Block, OpenAI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਨਾਲ AI-ਆਧਾਰਿਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ

Square, Cash App, ਅਤੇ Afterpay ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਪਿੱਛੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ Block ਵਿੱਚ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮ OpenAI ਡਿਫੈਂਸ ਫੈਕਟਰੀ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਜਿੱਥੇ AI ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਲੱਭਣ, ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਾ ਕੰਮ ਇੰਨੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕੋਈ ਮਨੁੱਖੀ ਟੀਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ। OpenAI Daybreak ਵਰਗੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, Block ਹੁਣ ਉਹ ਕੰਮ ਕੁਝ ਹੀ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹਫ਼ਤੇ ਲੱਗ ਜਾਂਦੇ ਸਨ।

Block ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਅਪਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣਾ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ। ਚੀਫ਼ ਇਨਫਾਰਮੇਸ਼ਨ ਸਕਿਓਰਿਟੀ ਅਫ਼ਸਰ, James Nettesheim ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ, "ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਮੁੱਖ ਮਕਸਦ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਨਵਾਂ ਸਾਥੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਦਾ ਘੇਰਾ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।" "ਇਹ ਰਵਾਇਤੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਪੈਂਦਾ ਸੀ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਮਿਲ ਕੇ ਉਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।"

ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬੱਗ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਜਾਂ ਲੌਗ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਦਿਨ ਜਾਂ ਹਫ਼ਤੇ ਲੱਗ ਜਾਂਦੇ ਸਨ। ਹੁਣ ਟੀਮ ਉਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਰ ਹਾਲੇ ਵੀ ਹਰ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਹਰੇਕ ਜਾਂਚ ਆਪਣੇ ਕੱਚੇ ਕੁਐਰੀ ਸਬੂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਟੀਮ ਹੁਣ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸੱਤ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਮੁੜ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਕੰਮ ਦਾ ਮਤਲਬ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈਂਕੜੇ ਪੁਰਾਣੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਹੱਥੀਂ ਮੁੜ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਹ ਇੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਸੀ ਕਿ ਅਕਸਰ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਸੀ।

ਟੀਮ ਇਸ ਗੱਲ ਬਾਰੇ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਸੁਚੇਤ ਹੋ ਗਈ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਹੜੇ ਕੰਮ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਵਰਤ ਰਹੀ ਹੈ। ਉਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਨਵਾਂ ਮਾਡਲ ਵਰਤਦੇ ਸੀ, ਪਰ ਹੁਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਜਰਬਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।" Block ਦਾ ਜਾਂਚ-ਢਾਂਚਾ Daybreak ਦੇ ਉੱਪਰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕੇ, ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਕਲਪ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਨਸਾਨ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਕੰਮ ਆਪਣੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਟੀਮ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦਾ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਇਹ ਆਪਣੀ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਵੀ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਦੋਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਭੇਜਣਾ।

ਸਵੈਚਲਿਤ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ (ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ) ਪੂਰਾ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। Block ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮ ਨੇ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਦੇ ਥਰੂਪੁੱਟ ਵਿੱਚ 50% ਦਾ ਵਾਧਾ, ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ 50% ਦਾ ਵਾਧਾ, ਅਤੇ ਖਤਰਿਆਂ ਦੀ ਖੁਦ-ਬ-ਖੁਦ ਭਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵੀਂ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇਖੀ ਹੈ। ਨੇਟੇਸ਼ੇਮ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "ਇਹ ਹਰ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 1,100 ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ-ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਪੂਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਹੁਣ ਹਰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਸਾਰੇ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਸਿਸਟਮ ਹਰ ਚੇਤਾਵਨੀ 'ਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਸ ਦਿਨ ਸਾਨੂੰ ਮਿਲੀ ਉਹ ਇੱਕੋ-ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਹੋਵੇ।"

ਰਵਾਇਤੀ ਸਕੈਨਿੰਗ ਟੂਲ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਤੋਂ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ, ਪਰ Block ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮ Daybreak ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਇਸ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਅੱਗੇ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਹਮਲੇ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਬਾਰੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਹਮਲਿਆਂ ਦੀ ਲੜੀ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਸੰਨ੍ਹਮਾਰੀ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਰਸਤਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦਾ ਵੀ ਪਤਾ ਲੱਗ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ਾਇਦ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਸਨ।

ਇੱਕ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਲੈਪਟਾਪ 'ਤੇ ਆਈ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇਖਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਪਾਲਿਸੀ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਲੱਗ ਰਹੀ ਸੀ। ਪਰ ਪੀਅਰ ਰਿਵਿਊ ਦੌਰਾਨ, ਮਾਡਲ ਨੇ ਸਬੂਤਾਂ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕੀਤਾ, ਇਸਨੂੰ Block ਦੇ ਪਛਾਣ ਲੌਗਸ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ, ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਸਮੂਹ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਂਦਾ। ਜੇਮਸ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "ਇੱਕ ਆਮ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੇ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਮੁਹਿੰਮ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਕੋਈ ਵੀ ਇਕੱਲਾ ਟੂਲ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਕੜੀਆਂ ਨਹੀਂ ਜੋੜ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਸਿਰਫ਼ ਦੋ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਲੌਗਸ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣ 'ਤੇ ਹੀ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਸੀ।"

ਇੱਕ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਨ ਜਦੋਂ Daybreak ਨੇ ਮਦਦ ਕੀਤੀ, ਉਹ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਹੋਈ ਇੱਕ ਰੈੱਡ ਟੀਮ (red team) ਅਭਿਆਸ ਦੌਰਾਨ ਸੀ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਿਸਟਮ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਨ, ਅਤੇ ਇਸਨੇ ਲਗਭਗ ਦੋ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹਮਲੇ ਦਾ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਰਸਤਾ—SQL ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ, ਪ੍ਰੀਵਿਲੇਜ ਐਸਕੇਲੇਸ਼ਨ, ਫੁੱਟਹੋਲਡ, ਕ੍ਰੈਡੈਂਸ਼ੀਅਲ ਐਨਿਊਮਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ—ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ। ਇੱਕ ਇਨਸਾਨੀ ਰੈੱਡ ਟੀਮ ਮੈਂਬਰ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਦਿਨ ਲੱਗ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਰੈੱਡ ਟੀਮ ਅਭਿਆਸਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦਰਜ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤਜਵੀਜ਼ਸ਼ੁਦਾ ਪੈਚ ਬਣਨ ਤੱਕ ਦਾ ਸਮਾਂ ਸਿਰਫ਼ 18 ਮਿੰਟ ਸੀ।

ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਤਾਂ ਹੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵੀ ਹੋਵੇ। ਨੇਟੇਸ਼ੇਮ ਉਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਟੀਮ ਹਰ ਖੋਜ 'ਤੇ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਕਿੱਥੇ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਿਸਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵੱਲ ਵਧੋ। "ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪੈਚ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੋਈ ਇਸ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ ਇਨਸਾਨੀ ਮਾਹਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।"

ਹਾਲਾਂਕਿ ਏਜੰਟ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਰੱਥ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਦਾ ਸੰਦਰਭ ਜਾਂ ਪਿਛਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇੱਕ ਇਨਸਾਨ ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਹੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਟੀਮ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅੱਗੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਅਮਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਦੀ ਸਮਝਦਾਰੀ ਸਾਬਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਨੇਟੇਸ਼ੇਮ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "ਅਸੀਂ ਹੋਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਸਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਖਤਰੇ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਵਧਾਵਾਂਗੇ।"

• ਸੱਤ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਮੁੜ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਲੱਗਿਆ।

• ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਰੈੱਡ ਟੀਮ ਅਭਿਆਸਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦਰਜ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤਜਵੀਜ਼ਸ਼ੁਦਾ ਪੈਚ ਬਣਨ ਤੱਕ 18 ਮਿੰਟ ਲੱਗੇ।

• ਗਲਤ ਅਲਾਰਮ ਦੀ ਛਾਂਟੀ ਵਿੱਚ ਬਰਬਾਦ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਤੀ ਤਿਮਾਹੀ ਲਗਭਗ 600 ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ-ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਬੱਚਤ ਹੋਈ।

• ਪ੍ਰਤੀ ਤਿਮਾਹੀ ਲਗਭਗ 1,100 ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ-ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਪੂਰੀ ਕੀਤੀ ਗਈ।

• ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਥਰੂਪੁੱਟ ਵਿੱਚ 50% ਦਾ ਵਾਧਾ।

• ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ 50% ਦਾ ਵਾਧਾ।

ਸਿਰਫ਼ ਖੋਜ ਅਤੇ ਜਵਾਬੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਕੰਮ ਨੇ ਪ੍ਰਤੀ ਤਿਮਾਹੀ ਲਗਭਗ 600 ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ-ਘੰਟੇ ਬਚਾਏ ਹਨ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਗਲਤ ਅਲਾਰਮਾਂ ਦੀ ਛਾਂਟੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲੱਗਦੇ ਸਨ। ਇਹ ਸਮਾਂ ਬਚਣ ਨਾਲ, ਟੀਮ ਹੁਣ ਡੂੰਘੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਹੋਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਹਮਲਿਆਂ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਵਧਦੀ ਹੈ ਅਤੇ AI ਮਾਡਲ ਹੋਰ ਉੱਨਤ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਨੇਟੇਸ਼ੇਮ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮੌਕਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਪੈਚ ਕਰਨ 'ਤੇ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਲਗਾਉਣਾ ਪਵੇਗਾ ਅਤੇ ਬਚਾਅ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰਣਨੀਤਕ ਕੰਮ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਮਿਲੇਗਾ।

ਉਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, "OpenAI ਇਹਨਾਂ ਉੱਨਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇ ਕੇ ਬਚਾਅ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦਾ ਪਲੜਾ ਭਾਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।" "ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਹਾਈ-ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰਾਂ ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਰ ਹੁਣ ਅਹਿਮ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ, ਸਕੂਲਾਂ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਸਮੇਤ ਹਰ ਕੋਈ ਆਪਣੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।"