কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং সাইবার নিরাপত্তা: এআই যুগে এখানে নতুন সাইবার আক্রমণ রয়েছে

দ্যকৃত্রিম বুদ্ধি একটি চ্যালেঞ্জ প্রতিনিধিত্ব করে শুধু সামাজিক স্তরে নয় কিন্তু সাইবার নিরাপত্তার ক্ষেত্রেও। সংযোগ প্রযুক্তির সম্প্রসারণের সাথে সাথে, সাইবার হুমকি জটিলতা এবং ফ্রিকোয়েন্সি উভয় ক্ষেত্রেই বাড়ছে। সাইবার নিরাপত্তার ক্ষেত্রে ক্রমবর্ধমান উদ্বেগ উদ্বেগ ব্যবহার করে সাইবার আক্রমণ যেগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) কাজে লাগায়।

এবং একই সময়ে তারা ক্রমাগত বৃদ্ধি পাচ্ছে সাইবার আক্রমণের বিশ্বব্যাপী খরচ. 2023 সালে, দ বিশ্বব্যাপী ক্ষতি 8 ট্রিলিয়ন ডলারে পৌঁছেছে। জানি, সাইবার অপরাধীদের কারণে ডেটা লঙ্ঘনের খরচ ব্যক্তির জন্য $318 বিলিয়ন, যার সাথেগড় অর্থনৈতিক প্রভাব SME এর জন্য যা 120.000 থেকে 1,24 মিলিয়ন ডলারের মধ্যে পরিবর্তিত হয়। থেকে সবচেয়ে সাম্প্রতিক রিপোর্ট আইবিএম উপরে "ডেটা লঙ্ঘনের খরচ" একটি সর্বকালের রেকর্ড প্রকাশ করে, গড় সাইবার আক্রমণের ফলে $4,45 মিলিয়ন ক্ষতি হয়েছে৷ মধ্যে স্বাস্থ্য খাত, গড় বার্ষিক ক্ষতি বিশেষভাবে বেশি, $10,93 মিলিয়ন। দ্য যুক্তরাষ্ট্রতারা সবচেয়ে বেশি ক্ষতিগ্রস্থ দেশগুলির মধ্যে রয়েছে, যার গড় বার্ষিক ক্ষতি $9,48 মিলিয়ন, তারপরে মধ্যপ্রাচ্য, যার গড় বার্ষিক ক্ষতি $8,07 মিলিয়ন।

এআই প্রযুক্তির উত্থানের সাথে, ক খরচ আরো বৃদ্ধি, 11% বৃদ্ধি ইঙ্গিত অনুমান সঙ্গে 10 ট্রিলিয়ন ডলার 2025 সালে। এদিকে, 2024 সালের জন্য খরচ 9,5 ট্রিলিয়ন অনুমান করা হয়েছে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সহ, আরও অত্যাধুনিক সাইবার আক্রমণ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অপরাধ জগতে উল্লেখযোগ্যভাবে উৎপাদনশীলতা উন্নত করেছে। এআই প্রযুক্তির অগ্রগতি সাইবার অপরাধীদের নেতৃত্ব দিচ্ছে নতুন মডেল এবং কৌশল সঙ্গে পরীক্ষা সাইবার হামলার। একটি উদাহরণ হল ওয়ার্মজিপিটি, নৈতিক বিধিনিষেধ ছাড়াই হ্যাকারদের সহায়তা করার জন্য একটি AI ভাষার মডেল তৈরি করা হয়েছে, যা মিডিয়ার দৃষ্টি আকর্ষণ করার পর বন্ধ হয়ে গেছে। তারপর থেকে, সাইবার অপরাধীরা নতুন এআই মডেল তৈরি করার পরিবর্তে বিদ্যমান সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পছন্দ করে যা নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ করে।

অনুযায়ী এমআইটি প্রযুক্তি পর্যালোচনা, এআই-ভিত্তিক আক্রমণ হতে পারে কিছু প্রধান প্রকারে বিভক্ত: ফিশিং, ডিপফেক, মিথ্যা নথি তৈরি করা এবং ব্যক্তিগত তথ্য অনলাইনে প্রকাশ করা, এবং এআই মডেল জেলব্রেক করা, প্রতিটি নির্দিষ্ট ঝুঁকি সহ। আসুন তাদের বিস্তারিতভাবে দেখি:

• ফিশিং: অপরাধীদের মধ্যে জেনারেটিভ এআই-এর প্রাথমিক ব্যবহার হল ফিশিং, বা সংবেদনশীল তথ্য পাওয়ার জন্য লোকেদের প্রতারণা করা। স্প্যাম জেনারেশন পরিষেবাগুলিতে ChatGPT-এর একীকরণ আপনাকে অনুমতি দেয় ক্ষতিগ্রস্তদের পাঠানো বার্তা উন্নত. OpenAI অবৈধ উদ্দেশ্যে তার পণ্য ব্যবহার প্রতিরোধ করার চেষ্টা করে, কিন্তু সবকিছু নিয়ন্ত্রণ করা কঠিন।
• ডিপফেক অডিও: AI করেছে i আরো বাস্তবসম্মত deepfakes. উদাহরণস্বরূপ, হংকং-এর একজন কর্মচারী তার কোম্পানির সিএফও-এর একটি ডিপফেকের মাধ্যমে $25 মিলিয়ন কেলেঙ্কারির শিকার হয়েছেন। অডিও ডিপফেক হয় সস্তা এবং তৈরি করা সহজ এবং প্রত্যয়ী কেলেঙ্কারীর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
• পরিচয় পরীক্ষা পাস: অপরাধীরা ডিপফেক ব্যবহার করে বাইপাস যাচাইকরণ সিস্টেম ব্যাঙ্ক এবং ক্রিপ্টোকারেন্সি প্ল্যাটফর্মের পরিচয়। তারা যাচাইকরণ সিস্টেমকে বোকা বানানোর জন্য একটি আসল মুখের উপর একটি ডিপফেক ইমেজ স্থাপন করে মিথ্যা পরিচয় তৈরি করতে পারে।
• একটি পরিষেবা হিসাবে জেলব্রেক: অপরাধীরা জেলব্রেক সেবা প্রদান করে এআই মডেল ম্যানিপুলেট এবং তাদের সুরক্ষা বাইপাস। এটি আপনাকে কীভাবে অবৈধ ক্রিয়াকলাপ করতে হয় তার উত্তর পেতে দেয়, যেমন ransomware এর জন্য কোড লেখা। এটি এআই কোম্পানি এবং খারাপ অভিনেতাদের মধ্যে একটি ধ্রুবক বিড়াল এবং ইঁদুর খেলা।
• ডক্সিং এবং নজরদারি: এআই ভাষার মডেলগুলি ডক্সিংয়ের জন্য উপযুক্ত, যেমন অনলাইনে ব্যক্তিগত তথ্য প্রকাশ করা. তারা ইন্টারনেটের ডেটা থেকে ব্যক্তিগত তথ্য অনুমান করতে পারে, মানুষের দুর্বলতা বাড়ায়।

AI এর বিরুদ্ধে সাইবার আক্রমণ

আরও পরিশীলিত আক্রমণ তৈরি করতে ব্যবহার করা ছাড়াও, এটি সম্পর্কে চিন্তা করাও অপরিহার্য সাইবার আক্রমণ থেকে AI প্রতিরক্ষা. এমন এক সময়ে যখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমে সাইবার আক্রমণের বিরুদ্ধে প্রতিরক্ষা ব্যবস্থার অভাব রয়েছে এবং জাতীয় সমালোচনামূলক অবকাঠামোর চ্যালেঞ্জ বাড়ছে, ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ স্ট্যান্ডার্ডস অ্যান্ড টেকনোলজি (নীড়), একটি মার্কিন সরকারী সংস্থা যা প্রযুক্তির মান এবং নির্দেশিকা বিকাশ করে, শিরোনামে একটি প্রতিবেদন প্রকাশ করেছেপ্রতিপক্ষের মেশিন লার্নিং: অ্যাটাকস অ্যান্ড মিটিগেশনের শ্রেণীবিন্যাস এবং পরিভাষা (NIST.AI.100-2)” এই রিপোর্টের লক্ষ্য হল AI সিস্টেমের সম্মুখীন হওয়া হুমকির জটিলতা এবং বৈচিত্র্য মোকাবেলা করার জন্য শক্তিশালী পাল্টা ব্যবস্থা বাস্তবায়ন করা।

এআই সিস্টেমের জন্য হুমকি মোকাবেলা করার জন্য, এটি অপরিহার্য শক্তিশালী পাল্টা ব্যবস্থা বাস্তবায়ন. এনআইএসটি রিপোর্ট শনাক্ত করে চারটি প্রধান আক্রমণ বিভাগ:

• ফাঁকি হামলা: এআই সিস্টেম মোতায়েন হওয়ার পরে এই আক্রমণগুলি ঘটে এবং সিস্টেমের প্রতিক্রিয়াকে প্রভাবিত করার জন্য একটি ইনপুট সংশোধন করার লক্ষ্য থাকে, যেমন স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলিকে বিভ্রান্ত করার জন্য ভুল চিহ্ন সন্নিবেশ করানো।
• বিষক্রিয়ার আক্রমণ: এগুলি সিস্টেমের শেখার পর্যায়ে ঘটে, দূষিত ডেটা প্রবর্তন করে, যেমন চ্যাটে অনুপযুক্ত ভাষা, যা চ্যাটবটকে ভবিষ্যতের মিথস্ক্রিয়ায় এটি ব্যবহার করতে পরিচালিত করে।
• গোপনীয়তা আক্রমণ: এই আক্রমণগুলির লক্ষ্য AI থেকে সংবেদনশীল তথ্য বের করা বা অপব্যবহারের জন্য প্রশিক্ষণ ডেটা, যেমন একটি চ্যাটবটকে বৈধ প্রশ্নের মাধ্যমে মডেলকে বিপরীত প্রকৌশলী করা।
• অপব্যবহারের আক্রমণ: তারা একটি বৈধ কিন্তু আপোসকৃত উত্স থেকে AI খারাপ ডেটা খাওয়ানোর লক্ষ্য রাখে, এর উদ্দেশ্যমূলক ব্যবহার পরিবর্তন করে। বিষাক্ত আক্রমণ থেকে ভিন্ন, এগুলি ভুল তথ্য প্রবর্তনের জন্য বৈধ উত্স ব্যবহার করে।

বর্তমান চ্যালেঞ্জ সাইবার নিরাপত্তার তাই চেষ্টা করতে হবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম রক্ষা e তাদের দূষিত ব্যবহার প্রতিরোধ করুন সাইবার হামলার মাধ্যমে।