जैसा कि आप जानते होंगे, आधुनिक सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर पहले से कहीं बेहतर काम करता है। इसमें कोई संदेह नहीं है कि यह अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में अधिक अनुकूलनीय, डेटा-गहन और तेज़ है। हालाँकि, यह एक वास्तविक चुनौती है - विशेष रूप से आधुनिक समय में - उसी सॉफ़्टवेयर को ऑनलाइन खतरों (जिसे साइबर हमले के रूप में भी जाना जाता है) से सुरक्षित रखना है। चूंकि सॉफ्टवेयर सिस्टम आजकल हर चीज को शक्ति प्रदान करते हैं - मोबाइल उपकरणों से लेकर सुरक्षा कैमरों तक, स्मार्ट कारों से लेकर स्मार्ट घरों तक, और विनिर्माण संयंत्रों से लेकर परमाणु ऊर्जा स्टेशनों तक, आधुनिक सॉफ्टवेयर में सेंध लगने या हैक होने के लिए यह बहुत महत्वपूर्ण है।

उदाहरण के लिए, भारत के कुडनकुलम में एक परमाणु ऊर्जा संयंत्र को अक्टूबर 2019 में हैक कर लिया गया था। हमले में डेटा निष्कर्षण के लिए प्रोग्राम किए गए मैलवेयर का उपयोग किया गया था, लेकिन सौभाग्य से संयंत्र का आंतरिक नेटवर्क समझौता नहीं किया गया था। यदि मैलवेयर आंतरिक नेटवर्क में सेंध लगा सकता था, तो यह बिजली संयंत्र के बारे में महत्वपूर्ण डेटा चुरा सकता था, इस प्रकार देश के महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे में घुसपैठ कर सकता था। इसके अलावा, यदि हमले का लक्ष्य बिजली संयंत्र पर कब्ज़ा करना था और वह अपनी योजना में सफल हो जाता, तो यह संयंत्र पर कब्ज़ा करके भारी नुकसान पहुंचा सकता था।

सौभाग्य से, कोई गंभीर क्षति नहीं हुई। हालाँकि, भारत - या उस मामले में कोई भी देश - भविष्य में इतना भाग्यशाली नहीं हो सकता है। यही कारण है कि आधुनिक सॉफ्टवेयर को उसकी सुरक्षा को ध्यान में रखते हुए जमीनी स्तर से बनाया जाना चाहिए। साथ ही, सुरक्षा बग और कमजोरियों के लिए इसका नियमित रूप से परीक्षण किया जाना चाहिए। हालाँकि, एप्लिकेशन सुरक्षा परीक्षण एक महंगी प्रक्रिया है, और इस प्रकार, स्वचालित परीक्षण समय की मांग है. स्वचालित परीक्षण रणनीतियों में से, सबसे आम और प्रभावी समाधानों में से एक को स्वचालित प्रवेश परीक्षण के रूप में जाना जाता है।

स्वचालित प्रवेश परीक्षण

सुरक्षा बग और कमजोरियों को खोजने के लिए नेटवर्क या सिस्टम पर स्वचालित रूप से सिम्युलेटेड हमले शुरू करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। लक्ष्य यह है कि साइबर अपराधियों को पता चलने और उनका फायदा उठाने से पहले कमजोरियों का पता लगाया जाए और उन्हें ठीक किया जाए। यह आमतौर पर संपूर्ण साइबर सुरक्षा ऑडिट का एक हिस्सा है, जिसकी अनुपालन और कानूनी कारणों से आवश्यकता हो सकती है। उदाहरण के लिए, पीसीआई डीएसएस (पेमेंट कार्ड इंडस्ट्री डेटा सिक्योरिटी स्टैंडर्ड) संगठनों को नियमित समय पर परीक्षण करने के लिए कहता है।

सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके स्वचालित पेन्टटेस्टिंग की जाती है, मैन्युअल प्रवेश परीक्षण के विपरीत जो साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों द्वारा किया जाता है। चूँकि यह सॉफ़्टवेयर द्वारा निष्पादित किया जाता है, यह दिए गए सॉफ़्टवेयर के दायरे द्वारा सीमित है, जो सॉफ़्टवेयर डिज़ाइन करने वाले सुरक्षा पेशेवरों के ज्ञान और कौशल द्वारा सीमित है। इसके अलावा, यह नए खतरों के लिए कम प्रभावी साबित होता है क्योंकि यह केवल ज्ञात कमजोरियों की पहचान या परीक्षण करता है, जो इसे अज्ञात के खिलाफ अप्रभावी बनाता है।

"यहीं पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता आती है - कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से आप जो स्वचालन प्राप्त कर सकते हैं, वह लगातार और बड़े पैमाने पर पेन्टेस्टिंग को बहुत आसान बनाने में मदद कर सकता है। बदले में, इससे संगठनों को कौशल और संस्कृति दोनों मुद्दों से निपटने में मदद मिलेगी, और उनकी साइबर सुरक्षा रणनीतियों के बारे में गंभीरता होगी," लिखा था पैकेट हब. कृत्रिम बुद्धिमत्ता अज्ञात कमजोरियों के लिए अपनी स्कैनिंग सुविधाओं को बढ़ाते हुए स्वचालित पेन्टिंग प्रक्रिया को बढ़ाने में मदद करती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और उसका प्रभाव

हाल के दशकों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की प्रगति के साथ, स्वचालन विशेषज्ञ और कंप्यूटर वैज्ञानिक हर चीज को स्वचालित करने की कोशिश कर रहे हैं, साइबर-रक्षा प्रौद्योगिकियां भी इसका अपवाद नहीं हैं। उदाहरण के लिए, ऐसे कई स्वचालित उपकरण हैं जो बुद्धिमान रिपोर्ट प्रदान करने के लिए प्रवेश परीक्षण उपकरणों के पूरक हैं। इन स्वचालित समाधानों में कुछ बुनियादी कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताएं हैं, लेकिन चल रहे अनुसंधान और खुली प्रतियोगिताओं के कारण यह धीरे-धीरे बढ़ रही है।

उदाहरण के लिए, साइबर ग्रैंड चैलेंज 2016 - एक DARPA-प्रायोजित प्रतियोगिता - ने लोगों को हैकिंग बॉट बनाने और उनके साथ प्रतिस्पर्धा करने की चुनौती दी। ये कृत्रिम रूप से बुद्धिमान बॉट प्रतिस्पर्धी टीमों द्वारा उनका फायदा उठाने से पहले सुरक्षा कमजोरियों को खोजने और उन्हें ठीक करने के लिए प्रवेश परीक्षण करते हैं। इसका विजेता - जिसे मेहेम के नाम से जाना जाता है - प्रतिस्पर्धी प्रणालियों पर सुरक्षा कमजोरियों का पता लगाने और उनका फायदा उठाने के साथ-साथ अपने मेजबान सिस्टम पर घुसपैठ को ढूंढ सकता है, ठीक कर सकता है।

जैसा कि कहा गया है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता साइबर-रक्षा समाधानों की दक्षता में सुधार करने में मदद करती है - विशेष रूप से प्रवेश परीक्षण समाधान। इसका कारण यह है कि यह नीचे बताए अनुसार स्वचालित प्रवेश परीक्षण के विभिन्न चरणों को बेहतर बनाने में मदद करता है।

चरण 1: योजना बनाना

पहला चरण - योजना और टोही - लक्ष्य के बारे में जानकारी एकत्र करना है। और इसमें बहुत सारे संसाधनों की आवश्यकता होती है क्योंकि आप जितनी अधिक जानकारी एकत्र करेंगे, आपके सफल होने की संभावना उतनी ही अधिक होगी। इस स्तर पर, एआई का उपयोग कम संसाधनों के साथ बेहतर परिणाम प्रदान करने में मदद करता है। कंप्यूटर विजन और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के साथ एआई लक्ष्य संगठन और उसके कर्मचारियों, नेटवर्क, सुरक्षा स्थिति आदि के बारे में एक संपूर्ण प्रोफ़ाइल बनाने में मदद कर सकता है।

चरण 2: स्कैनिंग

दूसरा चरण लक्ष्य प्रणालियों की व्यापक कवरेज के लिए कहता है। यानी, आपको हजारों नहीं तो सैकड़ों कंप्यूटरों और अन्य उपकरणों को स्कैन करना होगा और परिणामों का विश्लेषण करना होगा। एआई का उपयोग करके, उपकरणों को बुद्धिमानी से स्कैन करने और आवश्यक परिणाम इकट्ठा करने, विश्लेषण प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए उपकरणों में बदलाव किया जा सकता है।

चरण 3: पहुंच प्राप्त करना

तीसरा चरण लक्ष्य नेटवर्क या सिस्टम में से किसी एक तक पहुंच प्राप्त करना है। इस समझौता प्रणाली का उपयोग डेटा निकालने या नेटवर्क में अन्य प्रणालियों पर हमले शुरू करने के लिए किया जा सकता है। एआई का उपयोग करके, उपकरण पहुंच प्राप्त करने के लिए विभिन्न प्रकार के हमलों और कई पासवर्ड संयोजनों को आज़मा सकते हैं। फिर, वे कमजोर पैटर्न या रुझानों को खोजने के लिए एल्गोरिदम का भी उपयोग कर सकते हैं जिनसे समझौता हो सकता है।

चरण 4: पहुंच बनाए रखना

चौथा चरण समझौता किए गए सिस्टम तक पहुंच बनाए रखना है। एआई का उपयोग करते हुए, उपकरण ज्ञात या अज्ञात बैकडोर, एन्क्रिप्टेड चैनलों की तलाश कर सकते हैं और संदिग्ध या अनधिकृत गतिविधियों का पता लगाने और रिपोर्ट करने के लिए खातों और लॉग पर नज़र रख सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक नया व्यवस्थापक खाता या नेटवर्क एक्सेस चैनल किसी समझौता किए गए सिस्टम और/या अनधिकृत एक्सेस की ओर निर्देशित हो सकता है।

चरण 5: विश्लेषण और रिपोर्टिंग

अंतिम चरण यह परीक्षण कर रहा है कि क्या कोई अनधिकृत इकाई ट्रैक को कवर कर सकती है, यानी, आपके सिस्टम से इतिहास और लॉग हटा सकती है, जिससे हमलों का पता लगाना असंभव हो जाएगा। एआई का उपयोग करके, उपकरण छिपे हुए पिछले दरवाजे, अनधिकृत पहुंच समापन बिंदु आदि का पता लगा सकते हैं। साथ ही, ये उपकरण त्रुटियों, गुम प्रविष्टियों या अन्य संदिग्ध गतिविधियों को खोजने के लिए त्रुटि संदेशों और सिस्टम लॉग का बेहतर विश्लेषण कर सकते हैं। अंत में, इस विश्लेषण को पढ़ने में आसान रिपोर्ट पर रखा गया है जिसमें लक्ष्य के संपूर्ण परीक्षण परिणामों का विवरण दिया गया है।