अमेरिकी शोधकर्ताओं की एक टीम ने प्रदर्शन को कम किए बिना वाहनों (Vehicles) के अंदर कंप्यूटर नेटवर्क (Computer Networks) की सुरक्षा बढ़ाने के लिए एक नया मशीन लर्निंग-आधारित ढांचा विकसित किया है। वर्जीनिया टेक, क्वींसलैंड विश्वविद्यालय और ग्वांगजू इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी के विशेषज्ञों के सहयोग से, अमेरिकी सेना अनुसंधान प्रयोगशाला के शोधकर्ताओं ने एक प्रसिद्ध साइबर सुरक्षा रणनीति (Cyber Security Strategy) को अनुकूलित करने में मदद करने के लिए ‘डीसोलेटर’ नामक एक तकनीक तैयार की है। डीसोलेटर, जो गहन सुदृढीकरण सीखने-आधारित संसाधन आवंटन और मूविंग लक्ष्य रक्षा परिनियोजन ढांचे के लिए खड़ा है, इन-व्हीकल नेटवर्क को प्रभावी, दीर्घकालिक मू्विंग लक्ष्य रक्षा प्रदान करने के लिए इष्टतम आईपी फेरबदल आवृत्ति और बैंडविड्थ आवंटन की पहचान करने में मदद करता है।

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अमेरिकी सेना के गणितज्ञ डॉ टेरेंस मूर ने कहा, “विचार यह है कि एक मूविंग टारगेट को मारना मुश्किल है।” उन्होंने एक बयान में समझाया, “अगर सब कुछ स्थिर है, तो विरोधी हर चीज को देखने और अपना लक्ष्य चुनने में अपना समय ले सकता है। लेकिन अगर आप आईपी पते को तेजी से फेरबदल करते हैं, तो आईपी को सौंपी गई जानकारी जल्दी से खो जाती है, और विरोधी को फिर से इसकी तलाश करनी पड़ती है।” अनुसंधान दल ने विभिन्न इनाम कार्यों के आधार पर एल्गोरिथ्म के व्यवहार को धीरे-धीरे आकार देने के लिए गहन सु²ढीकरण सीखने का उपयोग किया, जैसे कि एक्सपोजर समय और गिराए गए पैकेटों की संख्या, यह सुनिश्चित करने के लिए कि डीसोलेटर ने सुरक्षा और दक्षता दोनों को समान रूप से ध्यान में रखा।

मूर ने कहा , “मौजूदा विरासत इन-व्हीकल नेटवर्क बहुत कुशल हैं, लेकिन वे वास्तव में सुरक्षा को ध्यान में रखकर नहीं बनाए गए थे। आजकल, वहां बहुत सारे शोध हो रहे हैं जो केवल प्रदर्शन को बढ़ाने या सुरक्षा को बढ़ाने के लिए देखते हैं। प्रदर्शन और सुरक्षा दोनों को देखना अपने आप में थोड़ा दुर्लभ है, खासकर इन-व्हीकल नेटवर्क के लिए।” इसके अलावा, डीसोलेटर आईपी फेरबदल आवृत्ति और बैंडविड्थ आवंटन की पहचान करने तक सीमित नहीं है। चूंकि यह दृष्टिकोण मशीन लर्निंग-आधारित ढांचे के रूप में मौजूद है और अन्य शोधकर्ता समस्या स्थान के भीतर विभिन्न लक्ष्यों को आगे बढ़ाने के लिए तकनीक को संशोधित कर सकते हैं। सेना के कंप्यूटर वैज्ञानिक और कार्यक्रम के प्रमुख डॉ फ्रेडरिक फ्री-नेल्सन के अनुसार, नेटवर्क पर प्राथमिकता वाली संपत्तियों का यह स्तर किसी भी प्रकार की नेटवर्क सुरक्षा के लिए एक अभिन्न अंग है।

नेल्सन ने कहा, “प्रौद्योगिकी को फिर से तैयार करने की यह क्षमता न केवल अनुसंधान को विस्तारित करने के लिए बल्कि इष्टतम साइबर सुरक्षा सुरक्षा के लिए अन्य साइबर क्षमताओं से मेल खाने के लिए भी बहुत मूल्यवान है।”

-आईएएनएस

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