-साइबर अटैक लगातार सॉफिस्टिकेटेड होते जा रहे हैं। पिछले हफ्ते हमने देखा कि यूरोप के एयरपोर्ट में चेक-इन सिस्टम हैक हो गया। उससे पहले जेएलआर कंपनी साइबर अटैक का शिकार हुई। अब हैकर्स भी AI का इस्तेमाल करके हैकिंग टूल्स को इंप्रोवाइज कर रहे हैं। आने वाले समय में साइबर रिस्क का आप कैसे आकलन करती हैं?

एक दशक पहले साइबर अटैक को पहचानना आसान था। फिशिंग ईमेल में व्याकरण की अशुद्धियां होती थीं। लेकिन आज के फिशिंग ईमेल में ऐसी गलतियां नहीं होती हैं। जो एआई क्षमता हमारे पास है, वही अटैकर के पास भी है। आपने सही कहा कि आज के साइबर अटैक बहुत सॉफिस्टिकेटेड हो गए हैं। इसलिए हमारी सुरक्षा प्रणाली भी एआई-पावर्ड होनी चाहिए। अगर आपके पास फिशिंग या मालवेयर पकड़ने का सॉल्यूशन है, तो एआई से उसे और मजबूत बनाना पड़ेगा।

उदाहरण के लिए फिशिंग को ही लें, तो पुराने फिशिंग डिटेक्शन इंजन से नए हमलों को रोकना मुश्किल होगा। इसलिए हमें मशीन लर्निंग मॉडल के प्रयोग की जरूरत पड़ेगी। जिस डोमेन से फिशिंग ईमेल आते हैं उनमें कोई न कोई कमी होती ही है। मान लीजिए किसी बैंक के नाम से ईमेल आता है। बैंक का असली डोमेन वर्षों पुराना होगा, लेकिन फिशिंग डोमेन नया होगा। हो सकता है फिशिंग ईमेल भेजने के लिए दो महीने पहले वह डोमेन बनाया गया हो। ऐसे बहुत सारे फैक्टर्स हैं जिनसे उनकी पहचान की जा सकती है।