৭ ঘন্টা আগে
৮ ঘন্টা আগে
৮ ঘন্টা আগে
১০ ঘন্টা আগে
১২ ঘন্টা আগে
ছবি: সংগৃহীত
জিআরইএটি মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করে ২০২৪ সালের প্রথমার্ধে অ্যাডভান্সড পারসিসটেন্ট থ্রেটস (এপিটি) শনাক্তকরণে ২৫ শতাংশ বৃদ্ধির রেকর্ড করেছে। ক্যাসপারস্কি সিকিউরিটি নেটওয়ার্ক (কেএসএন) থেকে বিশ্বব্যাপী সাইবার হুমকির তথ্য বিশ্লেষণ করে এই ফলাফল পাওয়া গেছে।
সরকারি, অর্থিক প্রতিষ্ঠান, এন্টারপ্রাইজ ব্যবসা ও টেলিযোগাযোগ খাতকে লক্ষ্য করে হাজারো অত্যাধুনিক সাইবার হুমকির তথ্য দিয়েছে ক্যাসপারস্কি’র গ্লোবাল রিসার্চ অ্যান্ড অ্যানালাইসিস টিম (জিআরইএটি)।
জিআরইএটি মেশিন লার্নিং কৌশল ব্যবহার করে ২০২৪ সালের প্রথমার্ধে অ্যাডভান্সড পারসিসটেন্ট থ্রেটস (এপিটি) শনাক্তকরণে ২৫ শতাংশ বৃদ্ধির রেকর্ড করেছে। ক্যাসপারস্কি সিকিউরিটি নেটওয়ার্ক (কেএসএন) থেকে বিশ্বব্যাপী সাইবার হুমকির তথ্য বিশ্লেষণ করে এই ফলাফল পাওয়া গেছে।
ক্যাসপারস্কি’র সল্যুশনে যুক্ত মেশিন লার্নিং মডেলগুলো বিপুল পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করতে র্যান্ডম ফরেস্ট এবং টার্ম ফ্রিকোয়েন্সি-ইনভার্স ডকুমেন্ট ফ্রিকোয়েন্সি (টিএফ-আইডিএফ) এর মতো কৌশল ব্যবহার করে, যাতে দ্রুত সময়ে যেকোন হুমকি সঠিকভাবে শনাক্ত করা যায়।
প্রচলিত শনাক্তকরণ সিস্টেম যেগুলো শনাক্ত করতে পারে না, মেশিন লার্নিং কৌশলগুলোর সমন্বয়ে গঠিত এই ইনডিকেটর অব কম্প্রোমাইজ (আইওসি) সেগুলো শনাক্ত করতে পারে। ফলে, এটি বেনামী হুমকি শনাক্তকরণের মাত্রা উন্নত করে এবং সামগ্রিক হুমকি শনাক্তকরণের ক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়িয়ে তোলে।
ক্যাসপারস্কি’র চলমান মেশিন লার্নিং সিস্টেম প্রতিদিন লক্ষ লক্ষ ডেটা পয়েন্ট প্রক্রিয়া করে হুমকির রিয়েল-টাইম তথ্য সরবরাহ করছে। এই তথ্য বিশ্লেষন করে দেখা গেছে, ২০২৪ সালের প্রথমার্ধে হুমকি শনাক্তকরণ ২৫ শতাংশ বৃদ্ধি পেয়েছে। অর্থাৎ মেশিন লার্নিং সিস্টেম সল্যুশন সময় হ্রাসের পাশাপাশি সাইবার ঝুঁকি হ্রাস করার সক্ষমতাও উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করেছে।
ক্যাসপারস্কির জিআরইএটি-এর মেটা রিসার্চ সেন্টারের প্রধান আমিন হাসবিনি বলেন, “আমাদের প্রত্যাশার চেয়েও ফলাফল ভালো হয়েছে। এই প্রযুক্তি শনাক্তকরণের নির্ভুলতা উন্নত করেছে এবং সক্রিয় প্রতিরক্ষা কৌশলের মাধ্যমে ব্যবসা প্রতিষ্ঠানে সাইবার হুমকি মোকাবেলায় এগিয়ে থাকতে সহায়তা করছে। সবার জন্য একটি নিরাপদ ডিজিটাল বিশ্ব গড়ে তুলতে দায়িত্বশীলতার সঙ্গে এসব টুল ব্যবহারের ওপর নির্ভর করছে সাইবার নিরাপত্তার ভবিষ্যৎ।”
ক্রমাগত পরিবর্তনশীল সাইবার থ্রেট জগতে কার্যকারিতা বজায় রাখতে ক্যাসপারস্কির মেশিন লার্নিং মডেলগুলো নিয়মিতভাবে নতুন ডেটা দিয়ে সংশোধন ও আপডেট করা হয়। নতুন হামলা হওয়ার সাথে সাথে এই মডেলগুলো দ্রুত তথ্য সরবরাহ করে, যাতে প্রতিরক্ষা সিস্টেম বাড়িতে প্রতিষ্ঠানগুলোকে রক্ষা করা যায়।
সাইবার নিরাপত্তায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রভাব নিয়ে জিটেক্স ২০২৪-এ একটি প্যানেলে অংশ নেবে ক্যাসপারস্কি, যেখানে এই গবেষনার ফলাফল নিয়ে আলোচনা করা হবে। হুমকি বিষয়ক মেশিন লার্নিং সম্পর্কে আরও জানতে ক্লিক করুন এই লিংকে।
উজ্জ্বল এ গমেজ
অধ্যাপক ড. খন্দকার আব্দুল্লাহ আল মামুন। গবেষক ও ডিজিটাল হেলথ সিস্টেমের একজন বিশেষজ্ঞ। উদ্ভাবন...