एक नई रिपोर्ट के मुताबिक, 2025 तक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) सॉफ्टवेयर बाजार 2021 के 33 अरब डॉलर से बढ़कर 64 अरब डॉलर हो जाएगा। और साइबर सुरक्षा एआई खर्च की सबसे तेजी से बढ़ने वाली श्रेणी है, जो 22.3% चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (सीएजीआर) के खर्च में वृद्धि का अनुभव कर रही है।
यह फॉरेस्टर रिसर्च के "ग्लोबल एआई सॉफ्टवेयर फोरकास्ट 2022" के अनुसार है। रिपोर्ट में कहा गया है, "साइबर सुरक्षा सबसे तेज एआई सॉफ्टवेयर विकास श्रेणी है, जो वास्तविक समय की निगरानी और हमलों की प्रतिक्रिया पर ध्यान केंद्रित करती है।" अगली दो श्रेणियां, ग्राहक और मानव पूंजी प्रबंधन (22%) और प्रक्रिया अनुकूलन, ज्ञान और डेटा इंटेलिजेंस (18.3%) में भी साइबर सुरक्षा तत्व हैं, इसलिए सुरक्षा उपकरण निर्माताओं पर प्रभाव और भी महत्वपूर्ण हो सकता है।
यह कंपनियों ने अपने एआई-संवर्धित सॉफ्टवेयर और सेवाओं पर जोर दिया है। उदाहरण के लिए, क्रेडिट बीहेमोथ वीज़ा ने खुलासा किया कि उसने आधा अरब डॉलर खर्च किए हैं डेटा एनालिटिक्स और एआई पिछले पांच वर्षों में। यह उन उपकरणों का उपयोग कर रहा है, पारंपरिक साइबर सुरक्षा उपायों के साथ, ई-कॉमर्स के विकास के बावजूद वीज़ा को ऐतिहासिक निम्न स्तर पर धोखाधड़ी दर रखने के लिए।
साइबर सुरक्षा के लिए संगठन AI को कहीं भी तैनात कर सकते हैं दोहराए जाने वाले कार्य और अपेक्षित व्यवहारसहित, हमले की सतह प्रबंधन, विस्तारित पहचान और प्रतिक्रिया (XDR), और उपयोगकर्ता और इकाई व्यवहार विश्लेषण (UEBA)। फॉरेस्टर कंपनी की ओर इशारा करते हुए सेंटिनलऑन को एक्सडीआर की सफलता की कहानी का एक प्रमुख उदाहरण बताते हैं 120% साल-दर-साल राजस्व वृद्धि वित्तीय वर्ष 2022 में। मार्च में, SentinelOne अतिरिक्त पहचान खतरे का पता लगाने और प्रतिक्रिया अपने प्लेटफॉर्म पर जब उसने एटिवो नेटवर्क्स का अधिग्रहण किया।
एआई टूल यह जान सकता है कि किसी विशेष डिवाइस या खाते से सामान्य गतिविधि क्या है और फिर जब वह समापन बिंदु मानक से बाहर काम कर रहा हो तो उसे फ़्लैग करें। ऐसा स्वचालित पहचान नेटवर्क के हर हिस्से पर मानवीय नजर रखने के लिए पर्याप्त रूप से स्टाफिंग की असंभवता को देखते हुए अमूल्य है। और शोधकर्ता इसके तरीके खोज रहे हैं बड़े भाषा मॉडल लागू करें व्यावहारिक कार्यों के लिए GPT-3 की तरह, जैसे शोषण मंचों के नेटवर्क का पता लगाना। इस तरह के विकास पर कुछ परिप्रेक्ष्य प्रदान करने के लिए, डार्क रीडिंग एक रिपोर्ट जारी की सितंबर में, "कैसे मशीन लर्निंग, एआई और डीप लर्निंग साइबर सुरक्षा में सुधार करते हैं," विक्रेता के एआई दावों का आकलन करने और इसकी सफलता के मानदंड को परिभाषित करने के बारे में।
एआई की सरपट में एक अड़चन एक ऐसी प्रणाली स्थापित करने की चुनौती है जिससे यह चेतावनी देता है कि मानव विश्लेषकों को सतर्क थकान पैदा किए बिना मूल्यांकन करने के लिए क्या आवश्यक है। 2022 में पहले एक सर्वेक्षण से पता चला कि लगभग आधे (46%) आईटी सुरक्षा कर्मचारियों ने कहा कि उनके एआई सिस्टम ने बनाया बहुत अधिक झूठी-सकारात्मक चेतावनियाँ उन्हें संबोधित करने के लिए। एक आशावादी व्यक्ति देखेगा झूठी सकारात्मक समस्या हालांकि, विकास के अवसर के रूप में, फाइन-ट्यूनिंग सेवाओं के लिए एक नया बाजार खोलना।
अधिक जानकारी के लिए, देखें फॉरेस्टर रिसर्च ब्लॉग प्रविष्टि रिपोर्ट के बारे में।
