Cisco OpenAI سے مشینی رفتار پر دفاع کیسے کرتا ہے

Cisco نیٹ ورکنگ اور سیکیورٹی کا وہ بنیادی ڈھانچہ تیار کرتا ہے جس پر ادارے اپنے سسٹمز کو باہم مربوط اور محفوظ رکھنے کے لیے انحصار کرتے ہیں. حملہ آور AI کی مدد سے خودکار حملوں کا دائرہ بڑھا رہے ہیں اور مشین کی رفتار سے سیکیورٹی کی خامیوں سے فائدہ اٹھانے کے طریقے تیار کر رہے ہیں, اس لیے انٹرپرائز انفراسٹرکچر کے دفاعی طریقوں کو بھی جدید بنانا ضروری ہے. Cisco کے نیٹ ورک سے حاصل ہونے والے وسیع نیٹ ورک ٹیلی میٹری ڈیٹا کو جدید ترین AI ریزننگ کے ساتھ ملانے سے دفاعی ٹیموں کو ابھرتے خطرات سے آگے رہنے کے لیے ضروری وسائل ملتے ہیں. انٹرپرائز کے ڈیٹا کی رازداری کے لیے OpenAI کا سخت طریقۂ کار زیرو ڈیٹا ریٹینشن, صارفین کے ڈیٹا کے لیے سخت حدود اور قابلِ تصدیق علیحدگی پر مبنی ہے. اسی کی بدولت Cisco صارفین کی ترجیحات یا حساس پیمائشی ڈیٹا پر سمجھوتہ کیے بغیر انتہائی اہم سسٹمز میں جدید ترین انٹیلیجنس کو اعتماد کے ساتھ استعمال کر سکا.

Cisco کا دفاع وہیں سے شروع ہوتا ہے جہاں خطرات پھیلتے ہیں: نیٹ ورک سے. Patel کہتے ہیں کہ اب ایک ہی حفاظتی حصار کے بجائے مائیکروسروسز, کنٹینرز اور کلسٹرز میں الگ الگ حفاظتی ضابطے نافذ کیے جا رہے ہیں. وہ کہتے ہیں, “ہم ہر مائیکروسروس, ہر کوبرنیٹیز کنٹینر اور ہر کوبرنیٹیز کلسٹر کے سامنے حفاظتی وسائل کا ایک مختصر مجموعہ رکھ سکتے ہیں اور یوں سیکیورٹی کو نیٹ ورک کے تانے بانے میں سمو سکتے ہیں.”

ایپلیکیشن کی سطح پر حفاظتی ضابطے رابطوں کو صرف ان کنکشنز تک محدود کر سکتے ہیں جن کی ہر سروس کو ضرورت ہے. اس سے وہ راستے کم ہو جاتے ہیں جن کے ذریعے حملہ آور آگے پھیل سکتا ہے. سیکیورٹی ٹیمیں متاثرہ سسٹمز کو زیادہ درست انداز میں چن کر الگ بھی کر سکتی ہیں, تاکہ تفتیش اور جوابی کارروائی کے دوران غیرمتاثرہ سروسز چلتی رہیں.

Patel کہتے ہیں کہ نیٹ ورک کی ان معلومات کو OpenAI کے ماڈلز کے ساتھ ملانے سے Cisco مشینوں کے پیمانے پر مختلف اشاروں کے باہمی تعلق کا تجزیہ کر سکتا ہے. “دو اشارے الگ الگ بے ضرر لگ سکتے ہیں, لیکن ساتھ مل کر وہ ایک معنی خیز رجحان ظاہر کر سکتے ہیں. نیٹ ورک کی معلومات ہمیں پورے نیٹ ورک کے ڈیٹا میں باہمی تعلق تلاش کرنے اور اس سے ایسی انسائٹس حاصل کرنے دیتی ہیں جو محفوظ طریقے سے کام کرنے میں رہنمائی کرے.”

Patel دفاعی ٹیموں کے لیے ایک فوری توجہ طلب مسئلے کی نشاندہی کرتے ہیں: حملہ آور جس تیزی سے کسی کمزوری کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں اور ادارے اسے درست کرنے میں جتنا وقت لیتے ہیں, ان دونوں کے درمیان فرق. ان کے نزدیک AI اس فرق کو کم کرنے کا ایک ذریعہ ہے, جو دفاعی ٹیموں کو زیادہ خطرات کی تفتیش اور تیز تر جوابی کارروائی کی صلاحیت دیتا ہے. “AI حملہ آوروں کو تیزی سے اور بڑے پیمانے پر کام کرنے کی طاقت دیتا ہے. محفوظ رہنے کے لیے دفاع میں AI کا استعمال لازمی ہے,” وہ کہتے ہیں.

وہ Daybreak اور GPT‑6 Astra جیسے اقدامات کو ایسی پیش رفت قرار دیتے ہیں جو Cisco اور اس کے صارفین, دونوں کی سیکیورٹی مضبوط کرتی ہے. Patel کہتے ہیں, “ہم کمزوریوں کو زیادہ مؤثر طریقے سے تلاش اور درست کر پا رہے ہیں, اور ساتھ ہی تفتیش, جوابی کارروائی اور اصلاح میں لگنے والا وقت بھی کم کر رہے ہیں.”

Patel کے نزدیک ان صلاحیتوں کو اپنانے کا راستہ ان طریقۂ کار پر استوار ہو سکتا ہے جنہیں ٹیمیں پہلے ہی کمزوریاں تلاش کرنے اور دور کرنے کے لیے استعمال کرتی ہیں. “یہ صلاحیتیں کمزوریوں کی جانچ کے آپ کے موجودہ طریقۂ کار میں شامل ہو سکتی ہیں, اس لیے آپ کو اپنی ٹیم کے کام کرنے کا انداز بنیادی طور پر بدلنے کی ضرورت نہیں.”

جیسے جیسے ایجنٹ زیادہ خودمختار ہوتے جا رہے ہیں, سیکیورٹی ٹیموں کو بدنیتی پر مبنی مداخلت اور کسی ایجنٹ کے جائز مقصد کو ایسے طریقے سے حاصل کرنے کی کوشش میں بھی فرق کرنا ہوگا جو مقصود نہ تھا. Patel کہتے ہیں کہ اس کے لیے سسٹم کی اندرونی حالت کی نگرانی سے حاصل ہونے والے ڈیٹا کے ساتھ سیکیورٹی کا پیمائشی ڈیٹا بھی درکار ہے, تاکہ ٹیمیں خطرات اور ایجنٹ کے رویے, دونوں کا جائزہ لے سکیں.

وہ تین ترجیحات بیان کرتے ہیں: ایجنٹوں کو بدنیتی پر مبنی حملوں سے بچانا, غیرمقصود رویے کا پتا لگا کر اسے روکنا, اور تقریباً بلا تاخیر کارروائی کرنا. یہ ترجیحات ایسی پالیسیوں اور حفاظتی ضابطوں کی طرف منتقلی کی رہنمائی کر رہی ہیں جو ایجنٹوں کی کارروائیوں کے مطابق ڈھل سکیں.

Daybreak ڈیفنس نیٹ ورک کے ذریعے Cisco اور OpenAI یہ جانچ رہے ہیں کہ سیکیورٹی ٹیموں کو خطرات کی زد میں آنے والے حصوں کی فوری ترجیح بندی اور Cisco کلاؤڈ کنٹرول میں مناسب حفاظتی ضابطوں کے نفاذ میں کیسے مدد دی جا سکتی ہے. Patel کے نزدیک اس سے دفاع کرنے والوں کا پلڑا پھر سے بھاری کرنے میں مدد مل سکتی ہے.