एआई सेकऑप्स: कार्यान्वयन और सर्वोत्तम अभ्यास

SecOps एक ऐसा दृष्टिकोण है जिसे सुरक्षा के प्रति जागरूक संगठनों के बीच काफी समर्थन मिला है। हर संगठन के SecOps को संगठन की डिजिटल संपत्तियों, बुनियादी ढांचे और संवेदनशील डेटा के अनूठे लेआउट के अनुकूल होने की आवश्यकता होती है - ठीक उसी तरह जैसे उद्यम बढ़ता है और समय के साथ बाजार में होने वाले बदलावों के अनुकूल होता है। चूँकि SecOps पूरे IT संचालन जीवनचक्र में सुरक्षा उपायों को एकीकृत करता है, इसलिए इसे विकास और संचालन के हर चरण में सुरक्षा को एम्बेड करने की भी आवश्यकता होती है।

इसे प्राप्त करने के लिए, SOC को अनिवार्य रूप से सभी उपयोगकर्ताओं के उपकरणों, नेटवर्क और एंडपॉइंट में निरंतर, गहन दृश्यता की आवश्यकता होती है - यह डेटा की एक बड़ी मात्रा है। SOC टीमों को पारंपरिक रूप से उनके डेवलपर और IT समकक्षों से अलग रखने का एक कारण यह था कि उन्हें इस सारे डेटा का प्रबंधन करना था। विश्लेषकों के स्तरों के आसपास, SOC टीमों को इसे निकालने और समूहीकृत करने के लिए बड़ी संख्या में उपकरणों की भी आवश्यकता होती है। सुरक्षा सूचना और घटना प्रबंधन (SIEM) उपकरण, फ़ायरवॉल और एंडपॉइंट डिटेक्शन और रिस्पॉन्स (EDR) सभी ने इस डेटा को संसाधित करने और इसे सार्थक जानकारी में बदलने में मदद की।

सुरक्षा संचालन में AI अब सुरक्षा डेटा को उसी दर पर ग्रहण करने में सक्षम है जिस दर पर इसे उत्पादित किया जाता है। परिणामस्वरूप, मशीन लर्निंग - और इसका नया जनरेटिव AI - SecOps को एक सतत प्रक्रिया में बदलने के लिए जिम्मेदार है, जिससे सुरक्षा संचालन IT और विकास परिवर्तनों के साथ तालमेल बनाए रख सकते हैं। इसके अलावा, चूंकि AI-संचालित प्लेटफ़ॉर्म पहले से कहीं अधिक स्वचालन विकल्प प्रदान करते हैं, इसलिए SecOps विकास को सुव्यवस्थित तकनीकी स्टैक, कम जटिलता और उच्च ROI की ओर धकेला जा रहा है।