आज के डिजिटल युग में, जहां उत्पाद हर क्षण विकसित हो रहे हैं, साइबर सुरक्षा को भी उसी गति से विकसित होना आवश्यक है। उन्नत साइबर खतरों की वृद्धि ने उत्पाद सुरक्षा प्रबंधन को इंजीनियरिंग की प्राथमिकताओं में सबसे आगे ला दिया है। कंपनियाँ नए उत्पादों और सेवाओं का निर्माण तेजी से कर रही हैं, और मशीन लर्निंग का एकीकृत करना अब एक आवश्यकता बन गई है।
उत्पाद सुरक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता
कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाले उपकरण उत्पाद सुरक्षा खतरों के मॉडल और कमजोरियों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं। पारंपरिक सेटअप और उपकरण पूर्व निर्धारित नियमों के आधार पर समस्याओं को चिह्नित कर सकते हैं, जबकि बड़े भाषा मॉडल और मशीन लर्निंग का नवोन्मेषी उपयोग नए पैटर्न की पहचान करने, गलत सकारात्मक पहचानने और सुरक्षा मुद्दों के समाधान में मदद कर सकता है।
महत्वपूर्ण जोखिम पर ध्यान केंद्रित करना
उत्पाद सुरक्षा इंजीनियरिंग में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक केवल कमजोरियों का पता लगाना नहीं है, बल्कि यह जानना भी है कि कौन सी कमजोरियाँ सबसे महत्वपूर्ण हैं। सभी सुरक्षा मुद्दे समान रूप से गंभीर नहीं होते। Rushil ने कहा कि ग्राहकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सिस्टम में एक बड़ी खामी को तुरंत ठीक करने की आवश्यकता होती है, जबकि आंतरिक उपकरण में कम गंभीर मुद्दा उतना तात्कालिक नहीं हो सकता।
कार्यप्रवाह दक्षता में सुधार
सुरक्षित विकास जीवनचक्र प्रबंधन कार्यप्रवाह दक्षता में सुधार करता है। अब सुरक्षा टीमें उत्पाद के निर्माण के बाद सुरक्षा सिफारिशें देने के बजाय, डिजाइन, विकास, परीक्षण या तैनाती के दौरान समस्याओं को जल्दी पकड़ने के लिए उपकरण और प्रक्रियाएँ उपयोग करती हैं। Rushil ने कहा कि हम विकास प्रक्रिया में सुरक्षा को पहले लाने का प्रयास कर रहे हैं।
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