क्या कर सकते हैं शीर्ष 'डीप लर्निंग' एप्लीकेशंस 'साइबर सुरक्षा' क्षेत्र में 2022 के लिए ?
गहन शिक्षण उपकरण 2022 में नेटवर्क सुरक्षा के क्षेत्र में कार्य के लिए एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। गहरा एहसास जिसे अन्यथा डीप न्यूरल नेटवर्क कहा जाता है, एआई रणनीतियों को शामिल करता है जो संगठन को बिना सहायता प्राप्त जानकारी से प्राप्त करने और जटिल मुद्दों से निपटने के लिए सशक्त बनाता है। यह व्यापक रूप से नेटवर्क सुरक्षा के लिए फ़िशिंग, स्टिक फ़िशिंग, ड्राइव-बाय असॉल्ट, एक गुप्त शब्द हमला, प्रशासन से इनकार, आदि जैसे खतरों से संगठनों की सुरक्षा के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जा सकता है, आइए नेटवर्क में गहन शिक्षा के सर्वोत्तम शीर्ष उपयोगों के बारे में जानते हैं...
👉 घुसपैठ की पहचान
गहन शिक्षा, दृढ़ मस्तिष्क संगठन, और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) को बेहतर सटीकता के साथ यातायात की जांच करके, भ्रामक सावधानियों की मात्रा को कम करके, और सुरक्षा समूहों को भयानक और महान संगठन अभ्यासों को अलग करके अधिक बुद्धिमान आईडी / आईपी ढांचे बनाने के लिए लागू किया जा सकता है। प्रमुख व्यवस्थाओं में अगली पीढ़ी के फ़ायरवॉल (NGFW), वेब एप्लिकेशन फ़ायरवॉल (WAF), और उपयोगकर्ता इकाई और व्यवहार विश्लेषण (UEBA) शामिल हैं।
👉 मैलवेयर के खिलाफ लड़ाई
प्रथागत मैलवेयर व्यवस्थाएं, उदाहरण के लिए, सामान्य फ़ायरवॉल एक चिह्न आधारित स्थान ढांचे का उपयोग करके मैलवेयर को पहचानते हैं। एहसास किए गए खतरों का एक डेटा सेट संगठन द्वारा नियंत्रित किया जाता है जो इसे नए खतरों को समेकित करने के लिए बार-बार ताज़ा करता है जो देर से प्रस्तुत किए गए थे। जबकि यह प्रक्रिया इन खतरों के खिलाफ कुशल है, यह आगे विकसित खतरों का प्रबंधन करने के लिए लड़ती है। गहन सीखने की गणना आगे विकसित खतरों की पहचान करने के लिए सुसज्जित है और ज्ञात निशान और सामान्य हमले के डिजाइन को याद करने पर निर्भर नहीं हैं। सभी चीजें समान होने के कारण, वे ढांचे के साथ दक्षता हासिल करते हैं और संदिग्ध अभ्यासों को देख सकते हैं जो संकटमोचनों या मैलवेयर की उपस्थिति दिखा सकते हैं।
👉 स्पैम और सोशल इंजीनियरिंग डिटेक्शन
नियमित भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), एक गहन शिक्षण पद्धति, स्पैम और विभिन्न प्रकार की सामाजिक डिजाइनिंग को प्रभावी ढंग से पहचानने और प्रबंधित करने में आपकी सहायता कर सकती है। एनएलपी विशिष्ट प्रकार के पत्राचार और भाषा उदाहरणों को सीखता है और स्पैम को अलग करने और बाधित करने के लिए विभिन्न तथ्यात्मक मॉडल का उपयोग करता है। आप इस पोस्ट का उपयोग यह पता लगाने के लिए कर सकते हैं कि Google ने Gmail की स्पैम पहचान क्षमताओं को अपग्रेड करने के लिए TensorFlow का उपयोग कैसे किया है।
👉 नेटवर्क यातायात विश्लेषण
गहन अध्ययन एएनएन हानिकारक अभ्यासों की खोज के लिए एचटीटीपीएस नेटवर्क यातायात की जांच में आशाजनक परिणाम दिखा रहे हैं। यह कई डिजिटल खतरों को प्रबंधित करने में बेहद मददगार है, उदाहरण के लिए, SQL इन्फ्यूजन और डॉस हमले।
👉 ग्राहक व्यवहार विश्लेषण
क्लाइंट अभ्यासों और प्रथाओं का पालन करना और उनकी जांच करना किसी भी संघ के लिए एक महत्वपूर्ण गहन शिक्षण-आधारित सुरक्षा अभ्यास है। यह संगठनों के खिलाफ प्रथागत घातक अभ्यासों को मानने की तुलना में काफी अधिक परीक्षण है क्योंकि यह सुरक्षा प्रयासों को दरकिनार कर देता है और अक्सर कोई बैनर और चेतावनी नहीं देता है। क्लाइंट और एंटिटी बिहेवियर एनालिटिक्स (UEBA) ऐसे हमलों के खिलाफ एक अविश्वसनीय साधन है। सीखने की अवधि के बाद, यह आचरण के विशिष्ट प्रतिनिधि मानकों को प्राप्त कर सकता है और संदिग्ध अभ्यासों का अनुभव कर सकता है, उदाहरण के लिए, असामान्य घंटों में ढांचे तक पहुंचना, जो शायद एक अंदरूनी हमला दिखाता है और अलार्म बजाता है।
👉 ईमेल देखना
किसी भी प्रकार के साइबर हमले को रोकने के लिए अधिकारियों के ईमेल रिकॉर्ड पर नज़र रखना मौलिक है। उदाहरण के लिए, फ़िशिंग हमले आमतौर पर श्रमिकों को संदेशों के माध्यम से और उनसे मार्मिक जानकारी मांगने के कारण होते हैं। इस प्रकार के हमलों से बचने के लिए गहन शिक्षा के साथ-साथ ऑनलाइन सुरक्षा कार्यक्रम का उपयोग किया जा सकता है। किसी भी संदिग्ध आचरण के लिए संदेशों की जांच करने के लिए सामान्य भाषा संचालन का भी उपयोग किया जा सकता है।
👉 मोबाइल एंडपॉइंट की जांच
गहन शिक्षा अब सेल फोन पर मानक हो रही है और इसी तरह बहुमुखी सहयोगियों के माध्यम से आवाज-आधारित मुठभेड़ों को चला रही है। इसलिए गहन शिक्षा का उपयोग करते हुए, जब उपक्रम सेल फोन पर मैलवेयर की बढ़ती संख्या को रोकना चाहता है, तो बहुमुखी समापन बिंदुओं के खिलाफ खतरों को पहचान करके उसे तोड़ सकता है।
👉 मानव विश्लेषण का उन्नयन
ऑनलाइन सुरक्षा में गहन सीखने से लोगों को घातक हमलों, समापन बिंदु आश्वासन, संगठन को तोड़ने और कमजोरियों का मूल्यांकन करने में मदद मिल सकती है। इसके माध्यम से, लोग मुद्दों के उत्तरों को ट्रैक करने के लिए उपलब्ध संसाधनों को बाहर लाकर चीजों पर बेहतर तरीके से समझौता कर सकते हैं।
👉 कार्य स्वचालन
गहन सीखने का प्राथमिक लाभ नीरस कार्यों को यंत्रीकृत करना है जो कर्मचारियों को अधिक महत्वपूर्ण कार्य पर शून्य करने के लिए सशक्त बना सकते हैं। कुछ नेटवर्क सुरक्षा कार्य हैं जिन्हें एआई की सहायता से कम्प्यूटरीकृत किया जा सकता है। उपक्रमों में गहन सीखने को जोड़कर, संघ तेजी से और बेहतर तरीके से कार्यों को प्राप्त कर सकते हैं।
👉 वेबशैल
वेबशेल कोड का एक टुकड़ा है जिसे सर्वर के वेबरूट पर परिवर्तन करने के लिए प्रवेश देने के लिए एक साइट में घातक रूप से ढेर किया जाता है। यह हमलावरों को सूचना आधार के पर्याप्त रूप से करीब आने की अनुमति देता है। गहन सीखने से खरीदारी की टोकरी के विशिष्ट आचरण की पहचान करने में मदद मिल सकती है और मॉडल को सामान्य और हानिकारक आचरण के बीच अलग करने के लिए तैयार किया जा सकता है।
👉 नेटवर्क जोखिम स्कोरिंग
गहन शिक्षा का उपयोग पिछले डिजिटल हमले डेटासेट को विच्छेदित करने और यह पता लगाने के लिए किया जा सकता है कि संगठन का कौन सा क्षेत्र एक विशिष्ट हमले से जुड़ा था। यह किसी दिए गए संगठन क्षेत्र से संबंधित हमले को रोकने में मदद कर सकता है।
👉 घुसपैठ की पहचान
गहन शिक्षा, दृढ़ मस्तिष्क संगठन, और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) को बेहतर सटीकता के साथ यातायात की जांच करके, भ्रामक सावधानियों की मात्रा को कम करके, और सुरक्षा समूहों को भयानक और महान संगठन अभ्यासों को अलग करके अधिक बुद्धिमान आईडी / आईपी ढांचे बनाने के लिए लागू किया जा सकता है। प्रमुख व्यवस्थाओं में अगली पीढ़ी के फ़ायरवॉल (NGFW), वेब एप्लिकेशन फ़ायरवॉल (WAF), और उपयोगकर्ता इकाई और व्यवहार विश्लेषण (UEBA) शामिल हैं।
👉 मैलवेयर के खिलाफ लड़ाई
प्रथागत मैलवेयर व्यवस्थाएं, उदाहरण के लिए, सामान्य फ़ायरवॉल एक चिह्न आधारित स्थान ढांचे का उपयोग करके मैलवेयर को पहचानते हैं। एहसास किए गए खतरों का एक डेटा सेट संगठन द्वारा नियंत्रित किया जाता है जो इसे नए खतरों को समेकित करने के लिए बार-बार ताज़ा करता है जो देर से प्रस्तुत किए गए थे। जबकि यह प्रक्रिया इन खतरों के खिलाफ कुशल है, यह आगे विकसित खतरों का प्रबंधन करने के लिए लड़ती है। गहन सीखने की गणना आगे विकसित खतरों की पहचान करने के लिए सुसज्जित है और ज्ञात निशान और सामान्य हमले के डिजाइन को याद करने पर निर्भर नहीं हैं। सभी चीजें समान होने के कारण, वे ढांचे के साथ दक्षता हासिल करते हैं और संदिग्ध अभ्यासों को देख सकते हैं जो संकटमोचनों या मैलवेयर की उपस्थिति दिखा सकते हैं।
👉 स्पैम और सोशल इंजीनियरिंग डिटेक्शन
नियमित भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), एक गहन शिक्षण पद्धति, स्पैम और विभिन्न प्रकार की सामाजिक डिजाइनिंग को प्रभावी ढंग से पहचानने और प्रबंधित करने में आपकी सहायता कर सकती है। एनएलपी विशिष्ट प्रकार के पत्राचार और भाषा उदाहरणों को सीखता है और स्पैम को अलग करने और बाधित करने के लिए विभिन्न तथ्यात्मक मॉडल का उपयोग करता है। आप इस पोस्ट का उपयोग यह पता लगाने के लिए कर सकते हैं कि Google ने Gmail की स्पैम पहचान क्षमताओं को अपग्रेड करने के लिए TensorFlow का उपयोग कैसे किया है।
👉 नेटवर्क यातायात विश्लेषण
गहन अध्ययन एएनएन हानिकारक अभ्यासों की खोज के लिए एचटीटीपीएस नेटवर्क यातायात की जांच में आशाजनक परिणाम दिखा रहे हैं। यह कई डिजिटल खतरों को प्रबंधित करने में बेहद मददगार है, उदाहरण के लिए, SQL इन्फ्यूजन और डॉस हमले।
👉 ग्राहक व्यवहार विश्लेषण
क्लाइंट अभ्यासों और प्रथाओं का पालन करना और उनकी जांच करना किसी भी संघ के लिए एक महत्वपूर्ण गहन शिक्षण-आधारित सुरक्षा अभ्यास है। यह संगठनों के खिलाफ प्रथागत घातक अभ्यासों को मानने की तुलना में काफी अधिक परीक्षण है क्योंकि यह सुरक्षा प्रयासों को दरकिनार कर देता है और अक्सर कोई बैनर और चेतावनी नहीं देता है। क्लाइंट और एंटिटी बिहेवियर एनालिटिक्स (UEBA) ऐसे हमलों के खिलाफ एक अविश्वसनीय साधन है। सीखने की अवधि के बाद, यह आचरण के विशिष्ट प्रतिनिधि मानकों को प्राप्त कर सकता है और संदिग्ध अभ्यासों का अनुभव कर सकता है, उदाहरण के लिए, असामान्य घंटों में ढांचे तक पहुंचना, जो शायद एक अंदरूनी हमला दिखाता है और अलार्म बजाता है।
👉 ईमेल देखना
किसी भी प्रकार के साइबर हमले को रोकने के लिए अधिकारियों के ईमेल रिकॉर्ड पर नज़र रखना मौलिक है। उदाहरण के लिए, फ़िशिंग हमले आमतौर पर श्रमिकों को संदेशों के माध्यम से और उनसे मार्मिक जानकारी मांगने के कारण होते हैं। इस प्रकार के हमलों से बचने के लिए गहन शिक्षा के साथ-साथ ऑनलाइन सुरक्षा कार्यक्रम का उपयोग किया जा सकता है। किसी भी संदिग्ध आचरण के लिए संदेशों की जांच करने के लिए सामान्य भाषा संचालन का भी उपयोग किया जा सकता है।
👉 मोबाइल एंडपॉइंट की जांच
गहन शिक्षा अब सेल फोन पर मानक हो रही है और इसी तरह बहुमुखी सहयोगियों के माध्यम से आवाज-आधारित मुठभेड़ों को चला रही है। इसलिए गहन शिक्षा का उपयोग करते हुए, जब उपक्रम सेल फोन पर मैलवेयर की बढ़ती संख्या को रोकना चाहता है, तो बहुमुखी समापन बिंदुओं के खिलाफ खतरों को पहचान करके उसे तोड़ सकता है।
👉 मानव विश्लेषण का उन्नयन
ऑनलाइन सुरक्षा में गहन सीखने से लोगों को घातक हमलों, समापन बिंदु आश्वासन, संगठन को तोड़ने और कमजोरियों का मूल्यांकन करने में मदद मिल सकती है। इसके माध्यम से, लोग मुद्दों के उत्तरों को ट्रैक करने के लिए उपलब्ध संसाधनों को बाहर लाकर चीजों पर बेहतर तरीके से समझौता कर सकते हैं।
👉 कार्य स्वचालन
गहन सीखने का प्राथमिक लाभ नीरस कार्यों को यंत्रीकृत करना है जो कर्मचारियों को अधिक महत्वपूर्ण कार्य पर शून्य करने के लिए सशक्त बना सकते हैं। कुछ नेटवर्क सुरक्षा कार्य हैं जिन्हें एआई की सहायता से कम्प्यूटरीकृत किया जा सकता है। उपक्रमों में गहन सीखने को जोड़कर, संघ तेजी से और बेहतर तरीके से कार्यों को प्राप्त कर सकते हैं।
👉 वेबशैल
वेबशेल कोड का एक टुकड़ा है जिसे सर्वर के वेबरूट पर परिवर्तन करने के लिए प्रवेश देने के लिए एक साइट में घातक रूप से ढेर किया जाता है। यह हमलावरों को सूचना आधार के पर्याप्त रूप से करीब आने की अनुमति देता है। गहन सीखने से खरीदारी की टोकरी के विशिष्ट आचरण की पहचान करने में मदद मिल सकती है और मॉडल को सामान्य और हानिकारक आचरण के बीच अलग करने के लिए तैयार किया जा सकता है।
👉 नेटवर्क जोखिम स्कोरिंग
गहन शिक्षा का उपयोग पिछले डिजिटल हमले डेटासेट को विच्छेदित करने और यह पता लगाने के लिए किया जा सकता है कि संगठन का कौन सा क्षेत्र एक विशिष्ट हमले से जुड़ा था। यह किसी दिए गए संगठन क्षेत्र से संबंधित हमले को रोकने में मदद कर सकता है।
Very good.
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