നിങ്ങൾക്കറിയാവുന്നതുപോലെ, ആധുനിക സോഫ്റ്റ്വെയർ ആർക്കിടെക്ചർ എന്നത്തേക്കാളും മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഇത് അതിന്റെ മുൻഗാമികളേക്കാൾ കൂടുതൽ അനുയോജ്യവും ഡാറ്റ-തീവ്രവും വേഗതയുമുള്ളതാണെന്നതിൽ സംശയമില്ല. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു യഥാർത്ഥ വെല്ലുവിളി - പ്രത്യേകിച്ച് ആധുനിക കാലത്ത് - ഓൺലൈൻ ഭീഷണികളിൽ നിന്ന് (സൈബർ ആക്രമണങ്ങൾ എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു) അതേ സോഫ്റ്റ്വെയർ സംരക്ഷിക്കുന്നത്. മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങൾ മുതൽ സുരക്ഷാ ക്യാമറകൾ വരെ, സ്മാർട്ട് കാറുകൾ മുതൽ സ്മാർട്ട് ഹോമുകൾ വരെ, നിർമ്മാണ ശാലകൾ മുതൽ ആണവോർജ്ജ നിലയങ്ങൾ വരെ എല്ലാം സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സംവിധാനങ്ങൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനാൽ, ആധുനിക സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ലംഘിക്കപ്പെടാനോ ഹാക്ക് ചെയ്യപ്പെടാനോ വളരെ നിർണായകമാണ്.

ഉദാഹരണത്തിന്, 2019 ഒക്ടോബറിൽ ഇന്ത്യയിലെ കൂടംകുളത്തെ ഒരു ആണവ നിലയം ഹാക്ക് ചെയ്യപ്പെട്ടു. ഡാറ്റാ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ പ്രോഗ്രാം ചെയ്ത ഒരു ക്ഷുദ്രവെയർ ഉപയോഗിച്ചായിരുന്നു ആക്രമണം, പക്ഷേ പ്ലാന്റിന്റെ ആന്തരിക ശൃംഖല വിട്ടുവീഴ്ചയില്ലാതെ, ഭാഗ്യവശാൽ. ക്ഷുദ്രവെയറിന് ആന്തരിക ശൃംഖല തകർക്കാൻ കഴിയുമായിരുന്നെങ്കിൽ, അത് വൈദ്യുത നിലയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള നിർണായക വിവരങ്ങൾ മോഷ്ടിച്ചേക്കാം, അങ്ങനെ രാജ്യത്തെ നിർണായകമായ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിലേക്ക് കടന്നുകയറാം. മാത്രമല്ല, ആക്രമണത്തിന് പവർ പ്ലാന്റിന്റെ നിയന്ത്രണം ഏറ്റെടുക്കുകയും അതിന്റെ പദ്ധതിയിൽ വിജയിക്കുകയും ചെയ്തിരുന്നെങ്കിൽ, പ്ലാന്റിനെ മറികടന്ന് അത് വലിയ നാശനഷ്ടങ്ങൾ വരുത്തുമായിരുന്നു.

ഭാഗ്യവശാൽ, ഗുരുതരമായ നാശനഷ്ടങ്ങളൊന്നും സംഭവിച്ചിട്ടില്ല. എന്നിരുന്നാലും, ഇന്ത്യ - അല്ലെങ്കിൽ ആ സാഹചര്യത്തിൽ മറ്റേതെങ്കിലും രാജ്യം - ഭാവിയിൽ അത്ര ഭാഗ്യവതിയായി മാറിയേക്കില്ല. അതുകൊണ്ടാണ് സുരക്ഷ മനസ്സിൽ വെച്ചുകൊണ്ട് ആധുനിക സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ആദ്യം മുതൽ നിർമ്മിക്കേണ്ടത്. കൂടാതെ, സുരക്ഷാ ബഗുകൾക്കും ദുർബലതകൾക്കും ഇത് പതിവായി പരിശോധിക്കണം. എന്നിരുന്നാലും, ആപ്ലിക്കേഷൻ സുരക്ഷാ പരിശോധന ഒരു ചെലവേറിയ പ്രക്രിയയാണ്, അതിനാൽ, ഓട്ടോമേറ്റഡ് പരിശോധന കാലഘട്ടത്തിന്റെ ആവശ്യമാണ് . ഓട്ടോമേറ്റഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് തന്ത്രങ്ങളിൽ, ഏറ്റവും സാധാരണവും ഫലപ്രദവുമായ പരിഹാരങ്ങളിലൊന്നാണ് ഓട്ടോമേറ്റഡ് പെനട്രേഷൻ ടെസ്റ്റിംഗ്.

ഓട്ടോമേറ്റഡ് നുഴഞ്ഞുകയറ്റ പരിശോധന

സുരക്ഷാ ബഗുകളും അപകടസാധ്യതകളും കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഒരു നെറ്റ്‌വർക്കിലോ സിസ്റ്റത്തിലോ സിമുലേറ്റ് ആക്രമണങ്ങൾ സ്വയമേവ ആരംഭിക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. സൈബർ കുറ്റവാളികൾ അവരെ അറിയുകയും ചൂഷണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നതിനുമുമ്പ്, കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തി പരിഹരിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. ഇത് സാധാരണയായി ഒരു സമ്പൂർണ്ണ സൈബർ സുരക്ഷാ ഓഡിറ്റിന്റെ ഭാഗമാണ്, ഇത് അനുസരണത്തിനും നിയമപരമായ കാരണങ്ങൾക്കും ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, പിസിഐ ഡിഎസ്എസ് (പേയ്മെന്റ് കാർഡ് ഇൻഡസ്ട്രി ഡാറ്റ സെക്യൂരിറ്റി സ്റ്റാൻഡേർഡ്) ഒരു നിശ്ചിത ഷെഡ്യൂളിൽ പെന്റസ്റ്റിംഗ് നടത്താൻ സംഘടനകളോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നു.

സൈബർ സുരക്ഷാ വിദഗ്ധർ നടത്തുന്ന മാനുവൽ പെനട്രേഷൻ ടെസ്റ്റിംഗിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഓട്ടോമേറ്റഡ് പെന്റസ്റ്റിംഗ് നടത്തുന്നത് . ഇത് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഉപയോഗിച്ച് നടത്തുന്നതിനാൽ, നൽകിയിരിക്കുന്ന സോഫ്റ്റ്‌വെയറിന്റെ വ്യാപ്തിയിൽ ഇത് പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു, ഇത് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്ന സുരക്ഷാ പ്രൊഫഷണലുകളുടെ അറിവിലും കഴിവിലും പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. മാത്രമല്ല, പുതിയ ഭീഷണികൾക്ക് ഇത് ഫലപ്രദമല്ലെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെടുന്നു, കാരണം ഇത് അറിയപ്പെടുന്ന ദുർബലതകൾ മാത്രം തിരിച്ചറിയുകയോ പരിശോധിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു, ഇത് അജ്ഞാതർക്കെതിരെ ഫലപ്രദമല്ലാതാക്കുന്നു.

" ഇവിടെയാണ് കൃത്രിമബുദ്ധി പ്രസക്തമാകുന്നത് - കൃത്രിമബുദ്ധിയിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് നേടാൻ കഴിയുന്ന ഓട്ടോമേഷൻ, സ്ഥിരമായും അളവിലും പെന്റെസ്റ്റിംഗ് ചെയ്യുന്നത് വളരെ എളുപ്പമാക്കും. ഇത് കഴിവുകളുടെയും സംസ്കാരത്തിന്റെയും പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും അവരുടെ സൈബർ സുരക്ഷാ തന്ത്രങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഗൗരവമായി ചിന്തിക്കാനും സ്ഥാപനങ്ങളെ സഹായിക്കും, " പാക്ക്റ്റ് ഹബ് എഴുതി . അജ്ഞാതമായ ദുർബലതകൾക്കായി അതിന്റെ സ്കാനിംഗ് സവിശേഷതകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനൊപ്പം, ഓട്ടോമേറ്റഡ് പെന്റസ്റ്റിംഗ് പ്രക്രിയയെ അളക്കാൻ കൃത്രിമബുദ്ധി സഹായിക്കുന്നു.

കൃത്രിമ ബുദ്ധിയും അതിന്റെ സ്വാധീനവും

സമീപകാല ദശകങ്ങളിൽ കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെ പുരോഗതിക്കൊപ്പം, ഓട്ടോമേഷൻ വിദഗ്ധരും കമ്പ്യൂട്ടർ ശാസ്ത്രജ്ഞരും സൈബർ പ്രതിരോധ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഒരു അപവാദമല്ലാതെ എല്ലാം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ബുദ്ധിപരമായ റിപ്പോർട്ടുകൾ നൽകുന്നതിന് നുഴഞ്ഞുകയറ്റ പരിശോധന ഉപകരണങ്ങൾ പൂർത്തീകരിക്കുന്ന നിരവധി ഓട്ടോമേറ്റഡ് ടൂളുകൾ ഉണ്ട്. ഈ ഓട്ടോമേറ്റഡ് സൊല്യൂഷനുകൾക്ക് ചില അടിസ്ഥാന കൃത്രിമ ഇന്റലിജൻസ് കഴിവുകളുണ്ട്, പക്ഷേ ഇത് ക്രമേണ വളരുകയാണ്, തുടർച്ചയായ ഗവേഷണത്തിനും തുറന്ന മത്സരങ്ങൾക്കും നന്ദി.

ഉദാഹരണത്തിന്, സൈബർ ഗ്രാൻഡ് ചലഞ്ച് 2016-ഒരു DARPA- സ്പോൺസർ ചെയ്ത മത്സരം-ഹാക്കിംഗ് ബോട്ടുകൾ നിർമ്മിക്കാനും മത്സരിക്കാനും ആളുകളെ വെല്ലുവിളിച്ചു. ഈ കൃത്രിമ ബുദ്ധിശക്തിയുള്ള ബോട്ടുകൾ മത്സരിക്കുന്ന ടീമുകൾ ചൂഷണം ചെയ്യുന്നതിനുമുമ്പ് സുരക്ഷാ കേടുപാടുകൾ തിരയാനും പാച്ച് ചെയ്യാനും നുഴഞ്ഞുകയറ്റ പരിശോധന നടത്തുന്നു. അതിന്റെ വിജയിക്ക് - മേഹെം എന്നറിയപ്പെടുന്നു - മത്സര സംവിധാനങ്ങളിൽ സുരക്ഷാ കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തുകയും ഉപയോഗപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ അതിന്റെ ഹോസ്റ്റ് സിസ്റ്റത്തിൽ നുഴഞ്ഞുകയറ്റം കണ്ടെത്താനും പരിഹരിക്കാനും തിരയാനും കഴിയും.

സൈബർ പ്രതിരോധ പരിഹാരങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കൃത്രിമ ബുദ്ധി സഹായിക്കുന്നു-പ്രത്യേകിച്ച് നുഴഞ്ഞുകയറ്റ പരിശോധന പരിഹാരങ്ങൾ. കാരണം, ചുവടെ വിവരിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ ഓട്ടോമേറ്റഡ് നുഴഞ്ഞുകയറ്റ പരിശോധനയുടെ വിവിധ ഘട്ടങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

ഘട്ടം 1: ആസൂത്രണം

ആദ്യ ഘട്ടം - ആസൂത്രണവും രഹസ്യാന്വേഷണവും - ലക്ഷ്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയാണ്. നിങ്ങൾ കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്തോറും വിജയിക്കാനുള്ള കൂടുതൽ അവസരങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിന് ഇതിന് ധാരാളം വിഭവങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. ഈ ഘട്ടത്തിൽ, AI ഉപയോഗിക്കുന്നത് കുറഞ്ഞ അളവിലുള്ള വിഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകാൻ സഹായിക്കുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവയ്‌ക്കൊപ്പം AI, ടാർഗെറ്റ് ഓർ‌ഗനൈസേഷനെക്കുറിച്ചും അതിന്റെ ജീവനക്കാരെക്കുറിച്ചും നെറ്റ്‌വർക്ക്, സുരക്ഷാ നിലയെക്കുറിച്ചും ഒരു പൂർണ്ണമായ പ്രൊഫൈൽ നിർമ്മിക്കാൻ സഹായിക്കും.

ഘട്ടം 2: സ്കാനിംഗ്

രണ്ടാമത്തെ ഘട്ടം ടാർഗെറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ സമഗ്രമായ കവറേജ് ആവശ്യപ്പെടുന്നു. അതായത്, നിങ്ങൾ നൂറുകണക്കിന് അല്ലെങ്കിൽ ആയിരക്കണക്കിന് കമ്പ്യൂട്ടറുകളും മറ്റ് ഉപകരണങ്ങളും സ്കാൻ ചെയ്യുകയും ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയും വേണം. AI ഉപയോഗിച്ച്, ഉപകരണങ്ങൾ ബുദ്ധിപൂർവ്വം സ്കാൻ ചെയ്യാനും ആവശ്യമായ ഫലങ്ങൾ ശേഖരിക്കാനും വിശകലന പ്രക്രിയ ലളിതമാക്കാനും ടൂളുകൾ മാറ്റാനാകും.

ഘട്ടം 3: ആക്സസ് നേടുന്നു

ലക്ഷ്യമിട്ട നെറ്റ്‌വർക്കുകളിലേക്കോ സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്കോ ആക്‌സസ് നേടുകയാണ് മൂന്നാം ഘട്ടം. ഈ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്ത സിസ്റ്റം ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനോ നെറ്റ്‌വർക്കിലെ മറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ആക്രമണം നടത്താനോ ഉപയോഗിക്കാം. AI ഉപയോഗിച്ച്, ആക്‌സസ് നേടുന്നതിന് ഉപകരണങ്ങൾക്ക് വിവിധ ആക്രമണങ്ങളും നിരവധി പാസ്‌വേഡ് കോമ്പിനേഷനുകളും പരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയും. തുടർന്ന്, വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ദുർബലമായ പാറ്റേണുകളോ പ്രവണതകളോ കണ്ടെത്താൻ അവർക്ക് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കാം.

ഘട്ടം 4: ആക്സസ് നിലനിർത്തൽ

നാലാമത്തെ ഘട്ടം വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്ത സിസ്റ്റത്തിലേക്കുള്ള പ്രവേശനം നിലനിർത്തുക എന്നതാണ്. AI ഉപയോഗിച്ച്, ഉപകരണങ്ങൾക്ക് അറിയാവുന്നതോ അറിയാത്തതോ ആയ ബാക്ക്‌ഡോറുകൾ, എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്ത ചാനലുകൾ എന്നിവ പരിശോധിക്കാനും സംശയകരമായതോ അനധികൃതമോ ആയ പ്രവർത്തനങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും റിപ്പോർട്ടുചെയ്യാനും അക്കൗണ്ടുകളിലും ലോഗുകളിലും ശ്രദ്ധ പുലർത്താനും കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പുതിയ അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റർ അക്കൗണ്ടോ നെറ്റ്‌വർക്ക് ആക്‌സസ് ചാനലോ ഒരു വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്ത സിസ്റ്റത്തിലേക്കും കൂടാതെ/അല്ലെങ്കിൽ അനധികൃത ആക്സസിലേക്കും നയിച്ചേക്കാം.

ഘട്ടം 5: വിശകലനവും റിപ്പോർട്ടിംഗും

ഒരു അനധികൃത സ്ഥാപനത്തിന് ട്രാക്കുകൾ മൂടാൻ കഴിയുമോ എന്ന് പരിശോധിക്കുകയാണ് അവസാന ഘട്ടം, അതായത്, നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്ന് ചരിത്രവും ലോഗുകളും ഇല്ലാതാക്കുക, ആക്രമണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നത് അസാധ്യമാക്കുക. AI ഉപയോഗിച്ച്, ഉപകരണങ്ങൾക്ക് മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പിൻവാതിലുകൾ, അനധികൃത ആക്സസ് എൻഡ് പോയിന്റുകൾ മുതലായവ കണ്ടെത്താനാകും. കൂടാതെ, പിശകുകൾ, കാണാതായ എൻട്രികൾ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് സംശയാസ്പദമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നതിന് പിശക് സന്ദേശങ്ങളും സിസ്റ്റം ലോഗുകളും നന്നായി വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഈ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് കഴിയും. അവസാനമായി, ഈ വിശകലനം ടാർഗെറ്റിന്റെ പൂർണ്ണമായ ടെസ്റ്റ് ഫലങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്ന ഒരു എളുപ്പത്തിൽ വായിക്കാവുന്ന റിപ്പോർട്ടിൽ ഇടുന്നു.