सरकारों के लिए साइबर रक्षा में जेनएआई का लाभ उठाना अनिवार्य है

ऐसे युग में जहां साइबर खतरे अभूतपूर्व गति से विकसित हो रहे हैं, मजबूत साइबर रक्षा तंत्र की आवश्यकता पहले कभी इतनी महत्वपूर्ण नहीं रही। सभी साइबर हमलों में से बासठ प्रतिशत प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष रूप से सार्वजनिक क्षेत्र के संगठनों पर केंद्रित होते हैं। जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (जेनएआई) परिष्कृत उपकरणों और तकनीकों से लैस राष्ट्र-राज्य अभिनेता राष्ट्रीय सुरक्षा, आर्थिक स्थिरता और सार्वजनिक सुरक्षा के लिए महत्वपूर्ण खतरे पैदा करते हैं। गार्टनर के अनुसार, 2027 तक 95% देशों में genAI का उपयोग करके राज्य अभिनेताओं द्वारा बड़े हमले होंगे, लेकिन केवल 30% ही व्यवधानों को रोकने के लिए पर्याप्त लचीले होंगे।

इन खतरों का मुकाबला करने के लिए, सरकारों को दुष्ट राष्ट्र-राज्य अभिनेताओं द्वारा उपयोग की जा रही क्षमताओं की तुलना में अपनी साइबर रक्षा क्षमताओं को बढ़ाने और बराबर करने के लिए जेनएआई की शक्ति का उपयोग करना चाहिए।

GenAI-आधारित हमलों से बढ़ता खतरा परिदृश्य

राष्ट्र-राज्य अभिनेताओं की ओर से साइबर हमले तेजी से जटिल और लगातार होते जा रहे हैं। ये विरोधी महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे में घुसपैठ करने, संवेदनशील डेटा चुराने और आवश्यक सेवाओं को बाधित करने के लिए अविश्वसनीय सटीकता और गति के साथ साइबर हमले की रणनीति बनाने के लिए जेनएआई का उपयोग करते हैं। पारंपरिक साइबर सुरक्षा उपाय, आवश्यक होते हुए भी, इन परिष्कृत जेनएआई-संवर्धित हमलों से निपटने के लिए अक्सर अपर्याप्त होते हैं। उदाहरणों में मैलवेयर जेनरेशन, स्वचालित भेद्यता खोज, कारनामे को अनुकूलित करना, दुर्भावनापूर्ण कोड छिपाना, और डेटा, ईमेल और आवाज सहित डीपफेक शामिल हैं।

सरकारी साइबर रक्षा में GenAI की भूमिका

जेनएआई, एआई का एक उपसमूह जो नई सामग्री और समाधान बना सकता है, साइबर सुरक्षा के लिए एक परिवर्तनकारी दृष्टिकोण प्रदान करता है। यहां बताया गया है कि कैसे GenAI सरकारी साइबर रक्षा रणनीतियों को मजबूत कर सकता है:

1. खतरे का पता लगाना और प्रतिक्रिया: जेनएआई असामान्य पैटर्न और संभावित खतरों की पहचान करने के लिए वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का लाभ उठाकर, यह मानव विश्लेषकों की तुलना में तेजी से साइबर हमलों की भविष्यवाणी और प्रतिक्रिया कर सकता है, जिससे हमलावरों के लिए अवसर की संभावना कम हो जाती है। उदाहरण के लिए, एंडपॉइंट के लिए माइक्रोसॉफ्ट डिफेंडर बड़े शिक्षण मॉडल (एलएलएम) का उपयोग करता है जो एंडपॉइंट कहानी कथाओं का विश्लेषण करने और असामान्य या संदिग्ध गतिविधियों की पहचान करने के लिए ठीक-ठाक हैं। ये एलएलएम कहानियों के संदर्भ और शब्दार्थ से सीख सकते हैं और संभावित खतरों को चिह्नित कर सकते हैं जो अन्यथा किसी का ध्यान नहीं जा सकता है।

2. स्वचालित घटना प्रतिक्रिया: साइबर हमले की स्थिति में, जेनएआई प्रतिक्रिया प्रक्रिया को स्वचालित कर सकता है, प्रभावित सिस्टम को अलग कर सकता है, क्षति को कम कर सकता है और सामान्य संचालन को तेजी से बहाल कर सकता है। इससे मानवीय हस्तक्षेप पर निर्भरता कम हो जाती है और डाउनटाइम कम हो जाता है। एंडपॉइंट के लिए माइक्रोसॉफ्ट डिफेंडर लाखों उपकरणों से डेटा एकत्र और संसाधित करता है और एंडपॉइंट कहानियां उत्पन्न करने के लिए इसका उपयोग करता है। एआई मॉडल तब स्वचालित रूप से लागू हो जाते हैं, और जब कोई मॉडल कीबोर्ड पर हाथ से हमले का पता लगाता है, तो एंडपॉइंट पोर्टल के लिए माइक्रोसॉफ्ट डिफेंडर में एक अलर्ट बनाया जाता है। एआई निर्णय के आधार पर, एंडपॉइंट के लिए माइक्रोसॉफ्ट डिफेंडर स्वचालित रूप से एक प्रभावित डिवाइस को अलग कर सकता है, समझौता किए गए उपयोगकर्ता खातों को अस्थायी रूप से अक्षम कर सकता है, और हमले को बाधित करने के लिए अतिरिक्त कार्रवाई कर सकता है। इस तरह, एंडपॉइंट के लिए माइक्रोसॉफ्ट डिफेंडर अधिक नुकसान पहुंचाने से पहले हमले को विफल कर सकता है।

3. उन्नत ख़तरे की ख़ुफ़िया जानकारी: जेनएआई व्यापक खतरे की खुफिया जानकारी प्रदान करने के लिए डार्क वेब फोरम, सोशल मीडिया और खतरा डेटाबेस सहित विभिन्न स्रोतों से जानकारी को संश्लेषित कर सकता है। यह सरकारों को उभरते खतरों से आगे रहने और सक्रिय रक्षा रणनीति विकसित करने में सक्षम बनाता है।

सुरक्षा के लिए माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट जैसे जेनएआई साइबर प्लेटफॉर्म का उपयोग करके, सार्वजनिक क्षेत्र के संगठन उच्च-मूल्य वाली कार्रवाई योग्य खतरे की खुफिया जानकारी की पहचान करने में लगने वाले समय में नाटकीय रूप से तेजी ला सकते हैं। एक हालिया अध्ययन में पाया गया कि सिक्योरिटी कोपायलट को अपनाने के तीन महीने बाद, संगठनों ने सुरक्षा घटनाओं को हल करने के औसत समय में 30% की कमी देखी।

4. अनुकूली रक्षा तंत्र: स्थिर रक्षा प्रणालियों के विपरीत, GenAI पिछली घटनाओं से लगातार सीखकर नए खतरों के प्रति अनुकूल हो सकता है। यह गतिशील दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि साइबर सुरक्षा उभरते आक्रमण वैक्टरों के खिलाफ प्रभावी बनी रहे।

5. सिमुलेशन और प्रशिक्षण: GenAI साइबर हमले परिदृश्यों का यथार्थवादी सिमुलेशन बना सकता है, जिससे साइबर सुरक्षा टीमों को संभावित खतरों के लिए प्रशिक्षित और तैयार करने की अनुमति मिलती है। ये सिमुलेशन कमजोरियों की पहचान करने और प्रतिक्रिया रणनीतियों को बेहतर बनाने में मदद करते हैं।

तल – रेखा

जैसे-जैसे राष्ट्र-राज्य अभिनेताओं से साइबर खतरे बढ़ते जा रहे हैं, सरकारों के लिए अपनी साइबर रक्षा रणनीतियों में जेनएआई का लाभ उठाने की अनिवार्यता बढ़ती जा रही है। माइक्रोसॉफ्ट के जेन-एआई साइबर सुरक्षा प्लेटफॉर्म की शक्ति का उपयोग करके, सरकारें अपनी खतरे का पता लगाने और प्रतिक्रिया क्षमताओं को बढ़ा सकती हैं, घटना प्रबंधन को स्वचालित कर सकती हैं और उभरते खतरों से आगे रह सकती हैं।

सही दृष्टिकोण के साथ, जेनएआई साइबर विरोधियों के खिलाफ लड़ाई, एआई युग में राष्ट्रीय सुरक्षा और सार्वजनिक विश्वास की सुरक्षा में गेम-चेंजर हो सकता है।

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लेखक के बारे में

अल्वारो विट्टा, माइक्रोसॉफ्ट ग्लोबल साइबर सिक्योरिटी लीड, सार्वजनिक क्षेत्र

• अल्वारो सार्वजनिक क्षेत्र की साइबर सुरक्षा में एक अग्रणी वैश्विक प्राधिकरण है, जिसके पास क्षेत्रीय, राष्ट्रीय और वैश्विक संगठनों में साइबर सुरक्षा की योजना बनाने, डिजाइन करने, लागू करने और संचालन करने का 18 वर्षों से अधिक का अनुभव है।
• अल्वारो माइक्रोसॉफ्ट में सार्वजनिक क्षेत्र के लिए वैश्विक साइबर सुरक्षा रणनीति का नेतृत्व करते हैं। साथ ही विश्व स्तर पर एटलस सरकार जनरल-एआई साइबरडिफेंस कार्यक्रम।
• अल्वारो दुनिया भर के सार्वजनिक क्षेत्र के संगठनों को मानव नेतृत्व वाले, जनरल एआई-केंद्रित दृष्टिकोण का उपयोग करके अपनी साइबर सुरक्षा क्षमताओं को बदलने के लिए आधुनिक रणनीतियों की सलाह देते हैं।
• अल्वारो वैश्विक स्तर पर सार्वजनिक क्षेत्र और साइबर सुरक्षा घटनाओं पर लगातार लेखक और वक्ता हैं।