സൈബർ സുരക്ഷയ്ക്കായി AI

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) ഡിജിറ്റൽ ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പിൽ ഇന്ന് സർവ്വവ്യാപിയാണ്, കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഡാറ്റ സുരക്ഷ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ ഉയർത്തുന്നതിനും ലാഭം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും നിരവധി വ്യവസായങ്ങളിൽ വ്യാപിക്കുന്നു. വിദ്യാഭ്യാസം, ബിസിനസ്, ഇന്റർനെറ്റ് സുരക്ഷ, എന്തിനേറെ ജീവിത പങ്കാളിയെ തിരഞ്ഞെടുക്കാനും, അവതാർ പങ്കാളിയായി മാറാനും ഒക്കെ കഴിവുണ്ട് AI ക്ക്.

സൈബർ ആക്രമണങ്ങളുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന വ്യാപനം കണക്കിലെടുത്ത്, സൈബർ സുരക്ഷാ സമ്പ്രദായങ്ങളിൽ AI ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് ഒരു അനിവാര്യതയായി മാറിയിരിക്കുന്നു. 2025-ഓടെ സൈബർ കുറ്റകൃത്യങ്ങൾ മൂലം 10.5 ട്രില്യൺ ഡോളറിന്റെ വാർഷിക ചെലവ് സൈബർ സുരക്ഷാ ഗവേഷണം പ്രവചിക്കുന്നതിനാൽ, ബിസിനസുകൾക്ക് അവരുടെ സൈബർ സുരക്ഷാ സമ്പ്രദായങ്ങളിൽ AI വേഗത്തിൽ നടപ്പിലാക്കേണ്ടത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.

ബിസിനസ്സ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് മാത്രമല്ല AI യുടെ ദൗത്യം. AI-ക്ക് ബിസിനസുകളെ അവരുടെ സൈബർ സുരക്ഷ മെച്ചപ്പെടുത്താനും, ഫലപ്രദമായ ഭീഷണി കണ്ടെത്തലും പ്രതികരണവും വാഗ്ദാനം ചെയ്യാനും കഴിയും. വിശാലവും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താനും കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നൽകാനുമുള്ള AI-യുടെ കഴിവ് സൈബർ ഭീഷണികളെ പ്രതിരോധിക്കാനുള്ള ഒരു അമൂല്യമായ ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, സൈബർ ആക്രമണങ്ങളിൽ നിന്ന് പൂർണ്ണമായും സംരക്ഷിക്കാൻ AI-ക്ക് മാത്രം കഴിയില്ല. അത് മാനുഷിക വൈദഗ്ധ്യവും ജാഗ്രതയും കൂടിച്ചേർന്നിരിക്കണം. ഹൈബ്രിഡ് AI, ഹ്യൂമൻ സമീപനം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച്, ബിസിനസുകൾക്ക് സൈബർ ആക്രമണങ്ങളിൽ നിന്ന് മുൻ‌കൂട്ടി സംരക്ഷിക്കാനും അതിന്റെ ഫലമായി വിനാശകരമായ നഷ്ടങ്ങളുടെ സാധ്യത കുറയ്ക്കാനും കഴിയും.

സൈബർ സുരക്ഷാ സമ്പ്രദായങ്ങളുമായി AI സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന്റെ മികച്ച 10 ഗുണങ്ങൾ വിശദമാക്കാം.

1. വലിയ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് (Enormous data handling capability)

ഉപയോക്താക്കളും ബിസിനസ്സുകളും തമ്മിലുള്ള വൻതോതിലുള്ള ഡാറ്റാ സ്ട്രീമുകൾ കണക്കിലെടുത്ത്, സൈബർ സുരക്ഷാ വിദഗ്ധർ പരമ്പരാഗതമായി അപാകതകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും തത്സമയം സാധ്യമായ ഭീഷണികൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഫിൽട്ടറുകളെയും റൂൾ അധിഷ്‌ഠിത സിസ്റ്റങ്ങളെയും ആശ്രയിക്കുന്നു.  

ഇക്കാര്യത്തിൽ, AI- പവർഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു,  AI തുടർച്ചയായി ഡാറ്റാ പാറ്റേണുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുകയും കണ്ടെത്തൽ സാങ്കേതികതകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു, വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഭീഷണികൾക്കും ഉയർന്നുവരുന്ന ആക്രമണ വെക്‌ടറുകൾക്കും മുന്നിൽ നിൽക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, അതാകട്ടെ, ബിസിനസ് നെറ്റ്‌വർക്കുകളും സെൻസിറ്റീവ് വിവരങ്ങളും സംരക്ഷിക്കുന്നതിൽ അവയെ മികച്ചതാക്കുന്നു.

2. കൂടുതൽ യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് AI മോഡലുകൾ മെച്ചപ്പെടുന്നു (AI models improve with more real-world data )

ആവർത്തന പരിശീലനത്തിലൂടെയും പുതിയ ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള എക്സ്പോഷറിലൂടെയും, ഭീഷണി കണ്ടെത്തൽ ഉൾപ്പെടെയുള്ള കൂടുതൽ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാൻ AI മോഡലുകൾക്ക് കാലക്രമേണ സാധിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് അപാകത കണ്ടെത്തുന്നതിന് പരിശീലനം ലഭിച്ച ഒരു AI മോഡലിന് നെറ്റ്‌വർക്ക് ട്രാഫിക്കിലെ പുതിയ പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും, ഉയർന്നുവരുന്ന ഭീഷണികളെ നന്നായി തിരിച്ചറിയാനും പ്രതികരിക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും .

കൂടാതെ, AI അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് അവരുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് മനുഷ്യ ഫീഡ്‌ബാക്ക് പ്രയോജനപ്പെടുത്താനും കഴിയും. വിദഗ്ധരോ അന്തിമ ഉപയോക്താക്കളോ നൽകുന്ന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ഈ ഇൻപുട്ടുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും അവരുടെ തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയകൾ പരിഷ്കരിക്കാനും കഴിയും.

AI അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് പുതിയ ഭീഷണികളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, അവയുടെ പൊരുത്തപ്പെടുത്തലിന് പലപ്പോഴും തുടർച്ചയായ ഗവേഷണവും നിരീക്ഷണവും സ്വമേധയാലുള്ള ഇടപെടലും ആവശ്യമാണ്. എപ്പോഴും മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന സുരക്ഷാ പരിതസ്ഥിതികളിൽ അവയുടെ ഫലപ്രാപ്തി ഉറപ്പാക്കാൻ പതിവ് അപ്‌ഡേറ്റുകളും പുനർപരിശീലനവും ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.

3. മെച്ചപ്പെടുത്തിയ എൻഡ്‌പോയിന്റ് സുരക്ഷ (Enhanced endpoint security)

കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ, മൊബൈൽ ഫോണുകൾ, ഐഒടി ഉപകരണങ്ങൾ തുടങ്ങിയ ഉപകരണങ്ങളെ സംരക്ഷിക്കുന്നതിൽ എൻഡ്‌പോയിന്റ് സുരക്ഷ നിർണായകമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, എൻഡ് പോയിന്റുകളുടെ എണ്ണം കൂടുന്നതിനനുസരിച്ച്, പരമ്പരാഗത സുരക്ഷാ നടപടികൾ മതിയാകണമെന്നില്ല, കാരണം ഭീഷണികൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും തടയുന്നതിനും സ്റ്റാറ്റിക് നിയമങ്ങളെയും ഒപ്പുകളെയും ആശ്രയിക്കുന്നത്  അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന തന്ത്രങ്ങളോടും സാങ്കേതികതകളോടും പൊരുത്തപ്പെടാൻ സൈബർ കുറ്റവാളികൾക്കു സഹായകമാകും .

കൂടാതെ, വൈവിധ്യമാർന്ന ഉപകരണങ്ങളും ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളും വ്യത്യസ്ത സുരക്ഷാ വെല്ലുവിളികൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, കാരണം ഓരോന്നിനും ടാർഗെറ്റുചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന തനതായ ഭീഷണികൾ  ഉണ്ടാകാം.

ഈ വികസിക്കുന്ന ആക്രമണ പ്രതലത്തിൽ നിന്ന് ഫലപ്രദമായി പരിരക്ഷിക്കാൻ  പെരുമാറ്റത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കണ്ടെത്തലും തത്സമയ ഭീഷണി ഇന്റലിജൻസും പോലുള്ള കൂടുതൽ നൂതന AI- അധിഷ്ഠിത സുരക്ഷാ പരിഹാരങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ കഴിയും. വൈവിധ്യമാർന്ന ഭീഷണികളിൽ നിന്ന് എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾ സംരക്ഷിക്കുന്നതിന് ഈ സമീപനങ്ങൾക്ക് സജീവ പരിരക്ഷയും നൽകാൻ കഴിയും.

4. വർധിപ്പിച്ച ഭീഷണി കണ്ടെത്തലും പ്രതികരണ വേഗതയും (Boosted threat detection and response speed)

സൈബർ സുരക്ഷയിൽ AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് അപ്പുറത്തേക്കാണ്. AI-ക്ക് സമയ കാര്യക്ഷമതയും ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, സുരക്ഷാ ഭീഷണികളും ലംഘനങ്ങളും തിരിച്ചറിയാൻ എടുക്കുന്ന സമയം 12% വരെ കുറയ്ക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയുമെന്ന് ഗവേഷണ റിപ്പോർട്ടുകൾ കാണിക്കുന്നു, ഇത് സുരക്ഷാ ടീമുകളെ വേഗത്തിൽ പ്രതികരിക്കാനും അപകടസാധ്യതകൾ കുറയ്ക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു.

ഒരു ലംഘനം പരിഹരിക്കുന്നതിനോ ആക്രമണത്തിന് മറുപടിയായി പാച്ചുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനോ എടുക്കുന്ന സമയം 12% വരെ കുറയ്ക്കാനും സമയവും വിഭവങ്ങളും ലാഭിക്കാനും സാധ്യതയുള്ള നാശനഷ്ടങ്ങൾ കുറയ്ക്കാനും AI സഹായിക്കുന്നു.

5. ഉപയോക്താവിന്റെയും എന്റിറ്റിയുടെയും പെരുമാറ്റ വിശകലനം (User and entity behavior analytics (UEBA)

അസാധാരണമായ ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റം കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഉപയോക്തൃ, എന്റിറ്റി ബിഹേവിയർ അനലിറ്റിക്സ് (UEBA) മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ഉപയോക്തൃനാമങ്ങൾ, ആക്‌റ്റിവിറ്റി ലോഗുകൾ, ആക്‌സസ് ചെയ്‌ത കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ, ഐപി വിലാസങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ രേഖപ്പെടുത്തുകയും സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, തുടർന്ന് ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനരേഖ സൃഷ്‌ടിക്കാൻ ഈ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റത്തിലെ പാറ്റേണുകളും ക്രമക്കേടുകളും തിരിച്ചറിയുന്നതിന് AI-യുടെ ഒരു താരതമ്യ പോയിന്റായി ഈ അടിസ്ഥാനരേഖ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉപയോക്താവ് പെട്ടെന്ന് ധാരാളം ഫയലുകൾ ആക്‌സസ് ചെയ്യുകയോ അസാധാരണമായ IP വിലാസത്തിൽ നിന്ന് ലോഗിൻ ചെയ്യുകയോ ചെയ്‌താൽ അത് ക്ഷുദ്രകരമായ പ്രവർത്തനമാകാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്.

എന്തെങ്കിലും വിചിത്രതകൾ കണ്ടെത്തിയാൽ UEBA സിസ്റ്റം അലേർട്ടുകൾ അയയ്‌ക്കും, പ്രശ്‌നത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ അന്വേഷണം അനുവദിക്കും. കൂടാതെ, UEBA സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ആന്തരികമായ ഭീഷണികൾ നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയും, കാരണം ഒരു ആന്തരിക ഉപയോക്താവിന്റെ പെരുമാറ്റം മാനദണ്ഡത്തിൽ നിന്ന് വ്യതിചലിക്കുമ്പോൾ  കണ്ടെത്താനാകും. ഗുരുതരമായ പ്രശ്‌നമാകുന്നതിന് മുമ്പ് സാധ്യമായ സുരക്ഷാ പ്രശ്‌നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഇത് ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കുന്നു.

6. AI-അധിഷ്ഠിത വ്യക്തിഗതമാക്കലും സുരക്ഷയും (AI-driven personalization and security)

തുടർച്ചയായി വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന സൈബർ സുരക്ഷാ ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയിൽ  ബിസിനസ്സുകൾ, സുരക്ഷയിൽ മാത്രമല്ല, ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. AI- പവർഡ് ഐഡന്റിറ്റി ആൻഡ് ആക്‌സസ് മാനേജ്‌മെന്റ് (IAM) സൊല്യൂഷനുകളുടെ സംയോജനത്തോടെ അവരുടെ തന്ത്രങ്ങളിൽ വിപ്ലവകരമായ മാറ്റത്തിന് കാരണമായി.

AI ഉപയോഗിച്ച്, ബിസിനസ്സുകൾക്ക് തടസ്സമില്ലാത്തതും ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കിയതുമായ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം ഉറപ്പാക്കാൻ അവരുടെ സമീപനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, എല്ലാം ശക്തമായ ഒരു സുരക്ഷാമാനദണ്ഡം നില നിലനിർത്തുന്നു. ഇതിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഉദാഹരണമാണ് അഡാപ്റ്റീവ് ആധികാരികത. മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, അഡാപ്റ്റീവ് ആധികാരികത ഉപയോക്തൃ പെരുമാറ്റവും സന്ദർഭവും തുടർച്ചയായി വിശകലനം ചെയ്യുകയും വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു, നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവർത്തനങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അപകടസാധ്യത ഫലപ്രദമായി വിലയിരുത്തുന്നു.

ഈ റിസ്‌ക് അസസ്‌മെന്റിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, സിസ്റ്റം പ്രാമാണീകരണ (authentication) ആവശ്യകതകൾ ചലനാത്മകമായി ക്രമീകരിക്കുകയും ആവശ്യാനുസരണം അധിക പരിശോധന ഘടകങ്ങൾക്കായി ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ വ്യക്തിപരമാക്കിയ സമീപനം അപകടസാധ്യത കുറഞ്ഞ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് അനാവശ്യമായ പ്രാമാണീകരണ ഘട്ടങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നു, ഇത് ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തെ ബാധിക്കാതെ തന്നെ സുരക്ഷ ശക്തിപ്പെടുത്തും.

7. തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളുടെയും തെറ്റായ നെഗറ്റീവുകളുടെയും ഫലപ്രദമായ കണ്ടെത്തൽ (Effective detection of false positives and false negatives)

AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളും തെറ്റായ നെഗറ്റീവുകളും ഫലപ്രദമായി കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും, സാധാരണയായി കർശനമായ നിയന്ത്രണങ്ങൾക്ക് കീഴിൽ നിർമ്മിച്ച സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.

തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾ സാധാരണ പ്രവർത്തനം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ സമയവും വിഭവങ്ങളും പാഴാക്കുന്നു, ഇത്  ഓവർലോഡും ക്ഷീണവും സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം. തെറ്റായ നിഷേധങ്ങൾ, മറുവശത്ത്, ക്ഷുദ്രകരമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയപ്പെടാതെ പോകുന്നതിനും കേടുപാടുകൾ വരുത്തുന്നതിനും ഇടയാക്കിയേക്കാം.

ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് അപകടകരവും സ്വീകാര്യവുമായ പ്രവർത്തനങ്ങളെ നന്നായി വേർതിരിച്ചറിയാനും പുതിയതും ഉയർന്നുവരുന്നതുമായ അപകടസാധ്യതകളോട് പ്രതികരിക്കാനും കഴിയും.

8.  zero ദിന ചൂഷണങ്ങൾ തടയുക (Prevent zero-day exploits)

സീറോ-ഡേ ചൂഷണങ്ങൾ അജ്ഞാതമായ കേടുപാടുകളാണ് – അതിനാൽ, അവയ്ക്ക് ഉടനടി പാച്ചുകളോ പരിഹാരങ്ങളോ ഇല്ല. തന്ത്രപ്രധാനമായ വിവരങ്ങൾ മോഷ്ടിക്കുന്നതിനോ ബിസിനസ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നതിനോ സൈബർ കുറ്റവാളികൾ ക്ഷുദ്രവെയർ ഉപയോഗിച്ച് ഈ കേടുപാടുകൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, ഡീപ് ലേണിംഗ് ആർക്കിടെക്ചറുകളും നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, സീറോ-ഡേ ചൂഷണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കാനാകും.  ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ അത്തരം ചൂഷണങ്ങളുടെ സവിശേഷതകൾ പഠിക്കുകയും, പൂജ്യം-ദിന ചൂഷണങ്ങളെ അല്ലെങ്കിൽ പ്രവർത്തനങ്ങളെ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്ന സൂക്ഷ്മമോ മറഞ്ഞിരിക്കുന്നതോ ആയ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താൻ ആ അറിവ് പ്രയോഗിക്കുന്നു.

മറുവശത്ത്, അപകടസാധ്യതയുള്ളതോ ക്ഷുദ്രകരമോ ആയ കോഡ് സെഗ്‌മെന്റുകൾക്കായി സോഴ്‌സ് കോഡ് സ്കാൻ ചെയ്യുന്നതിനും അധിക പരിശോധനയ്‌ക്കായി അവയെ ഫ്ലാഗുചെയ്യുന്നതിനും സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് സഹായിക്കുന്നു. കാലക്രമേണ ഈ മോഡലുകൾ കൂടുതൽ സന്ദർഭോചിതമായി മാറുന്നതിനാൽ, ഒരു ആക്രമണം ആസന്നമായോ അല്ലെങ്കിൽ നടന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്നതോ ആണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ അവർക്ക് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.

9. ഭീഷണി ബുദ്ധി-(Threat intelligence)

നിലവിലുള്ളതും സാധ്യമായതുമായ ഭീഷണികളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും സൂക്ഷ്മപരിശോധന നടത്തുകയും ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ത്രെറ്റ് ഇന്റലിജൻസ്. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ സൈബർ കുറ്റവാളികളുടെ ഉദ്ദേശങ്ങൾ, ഉപകരണങ്ങൾ,  TTPs  (തന്ത്രങ്ങൾ, സാങ്കേതികതകൾ, നടപടിക്രമങ്ങൾ) എന്നിവയെക്കുറിച്ച് സമഗ്രമായ ധാരണ ലഭിക്കുന്നതിന് ഈ പ്രക്രിയ സഹായിക്കുന്നു.

സമയമെടുക്കുന്ന ഈ പ്രക്രിയ  AI- പിന്തുണയുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് ലളിതവും ലളിതവുമാക്കും. ട്രാഫിക് ലോഗുകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ, സൈബർ ഫോറങ്ങൾ, ഡാർക്ക് വെബ് ഫോറങ്ങൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ സ്‌ക്രാപ്പ് ചെയ്യുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഈ സ്രോതസ്സുകളിലൂടെ ശേഖരിക്കുന്ന ഡാറ്റ പിന്നീട് ML അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും വിലപ്പെട്ട സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയും സാധ്യതയുള്ള ഭീഷണികളെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ അല്ലെങ്കിൽ അപാകതകൾ തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും അപകടസാധ്യതകൾ നേരത്തെ തന്നെ ലഘൂകരിക്കുന്നതിനും ഇത് ബിസിനസ്സുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

10. ചെലവ് ലാഭിക്കൽ (Cost savings)

AI- പവർഡ് സെക്യൂരിറ്റി ടെക്നോളജികൾ സ്വീകരിക്കുന്നതിൽ മുൻപന്തിയിലുള്ള ബിസിനസ്സുകൾക്ക് കാര്യമായ പുരോഗതി കൈവരിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് സുരക്ഷ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് മാത്രമല്ല, ഗണ്യമായ ചിലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും ഇടയാക്കും.

ഒരു IBM പഠനമനുസരിച്ച്, ബിസിനസുകൾ അവരുടെ റിട്ടേൺ ഓൺ സെക്യൂരിറ്റി ഇൻവെസ്റ്റ്‌മെന്റ് (ROSI) 40% ത്തിലധികം വർദ്ധിപ്പിച്ചു, അതേസമയം ഡാറ്റാ ലംഘനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സാമ്പത്തിക നഷ്ടം 18% എങ്കിലും കുറയ്ക്കുന്നു. അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, മറ്റ് സൈബർ സുരക്ഷാ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ വീണ്ടും നിക്ഷേപിക്കാൻ ഇട വരുത്താതെ  അവരുടെ സുരക്ഷാ നില കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ അവരെ പ്രാപ്തരാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.