নিরাপত্তায় আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স

আধুনিক ডিজিটাল প্রযুক্তির বিভিন্ন ক্ষেত্রে সাইবার সিকিউরিটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ একটি বিষয়। প্রযুক্তি যত উন্নত ও বৈশি^ক হচ্ছে, নিরাপত্তার বিষয়টি তত বেশি প্রাধান্য পাচ্ছে। কিন্তু নিরাপত্তা নিয়ে কাজ করা পেশাজীবীদের জন্য সার্বক্ষণিক নিরাপত্তা নিশ্চিত করা অত্যন্ত চ্যালেঞ্জিং। আর তাই নিরাপত্তাসংশ্লিষ্ট কোম্পানিগুলো ক্রমবর্ধমান হুমকি মোকাবিলায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার ও উন্নয়নকেই প্রাধান্য দিচ্ছে। আধুনিক সময়ে তথ্যের অবাধ প্রবাহ এবং গ্রাহকের চাহিদা মেটাতে সময়োপযোগী কৌশল এবং তাদের কাজগুলো সহজতর করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জুড়ি নেই। শুধু সাইবার সিকিউরিটির ক্ষেত্রেই নয়, বরং মানুষের প্রতিটি ক্ষেত্রে বর্তমান ও ভবিষ্যৎ নিরাপত্তায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কতটা ভ‚মিকা রাখবে, তার সাত-সতেরো জানাচ্ছেন রিগ্যান ভূঁইয়া

নিরাপত্তায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হলো আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স (এআই)। এটি কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি শৃঙ্খলা, যার মধ্যে নিরাপত্তার হরেক বিষয় লুকিয়ে রয়েছে। আমাদের নিরাপদ রাখতে, নাগরিক জীবনকে সুরক্ষা দিতে, নিরাপত্তার কাজ আরও নিপুণভাবে সম্পন্ন করতে এআই প্রযুক্তি মানুষের বুদ্ধিমত্তার চেয়ে অনেক বেশি দ্রæততর ও কার্যকর। ভিডিও নজরদারি, বাড়ির নিরাপত্তা, কোনো নির্দিষ্ট স্থানকে সংরক্ষিত করার জন্য অ্যালার্মিং সিস্টেম স্থাপন করা সবই আধুনিক এআই নিরাপত্তার বাস্তব উদাহরণ। সহজে বলতে গেলে নিরাপত্তার ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হলো এমন এক প্রযুক্তি, যাতে যন্ত্রের মাধ্যমে যেকোনো স্থান, নির্দিষ্ট বস্তুকে কাছে ও দূরে থেকে ক্ষয়ক্ষতির হাত থেকে রক্ষা করবে। সিসি ক্যামেরা, অ্যালার্মিং লক, সেন্সর বেইজড বিভিন্ন গ্যাজেট, যা আমরা দৈনন্দিন জীবনে বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহার করে থাকি, এগুলোই এর বাস্তব উদাহরণ। 

নিরাপত্তাব্যবস্থার কাজগুলো করতে এবং আমরা যেভাবে সমস্যার সমাধান করে থাকি, এআই ডিভাইস বা প্রযুক্তিগুলোকে সেভাবে সাজিয়ে নিতে হয়। কিন্তু মানুষের বুদ্ধি কীভাবে এই প্রযুক্তিতে অনুকরণ করা যায়? এ ব্যাপারে সংশ্লিষ্ট গবেষক, প্রোগ্রামার এবং প্রযুক্তিবিদদের পরিশ্রমের ফলে শেষ পর্যন্ত এর একটি সমাধান পাওয়া যায়। এআই বিকাশকারীরা নিরাপত্তা প্রযুক্তিতে মানুষের বুদ্ধিমত্তার প্রতিলিপি করতে গাণিতিক ফাংশন এবং জটিল অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। অনেকেই যা জানেন না তা হলো এআই মনোবিজ্ঞান, স্নায়ুবিজ্ঞান এবং দর্শন দ্বারাও ব্যাপক প্রভাবিত। 

প্রোগ্রামার ডেভেলপারদের উদ্দেশ্যের ভিত্তিতে এআই নিরাপত্তাকে দুই ভাগে ভাগ করা যায়। সেগুলো হচ্ছে-

তথাকথিত শক্তিশালী এআই (যাকে সুপার ইন্টেলিজেন্সও বলা হয়)

দুর্বল এআই

যদিও শক্তিশালী এআই মানুষের যুক্তি এবং আচরণ অনুকরণ করে বুদ্ধিবৃত্তিক ক্ষমতার সঙ্গে মিল বা তার চেয়েও ক্ষমতাসম্পন্ন হয়ে থাকে। অপর দিকে দুর্বল এআই নিরাপত্তা সমাধানগুলো বুদ্ধিমত্তার তুলনামূলক কম গভীর পর্যন্ত ডেটা বিশ্লেষণ করে। সে কারণে এগুলোকে প্রাথমিক স্তরের নিরাপত্তার ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হয়। অ্যালার্মিং সিস্টেম এমন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাসম্পন্ন নিরাপত্তাব্যবস্থা। 

যেভাবে কাজ করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি দ্রæত বিকশিত প্রযুক্তি, যা আমাদের জীবনযাপন এবং কাজের পদ্ধতিতে ব্যাপক পরিবর্তন নিয়ে এসেছে। এই উদ্ভাবনের মূল উদ্দেশ্য ছিল, একটি কম্পিউটার সিস্টেম তৈরি, যার মাধ্যমে এমন কাজগুলো করা সম্ভব, যা সাধারণত মানুষের মতোই কাজ করবে। তবে এই উদ্দেশ্য পূরণ করা যথেষ্টই কষ্টসাধ্য ছিল বিজ্ঞানীদের কাছে। বছরের পর বছর পরিশ্রম করে বিজ্ঞানীরা এই প্রযুক্তিকে ক্রমশ উন্নত করে আজকের পর্যায়ে নিয়ে এসেছে। কিন্তু এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা এআই আসলে কীভাবে কাজ করে? আমাদের দৈনন্দিন জীবনের নিরাপত্তা বা সিকিউরিটির কাজে উন্নত এই প্রযুক্তি কতটুকুইবা কাজে লাগছে, কীভাবে লাগছে? তাহলে প্রথমেই জানতে হবে আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স বা এআই কীভাবে কাজ করে।

এআই সিস্টেমগুলো নির্দিষ্ট কাজ করার জন্য অ্যালগরিদম এবং পরিসংখ্যানগত মডেলের একটি সেটের ওপর নির্ভর করে। এই অ্যালগরিদমগুলো অতিবৃহৎ ডেটাসেট থেকে বিশ্লেষণ এবং তা থেকে শিক্ষা গ্রহণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা এআই সিস্টেমকে অনুরূপ প্যাটার্ন শনাক্ত করতে এবং সেই ডেটার ওপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করে। সিস্টেমের যত বেশি ডেটা অ্যাকসেস করা যায়, সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী বা আউটপুট বের করার ক্ষেত্রে এটি ততই কার্যকর ভূমিকা পালন করে। এআইয়ের মূল উপাদানের মধ্যে একটি হলো মেশিন লার্নিং, যা মেশিনকে ডেটা থেকে শেখার জন্য ব্যবহৃত হয়। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এআই সিস্টেমকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহার করা হয়। এআই সিস্টেম তাদের কর্মক্ষমতা এবং নির্ভুলতা উন্নত করতে পারে। কারণ, যত বেশি ডেটা অ্যাকসেস ও অ্যানালাইসিস করবে, মেশিন লার্নিং সিস্টেম তত বেশি উন্নত হবে। 

এআইয়ের আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান হলো প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ-ঘখচ। এনএলপি কম্পিউটারকে মানুষের ভাষা বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে শেখায়, যা বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন যেমন চ্যাটবট, ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্ট এবং ভাষা অনুবাদ সফটওয়্যারে ব্যবহার করা হয়ে থাকে।

মেশিন লার্নিংয়ের চেয়ে বড় বিষয় হলো এআই মূলত ডিপ লার্নিংয়ের ওপর নির্ভর করে। এটি মেশিন লার্নিংয়ের একটি উন্নত রূপ, যা মানুষের মস্তিষ্ককে অনুকরণ করতে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদম এআই সিস্টেমগুলোকে জটিল ডেটা সেট বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে, যেমন ছবি বা ভিডিও, চিহ্ন ও বস্তু। এভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিজেকে ক্রমশ উন্নত করতে যেকোনো ধরনের ইনপুট প্রয়োগে অর্জিত ডেটা বিশ্লেষণ করে উপযুক্ত আউটপুট প্রদান করতে সক্ষম হয়।

যে কারণে জনপ্রিয় হয়ে উঠছে

আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্সের কিছু অনন্য বৈশিষ্ট্যের কারণে এই প্রযুক্তি নিরাপত্তায় দিন দিন জনপ্রিয় হয়ে উঠছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বলতে আসলে একক কোনো বিষয় নয়। বেশ কয়েকটি বিষয়ের সংমিশ্রণের ফলে মূলত একটি এআই সিস্টেম কাজের উপযোগী হিসেবে তৈরি হয়। তার মধ্যে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দুটি বিষয় হলো মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং। মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং বিষয় দুটি মূলত এর সিস্টেম বাস্তবায়নের দুটি কৌশল বা পদ্ধতি। এর মধ্যে অনেক প্রোগ্রাম, অ্যালগরিদম এবং ডিভাইসের ইন্টিগ্রেশন থাকে।

মেশিন লার্নিং

মেশিন লার্নিং একধরনের এআই, যা নিরাপত্তাশিল্পে দ্রæত বর্ধনশীল একটি প্রক্রিয়া। এটি প্রথমেই কোনো মেশিনের জন্য প্রোগ্রাম তৈরি না করে স্বাধীনভাবে অভিজ্ঞতা থেকে জ্ঞান অর্জন করার সিস্টেমগুলোকে নির্দেশ করে। এর ইঞ্জিনগুলো স্বশিক্ষার অ্যালগরিদমের ওপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়ে থাকে, যা নিরাপত্তা বা সুরক্ষার সিস্টেমের ক্ষেত্রে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয়। যেমন ঝওঊগ বা ম্যালওয়্যার বিশ্লেষণ। মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন প্রচুর পরিমাণে ডেটার প্যাটার্ন, নিয়মিত ডেটা ইনপুট, আপডেট এবং নতুন নতুন অভিজ্ঞতার আলোকে কোনো ঘটনার বা নতুন ইনপুট করা ডেটার সম্ভাব্য ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। সে কারণেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তিগত উন্নতির সঙ্গে সঙ্গে আজকাল বাড়িঘর, অফিস, কারখানা এবং দৈনন্দিন জীবনের নানা ক্ষেত্রে নিরাপত্তায় চাহিদার শীর্ষে পৌঁছে গেছে।

বাড়ির নিরাপত্তায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা 

এআই হলো এমন একটি প্রযুক্তি, যা মেশিনগুলোকে অভিজ্ঞতা থেকে শেখার, নতুন ইনপুটগুলোর সঙ্গে খাপ খাইয়ে নিতে এবং মেশিনগুলোকে মানুষের মতো কাজ করার ক্ষমতা দেয়। বাড়ির নিরাপত্তার প্রেক্ষাপটে এআই সিস্টেম, নিরাপত্তাব্যবস্থার কার্যকারিতা এবং কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করে বহুগুণ।

অটোমেটেড মনিটরিং: এআই-ভিত্তিক নিরাপত্তাব্যবস্থা সব সময় নিজে নিজেই শিখছে বা অভিজ্ঞতা অর্জন করে সেগুলো অ্যানালাইসিস করে আউটপুট দিচ্ছে। এই নিরাপত্তা সিস্টেম আপনার নিয়মিত রুটিনের সঙ্গে খাপ খায়। কোনটি স্বাভাবিক তা শনাক্ত করতে পারে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আধুনিক নিরাপত্তা প্রযুক্তি। যদি স্বাভাবিকের চেয়ে ব্যতিক্রম কিছু ঘটে, তবে সে আপনাকে সতর্ক করবে। 

নড়াচড়া শনাক্তকরণ: পাতা পড়া বা পোষা প্রাণী দ্বারা পুরোনো নিরাপত্তা সিস্টেমগুলোকে বোকা বানানো যেতে পারে। তবে এআই অ্যালগরিদমগুলো সম্ভাব্য হুমকি এবং সাধারণ ঘটনার মধ্যে সঠিকভাবে পার্থক্য নির্ণয় করতে পারে। সাধারণত গাছ থেকে পাতা পড়লে তা আপনার নড়াচড়া শনাক্তকরণ সেন্সর স্বাভাবিকভাবে নেবে কিন্তু যদি কেউ ঢিল ছোড়ে বা কোনো প্রাণী সেন্সরের আওতায় আসে, তবে তা আপনাকে অ্যালার্মের মাধ্যমে সতর্ক করবে। আপনার চাহিদা অনুযায়ী পদ্ধতি গ্রহণ করলে প্রয়োজনীয় সেন্সর, প্রোগ্রাম এবং ডিভাইস ইনটিগ্রেট করে দেবে আপনার নিরাপত্তাসেবা প্রদানকারী প্রতিষ্ঠান।

উন্নত ফেসিয়াল রিকগনিশন: নিরাপত্তার ক্ষেত্রে এআইয়ের একটি উন্নত বৈশিষ্ট্য হলো ফেস রিকগনিশন। আধুনিক নিরাপত্তাব্যবস্থায় মানুষের মুখ শনাক্তকরণ সেন্সর ব্যবহার করা হচ্ছে, যা অপরিচিত কোনো মানুষের অনুপ্রবেশ রোধে আপনাকে সতর্ক করতে পারে। 

এ রকম আরও অনেক মেশিন লার্নিং সিস্টেম বর্তমানে আধুনিক সিকিউরিটি সিস্টেমের সঙ্গে যুক্ত করায় আমাদের দৈনন্দিন জীবন অনেকাংশেই নিরাপদ। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার চর্চা ও বিকাশের কারণেই কেবল তা সম্ভব হয়েছে। এ ছাড়া আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স উদ্ভাবনের অনেক পরে হলেও মেশিন লার্নিংয়ের উন্নত সংস্করণ হিসেবে পরিচিত ডিপ লার্নিংয়ের ব্যবহার শুরু হয়েছে। বর্তমানে বড় বড় এআই প্রকল্পে ডিপ লার্নিংয়ের ব্যবহার ব্যাপক হারে বৃদ্ধি পেয়েছে। কম্পিউটার ভিশন, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিংসহ বেশ কিছু সেক্টরে এর প্রভাব লক্ষণীয়। ডিপ লার্নিং হলো মেশিন লার্নিংয়ের একটি টেকনিক, যা নিজে নিজেই সরাসরি ডেটা থেকে ফিচার এবং টাস্ক শিখে নিতে পারে। যেন ডেটা হতে পারে ইমেজ, টেক্সট এমনকি সাউন্ড। অনেকেই ডিপ লার্নিংকে এন্ড টু এন্ড লার্নিং (ঊহফ ঃড় ঊহফ) বলে থাকেন। ডিপ লার্নিং টেকনিকের খুব পুরোনো এবং বহুল পরিচিত ব্যবহার হয় পোস্টাল সার্ভিসে। খামের ওপর বিভিন্ন ধরনের হাতের লেখা চিহ্নিত করতে এই প্রযুক্তি প্রথম ব্যবহার করা হতো। মোটামুটি ১৯৯০ সালের দিক থেকেই ডিপ লার্নিংয়ের ব্যবহার শুরু হয়। ২০০৪/২০০৫ সালের দিক থেকে ডিপ লার্নিংয়ের ব্যবহার উল্লেখযোগ্য হারে বেড়েছে। 

বেশির ভাগ ডিপ লার্নিং মেথড নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার ফলো করে আর তাই ডিপ লার্নিং মডেলকে মাঝেমধ্যেই ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কও বলা হয়ে থাকে। খুব জনপ্রিয় একটি ডিপ লার্নিং মডেল হচ্ছে কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক বা ঈঘঘ. এ ধরনের নেটওয়ার্ক বিশেষ করে ইমেজ ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় ব্যবহৃত হয়। যখন বেশ কিছু লেয়ার নিয়ে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিজাইন করা হয়, তখন এটাকেই ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক বলে। এই লেয়ারের সংখ্যা হতে পারে দু-তিনটি, এমনকি শখানেক পর্যন্তও হতে পারে।

ভবিষ্যৎ নিরাপত্তায়

আর্টিফিশিয়াল ইন্টিলিজেন্স সমস্ত শিল্পজুড়ে শুধু একটি দ্রæত বর্ধনশীল প্রবণতা নয় বরং এটি বুদ্ধিমত্তার সঙ্গে ডেটা লিঙ্ক করার, স্বাধীনভাবে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে সিদ্ধান্তগুলো নির্ণয় করাসহ স্বয়ংক্রিয় ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম। বাজারে বিশেষ করে নিরাপত্তা কোম্পানিগুলোর দৌরাত্ম্যে যেহেতু প্রচুর ডেটা অর্থপূর্ণভাবে প্রসেস করা হবে, তাই নিরাপত্তার কাজে ব্যবহৃত বিভিন্ন ডিভাইস বা যন্ত্র যেমন সিসি ক্যামেরা, অ্যালার্ম এবং বিভিন্ন সেন্সরও অবশ্যই সময়ের সঙ্গে সঙ্গে আপডেট হতে হবে। 

মানুষের কর্মব্যস্ততা, সময়ের অভাব এবং অর্থের পর্যাপ্ত জোগান দিন দিন মানুষের জীবনধারাকে বদলে দিচ্ছে নানাভাবে। জীবনে নিরাপত্তার বিষয়টি সবার আগে। সে কারণেই মানুষ স্বাচ্ছন্দ্য জীবনের জন্য অর্থ ব্যয় করে নিরাপত্তাই আগে নিশ্চিত করবে ভবিষ্যতে। তবে সে নিরাপত্তাব্যবস্থা অবশ্যই হতে হবে সময়োপযোগী। সে কারণেই এআই প্রযুক্তি ছাড়া দ্রæত এবং নিখুঁত নিরাপত্তা মানুষের পক্ষে দেওয়া সম্ভব হবে না। তাই দিন দিন নিরাপত্তাশিল্পে এআই প্রযুক্তির চাহিদা ক্রমবর্ধমান থাকবে বলেই গবেষকদের ধারণা। 

ৎরমধহনযঁরুধহ৪৩২@মসধরষ.পড়স

প্রকাশকাল: বন্ধন ১৫৯ তম সংখ্যা, নভেম্বর ২০২৩