मैंडिएंट ने एक दिलचस्प ब्लॉग पोस्ट प्रकाशित की है कि कैसे एआई का उपयोग प्रतिकूल अनुकरण को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है। लेख प्रतिकूल अनुकरण व्यस्तताओं के दौरान प्राप्त असंरचित डेटा का विश्लेषण करने के लिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग करने पर केंद्रित है। लेख कई केस स्टडी प्रस्तुत करता है जो दर्शाता है कि संभावित हमले के रास्तों की पहचान करने के लिए नेटवर्क, उपयोगकर्ता और डोमेन डेटा का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है। लेख क्रेडेंशियल के लिए फ़ाइलों का विश्लेषण करने, उपयोगकर्ताओं को क्लस्टर करने और उपयोगकर्ताओं को उनकी मशीनों से सहसंबंधित करने के लिए एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है, इसके उदाहरण भी प्रदान करता है। कुल मिलाकर, लेख मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि कैसे एआई का उपयोग रेड टीम और ब्लू टीम दोनों कार्यों को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है। मैं विशेष रूप से प्रभावित हूं कि लेखकों ने असंरचित डेटा का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग कैसे किया। यह एक चुनौतीपूर्ण समस्या है जिससे साइबर सुरक्षा टीम लंबे समय से जूझ रही है, और ऐसा लगता है कि एआई में इस क्षेत्र में एक बड़ा बदलाव लाने की क्षमता है। मुझे लगता है कि यह शोध महत्वपूर्ण है क्योंकि यह दर्शाता है कि प्रतिकूल अनुकरण को बेहतर बनाने के लिए एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है। असंरचित डेटा का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करके, साइबर सुरक्षा टीमें संभावित हमले के रास्तों की अधिक प्रभावी ढंग से पहचान कर सकती हैं। यह संगठनों को अपने बचाव में सुधार करने और हमलों को रोकने में मदद कर सकता है।