जबकि चैटजीपीटी और अन्य बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) अनुप्रयोगों की या तो अगली "कटी हुई रोटी" के रूप में प्रशंसा की जाती है या अर्थव्यवस्था के संभावित विनाश के रूप में निंदा की जाती है, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले के दो प्रोफेसर और एक एआई डेवलपर प्रौद्योगिकी को व्यावहारिक उपयोग में ला रहे हैं। प्राकृतिक भाषा प्रश्नों के साथ साइबर सुरक्षा स्वचालन और स्वचालित प्रतिक्रियाओं में सुधार।
बर्कले एआई रिसर्च (बीएआईआर) लैब के यूसी बर्कले प्रोफेसर जियानताओ जिआओ और कर्ट केउत्ज़र द्वारा स्थापित - स्टैनफोर्ड एआई लैब के पूर्व जियान झांग के साथ, जो एआई स्टार्टअप सांबानोवा सिस्टम्स में मशीन लर्निंग डायरेक्टर थे - नया लॉन्च किया गया नेक्ससफ्लो में स्वयं को स्थापित करता हुआ प्रतीत होता है सुरक्षा संचालन केंद्र (एसओसी) नेटवर्क और सुरक्षा संचालन चुनौतियों के समाधान की पहचान करने में सहायता के लिए प्राकृतिक भाषा और डेटाबेस दोनों को शामिल करते हुए, निर्णय लेने और वर्कफ़्लो को और अधिक पहचानने और स्वचालित करने के एक तरीके के रूप में।
जबकि अतीत में एक एआई एप्लिकेशन नए डेटा का जवाब देने में पहले से ही मौजूद जानकारी से सीमित था, जिओ का कहना है कि नेक्ससफ्लो दृष्टिकोण निर्णय लेने के कार्य को उन स्थितियों की पहचान करने की अनुमति देता है जहां उसके पास कोई मौजूदा अनुभव नहीं है और उत्तर खोजने के लिए बाहरी डेटाबेस से पूछताछ करता है। या आगे बढ़ने के तरीके पर निर्देशों का अनुरोध करने के लिए मानव विशेषज्ञों को चिह्नित करें। अनिवार्य रूप से, वे कहते हैं, सॉफ्टवेयर केवल ज्ञात डेटा का उपयोग करने से लेकर उदाहरणों और धारणाओं के आधार पर अधिक सहजता से निर्णय लेने की दिशा में छलांग लगाना शुरू कर रहा है।
एआई एप्लीकेशन का प्रशिक्षण
जिओ कहते हैं, सॉफ्टवेयर के लिए सीखने की प्रक्रिया का एक हिस्सा मैनुअल को प्रभावी ढंग से पढ़कर विभिन्न एपीआई और अनुप्रयोगों के बारे में सीखना और "विभिन्न स्रोतों से खंडित जानकारी को संश्लेषित करना" है। साथ ही, विश्लेषक सॉफ़्टवेयर को दिखा सकते हैं कि किसी समस्या को कैसे हल किया जाए और एप्लिकेशन उस उदाहरण से सीखेगा। लेकिन क्योंकि हर समाधान का प्रदर्शन किया जा सकता है, जिओ बताते हैं, एप्लिकेशन को समस्याओं के समाधान के कई नमूने दिए जाते हैं, और यह उस डेटा को शामिल करता है और अपने आप सीखता है कि नई समस्याओं को कैसे हल किया जाए क्योंकि वे समान समस्याओं के समाधान के आधार पर उत्पन्न होती हैं।
अंततः, जिओ का कहना है, कार्यक्रम एक सुरक्षा विश्लेषक से एक साधारण अनुरोध लेने और कई नेटवर्क पर व्यापक विश्लेषणात्मक कार्य करने में सक्षम होगा। उदाहरण के लिए, प्रोग्राम एक सुरक्षा विश्लेषक से प्राकृतिक भाषा अनुरोध स्वीकार करने में सक्षम होगा, जैसे "मेरे क्लाउड कॉन्फ़िगरेशन की समीक्षा करें और सुनिश्चित करें कि मेरे पास कोई नहीं है" बिट बकेट उजागर,” और उस कार्य को पूरा करें।
कंपनी अपने स्वयं के ओपन सोर्स एलएलएम, डब का उपयोग कर रही है नेक्ससरेवेन-13बी, यह दावा करता है कि यह सीवीई/सीपीई सर्च टूल और वायरसटोटल पर 95% सफलता दर हासिल करने में सक्षम है। जिओ ने नोट किया कि GPT-4 केवल 64% सफलता दर प्राप्त करता है।
SOAR को बढ़ाना
सुरक्षा व्यवस्था और स्वचालन (SOAR) आज उपयोग में आने वाले उपकरण एसओसी में निर्णय प्रतिक्रिया में सुधार करते हैं, लेकिन अक्सर उपकरण अज्ञात स्थितियों को संभालने में असमर्थता के कारण सीमित होते हैं, जिससे एसओसी विश्लेषकों को कई सांसारिक कार्यों को संबोधित करने की आवश्यकता होती है। परिणामस्वरूप, इन अक्सर अत्यधिक वेतन पाने वाले कर्मियों का समय SOAR को लागू करने की छिपी हुई लागत बन जाता है।
पैंथर लैब्स में फील्ड सीआईएसओ केन वेस्टिन कहते हैं, “किसी घटना के बारे में अतिरिक्त संदर्भ इकट्ठा करने के लिए SOAR प्लेटफार्मों का सफलतापूर्वक उपयोग किया गया है; हालाँकि, उनमें खतरे के जोखिम और उसके अनुरूप प्रतिक्रिया का आकलन करने के लिए एक मानव विश्लेषक के पास निर्णय लेने की क्षमता का अभाव है। इसका समाधान SOAR प्लेबुक में डेटा इकट्ठा करना और फिर इसे एक विश्लेषक के सामने प्रस्तुत करना है, जो प्रतिक्रिया के लिए स्वचालित प्लेबुक चला सकता है। इस प्रक्रिया को ध्यान में रखने की आवश्यकता है जहां स्वचालन, एआई और अन्य तकनीकों का उपयोग किसी विश्लेषक की त्वरित निर्णय लेने की क्षमताओं को बढ़ाने, सशक्त बनाने और विस्तारित करने के लिए किया जाता है।
जिओ इस बात से सहमत हैं कि हालांकि वर्तमान SOAR एप्लिकेशन प्रतिक्रिया को पूरी तरह से स्वचालित करने का वादा करते हैं, लेकिन उनकी निर्णय लेने की क्षमता सीमित है। नेक्ससफ़्लो दृष्टिकोण उन प्रतिक्रियाओं को और अधिक स्वचालित करता है, जब किसी प्रतिक्रिया को स्पष्ट करने या एप्लिकेशन को प्रतिक्रिया देने के तरीके को प्रशिक्षित करने के लिए मानव विशेषज्ञों द्वारा समर्थित किया जाता है।
साइबर सुरक्षा के दृष्टिकोण से, नेक्ससफ्लो को उपभोक्ता-श्रेणी के चैटजीपीटी उत्पादों की तरह सार्वजनिक क्लाउड की आवश्यकता नहीं होती है। क्योंकि यह आत्मनिर्भर है, निगम यह सुनिश्चित कर सकते हैं गोपनीय डेटा उजागर नहीं किया जाएगा संभावित प्रतिस्पर्धियों के लिए या अन्यथा जनता के लिए जारी किया गया.
कुछ संगठनों को ऑन-प्रिमाइसेस डेटा केंद्रों में रहने के लिए अत्यधिक गोपनीय डेटा की आवश्यकता होती है, इसलिए नेक्ससफ़्लो अपने सॉफ़्टवेयर को किसी भी तरह से चलाने की अनुमति देता है स्थानीय डेटा केंद्र या एक निजी क्लाउड. छोटे संगठनों के लिए, या शायद एक दूरस्थ सुविधा के लिए जिसके लिए इस उन्नत एआई कार्यक्षमता की आवश्यकता होती है लेकिन कॉर्पोरेट डेटा सेंटर से दूर है, एक कंपनी स्थानीय रूप से एप्लिकेशन को चलाने के लिए एक स्व-निहित, पूर्वनिर्मित मॉड्यूलर डेटा सेंटर तैनात कर सकती है।
कंपनी ने कहा, नेक्ससफ्लो, जो सितंबर के अंत में स्टील्थ मोड से बाहर आया, ने फ्यूजन फंड और सिलिकॉन वैली के कई एआई उद्योग के अधिकारियों की भागीदारी के साथ प्वाइंट10.6 वेंचर्स के नेतृत्व में सीड फंडिंग में 72 मिलियन डॉलर जुटाए। इस धनराशि का उपयोग सॉफ्टवेयर विकास और परीक्षण उपकरणों के अधिग्रहण, सॉफ्टवेयर परीक्षण बुनियादी ढांचे और कंपनी के विकास के वित्तपोषण के लिए किया जाएगा।
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- स्रोत: https://www.darkreading.com/dr-tech/nexusflow-launches-to-help-automate-the-soc
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