OpenAI ٹیکنالوجی سے بلاک کی مصنوعی ذہانت پر مبنی سیکیورٹی

اسکوائر، کیش ایپ اور آفٹرپے بنانے والی کمپنی بلاک کی سیکیورٹی ٹیم OpenAI ڈیفنس فیکٹری سے فائدہ اٹھاتی ہے. یہاں مصنوعی ذہانت حفاظتی خامیوں کی تلاش، خطرات کی شناخت اور ان پر کارروائی اتنے بڑے پیمانے پر کرتی ہے کہ کوئی انسانی ٹیم اس کا ساتھ نہیں دے سکتی. OpenAI ڈےبریک سمیت مصنوعی ذہانت کے نظاموں کی مدد سے بلاک وہ کام محض چند گھنٹوں میں کر رہا ہے جن میں پہلے کئی ہفتے لگتے تھے.

بلاک کی سیکیورٹی ٹیم اپنے کام کے طریقوں میں مصنوعی ذہانت کو ذمہ داری سے اپنانے پر توجہ دیتی رہی ہے، چاہے وہ کوڈ بنانا ہو یا سیکیورٹی کی کارروائیاں. معلوماتی تحفظ کے سربراہ جیمز نیٹسہائم کہتے ہیں، ”اس کا اصل مقصد ایک ایسا نیا ساتھی حاصل کرنا ہے جس کے ساتھ آپ اپنے کام کا دائرہ بڑھا سکیں.“ ”یہ روایتی خودکاری جیسا نہیں ہے، جہاں آپ کو ایک ایک قدم طے کرنا پڑتا تھا. آپ اسے کوئی خاص نوعیت کا، غیر واضح مسئلہ دے سکتے ہیں اور مل کر اسے حل کر سکتے ہیں.“

سافٹ ویئر کی کسی خرابی کا جائزہ لینے یا کسی لاگ کا تجزیہ کرنے جیسے کاموں میں پہلے کئی دن یا ہفتے لگ جاتے تھے. اب ٹیم ان کاموں کو بہت کم وقت میں مکمل کر سکتی ہے، اور ہر نتیجے کی توثیق اب بھی ایک انسان کرتا ہے.

مثلاً، خطرات کی شناخت کے نظام کو بہتر بنانے کے لیے ہر تفتیش میں استفسارات سے ملنے والے خام شواہد محفوظ کیے جاتے ہیں. یوں ٹیم اب شناخت کے عمل میں کسی مجوزہ تبدیلی کو عملی استعمال کے سات ماہ کے ٹیلی میٹری ڈیٹا پر ایک گھنٹے سے بھی کم وقت میں دوبارہ آزما سکتی ہے. پہلے اس کام کے لیے سینکڑوں پرانے معاملات پر خود دوبارہ استفسارات چلانے پڑتے تھے. اس میں اتنا وقت لگتا تھا کہ عملی طور پر یہ شاذونادر ہی ہو پاتا تھا.

ٹیم اب اس بات کا بھی زیادہ دھیان رکھتی ہے کہ کس کام کے لیے کون سا ماڈل استعمال کیا جائے. وہ کہتے ہیں، ”پہلے ہم تازہ ترین ماڈل استعمال کرتے تھے، لیکن اب ایسا کرنا ضروری نہیں رہا.“ ”مختلف کاموں کے لیے مختلف ماڈل منتخب کرتے ہوئے ہم نے بہت کچھ سیکھا ہے.“ بلاک کا سیکیورٹی ہارنیس ڈےبریک کی بنیاد پر بنایا گیا ہے تاکہ کام مناسب ماڈل کو بھیجے جا سکیں. اس میں ایسے انتظامات بھی ہیں جن سے انسان کام اپنے ہاتھ میں لے سکیں یا ایجنٹ ایک دوسرے کے کام کی تصدیق کر سکیں. ٹیم اندرونی معیارات اور حقیقی حالات میں کارکردگی کی بنیاد پر ان نظاموں کا مسلسل جائزہ لیتی ہے اور ضرورت کے مطابق اپنا طریقہ بدلتی ہے. جہاں ذمہ داری کا تقاضا ہو، کام انسانی جائزے کے لیے بھی بھیجا جاتا ہے.

ابتدائی جانچ اور ترجیح بندی کے خودکار نظام کی بدولت کام زیادہ تیزی سے اور زیادہ مقدار میں مکمل ہو رہا ہے. بلاک کی سیکیورٹی ٹیم کی ابتدائی جانچ کے تھروپٹ میں 50% اضافہ ہوا ہے، خطرات سے متعلق معلومات جمع کرنے اور تفتیش میں 50% اضافہ ہوا ہے، اور اسے خودمختار انداز میں خطرات ڈھونڈنے کی بالکل نئی صلاحیت ملی ہے. نیٹسہائم کہتے ہیں، ”یہ ہر سہ ماہی میں تجزیہ کاروں کے تقریباً 1,100 گھنٹوں کے برابر تفتیشی کام کرتا ہے، کیونکہ اب ہر انتباہ سے متعلق تمام پہلوؤں کی مکمل اور گہری تفتیش ہوتی ہے. ہمارا نظام ہر انتباہ پر ایسے کام کرتا ہے جیسے اس دن ہمیں صرف وہی ایک انتباہ ملا ہو.“

روایتی اسکیننگ کے اوزار کسی ایک حفاظتی خامی کی الگ سے نشان دہی کرتے ہیں، لیکن بلاک کی سیکیورٹی ٹیم ڈےبریک کے ساتھ اس سے کہیں آگے جا سکتی ہے. یہ ماڈل حملوں کے طریقوں کے بارے میں مفروضے بنانے اور متعدد حملوں کو جوڑ کر نظام میں دراندازی کا آغاز سے انجام تک پورا راستہ سامنے لانے میں مدد دیتا ہے. اس طرح ایسی حفاظتی خامیاں بھی سامنے آتی ہیں جو شاید برسوں سے موجود رہی ہوں.

ایک معاملے میں ایک لیپ ٹاپ سے متعلق انتباہ کو الگ سے دیکھا گیا تو وہ پالیسی کا معمولی سا مسئلہ لگا. لیکن باہمی جائزے کے دوران ماڈل نے ایک ایسے اشارے کا سراغ لگایا جو شواہد میں محض ضمنی طور پر نظر آیا تھا. اسے بلاک کے شناختی لاگز سے ملا کر ماڈل نے بہت سے مزید مسائل سامنے لا دیے. ”اینڈپوائنٹ کے ایک معمول کے انتباہ سے شروع ہونے والی کارروائی نے حملوں کی پوری مہم ناکام بنا دی. کوئی ایک آلہ تنہا یہ ربط قائم نہیں کرتا. یہ اشارہ دو مصنوعات کے لاگز کو ملا کر ہی ملتا ہے،“ جیمز کہتے ہیں.

ڈےبریک کی مدد کی ایک اور مثال حالیہ ریڈ ٹیمنگ مشق کے دوران سامنے آئی. ماڈل کو ایک اندرونی نظام کے بارے میں چند اشارے دیے گئے، اور اس نے تقریباً دو گھنٹوں میں حملے کا پورا راستہ جوڑ لیا: SQL انجیکشن، اختیارات میں اضافہ، نظام میں قدم جمانا، رسائی کی اسناد کی فہرست حاصل کرنا، اور وہاں سے دوسرے نظاموں تک پہنچنا. ریڈ ٹیمنگ کرنے والے کسی انسان کو عام طور پر اس کام میں کئی دن لگتے. حالیہ ریڈ ٹیمنگ مشقوں میں اعلیٰ سطح کی حفاظتی خامی کی اطلاع دینے سے لے کر خودکار طور پر پیچ تجویز ہونے تک صرف 18 منٹ لگے.

حفاظتی خامیاں ڈھونڈنے کا فائدہ تبھی ہے جب انہیں دور بھی کیا جا سکے. نیٹسہائم بتاتے ہیں کہ ان کی ٹیم ہر دریافت پر کیا عمل اختیار کرتی ہے: پہلے یہ پتا لگایا جاتا ہے کہ مسئلہ کوڈ میں کہاں ہے اور اس کا ذمہ دار کون ہے، پھر اسے دور کرنے کا کام شروع ہوتا ہے. ”آپ پیچ تجویز کرتے ہیں، تصدیق کرتے ہیں کہ خامی سے ناجائز فائدہ اٹھانا ممکن ہے، اور پھر جانچتے ہیں کہ آپ نے اسے دور کر دیا ہے. اس پورے عمل میں ایک انسان رہنمائی کرتا ہے اور کوڈ میں تبدیلیاں نافذ کرتا ہے.“

ایجنٹ تکنیکی طور پر قابل ضرور ہیں، لیکن وہ کسی ادارے کے حالات اور پس منظر یا پچھلے فیصلوں کے پیچھے کی منطق سے واقف نہیں ہوتے. یہ پس منظر اور حکمت عملی انسان فراہم کرتا ہے، اور یہی وہ مقام ہے جہاں ان کی ٹیم انسانی جائزے کی ایک اضافی سطح فراہم کرتی ہے. نیٹسہائم کہتے ہیں کہ جیسے جیسے مصنوعی ذہانت کی فیصلہ کرنے کی صلاحیت عملی طور پر ثابت ہوگی، ”ہم آہستہ آہستہ زیادہ خطرے والے کام اسے سونپیں گے تاکہ اسے زیادہ حساس نظاموں کے لیے استعمال کر سکیں.“

• سات ماہ کے ٹیلی میٹری ڈیٹا پر خطرات کی شناخت میں مجوزہ تبدیلی دوبارہ آزمانے میں ایک گھنٹے سے بھی کم وقت.

• حالیہ ریڈ ٹیمنگ مشقوں میں اعلیٰ سطح کی حفاظتی خامی کی اطلاع دینے سے خودکار طور پر پیچ تجویز ہونے تک 18 منٹ.

• غلط انتباہات کی ابتدائی جانچ میں ہر سہ ماہی تجزیہ کاروں کے تقریباً 600 گھنٹے بچے.

• ہر سہ ماہی تجزیہ کاروں کے تقریباً 1,100 گھنٹوں کے برابر تفتیش مکمل ہوئی.

• ابتدائی جانچ کے تھروپٹ میں 50% اضافہ.

• خطرات سے متعلق معلومات جمع کرنے اور تفتیش میں 50% اضافہ.

صرف خطرات کی شناخت اور ان پر کارروائی کے کام نے ہر سہ ماہی تجزیہ کاروں کے تقریباً 600 گھنٹے بچائے ہیں، جو پہلے غلط انتباہات کی ابتدائی جانچ میں صرف ہوتے تھے. یہ وقت بچنے سے ٹیم اب گہری تفتیش اور ذمہ داری کے ساتھ مزید خودکار نظام بنانے پر زیادہ وقت صرف کرتی ہے.

حملوں کی رفتار بڑھنے اور مصنوعی ذہانت کے ماڈلوں کی مسلسل ترقی کے ساتھ، نیٹسہائم کو یہ موقع نظر آتا ہے کہ ابتدا ہی سے پیدا ہونے والی حفاظتی خامیوں کی تعداد کم کی جائے. اس سے سیکیورٹی ٹیمیں پیچ لگانے پر کم اور خطرات کی پیش بندی اور حکمت عملی سے متعلق کام پر زیادہ وقت دے سکیں گی.

وہ کہتے ہیں، ”OpenAI یہ جدید صلاحیتیں سب کو دستیاب کرا کے دفاع کرنے والوں کو برتری دلا رہا ہے.“ ”عام طور پر یہ صلاحیتیں صرف بہت بڑی اور معروف ٹیکنالوجی کمپنیوں اور حکومتوں تک محدود رہی ہیں. لیکن اب اہم بنیادی ڈھانچے کے اداروں، اسکولوں اور چھوٹے کاروباروں سمیت سبھی اپنے نیٹ ورکس کی حفاظت کے لیے اس ٹیکنالوجی کا استعمال شروع کر سکتے ہیں.“