2022 में साइबर सुरक्षा में गहन शिक्षण के शीर्ष 10 अनुप्रयोग

2022 में साइबर सुरक्षा के क्षेत्र में डीप लर्निंग टूल्स की प्रमुख भूमिका है।

डीप लर्निंग जिसे डीप न्यूरल नेटवर्क के रूप में भी जाना जाता है, में मशीन लर्निंग तकनीक शामिल है जो नेटवर्क को असुरक्षित डेटा से सीखने और जटिल समस्याओं को हल करने में सक्षम बनाती है। कंपनियों को फ़िशिंग, स्पीयर-फ़िशिंग, ड्राइव-बाय अटैक, पासवर्ड अटैक, सेवा से इनकार, आदि जैसे खतरों से बचाने के लिए साइबर सुरक्षा के लिए इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जा सकता है। साइबर सुरक्षा में गहन सीखने के शीर्ष 10 अनुप्रयोगों के बारे में जानें।

 

घुसपैठ के निशान का पता लगाना

बेहतर सटीकता के साथ ट्रैफ़िक का विश्लेषण करके, झूठे अलर्ट की संख्या को कम करके, और सुरक्षा टीमों को खराब और अच्छी नेटवर्क गतिविधियों में अंतर करने में मदद करके, बेहतर आईडी / आईपी सिस्टम बनाने के लिए डीप लर्निंग, कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क और रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) को लागू किया जा सकता है। उल्लेखनीय समाधानों में नेक्स्ट-जेनरेशन फ़ायरवॉल (NGFW), वेब एप्लिकेशन फ़ायरवॉल (WAF), और उपयोगकर्ता इकाई और व्यवहार विश्लेषण (UEBA) शामिल हैं।

 

मैलवेयर के खिलाफ लड़ाई

पारंपरिक मैलवेयर समाधान जैसे नियमित फ़ायरवॉल एक हस्ताक्षर-आधारित पहचान प्रणाली का उपयोग करके मैलवेयर का पता लगाते हैं। ज्ञात खतरों का एक डेटाबेस कंपनी द्वारा चलाया जाता है जो हाल ही में पेश किए गए नए खतरों को शामिल करने के लिए इसे अक्सर अपडेट करता है। हालांकि यह तकनीक इन खतरों के खिलाफ कुशल है, लेकिन यह अधिक उन्नत खतरों से निपटने के लिए संघर्ष करती है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम अधिक उन्नत खतरों का पता लगाने में सक्षम हैं और ज्ञात हस्ताक्षरों और सामान्य हमले के पैटर्न को याद रखने पर निर्भर नहीं हैं। इसके बजाय, वे सिस्टम सीखते हैं और संदिग्ध गतिविधियों को पहचान सकते हैं जो खराब अभिनेताओं या मैलवेयर की उपस्थिति का संकेत दे सकते हैं।

 

स्पैम और सोशल इंजीनियरिंग डिटेक्शन

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), एक गहन शिक्षण तकनीक, स्पैम और सोशल इंजीनियरिंग के अन्य रूपों का आसानी से पता लगाने और उनसे निपटने में आपकी मदद कर सकती है। एनएलपी संचार और भाषा पैटर्न के सामान्य रूपों को सीखता है और स्पैम का पता लगाने और ब्लॉक करने के लिए विभिन्न सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करता है। जीमेल की स्पैम डिटेक्शन क्षमताओं को बढ़ाने के लिए Google ने TensorFlow का उपयोग कैसे किया, यह जानने के लिए आप इस पोस्ट को पढ़ सकते हैं।

 

नेटवर्क यातायात विश्लेषण

डीप लर्निंग एएनएन दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों को देखने के लिए HTTPS नेटवर्क ट्रैफ़िक का विश्लेषण करने में आशाजनक परिणाम दिखा रहे हैं। एसक्यूएल इंजेक्शन और डॉस हमलों जैसे कई साइबर खतरों से निपटने के लिए यह बहुत उपयोगी है।

 

उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण

उपयोगकर्ता की गतिविधियों और व्यवहारों पर नज़र रखना और उनका विश्लेषण करना किसी भी संगठन के लिए एक महत्वपूर्ण गहन शिक्षण-आधारित सुरक्षा अभ्यास है। यह नेटवर्क के खिलाफ पारंपरिक दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों को पहचानने से कहीं अधिक चुनौतीपूर्ण है क्योंकि यह सुरक्षा उपायों को दरकिनार कर देता है और अक्सर कोई झंडे और अलर्ट नहीं उठाता है। उपयोगकर्ता और इकाई व्यवहार विश्लेषण (यूईबीए) ऐसे हमलों के खिलाफ एक महान उपकरण है। सीखने की अवधि के बाद, यह सामान्य कर्मचारी व्यवहार पैटर्न को उठा सकता है और संदिग्ध गतिविधियों को पहचान सकता है, जैसे कि असामान्य घंटों में सिस्टम तक पहुंचना, जो संभवतः एक अंदरूनी हमले का संकेत देता है और अलर्ट बढ़ाता है।

 

निगरानी ईमेल

किसी भी प्रकार के साइबर हमले को रोकने के लिए कर्मचारियों के आधिकारिक ईमेल खातों पर नजर रखना महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, फ़िशिंग हमले आमतौर पर कर्मचारियों को ईमेल के माध्यम से होते हैं और उनसे संवेदनशील डेटा मांगते हैं। इस तरह के हमलों से बचने के लिए डीप लर्निंग के साथ-साथ साइबर सिक्योरिटी सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल किया जा सकता है। किसी भी संदिग्ध व्यवहार के लिए ईमेल को स्कैन करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का भी उपयोग किया जा सकता है।

 

मोबाइल समापन बिंदुओं का विश्लेषण

डीप लर्निंग पहले से ही मोबाइल उपकरणों पर मुख्यधारा में जा रहा है और मोबाइल सहायकों के माध्यम से आवाज आधारित अनुभव भी चला रहा है। इसलिए जब उद्यम मोबाइल उपकरणों पर मैलवेयर की बढ़ती संख्या को रोकना चाहता है, तो डीप लर्निंग का उपयोग करके, मोबाइल एंडपॉइंट के खिलाफ खतरों की पहचान और विश्लेषण किया जा सकता है।

 

मानव विश्लेषण को बढ़ाना

साइबर सुरक्षा में गहरी शिक्षा मनुष्यों को दुर्भावनापूर्ण हमलों का पता लगाने, समापन बिंदु सुरक्षा, नेटवर्क का विश्लेषण करने और भेद्यता आकलन करने में मदद कर सकती है। इसके माध्यम से मनुष्य समस्याओं के समाधान खोजने के तरीके और साधन निकालकर चीजों को बेहतर तरीके से तय कर सकता है।

 

कार्य स्वचालन

गहन शिक्षण का मुख्य लाभ दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करना है जो कर्मचारियों को अधिक महत्वपूर्ण कार्य पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बना सकते हैं। कुछ साइबर सुरक्षा कार्य हैं जिन्हें मशीन लर्निंग की मदद से स्वचालित किया जा सकता है। कार्यों में गहन शिक्षा को शामिल करके, संगठन कार्यों को तेजी से और बेहतर तरीके से पूरा कर सकते हैं।

 

वेबशैल

वेबशेल कोड का एक टुकड़ा है जो सर्वर के वेबरूट पर संशोधन करने के लिए पहुंच प्रदान करने के लिए दुर्भावनापूर्ण रूप से वेबसाइट में लोड किया जाता है। यह हमलावरों को डेटाबेस तक पहुंच प्राप्त करने की अनुमति देता है। डीप लर्निंग सामान्य शॉपिंग कार्ट व्यवहार का पता लगाने में मदद कर सकता है और मॉडल को सामान्य और दुर्भावनापूर्ण व्यवहार के बीच अंतर करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।

 

नेटवर्क जोखिम स्कोरिंग

डीप लर्निंग का उपयोग पिछले साइबर हमले के डेटासेट का विश्लेषण करने और यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि नेटवर्क के कौन से क्षेत्र किसी विशेष हमले में शामिल थे। यह किसी दिए गए नेटवर्क क्षेत्र के संबंध में हमले को रोकने में मदद कर सकता है।