कृत्रिम बुद्धिमत्ता और साइबर सुरक्षा की दुनिया हाल के वर्षों में गहराई से जुड़ गई है, क्योंकि संगठन तेजी से परिष्कृत दुर्भावनापूर्ण हैकरों के साथ बने रहने और आदर्श रूप से उन्हें ब्लॉक करने के लिए काम कर रहे हैं। आज, एक स्टार्टअप जिसने एक गहन शिक्षण समाधान बनाया है, जिसके बारे में उसका दावा है कि यह उन वायरस की भी पहचान कर सकता है और उन्हें रोक सकता है जिनकी अभी तक पहचान नहीं की गई है, उसने कुछ बड़े रणनीतिक साझेदारों से बड़े पैमाने पर फंडिंग जुटाई है।
गहरी वृत्ति, जो ज्ञात वायरस और अन्य हैकिंग तकनीकों को पहचानने और रोकने के साथ-साथ पूरी तरह से नए दृष्टिकोणों की पहचान करने में सक्षम होने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग करता है, जिनकी पहले पहचान नहीं की गई है, ने सीरीज सी में 43 मिलियन डॉलर जुटाए हैं।
फंडिंग का नेतृत्व मिलेनियम न्यू होराइजन्स द्वारा किया जा रहा है, जिसमें अनबाउंड (श्रविन मित्तल द्वारा स्थापित लंदन स्थित निवेश फर्म), एलजी और एनवीडिया सभी भाग ले रहे हैं। निवेश कुल जुटाया हुआ लाता है गहरी वृत्ति $100 मिलियन तक, एचपी और सैमसंग इसके पिछले समर्थकों में से थे। तकनीकी कंपनियां सभी रणनीतिक हैं, इसमें (एचपी के मामले में) वे डीप इंस्टिंक्ट के समाधानों को बंडल और पुनर्विक्रय करते हैं, या उन्हें सीधे अपनी सेवाओं में उपयोग करते हैं।
इज़राइली-आधारित कंपनी मूल्यांकन का खुलासा नहीं कर रही है, लेकिन विशेष रूप से, यह पहले से ही लाभदायक है।
जैसे-जैसे साइबर अपराध बढ़ रहा है, वैसे-वैसे अभी तक अज्ञात वायरस को लक्षित करना अधिक महत्वपूर्ण प्राथमिकता बनती जा रही है। सीईओ और संस्थापक गाइ कैस्पी का कहना है कि वर्तमान में हर दिन 350,000 से अधिक नए मशीन-जनित मैलवेयर बनाए जाते हैं "शून्य-दिन और एपीटी (उन्नत लगातार खतरे) जैसी तेजी से परिष्कृत चोरी तकनीकों के साथ।" उन्होंने कहा कि पिछले वर्ष में लगभग दो-तिहाई उद्यम अंतिम बिंदुओं पर उत्पन्न होने वाले नए और अज्ञात मैलवेयर हमलों से प्रभावित हुए हैं, जो पिछले वर्ष की तुलना में 20% की वृद्धि दर्शाता है। और शून्य-दिवसीय हमलों से अब संगठनों पर समझौता होने की संभावना चार गुना अधिक है। उन्होंने कहा, "बाजार में अधिकांश साइबर समाधान इन नए प्रकार के हमलों से रक्षा नहीं कर सकते हैं और इसलिए वे पता लगाने-प्रतिक्रिया दृष्टिकोण में स्थानांतरित हो गए हैं, जिसका डिजाइन का अर्थ है कि वे 'मान लेते हैं कि उल्लंघन' होगा।"
जबकि आज बाजार में पहले से ही एआई-आधारित साइबर सुरक्षा उपकरणों की एक बड़ी बहुतायत है, कैस्पी का कहना है कि डीप इंस्टिंक्ट गहरे तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम के उपयोग के कारण एक गंभीर रूप से अलग दृष्टिकोण लेता है, जो अनिवार्य रूप से मानव मस्तिष्क के सोचने के तरीके की नकल करने के लिए स्थापित किए जाते हैं।
उन्होंने एक साक्षात्कार में कहा, "डीप इंस्टिंक्ट साइबर सुरक्षा के लिए एंड-टू-एंड डीप लर्निंग लागू करने वाली पहली और वर्तमान में एकमात्र कंपनी है।" उनके विचार में, यह बाजार में उपलब्ध आम पारंपरिक मशीन लर्निंग समाधानों की तुलना में खतरे से सुरक्षा का अधिक उन्नत रूप प्रदान करता है, जो मनुष्यों द्वारा निर्धारित फीचर निष्कर्षण पर निर्भर करते हैं, जिसका अर्थ है कि वे सुरक्षा विशेषज्ञ के ज्ञान और अनुभव द्वारा सीमित हैं, और उपलब्ध डेटा के केवल एक बहुत छोटे हिस्से (वे कहते हैं, 2% से कम) का विश्लेषण कर सकते हैं। "इसलिए, पारंपरिक मशीन लर्निंग-आधारित समाधान और एआई के अन्य रूपों में नए, अनदेखे मैलवेयर की पहचान दर कम होती है और उच्च झूठी-सकारात्मक दर उत्पन्न होती है।" वहाँ एक हो गया है अनुसंधान के बढ़ते शरीर कि इस विचार का समर्थन करता है, हालाँकि हमने कई गहन शिक्षण साइबर सुरक्षा समाधानों को परिणाम के रूप में उभरते नहीं देखा है (अभी तक नहीं, वैसे भी)।
उन्होंने आगे कहा कि डीप लर्निंग एकमात्र एआई-आधारित स्वायत्त प्रणाली है जो "किसी भी कच्चे डेटा से सीख सकती है, क्योंकि यह किसी विशेषज्ञ के तकनीकी ज्ञान तक सीमित नहीं है।" दूसरे शब्दों में, यह केवल इस बात पर आधारित नहीं है कि मानव एल्गोरिदम में क्या इनपुट करता है, बल्कि यह सर्वर, मोबाइल डिवाइस और अन्य एंडपॉइंट से प्राप्त बड़े डेटा के विशाल समूह पर आधारित है, जो इनपुट होते हैं और सिस्टम द्वारा स्वचालित रूप से पढ़े जाते हैं।
इसका मतलब यह भी है कि सिस्टम को कई अलग-अलग अंतिम बिंदुओं पर बारी-बारी से उपयोग किया जा सकता है। उन्होंने नोट किया कि कई मशीन लर्निंग-आधारित साइबर सुरक्षा समाधान विंडोज़ वातावरण पर आधारित हैं। यह कुछ हद तक तर्कसंगत है, यह देखते हुए कि इन दिनों विंडोज़ और एंड्रॉइड पर अधिकांश हमले होते हैं, लेकिन क्रॉस-ओएस हमले अब बढ़ रहे हैं।
जबकि डीप इंस्टिंक्ट एपीटी और शून्य-दिन के हमलों जैसे पहली बार देखे गए, अज्ञात साइबर हमलों को रोकने में माहिर है, कैस्पी का कहना है कि पिछले वर्ष में अन्य क्षेत्रों को कवर करने वाले साइबर हमलों की मात्रा और प्रभाव दोनों में वृद्धि हुई है। 2019 में, डीप इंस्टिंक्ट ने इस्तेमाल किए जा रहे हमलों के परिष्कार के स्तर में वृद्धि के अलावा स्पाइवेयर और रैंसमवेयर में वृद्धि देखी, विशेष रूप से स्क्रिप्ट और पावरशेल का उपयोग करके अधिक फ़ाइल-कम हमलों, "जमीन से दूर रहने वाले" हमलों और माइक्रोसॉफ्ट ऑफिस फाइलों और पीडीएफ जैसे हथियारयुक्त दस्तावेजों के उपयोग के साथ। ये इमोटेट, ट्रिकबॉट, न्यू सर्वहेल्पर और लीजन लोडर जैसे बड़े मैलवेयर हमलों के साथ बैठते हैं।
आज कंपनी सीधे और साझेदारों (जैसे एचपी) दोनों के माध्यम से सेवाएं बेचती है, और यह मुख्य रूप से एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ताओं पर केंद्रित है। लेकिन चूंकि तकनीकी कार्यान्वयन के रास्ते में बहुत कम है ("हमारा समाधान ज्यादातर स्वायत्त है और सभी प्रक्रियाएं स्वचालित हैं [और] गहन शिक्षण मस्तिष्क अधिकांश सुरक्षा को संभाल रहा है," कैस्पी ने कहा), दीर्घकालिक योजना उत्पाद का एक संस्करण बनाना है जिसे उपभोक्ता भी अपना सकते हैं।
इन दिनों एंटीवायरस सॉफ़्टवेयर का एक बड़ा हिस्सा अक्सर उपयोगकर्ताओं को हमलों से बचाने में निरर्थक साबित होता है, यह बाज़ार में एक स्वागत योग्य वृद्धि के रूप में आ सकता है, भले ही बाज़ार में पहले से ही कितनी भीड़ हो।
मिलेनियम न्यू होराइजन्स के पार्टनर रे चेंग ने एक बयान में कहा, "साइबर सुरक्षा सॉफ्टवेयर प्रदाताओं की कोई कमी नहीं है, फिर भी डीप इंस्टिंक्ट के अलावा किसी भी कंपनी ने यह पता नहीं लगाया है कि मैलवेयर विश्लेषण को स्वचालित करने के लिए गहन शिक्षण कैसे लागू किया जाए।" “डीप इंस्टिंक्ट के बारे में जो बात हमें सबसे ज्यादा उत्साहित करती है, वह वायरस और मैलवेयर का प्रभावी ढंग से पता लगाने के लिए अपने मालिकाना तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने की इसकी सिद्ध क्षमता है जिसे कोई अन्य सॉफ़्टवेयर नहीं पकड़ सकता है। बढ़ते खतरों के इस युग में अत्यधिक महंगी या जटिल प्रणालियों की आवश्यकता के बिना वास्तविक सुरक्षा एक आदर्श परिवर्तन है।''
