ඔබ දන්නා පරිදි නවීන මෘදුකාංග ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය වෙන කවරදාටත් වඩා හොඳින් ක්‍රියා කරයි. එය එහි පූර්වගාමීන්ට වඩා අනුවර්තනය කළ හැකි, දත්ත-තීව්‍ර සහ වේගවත් බවට සැකයක් නැත. කෙසේ වෙතත්, එකම මෘදුකාංගය මාර්ගගත තර්ජන වලින් (සයිබර් ප්‍රහාර ලෙසද හැඳින්වේ) ආරක්ෂා කර ගැනීම සැබෑ අභියෝගයකි. මෘදුකාංග පද්ධති වර්තමානයේ සෑම දෙයක්ම බලගන්වන බැවින් - ජංගම උපාංගවල සිට ආරක්ෂිත කැමරා දක්වා, ස්මාර්ට් කාර්වල සිට ස්මාර්ට් නිවාස දක්වා සහ නිෂ්පාදන කම්හල්වල සිට න්‍යෂ්ටික බලාගාර දක්වා නවීන මෘදුකාංග උල්ලං or නය වීමට හෝ අනවසරයෙන් ඇතුළුවීමට නොහැකි තරම් වැදගත් වේ.
උදාහරණයක් ලෙස, ඉන්දියාවේ කුඩන්කුලම් හි න්‍යෂ්ටික බලාගාරයක් 2019 ඔක්තෝම්බර් මාසයේදී කපා කොටා ඇත. මෙම ප්‍රහාරයෙන් දත්ත නිස්සාරණය සඳහා වැඩසටහන්ගත කරන ලද අනිෂ්ට මෘදුකාංගයක් භාවිතා කරන ලද නමුත් බලාගාරයේ අභ්‍යන්තර ජාලය සම්මුති විරහිත විය, වාසනාවකට මෙන්. අනිෂ්ට මෘදුකාංග අභ්‍යන්තර ජාලය උල්ලං have නය කළ හැකිව තිබුනේ නම්, එමඟින් බලාගාරය පිළිබඳ තීරණාත්මක දත්ත සොරකම් කිරීමට ඉඩ ඇති අතර එමඟින් රටේ තීරණාත්මක යටිතල ව්‍යුහයට ඇතුල් විය හැකිය. එපමණක් නොව, ප්‍රහාරය විදුලි බලාගාරය පාලනය කිරීමේ ඉලක්කය සහ එහි සැලැස්ම සාර්ථක වූවා නම්, බලාගාරය අභිබවා යමින් එය විශාල හානියක් කිරීමට ඉඩ තිබුණි.
වාසනාවකට මෙන්, බරපතල හානියක් සිදු නොවීය. කෙසේ වෙතත්, ඉන්දියාව - හෝ එවැනි අවස්ථාවක ඕනෑම රටක් - අනාගතයේදී එතරම් වාසනාවන්ත නොවිය හැකිය. නවීන මෘදුකාංග එහි ආරක්ෂාව මනසේ තබා ගනිමින් මුල සිටම ගොඩනගා ගත යුත්තේ එබැවිනි. එසේම, ආරක්ෂක දෝෂ සහ අවදානම් සඳහා එය නිතිපතා පරීක්ෂා කළ යුතුය. කෙසේ වෙතත්, යෙදුම් ආරක්ෂක පරීක්ෂාව මිල අධික ක්‍රියාවලියක් වන අතර, එබැවින්, ස්වයංක්‍රීය පරීක්ෂාව කාලයෙහි අවශ්‍යතාවයකි . ස්වයංක්‍රීය පරීක්ෂණ උපාය මාර්ග අතර, වඩාත් පොදු සහ ඵලදායී විසඳුම්වලින් එකක් ස්වයංක්‍රීය විනිවිද යාමේ පරීක්ෂාව ලෙස හැඳින්වේ.
ස්වයංක්‍රීය විනිවිද යාමේ පරීක්ෂණය
ආරක්ෂක දෝෂ සහ අවදානම් සොයා ගැනීම සඳහා ජාලයකට හෝ පද්ධතියකට ස්වයංක්‍රීයව ප්‍රහාර එල්ල කිරීමේ ක්‍රියාවලියට යොමු වේ. ඉලක්කය වන්නේ සයිබර් අපරාධකරුවන් දැන ගැනීමට හා ඒවා සූරාකෑමට පෙර අවදානම් සොයාගෙන ඒවා නිවැරදි කිරීමයි. එය සාමාන්‍යයෙන් සම්පූර්ණ සයිබර් ආරක්ෂණ විගණනයක කොටසකි, එය අනුකූලතාවය සහ නීතිමය හේතූන් සඳහා අවශ්‍ය විය හැකිය. නිදසුනක් ලෙස, පීසීඅයි ඩීඑස්එස් (ගෙවීම් කාඩ්පත් කර්මාන්ත දත්ත ආරක්ෂණ ප්‍රමිතිය) නිතිපතා කාලසටහනකට අනුව පෙන්ටෙස්ටින් කිරීම සිදු කරන ලෙස ආයතනවලින් ඉල්ලා සිටී.
සයිබර් ආරක්ෂණ විශේෂඥයින් විසින් සිදු කරනු ලබන අතින් විනිවිද යාමේ පරීක්ෂණය මෙන් නොව, ස්වයංක්‍රීය පෙන්ටෙස්ට් කිරීම මෘදුකාංග භාවිතයෙන් සිදු කෙරේ . එය මෘදුකාංග මගින් සිදු කරන බැවින්, එය ලබා දී ඇති මෘදුකාංගයේ විෂය පථයෙන් සීමා වේ, එය මෘදුකාංගය නිර්මාණය කරන ආරක්ෂක වෘත්තිකයන්ගේ දැනුම හා කුසලතාවයෙන් සීමා වේ. එපමණක් නොව, එය නව තර්ජන සඳහා අඩු ඵලදායී බව ඔප්පු වන්නේ එය දන්නා අවදානම් හඳුනා ගැනීම හෝ පරීක්ෂා කිරීම පමණක් වන බැවින්, එය නොදන්නා අයට එරෙහිව අකාර්යක්ෂම කරයි.
" කෘතිම බුද්ධිය පැමිණෙන්නේ මෙහිදීය - කෘතිම බුද්ධිය හරහා ඔබට ලබා ගත හැකි ස්වයංක්‍රීයකරණය, පෙන්ටෙස්ට් කිරීම අඛණ්ඩව සහ පරිමාණයෙන් කිරීම වඩාත් පහසු කිරීමට උපකාරී වේ. අනෙක් අතට, මෙය සංවිධානවලට කුසලතා සහ සංස්කෘතිය යන ගැටළු දෙකම විසඳීමට සහ ඔවුන්ගේ සයිබර් ආරක්ෂණ උපාය මාර්ග පිළිබඳව බැරෑරුම් වීමට උපකාරී වනු ඇත, " පැක්ට් හබ් ලිවීය . නොදන්නා අවදානම් සඳහා එහි ස්කෑන් කිරීමේ විශේෂාංග වැඩි දියුණු කරන අතරම, ස්වයංක්‍රීය පෙන්ටෙස්ට් කිරීමේ ක්‍රියාවලිය පරිමාණය කිරීමට කෘතිම බුද්ධිය උපකාරී වේ.
කෘතිම බුද්ධිය සහ එහි බලපෑම
මෑත දශකවල කෘතිම බුද්ධියේ ප්‍රගතියත් සමඟ, ස්වයංක්‍රීය විශේෂ experts යින් සහ පරිගණක විද්‍යා scientists යින් සයිබර් ආරක්ෂක තාක්ෂණයන්ගෙන් බැහැරව සෑම දෙයක්ම ස්වයංක්‍රීය කිරීමට උත්සාහ කරති. නිදසුනක් ලෙස, බුද්ධිමත් වාර්තා සැපයීම සඳහා විනිවිද යාමේ පරීක්ෂණ මෙවලම් සපුරාලන බොහෝ ස්වයංක්‍රීය මෙවලම් තිබේ. මෙම ස්වයංක්‍රීය විසඳුම් සඳහා මූලික කෘතිම බුද්ධි හැකියාවන් ඇත, නමුත් එය ක්‍රමයෙන් වර්ධනය වෙමින් පවතී, අඛණ්ඩ පර්යේෂණ සහ විවෘත තරඟ වලට ස්තුති වන්න.
උදාහරණයක් ලෙස, සයිබර් ග්‍රෑන්ඩ් චැලෙන්ජ් 2016 - ඩාර්පා අනුග්‍රහය දක්වන තරඟයක් - හැක් කිරීමේ බොට් සෑදීමට හා තරඟ කිරීමට මිනිසුන්ට අභියෝග කළේය. මෙම කෘතිමව බුද්ධිමත් බොට්ස්, තරඟකාරී කණ්ඩායම් සූරාකෑමට පෙර ආරක්ෂක දුර්වලතා සෙවීම සහ ඒවා හඳුනා ගැනීම සඳහා විනිවිද යාමේ පරීක්ෂණයක් සිදු කරයි. එහි ජයග්‍රාහකයාට - මයෙහම් ලෙස හැඳින්වේ - තරඟකාරී පද්ධතිවල ආරක්ෂක දුර්වලතා සොයාගෙන සූරාකමින් සිටියදී එහි සත්කාරක පද්ධතියට ආක්‍රමණයන් සොයා ගැනීමට, නිවැරදි කිරීමට සහ සොයා බැලීමට හැකිය.
කෘතිම බුද්ධිය සයිබර් ආරක්ෂණ විසඳුම්වල කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කිරීමට උපකාරී වේ - විශේෂයෙන් විනිවිද යාමේ පරීක්ෂණ විසඳුම්. එයට හේතුව පහත විස්තර කර ඇති පරිදි ස්වයංක්‍රීය විනිවිද යාමේ පරීක්ෂණයේ විවිධ අවස්ථා වැඩි දියුණු කිරීමට උපකාරී වේ.
අදියර 1: සැලසුම් කිරීම
පළමු අදියර - සැලසුම් කිරීම සහ ඔත්තු බැලීම - ඉලක්කය පිළිබඳ තොරතුරු රැස් කිරීම ය. ඔබ රැස් කරන වැඩි තොරතුරු, සාර්ථක වීමට වැඩි අවස්ථාවක් ඇති බැවින් එයට සම්පත් විශාල ප්‍රමාණයක් අවශ්‍ය වේ. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, AI භාවිතා කිරීම අඩු සම්පත් ප්‍රමාණයක් සමඟ වඩා හොඳ ප්‍රති results ල ලබා දීමට උපකාරී වේ. AI සහ පරිගණක දැක්ම සහ ස්වාභාවික භාෂා සැකසුම් සමඟ ඉලක්කගත සංවිධානය සහ එහි සේවකයින්, ජාලය, ආරක්ෂක ඉරියව් ආදිය පිළිබඳ සම්පූර්ණ පැතිකඩක් ගොඩනැගීමට උපකාරී වේ.
අදියර 2: ස්කෑන් කිරීම
දෙවන අදියර මඟින් ඉලක්කගත පද්ධති පිළිබඳ පුළුල් ආවරණයක් ඉල්ලා සිටී. එනම්, ඔබ පරිගණක සහ වෙනත් උපාංග දහස් ගණනක් නොව සිය ගණනක් පරිලෝකනය කර ප්‍රති .ල විශ්ලේෂණය කළ යුතුය. AI භාවිතා කරමින්, උපකරණ බුද්ධිමත්ව පරිලෝකනය කිරීමට සහ අවශ්‍ය ප්‍රති results ල ලබා ගැනීමට, විශ්ලේෂණ ක්‍රියාවලිය සරල කිරීමට මෙවලම් කරකැවිය හැක.
3 වන අදියර: ප්‍රවේශය ලබා ගැනීම
තෙවන අදියර වන්නේ ඉලක්කගත ජාලයකට හෝ පද්ධතියකට ප්‍රවේශය ලබා ගැනීමයි. මෙම සම්මුතිවාදී පද්ධතිය පසුව දත්ත උපුටා ගැනීමට හෝ ජාලයේ අනෙක් පද්ධති වලට ප්‍රහාර එල්ල කිරීමට භාවිතා කළ හැකිය. AI භාවිතා කරමින්, මෙවලම් වලට ප්‍රවේශය ලබා ගැනීම සඳහා විවිධාකාර ප්‍රහාර සහ මුරපද සංයෝජන අත්හදා බැලිය හැකිය. එවිට, දුර්වල රටාවන් හෝ සම්මුතියක් ඇතිවිය හැකි ප්‍රවණතා සොයා ගැනීමට ඔවුන්ට ඇල්ගොරිතම භාවිතා කළ හැකිය.
4 වන අදියර: ප්‍රවේශය පවත්වා ගැනීම
සිව්වන අදියර වන්නේ සම්මුතිවාදී පද්ධතියට ප්‍රවේශය පවත්වා ගැනීමයි. AI භාවිතා කරමින්, මෙවලම් වලට දන්නා හෝ නොදන්නා පසුබිම්, සංකේතාත්මක නාලිකා සොයා බැලිය හැකි අතර සැක සහිත හෝ අනවසර ක්‍රියාකාරකම් හඳුනාගෙන වාර්තා කිරීමට ගිණුම් සහ ලොග් පිළිබඳව විමසිල්ලෙන් සිටින්න. උදාහරණයක් ලෙස, නව පරිපාලක ගිණුමක් හෝ ජාල ප්‍රවේශ නාලිකාවක් සම්මුති විරහිත පද්ධතියක් සහ / හෝ අනවසර ප්‍රවේශය වෙත යොමු විය හැකිය.
5 වන අදියර: විශ්ලේෂණය සහ වාර්තාකරණය
අවසාන අදියර වන්නේ අනවසර ආයතනයකට පීලි ආවරණය කිරීමට හැකි ද යන්න පරීක්ෂා කිරීමයි, එනම්, ඔබේ පද්ධති වලින් ඉතිහාසය සහ ල logs ු-සටහන් මකා දැමීමෙන් ප්‍රහාර හඳුනා ගැනීමට නොහැකි වීමයි. AI භාවිතා කරමින්, මෙවලම් වලට සැඟවුණු පසුපස දොරවල්, අනවසර පිවිසුම් අන්ත ලක්ෂ්‍ය ආදිය හඳුනාගත හැකිය. එසේම, මෙම මෙවලම් මඟින් දෝෂ, නැතිවූ සටහන් හෝ වෙනත් සැක සහිත ක්‍රියාකාරකම් සොයා ගැනීමට දෝෂ පණිවිඩ සහ පද්ධති ලොග් වඩා හොඳින් විශ්ලේෂණය කළ හැකිය. අවසාන වශයෙන්, මෙම විශ්ලේෂණය ඉලක්කයේ සම්පූර්ණ පරීක්ෂණ ප්‍රති results ල විස්තර කරන පහසුවෙන් කියවිය හැකි වාර්තාවක් මත තබා ඇත.
