नेक्स्ट जेनरेशन एंटीवायरस (एनजीएवी) कंप्यूटर सिस्टम को मैलवेयर, वायरस और अन्य सुरक्षा खतरों से बचाने के लिए एक आधुनिक दृष्टिकोण को संदर्भित करता है। पारंपरिक एंटीवायरस सॉफ़्टवेयर के विपरीत, NGAV खतरों को अधिक कुशलता से पहचानने और कम करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता, व्यवहार विश्लेषण और एंडपॉइंट डिटेक्शन जैसी प्रौद्योगिकियों के अधिक व्यापक सेट का उपयोग करता है।
अगली पीढ़ी के एंटीवायरस (एनजीएवी) की उत्पत्ति का इतिहास और इसका पहला उल्लेख
एनजीएवी के विकास का पता 2010 के दशक की शुरुआत में लगाया जा सकता है जब साइबर खतरे अधिक परिष्कृत होने लगे और पारंपरिक एंटीवायरस विधियाँ अब पर्याप्त नहीं थीं। उन्नत लगातार खतरों (APTs) और बहुरूपी मैलवेयर के उद्भव ने अधिक उन्नत सुरक्षा समाधान की आवश्यकता पैदा की। इन नई पद्धतियों का वर्णन करने के लिए इस समय के आसपास "नेक्स्ट जेनरेशन एंटीवायरस" शब्द का उपयोग किया जाने लगा।
अगली पीढ़ी के एंटीवायरस (एनजीएवी) के बारे में विस्तृत जानकारी
NGAV को हस्ताक्षर-आधारित पहचान से आगे जाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें कई विशेषताएं शामिल हैं जैसे:
- मशीन लर्निंग और एआई: NGAV असामान्य व्यवहार या पैटर्न का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो किसी खतरे का संकेत हो सकता है।
- समापन बिंदु जांच और प्रतिक्रिया (EDR): इसमें खतरों की पहचान करने और प्रतिक्रिया देने के लिए डेटा की निरंतर निगरानी और संग्रह शामिल है।
- क्लाउड एकीकरण: NGAV समाधान अक्सर क्लाउड-आधारित प्लेटफार्मों के साथ एकीकृत होते हैं, जो केंद्रीकृत खतरे की खुफिया जानकारी और विश्लेषण प्रदान करते हैं।
- व्यवहार विश्लेषण: फ़ाइलों और प्रक्रियाओं के व्यवहार का विश्लेषण करके, NGAV संभावित दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों की पहचान कर सकता है, भले ही मैलवेयर का पहले सामना न किया गया हो।
अगली पीढ़ी के एंटीवायरस (एनजीएवी) की आंतरिक संरचना
अगली पीढ़ी के एंटीवायरस में आमतौर पर निम्नलिखित घटक होते हैं:
- खतरा खुफिया इंजन: उभरते खतरों की पहचान करने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र और विश्लेषण करता है।
- व्यवहार विश्लेषण मॉड्यूल: सिस्टम व्यवहार पर नज़र रखता है और इसे ज्ञात खतरे के पैटर्न के साथ जोड़ता है।
- मशीन लर्निंग मॉडल: इन मॉडलों को दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों को पहचानने तथा वास्तविक समय पर पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।
- समापन बिंदु एजेंट: अंतिम बिंदुओं पर स्थापित, ये एजेंट संभावित खतरों की निगरानी और रिपोर्ट करते हैं।
- केंद्रीकृत प्रबंधन कंसोल: प्रशासकों को एक ही मंच से खतरों का प्रबंधन, निगरानी और प्रतिक्रिया करने की अनुमति देता है।
अगली पीढ़ी के एंटीवायरस (एनजीएवी) की प्रमुख विशेषताओं का विश्लेषण
NGAV की कुछ प्रमुख विशेषताओं में शामिल हैं:
- वास्तविक समय में खतरे का पता लगाना
- मौजूदा आईटी बुनियादी ढांचे के साथ एकीकरण
- स्केलेबल और लचीली तैनाती
- उभरते खतरों पर त्वरित प्रतिक्रिया
- नये आक्रमण तकनीकों को अपनाने की क्षमता
अगली पीढ़ी के एंटीवायरस के प्रकार (एनजीएवी)
| प्रकार | विवरण |
|---|---|
| क्लाउड-आधारित एन.जी.ए.वी | खतरे के विश्लेषण और खुफिया जानकारी के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग का लाभ उठाता है। |
| ऑन-प्रिमाइसेस एन.जी.ए.वी | संगठन के बुनियादी ढांचे पर स्थानीय रूप से स्थापित किया गया। |
| हाइब्रिड एन.जी.ए.वी | क्लाउड और ऑन-प्रिमाइसेस दोनों क्षमताओं को जोड़ता है। |
अगली पीढ़ी के एंटीवायरस (एनजीएवी) का उपयोग करने के तरीके, समस्याएं और उनके समाधान
- उद्यमों में उपयोग: कॉर्पोरेट नेटवर्क और संवेदनशील डेटा की सुरक्षा करना।
- निजी इस्तेमाल: व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को खतरों से बचाना.
- समस्या: संभावित गलत सकारात्मक परिणाम, मौजूदा प्रणालियों के साथ संगतता संबंधी समस्याएं।
- समाधान: नियमित अपडेट, नियमों का अनुकूलन, पेशेवर समर्थन।
मुख्य विशेषताएँ और समान शब्दों के साथ अन्य तुलनाएँ
| विशेषताएँ | एन.जी.ए.वी | पारंपरिक एंटीवायरस |
|---|---|---|
| ख़तरे का पता लगाने का तरीका | व्यवहार के आधार पर | हस्ताक्षर आधारित |
| क्लाउड के साथ एकीकरण | सामान्य | दुर्लभ |
| नए खतरों के प्रति प्रतिक्रिया का समय | तेज़ | और धीमा |
| अनुमापकता | उच्च | मध्यम |
अगली पीढ़ी के एंटीवायरस (एनजीएवी) से संबंधित भविष्य के परिप्रेक्ष्य और प्रौद्योगिकियां
NGAV में भविष्य के विकास में AI का अधिक व्यापक उपयोग, सुरक्षा विश्लेषण में क्वांटम कंप्यूटिंग, IoT उपकरणों के साथ अधिक एकीकरण और वास्तविक समय के खतरे की खुफिया जानकारी और प्रतिक्रिया में और प्रगति शामिल हो सकती है।
प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग कैसे किया जा सकता है या अगली पीढ़ी के एंटीवायरस (एनजीएवी) के साथ कैसे संबद्ध किया जा सकता है
OneProxy द्वारा पेश किए गए प्रॉक्सी सर्वर सुरक्षा की एक अतिरिक्त परत प्रदान करके NGAV को बढ़ा सकते हैं। इनका उपयोग इंटरनेट ट्रैफ़िक की निगरानी और फ़िल्टर करने, दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों का पता लगाने में सहायता करने और NGAV द्वारा प्रदान की गई सुरक्षा को पूरक करने के लिए किया जा सकता है।
