আপনি জানেন যে, আধুনিক সফ্টওয়্যার আর্কিটেকচার আগের চেয়ে অনেক বেশি ভাল কাজ করে। এটি সন্দেহাতীতভাবে পূর্বসূরীদের তুলনায় আরও অভিযোজিত, ডেটা-নিবিড় এবং দ্রুত নয়। তবে অনলাইন হুমকী (সাইবার্যাট্যাকস নামে পরিচিত) থেকে একই সফ্টওয়্যারটি রক্ষা করা এটি একটি আসল চ্যালেঞ্জ - বিশেষত আধুনিক যুগে। যেহেতু আজকাল সফ্টওয়্যার সিস্টেমগুলি সমস্ত কিছুর শক্তি দেয় - মোবাইল ডিভাইস থেকে সুরক্ষা ক্যামেরা, স্মার্ট গাড়ি থেকে স্মার্ট হোম এবং উত্পাদন কেন্দ্র থেকে শুরু করে পারমাণবিক বিদ্যুৎ কেন্দ্র পর্যন্ত, আধুনিক সফ্টওয়্যার ভাঙা বা হ্যাক করা খুব গুরুত্বপূর্ণ।

উদাহরণস্বরূপ, ভারতের কুডানকুলামে পারমাণবিক বিদ্যুৎকেন্দ্রটি অক্টোবরে 2019 সালে হ্যাক হয়েছিল The হামলাটি ডেটা উত্তোলনের জন্য প্রোগ্রাম করা ম্যালওয়্যার ব্যবহার করেছিল, তবে সৌভাগ্যক্রমে উদ্ভিদের অভ্যন্তরীণ নেটওয়ার্ক আপোষহীন ছিল। যদি ম্যালওয়্যারটি অভ্যন্তরীণ নেটওয়ার্ককে লঙ্ঘন করতে পারত তবে বিদ্যুৎ কেন্দ্র সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য চুরি করতে পারত, ফলে দেশের সমালোচনামূলক অবকাঠামোতে প্রবেশ করানো হত। তদুপরি, আক্রমণটি যদি বিদ্যুৎ কেন্দ্রের নিয়ন্ত্রণ নেওয়ার লক্ষ্য রাখে এবং এর পরিকল্পনায় সফল হতে থাকে তবে এটি বিদ্যুতকে শক্তিশালী করে ব্যাপক ক্ষতি করতে পারত।

সৌভাগ্যবশত, কোনো গুরুতর ক্ষতি হয়নি। তবে, ভারত—কিংবা সেই ক্ষেত্রে অন্য কোনো দেশ—ভবিষ্যতে এতটা ভাগ্যবান নাও হতে পারে। এই কারণেই আধুনিক সফটওয়্যার একেবারে গোড়া থেকে এর নিরাপত্তার কথা মাথায় রেখে তৈরি করা আবশ্যক। এছাড়াও, নিরাপত্তা সংক্রান্ত ত্রুটি এবং দুর্বলতার জন্য এটি নিয়মিত পরীক্ষা করা প্রয়োজন। তবে, অ্যাপ্লিকেশন নিরাপত্তা পরীক্ষা একটি ব্যয়বহুল প্রক্রিয়া, এবং তাই, স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষাই এখন সময়ের দাবি । স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষার কৌশলগুলোর মধ্যে, সবচেয়ে সাধারণ এবং কার্যকর সমাধানগুলোর একটি হলো স্বয়ংক্রিয় পেনিট্রেশন টেস্টিং।

অটোমেটেড অনুপ্রবেশ পরীক্ষা

সুরক্ষা বাগ এবং দুর্বলতাগুলি সন্ধানের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি নেটওয়ার্ক বা সিস্টেমে সিমুলেটেড আক্রমণ শুরু করার প্রক্রিয়াটিকে বোঝায়। লক্ষ্যটি হ'ল দুর্বলতাগুলি সন্ধান করা এবং সাইবার ক্রিমিনালরা তাদের সম্পর্কে জানতে ও তাদের শোষণ করার আগে তাদের ঠিক করা। এটি সাধারণত সম্পূর্ণ সাইবারসিকিউরিটি অডিটের একটি অংশ, যা সম্মতি এবং আইনী কারণে প্রয়োজন হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, পিসিআই ডিএসএস (পেমেন্ট কার্ড ইন্ডাস্ট্রির ডেটা সিকিউরিটি স্ট্যান্ডার্ড) সংগঠনগুলিকে নিয়মিত সময়সূচীতে পেইন্টেস্টিং করতে বলে।

স্বয়ংক্রিয় পেন্টেস্টিং সফটওয়্যার ব্যবহার করে করা হয় , যা সাইবারসিকিউরিটি বিশেষজ্ঞদের দ্বারা পরিচালিত ম্যানুয়াল পেনিট্রেশন টেস্টিং থেকে ভিন্ন। যেহেতু এটি সফটওয়্যার দ্বারা পরিচালিত হয়, তাই এর পরিধি নির্দিষ্ট সফটওয়্যারের মধ্যে সীমাবদ্ধ থাকে, যা আবার সফটওয়্যারটির নকশাকারী নিরাপত্তা পেশাদারদের জ্ঞান এবং দক্ষতার দ্বারা সীমিত। অধিকন্তু, এটি নতুন হুমকির ক্ষেত্রে কম কার্যকর প্রমাণিত হয়, কারণ এটি কেবল পরিচিত দুর্বলতাগুলোই শনাক্ত বা পরীক্ষা করে, যা এটিকে অপরিচিত হুমকির বিরুদ্ধে অকার্যকর করে তোলে।

প্যাক্ট হাব লিখেছে , “ এখানেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভূমিকা আসে – কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে যে অটোমেশন অর্জন করা সম্ভব, তা পেন্টেস্টিংকে ধারাবাহিকভাবে এবং বৃহৎ পরিসরে করা অনেক সহজ করে তুলতে পারে। ফলস্বরূপ, এটি সংস্থাগুলোকে দক্ষতা ও সংস্কৃতি উভয় সমস্যা মোকাবিলা করতে এবং তাদের সাইবার নিরাপত্তা কৌশল সম্পর্কে আরও গুরুত্ব সহকারে ভাবতে সাহায্য করবে। ” কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা স্বয়ংক্রিয় পেন্টেস্টিং প্রক্রিয়াকে বৃহৎ পরিসরে নিয়ে যেতে সাহায্য করে এবং একই সাথে অজানা দুর্বলতা খুঁজে বের করার জন্য এর স্ক্যানিং বৈশিষ্ট্যগুলোকে উন্নত করে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং এর প্রভাব

সাম্প্রতিক দশকগুলিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অগ্রগতির সাথে সাথে অটোমেশন বিশেষজ্ঞ এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানীরা সাইবার-প্রতিরক্ষা প্রযুক্তিগুলি ব্যতিক্রমহীন হয়ে সবকিছুকে স্বয়ংক্রিয় করার চেষ্টা করছেন। উদাহরণস্বরূপ, অনেকগুলি স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জাম রয়েছে যা বুদ্ধিমান প্রতিবেদন সরবরাহের জন্য অনুপ্রবেশ পরীক্ষার সরঞ্জামগুলিকে পরিপূরক করে। এই স্বয়ংক্রিয় সমাধানগুলিতে কিছু প্রাথমিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষমতা রয়েছে তবে চলমান গবেষণা এবং উন্মুক্ত প্রতিযোগিতার জন্য এটি ধীরে ধীরে বৃদ্ধি পাচ্ছে।

উদাহরণস্বরূপ, সাইবার গ্র্যান্ড চ্যালেঞ্জ 2016 - একটি DARPA- স্পনসরিত প্রতিযোগিতা - লোককে হ্যাকিং বটগুলি তৈরি এবং প্রতিযোগিতা করার জন্য চ্যালেঞ্জ জানায়। এই কৃত্রিমভাবে বুদ্ধিমান বটগুলি প্রতিদ্বন্দ্বী দলগুলি তাদের কাজে লাগাতে পারে তার আগে সুরক্ষা দুর্বলতার সন্ধান করতে এবং প্যাচ করার জন্য অনুপ্রবেশ পরীক্ষা করে। এর বিজয়ী - মায়হ্যাম হিসাবে পরিচিত - প্রতিযোগিতামূলক সিস্টেমে সুরক্ষা দুর্বলতাগুলি খুঁজে পেতে এবং তার ব্যবহার করার সময় তার হোস্ট সিস্টেমে প্রবেশের সন্ধান, সংশোধন এবং সন্ধান করতে পারে।

এটি বলেছিল, কৃত্রিম বুদ্ধি সাইবার-প্রতিরক্ষা সমাধানগুলির দক্ষতা - বিশেষত অনুপ্রবেশ পরীক্ষার সমাধানগুলিতে উন্নতি করতে সহায়তা করে। এর কারণ নীচে বর্ণিত হিসাবে স্বয়ংক্রিয় অনুপ্রবেশ পরীক্ষার বিভিন্ন পর্যায়ে উন্নতি করতে সহায়তা করে।

মঞ্চ 1: পরিকল্পনা

প্রথম পর্যায়ে - পরিকল্পনা এবং পুনর্বিবেচনা - লক্ষ্য সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করা হয়। আপনি যত বেশি তথ্য সংগ্রহ করেন সেহেতু এটি প্রচুর সংস্থান গ্রহণ করে, আপনার সফল হওয়ার সম্ভাবনা তত বেশি। এই পর্যায়ে, এআই ব্যবহার করে কম পরিমাণে সংস্থান সহ আরও ভাল ফলাফল সরবরাহ করতে সহায়তা করে। কম্পিউটার ভিশন এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রসেসিং সহ এআই লক্ষ্য সংগঠন এবং এর কর্মচারী, নেটওয়ার্ক, সুরক্ষা ভঙ্গি, ইত্যাদি সম্পর্কে একটি সম্পূর্ণ প্রোফাইল তৈরি করতে সহায়তা করতে পারে

দ্বিতীয় পর্যায়: স্ক্যান করা হচ্ছে

দ্বিতীয় পর্যায়ে লক্ষ্যবস্তুগুলির ব্যাপক কভারেজের জন্য বলা হয়েছে। এটি হ'ল আপনাকে কয়েক হাজার কম্পিউটার এবং অন্যান্য ডিভাইস না হলেও কয়েকশো স্ক্যান করতে হবে এবং ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করতে হবে। এআই ব্যবহার করে, বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াটিকে সহজতর করে, সরঞ্জামগুলি বুদ্ধিমানের সাথে ডিভাইসগুলি স্ক্যান করতে এবং প্রয়োজনীয় ফলাফল সংগ্রহের জন্য টুইট করা যেতে পারে।

পর্যায় 3: অ্যাক্সেস অর্জন করা

তৃতীয় পর্যায়ে লক্ষ্য নেটওয়ার্ক বা সিস্টেমগুলির মধ্যে একটিতে অ্যাক্সেস অর্জন করা হয়। এই আপোস করা সিস্টেমটি তখন ডেটা আহরণ করতে বা নেটওয়ার্কের অন্যান্য সিস্টেমে আক্রমণ চালানোর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এআই ব্যবহার করে, সরঞ্জামগুলি অ্যাক্সেস পাওয়ার জন্য বিভিন্ন ধরণের আক্রমণ এবং অসংখ্য পাসওয়ার্ড সংমিশ্রণ চেষ্টা করতে পারে। তারপরে, তারা দুর্বল নিদর্শন বা প্রবণতা পেতে আপত্তি করতে পারে এমন আলগোরিদিমও ব্যবহার করতে পারে।

পর্যায় 4: অ্যাক্সেস বজায় রাখা

চতুর্থ পর্যায়ে আপসড সিস্টেমটিতে অ্যাক্সেস বজায় রাখা হয়। এআই ব্যবহার করে, সরঞ্জামগুলি পরিচিত বা অজানা দরজা, এনক্রিপ্ট করা চ্যানেলগুলির সন্ধান করতে পারে এবং সন্দেহজনক বা অননুমোদিত ক্রিয়াকলাপ সনাক্ত করতে এবং রিপোর্ট করতে অ্যাকাউন্ট এবং লগগুলিতে নজর রাখতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি নতুন প্রশাসক অ্যাকাউন্ট বা নেটওয়ার্ক অ্যাক্সেস চ্যানেল কোনও আপোস সিস্টেম এবং / অথবা অননুমোদিত অ্যাক্সেসের দিকে নির্দেশ করতে পারে।

মঞ্চ 5: বিশ্লেষণ এবং প্রতিবেদন করা

শেষ পর্যায়ে পরীক্ষা করা হচ্ছে যদি কোনও অননুমোদিত সত্তা ট্র্যাকগুলি coverেকে রাখতে পারে, যেমন, আপনার সিস্টেমগুলি থেকে ইতিহাস এবং লগগুলি মুছতে পারে, যাতে আক্রমণগুলি সনাক্ত করা অসম্ভব হয়ে পড়ে। এআই ব্যবহার করে, সরঞ্জামগুলি লুকানো পিছনের দরজা, অননুমোদিত অ্যাক্সেস পয়েন্টগুলি ইত্যাদি সনাক্ত করতে পারে এছাড়াও ত্রুটি, নিখোঁজ এন্ট্রি বা অন্যান্য সন্দেহজনক ক্রিয়াকলাপগুলি অনুসন্ধান করার জন্য এই সরঞ্জামগুলি ত্রুটি বার্তা এবং সিস্টেম লগগুলি আরও ভালভাবে বিশ্লেষণ করতে পারে। শেষ অবধি, এই বিশ্লেষণটি লক্ষ্য-পরীক্ষার সম্পূর্ণ পরীক্ষার ফলাফল বিশদভাবে একটি সহজ-পাঠযোগ্য প্রতিবেদনে রাখা হয়েছে।