हमलावर का अंधापन अचानक गायब हो गया।
आजकल हमलावर सॉफ्टवेयर को एक ब्लैक बॉक्स की तरह इस्तेमाल करते हैं। कुछ ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर (OSS) का अध्ययन करके अपनी तकनीकों को बेहतर बनाते हैं, लेकिन बड़े पैमाने पर ऐसा करना हमेशा से व्यावहारिक रूप से असंभव रहा है, जिससे हमलावरों की सटीकता पर एक स्वाभाविक सीमा लग जाती है। मिथोस इस सीमा को पूरी तरह से हटा देता है।
अत्याधुनिक एलएलएम (लाइसेंस्ड लर्निंग मॉडल) को लगभग सभी सार्वजनिक कोड पर प्रशिक्षित किया जाता है — हर कर्नेल, हर लाइब्रेरी, हर सार्वजनिक रिपॉजिटरी की हर पंक्ति — इसलिए वे ओएसएसएस को उसी मानव डेवलपर की तरह गहराई से समझते हैं जिसने इसे बनाया है। एक ऐसे संदर्भ दायरे के साथ जिसकी बराबरी कोई इंसान नहीं कर सकता, ये मॉडल शून्य-दिन की कमजोरियों का पता लगा सकते हैं और परिष्कृत बहु-स्तरीय, बहु-श्रृंखला वाले हमलों को उत्पन्न कर सकते हैं जिन्हें मानव हमलावर मैन्युअल रूप से हासिल नहीं कर सकते।
अत्याधुनिक एलएलएम (लाइसेंस्ड लर्निंग मॉडल) को लगभग सभी सार्वजनिक कोड पर प्रशिक्षित किया जाता है — हर कर्नेल, हर लाइब्रेरी, हर सार्वजनिक रिपॉजिटरी की हर पंक्ति — इसलिए वे ओएसएसएस को उसी मानव डेवलपर की तरह गहराई से समझते हैं जिसने इसे बनाया है। एक ऐसे संदर्भ दायरे के साथ जिसकी बराबरी कोई इंसान नहीं कर सकता, ये मॉडल शून्य-दिन की कमजोरियों का पता लगा सकते हैं और परिष्कृत बहु-स्तरीय, बहु-श्रृंखला वाले हमलों को उत्पन्न कर सकते हैं जिन्हें मानव हमलावर मैन्युअल रूप से हासिल नहीं कर सकते।
हमलावरों के लिए अभी भी क्या मुश्किल है — फिलहाल के लिए।
एलएलएम को फर्स्ट-पार्टी एंटरप्राइज कोड तक सीमित पहुंच प्राप्त होती है। प्रोप्राइटरी कोडबेस इन मॉडलों के लिए काफी हद तक अपारदर्शी रहते हैं, जिसका अर्थ है कि उनका अटैक सरफेस लाभ वर्तमान में ओपन सोर्स में केंद्रित है। यह एक सीमित लेकिन अस्थायी राहत है।
एलएलएम को फर्स्ट-पार्टी एंटरप्राइज कोड तक सीमित पहुंच प्राप्त होती है। प्रोप्राइटरी कोडबेस इन मॉडलों के लिए काफी हद तक अपारदर्शी रहते हैं, जिसका अर्थ है कि उनका अटैक सरफेस लाभ वर्तमान में ओपन सोर्स में केंद्रित है। यह एक सीमित लेकिन अस्थायी राहत है।
तीन ऐसे क्षेत्र जहां पुरानी रणनीति अब कारगर नहीं रह गई है:
आपूर्ति श्रृंखला पर हमले अब सामान्य बात नहीं रह गई है। मुद्दा - ये एक अस्तित्वगत समस्या है। ऑपरेटिंग सिस्टम में CVE की संख्या में भारी वृद्धि होने वाली है। भेद्यता का खुलासा होने और कारगर एक्सप्लॉइट करने के बीच का समय हफ्तों से घटकर घंटों में सिमट गया है। जिन टीमों के पास त्वरित, स्वचालित समाधान प्रक्रिया नहीं है, उनके लिए लंबित कार्यों का बोझ बेकाबू हो जाएगा।
ऐपसेक में एक्सपोजर मैनेजमेंट को बिल्कुल नए सिरे से तैयार करना होगा। CVE की संख्या में भारी वृद्धि होने पर, यह महत्वहीन हो जाता है। महत्वपूर्ण यह है कि क्या असुरक्षित लाइब्रेरी रनटाइम पर उपयोग की जाती है, क्या असुरक्षित फ़ंक्शन वास्तव में पहुंच योग्य है, क्या रनटाइम पर तुरंत कोई क्षतिपूर्ति नियंत्रण लागू किया जा सकता है, और क्या वह नियंत्रण कहीं और जोखिम पैदा करता है। इस स्तर पर, इतनी अधिक मात्रा में, प्राथमिकता का निर्धारण मैन्युअल रूप से नहीं किया जा सकता है।
आधुनिकीकरण SOC अब यह रोडमैप का हिस्सा नहीं है — यह प्रतिक्रिया योजना है। कुछ कमजोरियाँ अंततः अनसुलझी ही रह जाएँगी। दुर्भावनापूर्ण तत्व हमेशा से ही अथक रहे हैं, और अब मिथोस जैसे उपकरणों के साथ, वे और भी तेज़ी से काम करेंगे। जब कुछ ही घंटों में कमजोरियाँ उजागर करने वाले उपकरण विकसित हो जाते हैं, तो आपको यह मानकर चलना होगा कि किसी न किसी समय वे घुसपैठ कर ही लेंगे।
असली सवाल यह है कि जब ऐसा होता है, तो आपको कितनी जल्दी पता चलेगा और आप कितनी तेज़ी से प्रतिक्रिया दे पाएंगे? सुरक्षा टीमें इस सवाल का जवाब खोजने के लिए डेटा के अंबार में डूबी हुई हैं। आधुनिक पहचान तकनीकें अलग-अलग उपकरणों के ज़रिए भारी मात्रा में और कई तरह के अलर्ट उत्पन्न करती हैं। इसका नतीजा यह होता है कि अलर्ट से थकान, विश्लेषकों का तनाव और सबसे खतरनाक बात यह है कि असली खतरे शोर-शराबे में दब जाते हैं। ये अब छिटपुट घटनाएं नहीं रहेंगी, क्योंकि जब खतरों का पता मिलीसेकंड में (मशीन की गति से) लगाया जाता है, तो उनका विश्लेषण और प्रतिक्रिया मानवीय स्तर पर नहीं हो सकती।
यही कारण है कि एआई को अपनाना इस क्षेत्र में इतना अधिक जरूरी है। SOCसाइबर सुरक्षा कार्यप्रवाह में यह एकमात्र ऐसा स्थान है जहाँ डेटा अत्यधिक अव्यवस्थित होता है, समय का दबाव बहुत अधिक होता है, और जोखिम इतने अधिक होते हैं कि मनुष्य अकेले उनका प्रबंधन नहीं कर सकते। SOCएआई-संवर्धित वर्कफ़्लो केवल उत्पादकता बढ़ाने से कहीं अधिक लाभ प्रदान करते हैं, वे यह निर्धारित करते हैं कि किसी उल्लंघन को मिनटों में नियंत्रित किया जाता है या महीनों में पता लगाया जाता है।
जेपी मॉर्गन ने कहा है कि मिथोस एआई के लिए प्रत्यक्ष रूप से सहायक कारक है। SOC कंपनियों में से, स्टेलर साइबर इस क्षेत्र के उन गिने-चुने विक्रेताओं में से एक है जो एक बंद इकोसिस्टम नहीं है और अपने प्लेटफॉर्म में अन्य उपकरणों को भी प्रमुखता से समर्थन देता है। हम लंबे समय से मानव-संवर्धित स्वायत्त प्रणालियों में विश्वास रखते आए हैं। SOC सेकऑप्स में अगला आयाम यही है। मिथोस ने न केवल उस क्षितिज को करीब लाया, बल्कि उसे संकुचित कर दिया।
असली सवाल यह है कि जब ऐसा होता है, तो आपको कितनी जल्दी पता चलेगा और आप कितनी तेज़ी से प्रतिक्रिया दे पाएंगे? सुरक्षा टीमें इस सवाल का जवाब खोजने के लिए डेटा के अंबार में डूबी हुई हैं। आधुनिक पहचान तकनीकें अलग-अलग उपकरणों के ज़रिए भारी मात्रा में और कई तरह के अलर्ट उत्पन्न करती हैं। इसका नतीजा यह होता है कि अलर्ट से थकान, विश्लेषकों का तनाव और सबसे खतरनाक बात यह है कि असली खतरे शोर-शराबे में दब जाते हैं। ये अब छिटपुट घटनाएं नहीं रहेंगी, क्योंकि जब खतरों का पता मिलीसेकंड में (मशीन की गति से) लगाया जाता है, तो उनका विश्लेषण और प्रतिक्रिया मानवीय स्तर पर नहीं हो सकती।
यही कारण है कि एआई को अपनाना इस क्षेत्र में इतना अधिक जरूरी है। SOCसाइबर सुरक्षा कार्यप्रवाह में यह एकमात्र ऐसा स्थान है जहाँ डेटा अत्यधिक अव्यवस्थित होता है, समय का दबाव बहुत अधिक होता है, और जोखिम इतने अधिक होते हैं कि मनुष्य अकेले उनका प्रबंधन नहीं कर सकते। SOCएआई-संवर्धित वर्कफ़्लो केवल उत्पादकता बढ़ाने से कहीं अधिक लाभ प्रदान करते हैं, वे यह निर्धारित करते हैं कि किसी उल्लंघन को मिनटों में नियंत्रित किया जाता है या महीनों में पता लगाया जाता है।
जेपी मॉर्गन ने कहा है कि मिथोस एआई के लिए प्रत्यक्ष रूप से सहायक कारक है। SOC कंपनियों में से, स्टेलर साइबर इस क्षेत्र के उन गिने-चुने विक्रेताओं में से एक है जो एक बंद इकोसिस्टम नहीं है और अपने प्लेटफॉर्म में अन्य उपकरणों को भी प्रमुखता से समर्थन देता है। हम लंबे समय से मानव-संवर्धित स्वायत्त प्रणालियों में विश्वास रखते आए हैं। SOC सेकऑप्स में अगला आयाम यही है। मिथोस ने न केवल उस क्षितिज को करीब लाया, बल्कि उसे संकुचित कर दिया।


