এআই সম্পর্কে সবচেয়ে সাধারণ ভুল ধারণা হল এটি অটোমেশনের সমার্থক। কিন্তু সত্য হল যে স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমগুলিকে একঘেয়ে এবং পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলি চালানোর জন্য ম্যানুয়ালি কনফিগার করা আবশ্যক, যখন AI সিস্টেমগুলি প্রক্রিয়া করার জন্য ডেটা থাকলে স্বাধীনভাবে মানিয়ে নিতে পারে। যদিও এআই অটোমেশনের কিছু দিক থেকে উপকৃত হয়, এটি কেবলমাত্র কাজগুলি সম্পাদনের বাইরে চলে যায়। ওয়াচগার্ড প্রকৃত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং প্রযুক্তির মধ্যে 3টি মূল পার্থক্য তালিকাভুক্ত করেছে যা শুধুমাত্র এটির উপর ভিত্তি করে বলে মনে হয়:
"শিক্ষা: এআই সিস্টেমগুলি অ্যালগরিদম তৈরি করতে মেশিন লার্নিং (এমএল) ব্যবহার করে যা তাদের খাওয়ানো ডেটা থেকে শেখে এবং তাদের মধ্যে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে পরিসংখ্যানগত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে৷ বিপরীতে, বুদ্ধিমান সিস্টেম যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে একীভূত করে না শুধুমাত্র অ্যালগরিদমের উপর কাজ করে। এই সিস্টেমগুলি পূর্বনির্ধারিত নিয়ম এবং সিদ্ধান্ত গাছগুলির একটি সেট ব্যবহার করে তৈরি করা হয় যা নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে তাদের আচরণ কীভাবে করা উচিত তা নির্ধারণ করে।
ক্রমাগত শিক্ষা: AI ক্রমাগত শিখতে এবং সময়ের সাথে উন্নত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। নতুন ডেটা উপলব্ধ হওয়ার সাথে সাথে, সিস্টেমটি তার নির্ভুলতা এবং ক্ষমতা উন্নত করতে নিজেকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিতে পারে। যে সমাধানগুলি অটোমেশনের উপর নির্ভর করে সেগুলি সুযোগের মধ্যে সীমিত এবং শুধুমাত্র পূর্ব-প্রোগ্রাম করা নিয়মের সীমাবদ্ধতার মধ্যে কিছু নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদন করতে পারে।
সিদ্ধান্ত গ্রহণ: AI অ-পুনরাবৃত্ত কাজের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তাই এটি পরিস্থিতি বিশ্লেষণ করতে পারে এবং মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই সিদ্ধান্ত নিতে পারে; যেখানে স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমগুলি নিজেরাই সিদ্ধান্ত নিতে পারে না।"
সাইবার নিরাপত্তার জন্য সত্যিকারের AI এর 4টি সুবিধা
ওয়াচগার্ডের মতে, সাইবার নিরাপত্তার ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রচুর সম্ভাবনা রয়েছে উল্লেখ করে, অটোমেশন স্বয়ংক্রিয় বট আক্রমণের বিরুদ্ধে লড়াই করা এবং সতর্কতা অবসাদ দূর করা সম্ভব করে, বিশ্লেষকদের তাদের জ্ঞান এবং দক্ষতা আরও দক্ষতার সাথে প্রয়োগ করতে সক্ষম করে, যখন সত্যিকারের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার 4টি সুবিধা ব্যাখ্যা করে নিম্নরূপ:
"সময়ের সাথে পারফরম্যান্সের উন্নতি: ML ব্যবহার করে সমাধানগুলি সময়ের সাথে সাথে পারফরম্যান্সকে উন্নত করে এবং দক্ষতা উন্নত করতে তাদের অভিজ্ঞতা এবং নেটওয়ার্ক মডেলগুলি থেকে শেখার ক্ষমতার জন্য ধন্যবাদ৷ এটি নিরাপত্তা প্রতিরক্ষায় অভিযোজনযোগ্যতা যোগ করে এবং স্ট্যান্ডার্ড নেটওয়ার্ক ক্রিয়াকলাপে অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করার ক্ষেত্রে নির্ভুলতা বাড়ায়।
উন্নত হুমকি শনাক্তকরণ: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দূষিত সাইবার অভিনেতাদের আচরণের পরিবর্তনগুলি শেখার এবং মানিয়ে নেওয়ার ক্ষমতার কারণে মানব বিশ্লেষকরা করতে পারে না এমন প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করে হুমকি সনাক্তকরণকে উন্নত করে। অজানা হুমকি শনাক্ত করার সময় এটি মূল্য যোগ করে এবং বিশেষায়িত APT (উন্নত ক্রমাগত হুমকি) আক্রমণ মোকাবেলা করার সময় এটি একটি শক্তিশালী সহযোগী।
প্রতিভার ফাঁক মেটাতে সাহায্য করা: প্রচুর পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণ করে, এআই মানব বিশ্লেষকদের তুলনায় অনেক দ্রুত প্যাটার্ন, অসঙ্গতি এবং সম্ভাব্য হুমকি শনাক্ত করতে পারে। এই ক্ষমতাগুলির মানে এই নয় যে মানুষের দক্ষতা গুরুত্বপূর্ণ নয়, তবে তারা আমাদেরকে ক্রমবর্ধমান হুমকিগুলি আবিষ্কার করে এবং কাছাকাছি রিয়েল-টাইমে আক্রমণ সনাক্ত করে বক্ররেখা থেকে এগিয়ে থাকার অনুমতি দেয়। এই বিষয়ে, AI আমাদেরকে কম সময়ে আরও কিছু করার অনুমতি দেয় এবং প্রতিভার ঘাটতির সাথে লড়াই করা সাইবারসিকিউরিটি টিমের জন্য একটি আশীর্বাদ।
আরও ভাল এন্ডপয়েন্ট সুরক্ষা: এআই-ভিত্তিক এন্ডপয়েন্ট সনাক্তকরণ এবং প্রতিক্রিয়া সরঞ্জাম, যেমন ওয়াচগার্ডের ইপিডিআর এবং ইডিআর, এন্ডপয়েন্টগুলির জন্য একটি আচরণগত বেসলাইন তৈরি করে। জিরো ট্রাস্ট অ্যাপ্লিকেশন পরিষেবা, উভয় সমাধানের মধ্যে অন্তর্ভুক্ত, শুধুমাত্র বিশ্বস্ত হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে প্রতিটি এন্ডপয়েন্টে চালানোর অনুমতি দেয়। "এছাড়া, দূষিত অ্যাপ্লিকেশন এবং প্রক্রিয়াগুলি বা অজানা অ্যাপ্লিকেশনগুলির সম্পাদনকে সর্বোচ্চ 4 ঘন্টার মধ্যে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ইঞ্জিন দ্বারা ব্লক করা 99,98 শতাংশ মামলা এবং বাকি 0,02 শতাংশ প্রযুক্তি বিশেষজ্ঞদের ক্রিয়াকলাপের জন্য ধন্যবাদ।"
এই প্রেক্ষাপটে, এই নিরাপত্তা পণ্যগুলিকে ভিত্তি হিসাবে ব্যবহার করে, একটি AI-চালিত XDR সমাধান যেমন Watchguard's ThreatSync ক্রমাগত শিখতে, মানিয়ে নিতে এবং হুমকি সনাক্তকরণ এবং প্রতিক্রিয়া ক্ষমতা উন্নত করতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি ব্যবহার করে সংস্থাগুলিকে রিয়েল টাইমে এবং একাধিক ডোমেনে সম্ভাব্য হুমকির বিষয়ে সতর্ক করে, এটি সনাক্তকরণের গড় সময় (MTTD) হ্রাস করে, আরও বেশি দৃশ্যমানতা প্রদান করে এবং বহু-পণ্য প্রতিক্রিয়া সক্ষম করে। এই ব্যবস্থাগুলি কঠিন নিরাপত্তা তৈরি করতে সাহায্য করে।
