मुख्य तथ्य
- नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी), यह भविष्यवाणी करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली तकनीक है कि आप टेक्स्ट मैसेज में आगे कौन से शब्द टाइप करना चाहते हैं, इसका इस्तेमाल हैकर्स को रोकने के लिए किया जाता है।
- सॉफ़्टवेयर ईमेल की आंतरिक संरचना को समझ सकता है ताकि स्पैमर के पैटर्न और उनके द्वारा भेजे जाने वाले संदेशों के प्रकार की पहचान की जा सके।
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लेकिन कुछ विशेषज्ञों का कहना है कि साइबर हमलों को हराने के लिए एनएलपी बहुत धीमी और महंगी है।
सॉफ़्टवेयर जो मानव भाषण और लेखन को समझता है, का उपयोग हैकर्स को रोकने के लिए तेजी से किया जा रहा है, लेकिन विशेषज्ञ इस दृष्टिकोण के मूल्य से असहमत हैं।
एक नए निबंध में तर्क दिया गया है कि प्रोग्राम का उपयोग किसी मशीन द्वारा भेजे गए ईमेल टेक्स्ट में बॉट या स्पैम व्यवहार को समझने के लिए किया जा सकता है जो एक मानव के रूप में प्रस्तुत करता है। सॉफ़्टवेयर स्पैमर के पैटर्न और उनके द्वारा भेजे जाने वाले संदेशों के प्रकारों की पहचान करने के लिए ईमेल की आंतरिक संरचना को ही समझ सकता है।
साइबर सुरक्षा विश्लेषक एरिक फ्लोरेंस ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया, "जैसे-जैसे मशीन सीखने में सुधार होता है, और विशेष रूप से जैसे-जैसे भाषा की समझ में सुधार होता है, फ़िशिंग ईमेल अतीत की बात बन जाते हैं।"
अपने भाषण को जानना
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण वह तकनीक है जिसका उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया जाता है कि आप टेक्स्ट संदेश में आगे कौन से शब्द टाइप करना चाहते हैं, पॉल बिशॉफ, कंपेरिटेक के गोपनीयता अधिवक्ता, ने एक ईमेल साक्षात्कार में कहा।
"एनएलपी का उपयोग फ़िशिंग प्रयासों से उल्लंघन सुरक्षा को बढ़ाने और सरल बनाने के लिए किया जा सकता है," बार्टले रिचर्डसन, वरिष्ठ इंजीनियरिंग प्रबंधक, एनवीआईडीआईए मॉर्फियस ने निबंध में लिखा है। "इस संदर्भ में, मानव के रूप में प्रस्तुत मशीन द्वारा भेजे गए ईमेल टेक्स्ट में 'बॉट' या 'स्पैम' व्यवहार को समझने के लिए एनएलपी का लाभ उठाया जा सकता है, और इसका उपयोग स्पैमर्स के पैटर्न की पहचान करने के लिए ईमेल की आंतरिक संरचना को समझने के लिए किया जा सकता है। और वे किस प्रकार के संदेश भेजते हैं।"
दुर्भाग्य से, एनएलपी साइबर हमलों से बचाव में मदद नहीं करेगा जो सॉफ्टवेयर के एक टुकड़े में दोष का लाभ उठाते हैं, डेलावेयर विश्वविद्यालय में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के प्रोफेसर चेस कॉटन ने एक ईमेल में लाइफवायर को बताया। लेकिन स्पैम और फ़िशिंग के रूप में मनुष्यों के खिलाफ निर्देशित हमलों को एनएलपी के माध्यम से सुरक्षित किया जा सकता है।, एक सुरक्षा और गोपनीयता अनुपालन कंपनी, शेलमैन के एक वरिष्ठ सहयोगी, तारा लेमीक्स ने ईमेल के माध्यम से लाइफवायर को बताया कि एनएलपी साइबर हमले के संदर्भ और उत्पत्ति के बारे में भी जानकारी प्रदान कर सकता है।
"एक फिंगरप्रिंट की तरह, इसका उपयोग हमारे वर्तमान फोरेंसिक विश्लेषण को सूचित करने के लिए किया जा सकता है, और कृत्रिम बुद्धि (एआई) के समर्थन के साथ-यह भविष्य के हमलों को संभावित रूप से विफल करने के लिए पैटर्न और व्यवहार को अलग करने में मदद कर सकता है," लेमिएक्स ने कहा.
जबकि एनएलपी सॉफ्टवेयर भाषा का उपयोग करता है, अन्य प्रकार के साइबर सुरक्षा सॉफ्टवेयर मानव मस्तिष्क की नकल करते हैं। उदाहरण के लिए, इंटरसेप्ट एक्स कई उत्पादों में से एक है जो गहन शिक्षण तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है जो मानव मन की तरह काम करता है।
"इंटरसेप्ट एक्स मिलीसेकंड में वह कर सकता है जो आईटी पेशेवरों के सबसे उच्च कुशल के लिए भी अधिक समय ले सकता है-हस्ताक्षर पर भरोसा किए बिना ज्ञात और अज्ञात दोनों मैलवेयर का पता लगा सकता है," लेमीक्स ने कहा। "समय के साथ, हमें उम्मीद करनी चाहिए कि ये उपकरण हमारी सूचना प्रणाली और डेटा की भविष्यवाणी करने, अलग-थलग करने और बचाव करने की उनकी क्षमता में अधिक परिष्कृत हो जाएंगे।"
कोई रामबाण नहीं
लेकिन यह उम्मीद न करें कि एनएलपी हैकर्स की समस्या को हमेशा के लिए हल कर देगा।
"ये एमएल और एआई सिस्टम बेहतर होते रहेंगे," कॉटन ने कहा। "लेकिन जितने अच्छे बन जाते हैं, इंसान अक्सर इन प्रणालियों की खामियों का फायदा उठा सकते हैं।"
जैसे-जैसे मशीन लर्निंग में सुधार होता है, और विशेष रूप से जैसे-जैसे भाषा की समझ में सुधार होता है, फ़िशिंग ईमेल अतीत की बात बन जाते हैं।
साइबर सुरक्षा विशेषज्ञ डेव ब्लेकी ने लाइफवायर के साथ एक ईमेल साक्षात्कार में बताया कि एनएलपी अपेक्षाकृत धीमा है, इसलिए यह खतरों का जल्दी से जवाब नहीं दे सकता-जहां मिलीसेकंड प्रतिक्रिया समय की अक्सर आवश्यकता होती है।
भाषा पद्धति को भी आसानी से दरकिनार किया जा सकता है, ब्लेकी ने समझाया। जितनी तेजी से एनएलपी बॉट-लिखित संदेशों का पता लगाने के लिए विकसित होता है, यह उन संदेशों को लिखने के लिए बॉट्स की क्षमता को भी आगे बढ़ाएगा, जिसके परिणामस्वरूप गतिरोध पैदा होगा।
"एनएलपी-आधारित बॉट डिटेक्शन को बायपास करने के लिए स्पैम बॉट द्वारा एक मानव-लिखित वाक्य का उपयोग किया जा सकता है," उन्होंने कहा।
"एनएलपी बॉट्स द्वारा उपयोग की जाने वाली अधिक स्पष्ट और सामान्य भाषा का पता लगाने में प्रभावी है, लेकिन यह अभी भी मनुष्यों के लिए कोई मेल नहीं है जब यह अधिक बारीक भाषा या अपरिचित खतरों की बात आती है, जिसका सामना पहले कभी नहीं हुआ है," बिशॉफ ने कहा। "एनएलपी अभी भी है, और जारी रहेगा, बॉट गतिविधि की एक महत्वपूर्ण मात्रा को संभालने के लिए आवश्यक है, हालांकि मानव निरीक्षण की आवश्यकता नहीं है।"
