प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स साइबर क्राइम का मुकाबला कैसे कर सकता है

साइबर क्राइम से बचाव एक चुनौतीपूर्ण कार्य है। साइबर अपराधी हमेशा नए हमले के तरीकों की खोज कर रहे हैं, इसलिए सुरक्षा पेशेवरों को लगातार अनुकूलन और सतर्क रहना होगा। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण इसे बहुत आसान बना सकता है।

साइबर सुरक्षा में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण सीमित सुरक्षा कर्मचारियों वाली कंपनियों को परिष्कृत हमलों से सुरक्षित रहने में मदद कर सकता है। यहां देखें कि यह कैसे काम करता है और यह साइबर अपराधियों से बचाव में कैसे मदद कर सकता है।

प्रेडिक्टिव मॉडलिंग क्या है?

सबसे पहले, भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग क्या है? यह डेटा एनालिटिक्स का एक सबसेट है जो भविष्य में क्या हो सकता है यह निर्धारित करने में सहायता के लिए आंकड़ों का उपयोग करता है। विश्लेषक पिछले और वर्तमान डेटा को एक बनाने के लिए लेते हैं चीजें कैसे चल सकती हैं इसका मॉडल भविष्य में, इसे नए डेटा के रूप में तैयार करना।

कई मामलों में, लोग एक साथ कई मॉडल चलाते हैं और सबसे संभावित परिणाम खोजने के लिए परिणामों को मिलाते हैं। यदि आपने किसी मौसम ऐप का उपयोग किया है, तो आपने इस प्रकार के पूर्वानुमानित मॉडलिंग का प्रत्यक्ष अनुभव किया है। हालांकि, इस प्रक्रिया में यह अनुमान लगाने से कहीं अधिक क्षमता है कि बारिश होने वाली है या नहीं।

बैंकिंग और मार्केटिंग जैसे उद्योगों में प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स मानक अभ्यास बन गया है। जैसे-जैसे साइबर अपराध बढ़ा है, सुरक्षा पेशेवरों ने भी इसकी क्षमता का दोहन करना शुरू कर दिया है।

भेद्यता का निर्धारण

संगठनों को उनके जोखिमों को समझने में मदद करने का पहला तरीका भविष्य कहनेवाला विश्लेषण साइबर सुरक्षा में सुधार कर सकता है। साइबर अपराध किसी भी व्यवसाय के लिए खतरा है, लेकिन विभिन्न कंपनियों को विभिन्न प्रकार के हमलों का अनुभव होगा। अच्छी सुरक्षा यह जानने से शुरू होती है कि इनमें से कौन सा हमला सबसे अधिक खतरनाक है।

प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स मॉडल समान कंपनियों के बीच किसी व्यवसाय के सुरक्षा उपायों और साइबर अपराध के रुझानों की तुलना कर सकते हैं। फिर वे दिखा सकते हैं कि साइबर अपराधी उन पर कैसे हमला कर सकते हैं और उनके बचाव में छेद कहाँ हैं।

मानव विश्लेषक समान कार्य कर सकते हैं, लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अक्सर इन जटिल गणनाओं में बहुत बेहतर होती है। कुछ सिस्टम, जैसे कि QuadMetrics— को यहां द्वारा समझाया गया है मिशिगन यूनिवर्सिटी- 90 प्रतिशत तक सटीकता और 10 प्रतिशत से नीचे झूठी-सकारात्मक दरें दिखाई हैं, जो उनकी प्रभावशीलता को उजागर करती हैं।

उपयोगकर्ताओं को उनके व्यवहार से पहचानना

साइबर सुरक्षा में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण भी उपयोगकर्ताओं की पहचान करने का एक अभिनव तरीका प्रदान करता है। पासवर्ड चुराना काफी आसान है, लेकिन यह संभावना नहीं है कि एक हैकर कंप्यूटर का उसी तरह उपयोग करेगा जैसे एक अधिकृत उपयोगकर्ता करता है। हर किसी की अलग-अलग उपयोग की आदतें होती हैं जो AI सीख सकती हैं, जिससे संभावित उल्लंघनों का पता लगाने में मदद मिलती है।

विश्लेषिकी कार्यक्रम जैसे साइबर अपराध सुरक्षा सॉफ्टवेयर, जैसी कंपनियों द्वारा केसवेयर, कपटपूर्ण पैटर्न की पहचान करने के लिए डेटा की समीक्षा कर सकता है, जब उपयोगकर्ता उन पैटर्न को तोड़ते हैं तो लाल झंडा उठा सकते हैं। यह तरीका फ्रॉड मॉनिटरिंग की तरह ही काम करता है। जैसे कोई बैंक असामान्य खरीदारी के बाद आपके क्रेडिट कार्ड को निष्क्रिय कर सकता है, वैसे ही ये सिस्टम असामान्य व्यवहार के बाद किसी खाते को प्रतिबंधित कर सकते हैं।

जब कोई खाता एआई की भविष्यवाणी से अलग व्यवहार करता है, तो मानव सुरक्षा पेशेवर इसे और अधिक बारीकी से देख सकते हैं। यदि यह एक हमलावर है, तो वे इसे रोक सकते हैं, और यदि यह केवल सामान्य उपयोगकर्ता है, तो वे उन्हें अपनी अनुमति वापस दे सकते हैं।

होने से पहले हमलों की भविष्यवाणी करना

जैसे-जैसे ये भविष्य कहनेवाला विश्लेषण मॉडल बेहतर होते हैं, वे और भी अधिक मददगार बन सकते हैं। वे होने से पहले साइबर हमले की भविष्यवाणी कर सकते हैं, जिससे सुरक्षा कर्मियों को आने वाले हमले के लिए तैयार किया जा सके।

कुछ नेटवर्क पहले ही इस तरह के सॉफ़्टवेयर के मूल संस्करणों का उपयोग करना शुरू कर चुके हैं। मशीन लर्निंग मॉडल हमलों की भविष्यवाणी करते हैं दुर्भावनापूर्ण गतिविधि की पहचान करके अन्य नेटवर्क में। फिर वे यह निर्धारित करते हैं कि उनके अपने नेटवर्क में समान हमले की संभावना है या नहीं। साइबर अपराधी नकली हमलों का उपयोग करके इसके आसपास काम कर सकते हैं, लेकिन इसे अन्य तरीकों के साथ जोड़ना अधिक प्रभावी हो सकता है।

अन्य प्रणालियाँ विशिष्ट साइबर अपराधियों की क्षमता, उद्देश्य और हमला करने के अवसर का विश्लेषण करती हैं। अन्य संदिग्ध गतिविधि से जुड़े आईपी पते के लिए स्कैन करते हैं। इन कारकों के संयोजन से मॉडल को अधिक सटीक भविष्यवाणियां करने में मदद मिल सकती है, इससे पहले कि वे नुकसान पहुंचा सकें, साइबर अपराधियों को पकड़ सकें।

फाइन-ट्यूनिंग साइबर बीमा

साइबर सुरक्षा में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के सभी उपयोग के मामले हमलावरों को रोकने के इर्द-गिर्द नहीं घूमते हैं। चूंकि साइबर अपराध हमेशा विकसित हो रहा है, कोई भी प्रणाली सभी संभावित हमलों को रोक नहीं सकती है। जब कोई उल्लंघन होता है तो भविष्य कहनेवाला मॉडल अभी भी कंपनियों के साइबर बीमा में सुधार करके मदद कर सकता है।

डेटा उल्लंघन महंगे हैं, औसतन $ 4.24 मिलियन की लागत, और यह लागत बढ़ती रहती है। साइबर बीमा उद्योग प्रतिक्रिया में विकसित हुआ है, जिससे व्यवसायों को किसी के लिए भी मदद मिलती है हो सकता है खर्च एक उल्लंघन के दौरान। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण यह पता लगाने में मदद कर सकता है कि विभिन्न हमलों की संभावना का अनुमान लगाकर किसी कंपनी को किस स्तर की कवरेज की आवश्यकता हो सकती है।

सभी प्रकार के बीमा जोखिम को पार्टी की दरों और उनके लिए आवश्यक कवरेज के प्रकार को निर्धारित करने के लिए मापते हैं। साइबर बीमा अलग नहीं है, लेकिन विभिन्न प्रासंगिक जोखिम कारकों को समझना जटिल हो सकता है, इसलिए इसे एआई पर छोड़ देना सबसे अच्छा है। दोनों पक्षों के लिए सबसे अच्छा बीमा सौदा प्राप्त करते हुए, भविष्य कहनेवाला मॉडल मज़बूती से किसी व्यवसाय की ताकत और कमजोरियों का अनुमान लगा सकते हैं।

प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स में साइबर सुरक्षा में व्यापक संभावनाएं हैं

साइबर सुरक्षा में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण एक नई अवधारणा है, लेकिन इसकी क्षमता प्रभावशाली है। ये एआई मॉडल उन अंतरालों को भर सकते हैं जहां मानवीय क्षमता कम हो जाती है, जिससे व्यवसायों को यथासंभव सुरक्षित रहने में मदद मिलती है। जबकि कोई भी भविष्य कहनेवाला मॉडल सही नहीं है, वे पारंपरिक समाधानों पर पर्याप्त सुधार प्रदान कर सकते हैं।

जैसे-जैसे तकनीक में सुधार होगा, लोग साइबर सुरक्षा में भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के लिए और भी अधिक उपयोग पाएंगे। साइबर अपराधी अनुकूलित होंगे और ये एआई कार्यक्रम भी उनसे मिलने के लिए विकसित होंगे। वे साइबर अपराध को समाप्त नहीं कर सकते हैं, लेकिन वे निर्दोष पक्षों के पक्ष में बड़े पैमाने पर टिप दे सकते हैं।

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