தீம்பொருள் எதிர்ப்பு பயன்பாடுகளில் இயந்திர கற்றல் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?

கே:

தீம்பொருள் எதிர்ப்பு பயன்பாடுகளில் இயந்திர கற்றல் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?

ப:

தீம்பொருள் தாக்குதல்களுக்கு மேல் தங்குவதற்கான சவால், அவை முதலில் நிகழும்போது அடையாளம் காண்பது.

கடந்த காலங்களில், பயனர்கள் வாரத்திற்கு ஒரு முறை அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட முறை தங்கள் வன்வட்டில் ஸ்கேன் இயக்க உள்ளடக்கமாக இருந்திருக்கலாம், ஆனால் இணையத்துடன், தீம்பொருள் தாக்குதல்கள் விரைவாக பரவுகின்றன. தீம்பொருள் தாக்குதல்களைக் கண்டறிந்து நிறுத்த பாதுகாப்பு மென்பொருள் தயாரிப்பாளர்கள் அதிகளவில் செயற்கை நுண்ணறிவை நோக்கி வருகின்றனர்.

இலவச பதிவிறக்க: இயந்திர கற்றல் மற்றும் அது ஏன் முக்கியமானது

வைரஸ் தடுப்பு நிரல்கள் வைரஸின் நடத்தை அடிப்படையில் கையொப்பங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. பிரச்சனை என்னவென்றால், அங்கு பல கணினிகள் இருப்பதால், ஒரு புதிய வைரஸ் வெடிப்பு எப்போது நிகழ்கிறது என்பதைக் கண்காணிப்பது கடினம்.

பல வைரஸ் எதிர்ப்பு தயாரிப்பாளர்கள் மேகக்கணிக்கு நகரும்போது, ​​இது உலகெங்கிலும் உள்ள கணினிகளிலிருந்து வரும் நிகழ்நேர தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான வாய்ப்பை வழங்குகிறது. வைரஸ் தடுப்பு உருவாக்குநர்கள் வெடிப்பைக் காணலாம், புதுப்பிப்புகளை வெளியிடுவார்கள் மற்றும் வைரஸை சில மணிநேரங்களில் நிறுத்தலாம், இது கடந்த காலங்களில் நாட்கள் எடுக்கும். இது செயற்கை நுண்ணறிவு தான் இதை சாத்தியமாக்குகிறது. AI- அடிப்படையிலான ஆன்டி வைரஸ் ஒரு வைரஸின் அறிகுறிகளுக்கு அசாதாரண நடத்தை பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.

AI எதிர்ப்பு வைரஸின் ஒரு எடுத்துக்காட்டு விண்டோஸ் 10 இல் மைக்ரோசாப்டின் விண்டோஸ் டிஃபென்டர் ஆகும். டிஃபென்டர் கணினி செயல்பாட்டைப் பார்க்கிறது மற்றும் மைக்ரோசாஃப்ட் வேர்ட் போன்ற அசாதாரண செயல்பாட்டைக் குறிக்கிறது. டெவலப்பர்கள் ஒரு புதிய தீம்பொருளைக் கையாளுகிறார்கள் என்பதில் இது துப்பு இருக்கலாம்.

இயந்திர கற்றல் திட்டங்கள் முதலில் இயல்பான நடத்தை என்ன என்பதைக் கற்றுக்கொள்கின்றன, மேலும் வரம்புக்குட்பட்ட எதையும் தேடுங்கள்.

WannaCry போன்ற பெரிய ransomware தாக்குதல்களால், மீட்கும் பணத்தை செலுத்த முயற்சிப்பதில் மற்றும் இழந்த தரவு மற்றும் உற்பத்தித்திறனில் தீம்பொருளுக்கு வணிகங்களுக்கு நிறைய பணம் செலவாகும் திறன் உள்ளது.

தீம்பொருள் உருவாக்குநர்கள் மிகவும் தொழில்முறை மற்றும் அவர்கள் வைரஸ் எதிர்ப்பு டெவலப்பர்களுடன் ஆயுதப் பந்தயத்தில் ஈடுபட்டுள்ளனர். AI மற்றும் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துவது வைரஸ் எதிர்ப்பு டெவலப்பர்களுக்கு அமைப்புகளை பாதுகாப்பாக வைத்திருப்பதில் ஒரு விளிம்பைக் கொடுக்கலாம்.

கிளவுட் மற்றும் AI ஆகியவற்றின் கலவையுடன், தீம்பொருள் எதிர்ப்பு நிரல்கள் கடந்த காலங்களில் இருந்ததை விட தாக்குதல்களை நிறுத்த மிக விரைவாக நகரும்.