ಬ್ರೆಜಿಲ್ ಸೈಬರ್ ಅಪರಾಧಗಳಿಗೆ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ತಾಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ರಾನ್ಸಮ್ವೇರ್ನಿಂದ ಬಳಲುತ್ತಿವೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ಈಗಾಗಲೇ ತಿಳಿದಿದೆ. ಆದರೆ ಈ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು? ಒಟ್ಟಾರೆ ಸಂದರ್ಭವು ಆತಂಕಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸೈಬರ್ ಭದ್ರತೆಗೆ ಬಂದಾಗ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಪೂರ್ವಭಾವಿ ನಿಲುವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಅದು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಭಾವ್ಯ ದಾಳಿಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಬೆದರಿಕೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದು ಈ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿಯೇ.
ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ರಾನ್ಸಮ್ವೇರ್ ದಾಳಿಯ ಬೆದರಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ದಾಳಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಘಾತೀಯ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಸೈಬರ್ ಅಪರಾಧಿಗಳು ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ ದಾಳಿಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಂಪನಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ನಂತರ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪುನಃಸ್ಥಾಪಿಸಲು ರಾನ್ಸಮ್ ಬೇಡಿಕೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುವುದು ಮಾತ್ರ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲ; ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಅಡ್ಡಿ, ಗ್ರಾಹಕರ ನಂಬಿಕೆಯ ನಷ್ಟ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಕಾನೂನು ಪರಿಣಾಮಗಳು ಸಮಾನವಾಗಿ ವಿನಾಶಕಾರಿ.
ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆ ಇದೆ: ಘಟನೆಗಳು ಸ್ವತಃ ಬಲಿಪಶುವಿಗೆ ಆಘಾತಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಯಾವಾಗಲೂ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತವೆ. ನೀವು ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಾಗಿದ್ದರೆ, ನಂತರದ ಡೇಟಾ ಅಪಹರಣದೊಂದಿಗೆ ಎರಡು ಅಥವಾ ಮೂರು ರಾನ್ಸಮ್ವೇರ್ ಪ್ರಕರಣಗಳು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರಬಹುದು ಎಂದು ನನಗೆ ಖಚಿತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅಪರಾಧಿಗಳು ಇದೇ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು . ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪರಾಧಿಗಳು ಐಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಇನ್ನೂ ಇದು ತಮಗೆ ಸಂಭವಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಂಬುತ್ತಾರೆ ಎಂಬ ಊಹೆಯಡಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಬೆದರಿಕೆ ಗುಪ್ತಚರವು ಭದ್ರತಾ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಭದ್ರತೆಗೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಕ್ರಿಯ ಬೆದರಿಕೆಗಳ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯು ಸೈಬರ್ ದಾಳಿ ಯೋಜನೆಗಳು, ವಿಧಾನಗಳು, ಬೆದರಿಕೆಯನ್ನು ಒಡ್ಡುವ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಗುಂಪುಗಳು, ಸಂಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ಭದ್ರತಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದಲ್ಲಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವ ಮೂಲಕ, ಥ್ರೆಟ್ ಇಂಟೆಲ್ ಪರಿಕರಗಳು ಕಂಪನಿಗಳು ದಾಳಿಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ರಕ್ಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
ಯುದ್ಧದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ.
ಇಂಟೆಲ್ನ ಬೆದರಿಕೆ ವೇದಿಕೆಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು - ಸೈಬರ್ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ನಿದರ್ಶನಗಳಲ್ಲಿ ವರ್ತನೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ. ದಾಳಿಕೋರರ ತಂತ್ರಗಳು, ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು (TTPs) ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವರ್ತನೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬೋಟ್ನೆಟ್ ಸಂವಹನ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಹೊರಹರಿವಿನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಭವಿಷ್ಯದ ದಾಳಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು.
ವಿವಿಧ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರಿ ಘಟಕಗಳ ನಡುವೆ ಬೆದರಿಕೆ ಗುಪ್ತಚರ ಹಂಚಿಕೆಯು ಬೆದರಿಕೆ ಇಂಟೆಲ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿರುವ ಕಂಪನಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಬೆದರಿಕೆ ಗುಪ್ತಚರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಭದ್ರತಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ರಾನ್ಸಮ್ವೇರ್ ದಾಳಿಕೋರರಿಂದ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲ್ಪಟ್ಟ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಪ್ಯಾಚ್ಗಳು ಮತ್ತು ನವೀಕರಣಗಳ ಅನ್ವಯಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ ದಾಳಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ತಟಸ್ಥಗೊಳಿಸುವ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸಿ-ಲೆವೆಲ್ಗೆ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರ
ಹಿರಿಯ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ, ಬೆದರಿಕೆ ಗುಪ್ತಚರವು ಸರಳ ದತ್ತಾಂಶ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಮೀರಿದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಭದ್ರತಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಹಂಚಿಕೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಹೂಡಿಕೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ವ್ಯವಹಾರ ನಿರಂತರತೆ ಮತ್ತು ವಿಪತ್ತು ಚೇತರಿಕೆ ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೆದರಿಕೆ ಗುಪ್ತಚರ ಏಕೀಕರಣವು ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಘಟಿತ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲಭ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬೆದರಿಕೆ ಗುಪ್ತಚರ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಸವಾಲುಗಳಿಂದ ಮುಕ್ತವಾಗಿಲ್ಲ. ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ನಿಖರತೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ತಪ್ಪಾದ ಮಾಹಿತಿಯು ಸುಳ್ಳು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಜ್ಞೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಬೆದರಿಕೆ ಭೂದೃಶ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಲವಾದ ಸೈಬರ್ ಭದ್ರತಾ ಸಂಸ್ಕೃತಿ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ತರಬೇತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ತಾಂತ್ರಿಕ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಅದೇನೇ ಇದ್ದರೂ, ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ರಾನ್ಸಮ್ವೇರ್ ದಾಳಿಗಳು ಸಂಭವಿಸುವ ಮೊದಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮತ್ತು ತಟಸ್ಥಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಗಮನಾರ್ಹ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ವಭಾವಿ, ಬೆದರಿಕೆ ಗುಪ್ತಚರ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ಪಾಲುದಾರರ ನಿರಂತರ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಬೆದರಿಕೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ತಮ್ಮ ಭದ್ರತಾ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ತಿರುಳಿನಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಕಂಪನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವುದಲ್ಲದೆ ಭವಿಷ್ಯದ ದಾಳಿಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತಟಸ್ಥಗೊಳಿಸಬಹುದು, ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ನಿರಂತರತೆ ಮತ್ತು ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
