OpenAI প্রযুক্তিতে Block-এর এআইভিত্তিক নিরাপত্তা নির্মাণ

Square, Cash App ও Afterpay-এর মূল প্রতিষ্ঠান Block-এর নিরাপত্তা দল ব্যবহার করছে OpenAI Defense Factory. এখানে এআই নিরাপত্তার দুর্বলতা খুঁজে বের করা, হুমকি শনাক্ত করা ও প্রতিকারের কাজ এমন ব্যাপক পরিসরে সামলায়, যার সঙ্গে মানুষের কোনো দলের পক্ষে তাল মেলানো সম্ভব নয়. OpenAI Daybreak-সহ বিভিন্ন এআই ব্যবস্থা ব্যবহার করে Block এখন মাত্র কয়েক ঘণ্টায় এমন কাজ করছে, যা আগে করতে কয়েক সপ্তাহ লাগত.

কোড তৈরি হোক বা নিরাপত্তা কার্যক্রম, সব ধরনের কর্মপ্রবাহে দায়িত্বশীলভাবে এআই ব্যবহার করায় মনোযোগ দিচ্ছে Block-এর নিরাপত্তা দল. প্রধান তথ্যনিরাপত্তা কর্মকর্তা জেমস নেটেসহাইম বলেন, “এর মূল কথা হলো, দলে এমন একজন নতুন সহকর্মী পাওয়া, যাকে সঙ্গে নিয়ে কাজের পরিসর বাড়ানো যায়.” “এটি প্রচলিত স্বয়ংক্রিয় ব্যবস্থার মতো নয়, যেখানে প্রতিটি ধাপ ধরে এগোতে হতো. নিজের প্রয়োজনভিত্তিক, পুরোপুরি স্পষ্ট নয় এমন কোনো সমস্যা নিয়েও একে প্রম্পট দিতে পারেন এবং একসঙ্গে তার সমাধান করতে পারেন.”

সফটওয়্যারের ত্রুটি পর্যালোচনা বা লগ বিশ্লেষণের মতো কাজ শেষ করতে আগে কয়েক দিন বা কয়েক সপ্তাহ লাগত. এখন দলটি আগের তুলনায় অনেক কম সময়ে এসব কাজ শেষ করতে পারে, আর প্রতিটি ফলাফল এখনো মানুষই যাচাই করে.

উদাহরণ হিসেবে, হুমকি শনাক্তকরণ আরও নির্ভুল করতে প্রতিটি তদন্তে অনুসন্ধান থেকে পাওয়া মূল প্রমাণ সংরক্ষণ করা হয়. ফলে শনাক্তকরণে প্রস্তাবিত কোনো পরিবর্তন বাস্তবে চালু ব্যবস্থার সাত মাসের টেলিমেট্রি তথ্যে প্রয়োগ করে দলটি এখন এক ঘণ্টারও কম সময়ে পরীক্ষা করতে পারে. আগে এই কাজের জন্য শত শত পুরোনো ঘটনার তথ্য হাতে ধরে আবার অনুসন্ধান করতে হতো. এত সময় লাগত বলে বাস্তবে কাজটি খুব কমই করা হতো.

কোন কাজে কোন মডেল ব্যবহার করা হবে, তা নিয়েও দলটি এখন আরও বাছবিচার করে. তিনি বলেন, “আগে আমরা সবশেষ মডেলটিই ব্যবহার করতাম, কিন্তু এখন আর তার প্রয়োজন নেই.” “ভিন্ন ভিন্ন কাজের জন্য ভিন্ন মডেল বেছে নিতে গিয়ে আমরা অনেক কিছু শিখেছি.” সঠিক মডেলের কাছে কাজ পাঠাতে Block-এর নিরাপত্তা কার্যপরিধি Daybreak-এর ওপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে. এতে প্রয়োজনে মানুষের কাজের দায়িত্ব নেওয়ার এবং এজেন্টদের একে অন্যের কাজ যাচাই করার ব্যবস্থাও রয়েছে. দলটি নিজস্ব মানদণ্ড ও বাস্তব কার্যকারিতার ভিত্তিতে এসব ব্যবস্থা নিয়মিত মূল্যায়ন করে এবং প্রয়োজনে পদ্ধতি বদলায়. যেখানে মানুষের পর্যালোচনায় পাঠানোই দায়িত্বশীল সিদ্ধান্ত, সেখানে কাজ সেভাবেই পাঠানো হয়.

স্বয়ংক্রিয় প্রাথমিক বাছাই ব্যবস্থার ফলে আরও দ্রুত (এবং আরও বেশি) কাজ সম্পন্ন হচ্ছে. Block-এর নিরাপত্তা দলের প্রাথমিক বাছাইয়ের থ্রুপুট বেড়েছে 50%, গোয়েন্দা তথ্য সংগ্রহ ও তদন্ত বেড়েছে 50%, আর যুক্ত হয়েছে সম্পূর্ণ নতুন স্বয়ংক্রিয় হুমকি অনুসন্ধানের সক্ষমতা. নেটেসহাইম বলেন, “এটি প্রতি ত্রৈমাসিকে ~1,100 বিশ্লেষক-ঘণ্টার সমপরিমাণ তদন্ত করে. কারণ এখন প্রতিটি সতর্কবার্তার সঙ্গে সংশ্লিষ্ট সব দিক নিয়ে পূর্ণাঙ্গ, গভীর তদন্ত হয়. আমাদের ব্যবস্থা প্রতিটি সতর্কবার্তা এমনভাবে খতিয়ে দেখে, যেন সেদিন আমরা শুধু ওই একটিই পেয়েছি.”

প্রচলিত স্ক্যানিং সরঞ্জাম একটি দুর্বলতাকে আলাদাভাবে চিহ্নিত করে, কিন্তু Daybreak-এর সাহায্যে Block-এর নিরাপত্তা দল আরও অনেক দূর এগোতে পারে. মডেলটি আক্রমণের সম্ভাব্য ধরন অনুমান করতে এবং একাধিক আক্রমণকে ধারাবাহিকভাবে যুক্ত করে শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত নিরাপত্তা ভাঙার পূর্ণাঙ্গ পথ বের করতে সাহায্য করে. এতে এমন দুর্বলতাও ধরা পড়ে, যা হয়তো বছরের পর বছর ধরে ছিল.

একটি ঘটনায়, একটি ল্যাপটপের সতর্কবার্তা আলাদাভাবে দেখলে মনে হচ্ছিল নীতিমালা না মানার সামান্য সমস্যা. কিন্তু পারস্পরিক পর্যালোচনার সময় মডেলটি প্রমাণে আনুষঙ্গিকভাবে উঠে আসা একটি সূত্র অনুসরণ করে. Block-এর পরিচয়সংক্রান্ত লগের সঙ্গে সেটি মিলিয়ে অনেক বিস্তৃত পরিসরের সমস্যা খুঁজে বের করে. “একটি ডিভাইসের সাধারণ এন্ডপয়েন্ট সতর্কবার্তা থেকে শেষ পর্যন্ত একটি পুরো আক্রমণ অভিযান বন্ধ করা গেল. কোনো একটি সরঞ্জাম একা এই যোগসূত্র বের করে না. দুটি পণ্যের লগ মিলিয়েই কেবল এই সংকেত পাওয়া যায়,” বলেন জেমস.

Daybreak-এর সহায়তার আরেকটি উদাহরণ দেখা গেছে সাম্প্রতিক এক রেড টিমিং মহড়ায়. মডেলটিকে একটি অভ্যন্তরীণ ব্যবস্থা সম্পর্কে কয়েকটি ইঙ্গিত দেওয়া হয়েছিল. প্রায় দুই ঘণ্টায়—এটি আক্রমণের একটি পূর্ণাঙ্গ পথ তৈরি করে—SQL ইনজেকশন, প্রিভিলেজ এসকেলেশন, ভেতরে অবস্থান তৈরি, ক্রেডেনশিয়াল এনিউমারেশন এবং সেখান থেকে অন্য ব্যবস্থায় প্রবেশের পথ. একজন মানব রেড টিমিং বিশেষজ্ঞের এই কাজ করতে সাধারণত কয়েক দিন লাগত. সাম্প্রতিক রেড টিমিং মহড়াগুলোয় দুর্বলতার সারসংক্ষেপ জমা দেওয়া থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংশোধনী প্রস্তাব পেতে সময় লেগেছে 18 মিনিট.

দুর্বলতা খুঁজে পাওয়া তখনই কাজে আসে, যখন তা সারানোর সক্ষমতা থাকে. প্রতিটি সমস্যা ধরা পড়ার পর তাঁর দল যে প্রক্রিয়া অনুসরণ করে, তা ব্যাখ্যা করেন নেটেসহাইম: কোডের কোথায় সমস্যা আছে এবং কার দায়িত্বে সেটি রয়েছে, তা চিহ্নিত করা, তারপর প্রতিকারের কাজে এগোনো. “আপনি একটি সংশোধনী প্রস্তাব করেন, দুর্বলতাটি কাজে লাগিয়ে আক্রমণ করা সম্ভব কি না নিশ্চিত হন, তারপর যাচাই করেন যে সেটি সারানো হয়েছে. এই পুরো প্রক্রিয়ায় একজন মানুষ দিকনির্দেশনা দেন এবং কোডের পরিবর্তনগুলো কার্যকর করেন.”

এজেন্টগুলো প্রযুক্তিগতভাবে সক্ষম হলেও, প্রতিষ্ঠানের প্রেক্ষাপট বা আগের সিদ্ধান্তগুলোর পেছনের যুক্তি তাদের জানা থাকে না. মানুষই সেই প্রেক্ষাপট ও কৌশল জোগায়. এই জায়গাতেই তাঁর দল যুক্ত হয়, মানুষের পর্যালোচনার একটি ধাপ নিশ্চিত করতে. বাস্তবে এআই-এর বিচারক্ষমতা প্রমাণিত হতে থাকলে, নেটেসহাইমের ভাষায়, “আমরা ধীরে ধীরে আরও বেশি ঝুঁকির কাজে এটি ব্যবহার করব, যাতে আরও সংবেদনশীল ব্যবস্থায়ও একে কাজে লাগানো যায়.”

• সাত মাসের টেলিমেট্রি তথ্যে শনাক্তকরণের প্রস্তাবিত পরিবর্তন পরীক্ষা করতে সময় লাগে এক ঘণ্টারও কম.

• সাম্প্রতিক রেড টিমিং মহড়ায় দুর্বলতার সারসংক্ষেপ জমা দেওয়া থেকে স্বয়ংক্রিয় সংশোধনী প্রস্তাব পেতে লেগেছে 18 মিনিট.

• ভুল সতর্কবার্তার প্রাথমিক বাছাইয়ে প্রতি ত্রৈমাসিকে প্রায় 600 বিশ্লেষক-ঘণ্টা সাশ্রয়.

• প্রতি ত্রৈমাসিকে প্রায় 1,100 বিশ্লেষক-ঘণ্টার সমপরিমাণ তদন্ত সম্পন্ন.

• প্রাথমিক বাছাইয়ের থ্রুপুট বেড়েছে 50%.

• গোয়েন্দা তথ্য সংগ্রহ ও তদন্ত বেড়েছে 50%.

শুধু শনাক্তকরণ ও প্রতিকারের কাজ থেকেই প্রতি ত্রৈমাসিকে প্রায় 600 বিশ্লেষক-ঘণ্টা সাশ্রয় হয়েছে, যা আগে ভুল সতর্কবার্তার প্রাথমিক বাছাইয়ে ব্যয় হতো. এই সময় বাঁচায় দলটি এখন আরও গভীর তদন্ত এবং দায়িত্বশীলভাবে আরও বেশি কাজ স্বয়ংক্রিয় করার পেছনে সময় দিতে পারছে.

আক্রমণের গতি বাড়ছে এবং এআই মডেলও ক্রমাগত উন্নত হচ্ছে. এর মধ্যে নেটেসহাইম এমন সুযোগ দেখছেন, যাতে শুরুতেই কম দুর্বলতা তৈরি হয়. তাহলে নিরাপত্তা দলগুলো সংশোধনী প্রয়োগে কম সময় দিয়ে প্রতিরোধমূলক ও কৌশলগত কাজে বেশি সময় দিতে পারবে.

তিনি বলেন, “এসব উন্নত সক্ষমতা সবার হাতে তুলে দিয়ে OpenAI প্রতিরক্ষাকারীদের সুবিধাজনক অবস্থানে নিয়ে যাচ্ছে.” “এত দিন এগুলো সাধারণত শুধু শীর্ষস্থানীয় প্রযুক্তি প্রতিষ্ঠান ও সরকারের হাতেই ছিল. কিন্তু এখন গুরুত্বপূর্ণ অবকাঠামো, স্কুল, ছোট ব্যবসাসহ সবাই নিজেদের নেটওয়ার্ক রক্ষায় এই প্রযুক্তি ব্যবহার শুরু করতে পারে.”