আপনি যদি মনে করেন যে সফ্টওয়্যার সাপ্লাই চেইন সুরক্ষা সমস্যাটি আজ যথেষ্ট কঠিন ছিল, তবে তা বন্ধ করুন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ব্যবহারে বিস্ফোরক বৃদ্ধি সেই সাপ্লাই চেইন সমস্যাগুলিকে সামনের বছরগুলিতে নেভিগেট করা আরও কঠিন করে তুলবে।
বিকাশকারী, অ্যাপ্লিকেশন সুরক্ষা পেশাদার এবং DevSecOps পেশাদারদেরকে তাদের অ্যাপ্লিকেশন এবং ক্লাউড অবকাঠামোতে বোনা ওপেন সোর্স এবং মালিকানাধীন উপাদানগুলির অন্তহীন সংমিশ্রণের মতো লুকিয়ে থাকা সর্বোচ্চ ঝুঁকির ত্রুটিগুলি সমাধান করার জন্য ডাকা হয়৷ তবে এটি একটি ধ্রুবক যুদ্ধ এমনকি তাদের কোন উপাদানগুলি রয়েছে, কোনটি দুর্বল এবং কোন ত্রুটিগুলি তাদের সবচেয়ে বেশি ঝুঁকির মধ্যে ফেলে তা বোঝার চেষ্টা করে। স্পষ্টতই, তারা ইতিমধ্যেই তাদের সফ্টওয়্যারে এই নির্ভরতাগুলিকে যেমন আছে তেমনভাবে পরিচালনা করতে লড়াই করছে।
যা কঠিন হতে যাচ্ছে তা হল গুণক প্রভাব যা এআই পরিস্থিতিকে যুক্ত করতে দাঁড়িয়েছে।
স্ব-নির্বাহী কোড হিসাবে এআই মডেল
এআই এবং মেশিন লার্নিং (এমএল)-সক্ষম সরঞ্জামগুলি অন্য যেকোন ধরণের অ্যাপ্লিকেশনের মতোই সফ্টওয়্যার - এবং তাদের কোড সরবরাহ শৃঙ্খল নিরাপত্তাহীনতায় ভুগতে পারে। যাইহোক, তারা মিশ্রণে আরেকটি সম্পদ ভেরিয়েবল যোগ করে যা AI সফ্টওয়্যার সাপ্লাই চেইনের আক্রমণের পৃষ্ঠকে ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি করে: AI/ML মডেল।
প্রোটেক্ট এআই-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা ডারিয়ান দেহানপিশেহ ব্যাখ্যা করেন, “এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে অন্য সব ধরনের সফ্টওয়্যার থেকে যেটি আলাদা করে তা হল [তারা] কোনো না কোনো উপায়ে বা মেশিন লার্নিং মডেল নামক জিনিসের উপর নির্ভর করে। “ফলস্বরূপ, সেই মেশিন লার্নিং মডেলটি নিজেই এখন আপনার পরিকাঠামোর একটি সম্পদ। যখন আপনার পরিকাঠামোতে কোনো সম্পদ থাকে, তখন আপনার পরিবেশ স্ক্যান করার, সেগুলি কোথায় আছে, সেগুলি কী আছে, কার অনুমতি আছে এবং তারা কী করে তা শনাক্ত করার ক্ষমতা প্রয়োজন৷ এবং যদি আপনি আজ মডেলগুলির সাথে এটি করতে না পারেন তবে আপনি তাদের পরিচালনা করতে পারবেন না।"
AI/ML মডেলগুলি একটি AI সিস্টেমের প্যাটার্ন চিনতে, ভবিষ্যদ্বাণী করা, সিদ্ধান্ত নেওয়া, ক্রিয়া ট্রিগার বা সামগ্রী তৈরি করার ক্ষমতার ভিত্তি প্রদান করে। কিন্তু সত্য হল যে বেশিরভাগ সংস্থাগুলি এমনকি তাদের সফ্টওয়্যারে এমবেড করা সমস্ত AI মডেলগুলিতে দৃশ্যমানতা অর্জন শুরু করতেও জানে না। মডেল এবং তাদের চারপাশের অবকাঠামো অন্যান্য সফ্টওয়্যার উপাদানগুলির থেকে আলাদাভাবে তৈরি করা হয় এবং ঐতিহ্যগত নিরাপত্তা এবং সফ্টওয়্যার টুলিং স্ক্যান বা বোঝার জন্য তৈরি করা হয় না যে AI মডেলগুলি কীভাবে কাজ করে বা কীভাবে তারা ত্রুটিযুক্ত। এটিই তাদের অনন্য করে তোলে, দেহঘনপিশেহ বলেছেন, যিনি ব্যাখ্যা করেছেন যে তারা মূলত স্ব-নির্বাহী কোডের লুকানো অংশ।
"একটি মডেল, নকশা দ্বারা, কোডের একটি স্ব-নির্বাহী অংশ। এটির একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ এজেন্সি রয়েছে, ”দেঘানপিশেহ বলেছেন৷ “যদি আমি আপনাকে বলি যে আপনার সমস্ত অবকাঠামো জুড়ে আপনার সম্পদ রয়েছে যা আপনি দেখতে পাচ্ছেন না, আপনি সনাক্ত করতে পারবেন না, আপনি জানেন না সেগুলিতে কী রয়েছে, আপনি জানেন না কোডটি কী এবং তারা স্ব-চালিত হয় এবং বাইরের কল আছে, যা সন্দেহজনকভাবে অনুমতি ভাইরাসের মতো শোনাচ্ছে, তাই না?"
এআই নিরাপত্তাহীনতার প্রাথমিক পর্যবেক্ষক
2022 সালে Protect AI চালু করার পিছনে তার এবং তার সহ-প্রতিষ্ঠাতারা এই সমস্যাটিকে এগিয়ে নেওয়ার পিছনে একটি বড় প্রেরণা ছিল, যা AI যুগে তৈরি হওয়া মডেল সুরক্ষা এবং ডেটা বংশগত সমস্যাগুলিকে মোকাবেলা করার জন্য নতুন ফার্মগুলির মধ্যে একটি। দেহানপিশেহ এবং সহ-প্রতিষ্ঠাতা ইয়ান সোয়ানসন ভবিষ্যতের একটি আভাস দেখেছিলেন যখন তারা আগে একসাথে AWS-এ AI/ML সমাধান তৈরিতে কাজ করেছিলেন। দেহানপিশেহ এআই/এমএল সমাধান স্থপতিদের জন্য বিশ্বব্যাপী নেতা ছিলেন।
"যে সময়ে আমরা AWS এ একসাথে কাটিয়েছি, আমরা দেখেছি গ্রাহকরা অবিশ্বাস্যভাবে দ্রুত গতিতে AI/ML সিস্টেম তৈরি করছেন, অনেক আগেই জেনারেটিভ AI সি-স্যুট থেকে কংগ্রেস পর্যন্ত সকলের হৃদয় ও মন কেড়ে নিয়েছে," তিনি ব্যাখ্যা করেছেন যে তিনি বিভিন্ন প্রকৌশলী এবং ব্যবসায়িক উন্নয়ন বিশেষজ্ঞদের সাথে কাজ করেছেন, পাশাপাশি গ্রাহকদের সাথে ব্যাপকভাবে কাজ করেছেন। "এখনই আমরা বুঝতে পেরেছি যে কীভাবে এবং কোথায় নিরাপত্তা দুর্বলতাগুলি এআই/এমএল সিস্টেমগুলির জন্য অনন্য।"
তারা এআই/এমএল সম্পর্কে তিনটি মৌলিক বিষয় পর্যবেক্ষণ করেছে যা সাইবার নিরাপত্তার ভবিষ্যতের জন্য অবিশ্বাস্য প্রভাব ফেলেছে, তিনি বলেছেন। প্রথমটি হল দত্তক নেওয়ার গতি এত দ্রুত ছিল যে তারা নিজেরাই দেখেছিল যে কত দ্রুত আইটি সত্ত্বাগুলি এআই বিকাশ এবং ব্যবসায়িক ব্যবহারের চারপাশে ছায়া তৈরি করছে যা এন্টারপ্রাইজের অন্য যে কোনও ধরণের বিকাশের তত্ত্বাবধান করবে এমন শাসনের বাইরে চলে গেছে।
দ্বিতীয়টি হ'ল বেশিরভাগ সরঞ্জাম যা ব্যবহার করা হচ্ছে - বাণিজ্যিক বা ওপেন সোর্স হোক - ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং আপ-এন্ড-আমিং এমএল ইঞ্জিনিয়ারদের দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল যারা নিরাপত্তা ধারণায় প্রশিক্ষিত হয়নি।
"ফলস্বরূপ, আপনার কাছে সত্যিই দরকারী, খুব জনপ্রিয়, খুব বিতরণ করা, ব্যাপকভাবে গৃহীত সরঞ্জামগুলি ছিল যা নিরাপত্তা-প্রথম মানসিকতার সাথে তৈরি করা হয়নি," তিনি বলেছেন।
এআই সিস্টেমগুলি 'নিরাপত্তা-প্রথম' তৈরি হয়নি
ফলস্বরূপ, অনেক এআই/এমএল সিস্টেম এবং শেয়ার্ড টুলে প্রমাণীকরণ এবং অনুমোদনের মৌলিক বিষয়গুলির অভাব রয়েছে এবং প্রায়শই ফাইল সিস্টেমে খুব বেশি পড়ার এবং লেখার অ্যাক্সেস দেয়, তিনি ব্যাখ্যা করেন। অনিরাপদ নেটওয়ার্ক কনফিগারেশন এবং তারপরে মডেলগুলির অন্তর্নিহিত সমস্যাগুলির সাথে মিলিত, সংস্থাগুলি এই অত্যন্ত জটিল, বোঝা কঠিন সিস্টেমগুলিতে ক্যাসকেডিং সুরক্ষা সমস্যায় জর্জরিত হতে শুরু করে।
"এটি আমাদের উপলব্ধি করেছে যে বিদ্যমান সুরক্ষা সরঞ্জাম, প্রক্রিয়া, কাঠামো - আপনি যতই বাঁক নিয়ে যান না কেন, মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার, ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং এআই নির্মাতাদের যে প্রসঙ্গটি প্রয়োজন তা অনুপস্থিত ছিল," তিনি বলেছেন।
অবশেষে, তিনি এবং সোয়ানসন সেই AWS দিনগুলিতে তৃতীয় প্রধান পর্যবেক্ষণ করেছিলেন যে AI লঙ্ঘন আসছে না। তারা আগেই পৌঁছে গিয়েছিল।
"আমরা দেখেছি গ্রাহকদের বিভিন্ন ধরণের AI/ML সিস্টেমে লঙ্ঘন রয়েছে যা ধরা উচিত ছিল কিন্তু হয়নি," তিনি বলেছেন। "এটি আমাদের যা বলেছে তা হল যে সেট এবং প্রক্রিয়াগুলি, সেইসাথে ঘটনার প্রতিক্রিয়া পরিচালনার উপাদানগুলি, যেভাবে AI/ML স্থপতি করা হয়েছিল তার জন্য উদ্দেশ্য-নির্মিত ছিল না৷ জেনারেটিভ এআই গতি বাড়ানোর কারণে এই সমস্যাটি আরও খারাপ হয়েছে।"
AI মডেলগুলি ব্যাপকভাবে শেয়ার করা হয়৷
দেহানপিশেহ এবং সোয়ানসনও দেখতে শুরু করেছেন যে কীভাবে মডেল এবং প্রশিক্ষণের ডেটা একটি অনন্য নতুন এআই সাপ্লাই চেইন তৈরি করছে যা বাকি সফ্টওয়্যার সরবরাহ চেইনের মতোই গুরুত্ব সহকারে বিবেচনা করা দরকার। বাকি আধুনিক সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং ক্লাউড-নেটিভ উদ্ভাবনের মতোই, ডেটা বিজ্ঞানী এবং এআই বিশেষজ্ঞরা ওপেন সোর্স এবং শেয়ার্ড কম্পোনেন্টির ব্যাপক ব্যবহারের মাধ্যমে AI/ML সিস্টেমে অগ্রগতি ঘটিয়েছে — এআই মডেল এবং তাদের প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা সহ। অনেক AI সিস্টেম, একাডেমিক বা বাণিজ্যিক, অন্য কারো মডেল ব্যবহার করে তৈরি করা হয়। এবং অন্যান্য আধুনিক উন্নয়নের মতো, এআই বিকাশের বিস্ফোরণ সরবরাহ চেইন জুড়ে ছড়িয়ে পড়া নতুন মডেলের সম্পদের একটি বিশাল প্রবাহকে চালিত করে, যার অর্থ তাদের ট্র্যাক রাখা আরও কঠিন হয়ে উঠছে।
উদাহরণস্বরূপ, আলিঙ্গন মুখ নিন। এটি আজ অনলাইনে ওপেন সোর্স এআই মডেলের সর্বাধিক ব্যবহৃত ভান্ডারগুলির মধ্যে একটি — এর প্রতিষ্ঠাতারা বলছেন যে তারা AI-এর গিটহাব হতে চান। 2022 সালের নভেম্বরে, হাগিং ফেস ব্যবহারকারীরা সম্প্রদায়ের সাথে 93,501টি ভিন্ন মডেল শেয়ার করেছিলেন। পরের নভেম্বরে, এটি 414,695 মডেল পর্যন্ত উড়িয়ে দিয়েছে। এখন, মাত্র তিন মাস পরে, সেই সংখ্যা 527,244-এ প্রসারিত হয়েছে। এটি এমন একটি সমস্যা যার পরিধি দিনে দিনে তুষারবৃষ্টি করছে। এবং এটি সফ্টওয়্যার সরবরাহ শৃঙ্খল সুরক্ষা সমস্যাকে "স্টেরয়েডগুলিতে" রাখতে চলেছে, দেহানপিশেহ বলেছেন।
A সাম্প্রতিক বিশ্লেষণ তার ফার্মের দ্বারা পাওয়া গেছে হাজার হাজার মডেল যা খোলাখুলিভাবে আলিঙ্গন মুখে ভাগ করা হয়েছে মডেল লোড বা অনুমানে নির্বিচারে কোড কার্যকর করতে পারে। হাগিং ফেস নিরাপত্তা সংক্রান্ত সমস্যাগুলির জন্য এটির সংগ্রহস্থলের কিছু প্রাথমিক স্ক্যানিং করার সময়, অনেক মডেল মিস করা হয়েছে - গবেষণায় আবিষ্কৃত উচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ মডেলগুলির অন্তত অর্ধেককে প্ল্যাটফর্ম দ্বারা অনিরাপদ বলে মনে করা হয়নি, এবং হাগিং ফেস ডকুমেন্টেশনে এটি স্পষ্ট করে দেয় যে একটি মডেলের নিরাপত্তা নির্ধারণ করা শেষ পর্যন্ত এর ব্যবহারকারীদের দায়িত্ব।
এআই সাপ্লাই চেইন মোকাবেলার জন্য পদক্ষেপ
দেহানপিশেহ বিশ্বাস করেন যে এআই যুগে সাইবার নিরাপত্তার লিঞ্চপিন প্রথমে এআই বংশের একটি কাঠামোগত বোঝাপড়া তৈরি করে শুরু হবে। এর মধ্যে রয়েছে মডেল বংশ এবং ডেটা বংশ, যা মূলত এই সম্পদগুলির উত্স এবং ইতিহাস, কীভাবে সেগুলি পরিবর্তন করা হয়েছে এবং তাদের সাথে সম্পর্কিত মেটাডেটা।
“এটা শুরু করার প্রথম জায়গা। আপনি যা দেখতে পাচ্ছেন না এবং যা আপনি জানেন না এবং যা আপনি সংজ্ঞায়িত করতে পারবেন না তা ঠিক করতে পারবেন না, তাই না? তিনি বলেন.
ইতিমধ্যে, দৈনিক অপারেশনাল স্তরে দেহানপিশেহ বিশ্বাস করেন যে সংস্থাগুলিকে তাদের মডেলগুলি স্ক্যান করার জন্য সক্ষমতা তৈরি করতে হবে, এমন ত্রুটিগুলি সন্ধান করতে হবে যা কেবল সিস্টেমের শক্ত হওয়া নয় বরং এর আউটপুটের অখণ্ডতাকে প্রভাবিত করতে পারে। এর মধ্যে রয়েছে AI পক্ষপাতিত্ব এবং ত্রুটির মতো সমস্যা যা বাস্তব-বিশ্বের শারীরিক ক্ষতির কারণ হতে পারে, বলুন, একটি স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি একজন পথচারীর সাথে ধাক্কা খেয়ে।
"প্রথম জিনিসটি আপনাকে স্ক্যান করতে হবে," তিনি বলেছেন। "দ্বিতীয় জিনিস হল আপনাকে সেই স্ক্যানগুলি বুঝতে হবে। এবং তৃতীয়টি হল একবার আপনার কাছে পতাকাঙ্কিত কিছু আছে, আপনাকে অবশ্যই সেই মডেলটিকে সক্রিয় করা থেকে থামাতে হবে। আপনাকে এর সংস্থাকে সীমাবদ্ধ করতে হবে।"
MLSecOps জন্য ধাক্কা
MLSecOps হল একটি বিক্রেতা-নিরপেক্ষ আন্দোলন যা প্রথাগত সফ্টওয়্যার জগতে DevSecOps আন্দোলনকে প্রতিফলিত করে।
“DevOps থেকে DevSecOps-এ যাওয়ার অনুরূপ, আপনাকে একবারে দুটি জিনিস করতে হবে। আপনাকে প্রথমে যা করতে হবে তা হল অনুশীলনকারীদের সচেতন করা যে নিরাপত্তা একটি চ্যালেঞ্জ এবং এটি একটি ভাগ করা দায়িত্ব,” দেহানপিশেহ বলেছেন। “আপনাকে দ্বিতীয় জিনিসটি করতে হবে তা হল প্রসঙ্গ দেওয়া এবং এমন সরঞ্জামগুলিতে সুরক্ষা দেওয়া যা ডেটা বিজ্ঞানী, মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার, [এবং] AI নির্মাতাদের রক্তপাতের প্রান্তে রাখে এবং ক্রমাগত উদ্ভাবন করে, তবে সুরক্ষা উদ্বেগগুলিকে পটভূমিতে অদৃশ্য হয়ে যায়। "
উপরন্তু, তিনি বলেছেন যে সংস্থাগুলিকে শাসন, ঝুঁকি এবং সম্মতি নীতিগুলি এবং প্রয়োগের ক্ষমতা এবং ঘটনা প্রতিক্রিয়া পদ্ধতিগুলি যোগ করা শুরু করতে হবে যা নিরাপত্তাহীনতা আবিষ্কৃত হলে সংঘটিত ক্রিয়া এবং প্রক্রিয়াগুলি পরিচালনা করতে সহায়তা করে। একটি দৃঢ় DevSecOps ইকোসিস্টেমের মতো, এর মানে হল যে MLSecOps-এর জন্য ব্যবসায়িক স্টেকহোল্ডারদের কাছ থেকে কার্যনির্বাহী মইয়ের সব দিক থেকে শক্তিশালী সম্পৃক্ততা প্রয়োজন।
সুসংবাদটি হল যে AI/ML নিরাপত্তা একটি জিনিস থেকে উপকৃত হচ্ছে যে অন্য কোনও দ্রুত প্রযুক্তি উদ্ভাবন গেটের বাইরে ছিল না — যথা, গেটের বাইরে নিয়ন্ত্রক আদেশ।
"অন্য যেকোন প্রযুক্তির পরিবর্তনের কথা ভাবুন," দেহানপিশেহ বলেছেন৷ "একবার নাম বলুন যে একটি ফেডারেল নিয়ন্ত্রক বা এমনকি রাজ্য নিয়ন্ত্রকরা প্রথম দিকে এটি বলেছিল, 'হু, হু, ওহো, আপনাকে আমাকে এর মধ্যে যা আছে তা বলতে হবে৷ আপনাকে সেই সিস্টেমের জ্ঞানকে অগ্রাধিকার দিতে হবে। আপনি উপকরণ একটি বিল অগ্রাধিকার আছে. কোনোটাই নেই।"
এর মানে হল যে অনেক নিরাপত্তা নেতারা উদ্ভাবন জীবন চক্রের অনেক আগে AI নিরাপত্তা ক্ষমতা তৈরি করতে কেনা-ইন করার সম্ভাবনা বেশি। এই সমর্থনের সবচেয়ে সুস্পষ্ট লক্ষণগুলির মধ্যে একটি হল সংস্থাগুলিতে নতুন কাজের ফাংশন স্পনসর করার জন্য দ্রুত স্থানান্তর।
“নিয়ন্ত্রক মানসিকতা যে সবচেয়ে বড় পার্থক্যটি টেবিলে এনেছে তা হল যে 2023 সালের জানুয়ারিতে, এআই সুরক্ষার পরিচালকের ধারণাটি ছিল অভিনব এবং বিদ্যমান ছিল না। কিন্তু জুনের মধ্যে, আপনি সেই ভূমিকাগুলি দেখতে শুরু করেছিলেন,” দেহানপিশেহ বলেছেন। "এখন তারা সর্বত্র রয়েছে - এবং তাদের অর্থায়ন করা হয়েছে।"
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.darkreading.com/cyber-risk/do-you-know-where-your-ai-models-are-tonight
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- [পৃ
- $ ইউপি
- 10
- 2022
- 2023
- 501
- 7
- a
- ক্ষমতা
- সম্পর্কে
- একাডেমিক
- প্রবেশ
- দিয়ে
- স্টক
- সক্রিয়
- যোগ
- যোগ
- যোগ
- ঠিকানা
- গৃহীত
- গ্রহণ
- উন্নয়নের
- এজেন্সি
- এগিয়ে
- AI
- এআই মডেল
- এআই সিস্টেমগুলি
- এআই / এমএল
- সব
- অনুমতি
- বরাবর
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- পরিমাণ
- an
- এবং
- অন্য
- কোন
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন নিরাপত্তা
- অ্যাপ্লিকেশন
- অবাধ
- স্থপতি
- স্থাপত্যবিদ
- রয়েছি
- কাছাকাছি
- আগত
- কৃত্রিম
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই)
- AS
- সম্পদ
- সম্পদ
- যুক্ত
- At
- আক্রমণ
- প্রমাণীকরণ
- অনুমোদন
- স্বশাসিত
- সচেতন
- ডেস্কটপ AWS
- পিছনে
- পটভূমি
- মৌলিক
- মূলতত্ব
- যুদ্ধ
- BE
- পরিণত
- হয়েছে
- আগে
- পিছনে
- হচ্ছে
- বিশ্বাস
- উপকারী
- পক্ষপাত
- বিশাল
- বৃহত্তম
- বিল
- রক্তক্ষরণ
- bogged
- ভঙ্গের
- আনীত
- বক্ল
- নির্মাণ করা
- বিল্ডার
- ভবন
- নির্মিত
- ব্যবসায়
- ব্যবসা উন্নয়ন
- কিন্তু
- by
- সি-স্যুট
- নামক
- কল
- CAN
- ক্ষমতা
- আধৃত
- গাড়ী
- ধরা
- কারণ
- কিছু
- চেন
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তিত
- পরিষ্কার
- পরিষ্কারভাবে
- মেঘ
- মেঘ অবকাঠামো
- সহ - প্রতিষ্ঠাতা
- সহ-প্রতিষ্ঠাতা
- কোড
- সমন্বয়
- আসা
- আসছে
- ব্যবসায়িক
- সম্প্রদায়
- জটিল
- সম্মতি
- উপাদান
- ধারণা
- ধারণা
- উদ্বেগ
- কংগ্রেস
- বিবেচিত
- ধ্রুব
- প্রতিনিয়ত
- ধারণ করা
- বিষয়বস্তু
- প্রসঙ্গ
- পারা
- মিলিত
- বিপর্যয়
- সৃষ্টি
- তৈরি করা হচ্ছে
- গ্রাহকদের
- সাইবার নিরাপত্তা
- চক্র
- দৈনিক
- উপাত্ত
- দিন
- দিন
- সিদ্ধান্ত
- বলিয়া গণ্য
- নির্ধারণ করা
- নির্ভরতা
- নকশা
- নির্ণয়
- উন্নয়ন
- করিনি
- পার্থক্য
- বিভিন্ন
- ভিন্নভাবে
- কঠিন
- Director
- অদৃশ্য
- আবিষ্কৃত
- বণ্টিত
- do
- ডকুমেন্টেশন
- না
- doesn
- ডন
- নিচে
- পরিচালনা
- সময়
- পূর্বে
- গোড়ার দিকে
- বাস্তু
- প্রান্ত
- প্রভাব
- উপাদান
- আর
- এম্বেড করা
- অবিরাম
- প্রয়োগকারী
- প্রকৌশলী
- যথেষ্ট
- উদ্যোগ
- সত্ত্বা
- পরিবেশ
- যুগ
- মূলত
- এমন কি
- প্রতি
- সবাই
- সব
- সর্বত্র
- উদাহরণ
- এক্সিকিউট
- কার্যনির্বাহী
- থাকা
- বিদ্যমান
- সম্প্রসারিত
- বিশেষজ্ঞদের
- ব্যাখ্যা
- ব্যাখ্যা
- বিস্ফোরণ
- ব্যাখ্যা মূলকভাবে
- ব্যাপকভাবে
- মুখ
- ফ্যাশন
- দ্রুত
- যুক্তরাষ্ট্রীয়
- ফাইল
- দৃঢ়
- সংস্থাগুলো
- প্রথম
- সরাসরি
- ঠিক করা
- পতাকাঙ্কিত
- দ্বিধান্বিত
- সংক্রান্ত ত্রুটিগুলি
- অনুসরণ
- জন্য
- ফর্ম
- পাওয়া
- ভিত
- প্রতিষ্ঠাতার
- অবকাঠামো
- থেকে
- প্রসার
- ক্রিয়াকলাপ
- নিহিত
- ভবিষ্যৎ
- হত্তন
- গেট
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- পাওয়া
- পেয়ে
- GitHub
- দাও
- আভাস
- বিশ্বব্যাপী
- চালু
- ভাল
- পেয়েছিলাম
- শাসন করা
- শাসন
- প্রদান
- অতিশয়
- উন্নতি
- ছিল
- অর্ধেক
- কঠিনতর
- ক্ষতি
- আছে
- he
- সাহায্য
- গোপন
- সর্বোচ্চ
- অত্যন্ত
- তাকে
- তার
- ইতিহাস
- কিভাবে
- কিভাবে
- যাহোক
- HTTPS দ্বারা
- প্রচুর
- i
- সনাক্ত করা
- if
- প্রভাব
- প্রভাব
- in
- ঘটনা
- ঘটনার প্রতিক্রিয়া
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- বৃদ্ধি
- অবিশ্বাস্য
- অবিশ্বাস্যভাবে
- অন্ত: প্রবাহ
- পরিকাঠামো
- সহজাত
- উদ্ভাবনী
- ইনোভেশন
- নিরাপত্তাহীন
- অখণ্ডতা
- বুদ্ধিমত্তা
- মধ্যে
- জড়িত থাকার
- আইএসএন
- সমস্যা
- সমস্যা
- IT
- এর
- নিজেই
- জানুয়ারী
- কাজ
- JPG
- জুন
- মাত্র
- রাখা
- পালন
- রাখে
- রকম
- জানা
- জ্ঞান
- রং
- মই
- পরে
- চালু করা
- নেতা
- নেতাদের
- শিক্ষা
- অন্তত
- বাম
- উচ্চতা
- জীবন
- মত
- সম্ভবত
- বংশ
- বোঝা
- দীর্ঘ
- খুঁজছি
- আবছায়ায়
- অনেক
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রণীত
- মুখ্য
- সংখ্যাগুরু
- করা
- তৈরি করে
- পরিচালনা করা
- ব্যবস্থাপনা
- ম্যান্ডেট
- অনেক
- উপকরণ
- ব্যাপার
- me
- মানে
- মেটাডাটা
- হৃদয় ও মন জয়
- মানসিকতা
- মিস
- অনুপস্থিত
- মিশ্রিত করা
- ML
- মডেল
- মডেল
- আধুনিক
- ভরবেগ
- মাসের
- অধিক
- সেতু
- পদক্ষেপ
- আন্দোলন
- অনেক
- নাম
- যথা
- নেভিগেট করুন
- প্রয়োজন
- নেটওয়ার্ক
- না
- নতুন
- নতুন সংস্থাগুলি
- সংবাদ
- না।
- উপন্যাস
- নভেম্বর
- এখন
- সংখ্যা
- পর্যবেক্ষণ
- সুস্পষ্ট
- of
- প্রায়ই
- on
- একদা
- ONE
- ওগুলো
- অনলাইন
- কেবল
- খোলা
- ওপেন সোর্স
- খোলাখুলি
- কর্মক্ষম
- or
- সংগঠন
- উত্স
- অন্যান্য
- বাইরে
- আউটপুট
- বাহিরে
- শেষ
- তত্ত্বাবধান করা
- গতি
- নিদর্শন
- অনুমতি
- অনুমতি
- শারীরিক
- অবচিত
- টুকরা
- টুকরা
- জায়গা
- মাচা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- নীতি
- জনপ্রিয়
- ভবিষ্যতবাণী
- পূর্বে
- অগ্রাধিকার
- সমস্যা
- সমস্যা
- পদ্ধতি
- প্রসেস
- পেশাদার
- মালিকানা
- অনুকূল
- রক্ষা করা
- প্রদান
- ধাক্কা
- করা
- দ্রুত
- পরিসর
- দ্রুত
- RE
- পড়া
- বাস্তব জগতে
- সাধা
- প্রতীত
- সত্যিই
- চেনা
- নিয়ামক
- নিয়ন্ত্রকেরা
- নিয়ন্ত্রক
- নির্ভর করা
- সংগ্রহস্থলের
- গবেষণা
- প্রতিক্রিয়া
- দায়িত্ব
- বিশ্রাম
- সীমাবদ্ধ করা
- ফল
- অধিকার
- ঝুঁকি
- ঝুঁকি মডেল
- ভূমিকা
- s
- নিরাপত্তা
- বলেছেন
- একই
- করাত
- বলা
- বলেছেন
- স্ক্যান
- স্ক্যানিং
- স্ক্যান
- বিজ্ঞানীরা
- সুযোগ
- দ্বিতীয়
- নিরাপত্তা
- দেখ
- এইজন্য
- মনে হয়
- গম্ভীরভাবে
- সেট
- ছায়া
- ভাগ
- পরিবর্তন
- উচিত
- স্বাক্ষর
- অনুরূপ
- অবস্থা
- So
- সফটওয়্যার
- সফ্টওয়্যার উপাদান
- সফটওয়্যার উন্নয়ন
- সফ্টওয়্যার সরবরাহ শৃঙ্খলা
- কঠিন
- সমাধান
- সলিউশন
- কিছু
- কেউ
- কিছু
- শব্দসমূহ
- উৎস
- অতিবাহিত
- জামিন
- স্পন্সরকৃত
- অংশীদারদের
- ব্রিদিং
- শুরু
- শুরু
- রাষ্ট্র
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- থামুন
- শক্তিশালী
- কাঠামোবদ্ধ
- সংগ্রাম
- সরবরাহ
- সরবরাহ শৃঙ্খল
- সমর্থন
- পৃষ্ঠতল
- সন্দেহজনকভাবে
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- টেবিল
- সাজ-সরঞ্জাম জলে
- গ্রহণ করা
- প্রযুক্তিঃ
- প্রযুক্তি উদ্ভাবন
- বলা
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- অধিকার
- ভবিষ্যৎ
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- সেখানে।
- এইগুলো
- তারা
- জিনিস
- কিছু
- মনে
- তৃতীয়
- এই
- সেগুলো
- চিন্তা
- হাজার হাজার
- তিন
- দ্বারা
- সময়
- থেকে
- আজ
- একসঙ্গে
- বলা
- অত্যধিক
- সরঞ্জাম
- পথ
- ঐতিহ্যগত
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- রূপান্তর
- ট্রিগার
- সত্য
- চেষ্টা
- দুই
- পরিণামে
- বোঝা
- বোধশক্তি
- অনন্য
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- দরকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- পরিবর্তনশীল
- বৈচিত্র্য
- Ve
- খুব
- দুষ্ট
- দৃষ্টিপাত
- দুর্বলতা
- জেয়
- প্রয়োজন
- ছিল
- উপায়..
- we
- আমরা একটি
- গিয়েছিলাম
- ছিল
- weren
- কি
- কখন
- কিনা
- যে
- যখন
- হু
- যাহার
- ব্যাপকভাবে
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- হয়া যাই ?
- কাজ করছে
- বিশ্ব
- খারাপ
- would
- লেখা
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet