જેમ તમે જાણતા હશો, આધુનિક સોફ્ટવેર આર્કિટેક્ચર પહેલા કરતા ઘણું સારું કામ કરે છે. તેમાં કોઈ શંકા નથી કે તે તેના પુરોગામી કરતા વધુ અનુકૂલનશીલ, ડેટા-સઘન અને ઝડપી છે. જો કે, તે એક વાસ્તવિક પડકાર છે - ખાસ કરીને આધુનિક સમયમાં - તે જ સ softwareફ્ટવેરને ઓનલાઇન ધમકીઓ (સાયબર એટેક્સ તરીકે પણ ઓળખાય છે) થી સુરક્ષિત રાખવું. સોફ્ટવેર સિસ્ટમો આજકાલ દરેક વસ્તુને શક્તિ આપે છે - મોબાઇલ ઉપકરણોથી લઈને સલામતી કેમેરા સુધી, સ્માર્ટ કારથી સ્માર્ટ ઘરો સુધી, અને ઉત્પાદન પ્લાન્ટથી અણુ powerર્જા મથકો સુધી, આધુનિક સ softwareફ્ટવેર ભંગ અથવા હેક કરવા માટે ખૂબ જ નિર્ણાયક છે.

ઉદાહરણ તરીકે, ઓક્ટોબર 2019 માં ભારતના કુડનકુલમમાં એક પરમાણુ powerર્જા પ્લાન્ટ હેક થયો હતો. આ હુમલામાં ડેટા એક્સટ્રેક્શન માટે પ્રોગ્રામ કરેલા મwareલવેરનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો, પરંતુ સદભાગ્યે પ્લાન્ટનું આંતરિક નેટવર્ક સમાધાન વિનાનું હતું. જો મ malલવેર આંતરિક નેટવર્કનો ભંગ કરી શક્યું હોત, તો તે પાવર પ્લાન્ટ વિશેના નિર્ણાયક ડેટાની ચોરી કરી શક્યું હોત, આમ દેશના નિર્ણાયક માળખામાં ઘુસણખોરી કરી શકે. તદુપરાંત, જો આ હુમલામાં પાવર પ્લાન્ટનું નિયંત્રણ મેળવવાનું લક્ષ્ય હતું અને તે તેની યોજનામાં સફળ રહ્યું હોત, તો તે પ્લાન્ટને વધુ શક્તિ આપીને ભારે નુકસાન કરી શક્યું હોત.

સદનસીબે, કોઈ જટિલ નુકસાન થયું નથી. જો કે, ભારત - અથવા તે કિસ્સામાં કોઈ પણ દેશ - ભવિષ્યમાં કદાચ એટલો નસીબદાર નહીં હોય. આ જ કારણ છે કે આધુનિક સ softwareફ્ટવેરને તેની સુરક્ષાને ધ્યાનમાં રાખીને જમીનમાંથી બનાવવું આવશ્યક છે. ઉપરાંત, તે નિયમિતપણે સુરક્ષા ભૂલો અને નબળાઈઓ માટે ચકાસાયેલ હોવું જોઈએ. જો કે, એપ્લિકેશન સુરક્ષા પરીક્ષણ એક ખર્ચાળ પ્રક્રિયા છે, અને આમ, સ્વચાલિત પરીક્ષણ એ સમયની જરૂરિયાત છે. સ્વચાલિત પરીક્ષણ વ્યૂહરચનાઓમાં, સૌથી સામાન્ય અને અસરકારક ઉકેલો પૈકી એક સ્વયંસંચાલિત પ્રવેશ પરીક્ષણ તરીકે ઓળખાય છે.

સ્વચાલિત ઘૂંસપેંઠ પરીક્ષણ

સુરક્ષા ભૂલો અને નબળાઈઓ શોધવા માટે આપમેળે નેટવર્ક અથવા સિસ્ટમ પર સિમ્યુલેટેડ હુમલાઓ શરૂ કરવાની પ્રક્રિયાનો ઉલ્લેખ કરે છે. ધ્યેય એ છે કે નબળાઈઓ શોધી કા beforeવી અને સાયબર અપરાધીઓ તેમના વિશે જાણતા અને તેમનું શોષણ કરે તે પહેલા તેને સુધારવા. તે સામાન્ય રીતે સંપૂર્ણ સાયબર સિક્યુરિટી ઓડિટનો એક ભાગ છે, જેનું પાલન અને કાનૂની કારણોસર જરૂર પડી શકે છે. દાખલા તરીકે, PCI DSS (પેમેન્ટ કાર્ડ ઇન્ડસ્ટ્રી ડેટા સિક્યુરિટી સ્ટાન્ડર્ડ) સંસ્થાઓને નિયમિત શેડ્યૂલ પર પેન્ટેસ્ટિંગ કરવા કહે છે.

સોફ્ટવેરનો ઉપયોગ કરીને ઓટોમેટેડ પેન્ટેસ્ટિંગ કરવામાં આવે છે, સાયબર સિક્યોરિટી નિષ્ણાતો દ્વારા હાથ ધરવામાં આવેલા મેન્યુઅલ પેનિટ્રેશન ટેસ્ટથી વિપરીત. કારણ કે તે સોફ્ટવેર દ્વારા કરવામાં આવે છે, તે આપેલ સોફ્ટવેરના અવકાશ દ્વારા મર્યાદિત છે, જે સોફ્ટવેર ડિઝાઇન કરનાર સુરક્ષા વ્યાવસાયિકોના જ્ knowledgeાન અને કુશળતા દ્વારા મર્યાદિત છે. તદુપરાંત, તે નવા ધમકીઓ માટે ઓછી અસરકારક સાબિત થાય છે કારણ કે તે માત્ર જાણીતી નબળાઈઓને ઓળખે છે અથવા પરીક્ષણ કરે છે, જે તેને અજાણ્યાઓ સામે બિનઅસરકારક બનાવે છે.

"આ તે છે જ્યાં કૃત્રિમ બુદ્ધિ આવે છે - ઓટોમેશન કે જે તમે કૃત્રિમ બુદ્ધિ દ્વારા પ્રાપ્ત કરી શકો છો તે સતત અને સ્કેલ પર પેન્ટેસ્ટિંગને ખૂબ સરળ બનાવવામાં મદદ કરી શકે છે. બદલામાં, આ સંસ્થાઓને કુશળતા અને સંસ્કૃતિના બંને મુદ્દાઓને હલ કરવામાં મદદ કરશે, અને તેમની સાયબર સુરક્ષા વ્યૂહરચનાઓ વિશે ગંભીર બનશે," લખ્યું પેક્ટ હબ. કૃત્રિમ બુદ્ધિ સ્વયંસંચાલિત પેન્ટેસ્ટિંગ પ્રક્રિયાને સ્કેલ કરવામાં મદદ કરે છે જ્યારે અજ્ unknownાત નબળાઈઓ માટે તેની સ્કેનીંગ સુવિધાઓને વધારે છે.

કૃત્રિમ બુદ્ધિ અને તેની અસર

તાજેતરના દાયકાઓમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિની પ્રગતિ સાથે, ઓટોમેશન નિષ્ણાતો અને કમ્પ્યુટર વૈજ્ાનિકો અપવાદ ન હોવાને કારણે સાયબર-સંરક્ષણ તકનીકો સાથે બધું સ્વચાલિત કરવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા છે. દાખલા તરીકે, ઘણા સ્વયંસંચાલિત સાધનો છે જે બુદ્ધિશાળી અહેવાલો પ્રદાન કરવા માટે ઘૂંસપેંઠ પરીક્ષણ સાધનોને પૂરક બનાવે છે. આ સ્વચાલિત ઉકેલોમાં કેટલીક મૂળભૂત કૃત્રિમ બુદ્ધિ ક્ષમતાઓ છે, પરંતુ તે ધીમે ધીમે વધી રહી છે, ચાલુ સંશોધન અને ખુલ્લી સ્પર્ધાઓને આભારી છે.

ઉદાહરણ તરીકે, સાયબર ગ્રાન્ડ ચેલેન્જ 2016-એક DARPA- પ્રાયોજિત સ્પર્ધા-લોકોને હેકિંગ બotsટો બનાવવા અને સ્પર્ધા કરવા પડકાર ફેંક્યો. આ કૃત્રિમ રીતે બુદ્ધિશાળી બotsટો સ્પર્ધાત્મક ટીમો તેમનું શોષણ કરી શકે તે પહેલા સુરક્ષા નબળાઈઓ શોધવા અને પેચ કરવા માટે ઘૂંસપેંઠ પરીક્ષણ કરે છે. તેના વિજેતા - માયહેમ તરીકે ઓળખાય છે - સ્પર્ધાત્મક સિસ્ટમો પર સુરક્ષા નબળાઈઓ શોધવા અને શોષણ કરતી વખતે તેની હોસ્ટ સિસ્ટમ પર ઘુસણખોરી શોધી, ઠીક કરી શકે છે અને શોધી શકે છે.

તેણે કહ્યું, કૃત્રિમ બુદ્ધિ સાયબર-સંરક્ષણ ઉકેલોની કાર્યક્ષમતા સુધારવામાં મદદ કરે છે-ખાસ કરીને ઘૂંસપેંઠ પરીક્ષણ ઉકેલો. તેનું કારણ નીચે વર્ણવેલ સ્વચાલિત પ્રવેશ પરીક્ષણના વિવિધ તબક્કાઓને સુધારવામાં મદદ કરે છે.

સ્ટેજ 1: આયોજન

પ્રથમ તબક્કો - આયોજન અને રિકોનિસન્સ - લક્ષ્ય વિશે માહિતી એકત્રિત કરે છે. અને તે ઘણા બધા સંસાધનો લે છે કારણ કે તમે જેટલી વધુ માહિતી એકત્રિત કરો છો, તમને સફળતા મેળવવાની વધુ તક છે. આ તબક્કે, AI નો ઉપયોગ ઓછા સંસાધનો સાથે વધુ સારા પરિણામો આપવામાં મદદ કરે છે. કમ્પ્યુટર વિઝન અને નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ સાથે AI લક્ષ્ય સંસ્થા અને તેના કર્મચારીઓ, નેટવર્ક, સુરક્ષા મુદ્રા, વગેરે વિશે સંપૂર્ણ રૂપરેખા બનાવવામાં મદદ કરી શકે છે.

સ્ટેજ 2: સ્કેનિંગ

બીજો તબક્કો લક્ષ્ય સિસ્ટમોના વ્યાપક કવરેજ માટે પૂછે છે. એટલે કે, તમારે હજારો કમ્પ્યુટર્સ અને અન્ય ઉપકરણો નહીં તો સેંકડો માટે સ્કેન કરવું જોઈએ અને પરિણામોનું વિશ્લેષણ કરવું જોઈએ. AI નો ઉપયોગ કરીને, સાધનોને બુદ્ધિપૂર્વક સ્કેન કરવા અને વિશ્લેષણ પ્રક્રિયાને સરળ બનાવવા, જરૂરી પરિણામો એકત્રિત કરવા માટે ટ્વીક કરી શકાય છે.

સ્ટેજ 3: પ્રવેશ મેળવવો

ત્રીજો તબક્કો લક્ષ્ય નેટવર્ક્સ અથવા સિસ્ટમોમાંથી એકની accessક્સેસ મેળવી રહ્યો છે. આ સમાધાનકારી સિસ્ટમનો ઉપયોગ ડેટા કા extractવા અથવા નેટવર્કમાં અન્ય સિસ્ટમો પર હુમલાઓ કરવા માટે થઈ શકે છે. AI નો ઉપયોગ કરીને, સાધનો એક્સેસ મેળવવા માટે વિવિધ પ્રકારના હુમલાઓ અને સંખ્યાબંધ પાસવર્ડ સંયોજનો અજમાવી શકે છે. પછી, તેઓ નબળા દાખલાઓ અથવા વલણો શોધવા માટે એલ્ગોરિધમ્સનો પણ ઉપયોગ કરી શકે છે જે સમાધાન થઈ શકે છે.

સ્ટેજ 4: .ક્સેસ જાળવવી

ચોથો તબક્કો સમાધાનકારી વ્યવસ્થાની maintainingક્સેસ જાળવી રહ્યો છે. AI નો ઉપયોગ કરીને, સાધનો જાણીતા અથવા અજાણ્યા દરવાજા, એન્ક્રિપ્ટેડ ચેનલો શોધી શકે છે અને શંકાસ્પદ અથવા અનધિકૃત પ્રવૃત્તિઓ શોધવા અને જાણ કરવા માટે એકાઉન્ટ્સ અને લોગ પર નજર રાખી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, નવું એડમિનિસ્ટ્રેટર એકાઉન્ટ અથવા નેટવર્ક એક્સેસ ચેનલ ચેડા કરેલી સિસ્ટમ અને/અથવા અનધિકૃત towardક્સેસ તરફ દિશામાન કરી શકે છે.

સ્ટેજ 5: વિશ્લેષણ અને રિપોર્ટિંગ

છેલ્લો તબક્કો પરીક્ષણ કરી રહ્યો છે કે શું કોઈ અનધિકૃત એન્ટિટી ટ્રેકને આવરી શકે છે, એટલે કે, તમારી સિસ્ટમોમાંથી ઇતિહાસ અને લોગ કા deleteી નાખે છે, જેનાથી હુમલાઓ શોધવાનું અશક્ય બને છે. AI નો ઉપયોગ કરીને, સાધનો છુપાયેલા પાછળના દરવાજા, અનધિકૃત accessક્સેસ અંતિમ બિંદુઓ વગેરે શોધી શકે છે. ઉપરાંત, આ સાધનો ભૂલો, ગુમ થયેલી એન્ટ્રીઓ અથવા અન્ય શંકાસ્પદ પ્રવૃત્તિઓ શોધવા માટે ભૂલ સંદેશાઓ અને સિસ્ટમ લોગનું વધુ સારી રીતે વિશ્લેષણ કરી શકે છે. છેલ્લે, આ વિશ્લેષણ લક્ષ્યના સંપૂર્ણ પરીક્ષણ પરિણામોનું વિગતવાર વાંચવામાં સરળ રિપોર્ટ પર મૂકવામાં આવ્યું છે.