ആധുനിക ഡിജിറ്റൽ ലാൻഡ്സ്കേപ്പിൽ സൈബർ സുരക്ഷ അനിവാര്യമാണ്. ബിസിനസുകളും വ്യക്തികളും ഓൺലൈനിൽ കൂടുതൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുമ്പോൾ, സാധ്യതയുള്ള ദുർബലതകളുടെ വ്യാപ്തി വികസിക്കുന്നു. ഇതാ ആവേശകരമായ ഭാഗം – നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി) രംഗത്തേക്ക് ചുവടുവയ്ക്കുന്നു.

ഈ നൂതന സാങ്കേതികവിദ്യ പരമ്പരാഗത സൈബർ സുരക്ഷാ രീതികൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, ബുദ്ധിപരമായ ഡാറ്റാ വിശകലനവും ഭീഷണി തിരിച്ചറിയലും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഡിജിറ്റൽ ഇടപെടലുകൾ വികസിക്കുമ്പോൾ, സൈബർ സുരക്ഷാ നടപടികൾ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്ത ഉപകരണമാണ് എൻഎൽപി.

എന്താണ് NLP?

മനുഷ്യ ഭാഷ മനസ്സിലാക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും പ്രതികരിക്കാനും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം എൽ) ശാഖയാണ് എൻ എൽ പി. ടെക്സ്റ്റും പ്രസംഗവും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് അൽഗോരിതം പ്രയോഗിക്കുന്നു, ഈ ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ മെഷീനുകൾക്ക് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു.

സൈബർ സുരക്ഷയിൽ എൻഎൽപി പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്

എൻഎൽപിയും സൈബർ സുരക്ഷയും തമ്മിലുള്ള ഓവർലാപ്പ് വിശകലനത്തിലും ഓട്ടോമേഷനിലുമാണ്. പാറ്റേണുകളോ ഭീഷണികളോ തിരിച്ചറിയാൻ രണ്ട് ഫീൽഡുകൾക്കും എണ്ണമറ്റ ഇൻപുട്ടുകൾ ആവശ്യമാണ്. ഒരു അൽഗോരിതത്തിന് പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു രൂപത്തിലേക്ക് ആകൃതിയില്ലാത്ത ഡാറ്റ വേഗത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ഇതിന് കഴിയും – പരമ്പരാഗത രീതികൾ ചെയ്യാൻ പാടുപെടുന്ന ഒന്ന്.

വിബി ഇവന്റ് എഐ ഇംപാക്റ്റ് ടൂർ നിങ്ങളുടെ അടുത്തുള്ള ഒരു നഗരത്തിലേക്ക് വരുന്ന വെഞ്ച്വർ ബീറ്റിന്റെ എഐ ഇംപാക്റ്റ് ടൂറിലെ എന്റർപ്രൈസ് എഐ കമ്മ്യൂണിറ്റിയുമായി ബന്ധപ്പെടുക! കൂടുതൽ അറിയാൻ

എന്തുകൊണ്ടാണ് ഡിജിറ്റൽ സുരക്ഷയിൽ എൻഎൽപി ഒരു വലിയ ഇടപാടായി മാറുന്നത്? ഇത് കാര്യക്ഷമതയെയും കൃത്യതയെയും കുറിച്ചാണ്. ഫിഷിംഗ് ശ്രമങ്ങൾക്കോ സംശയാസ്പദമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കോ ഇമെയിലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകൾ പോലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് അധിഷ്ഠിത ഡാറ്റ ഓട്ടോമാറ്റിക്കായി വിലയിരുത്താൻ ഇതിന് കഴിയും. മാനുവൽ രീതികളേക്കാൾ വേഗത്തിലും കൃത്യതയോടെയും ഇത് ഈ ജോലി ചെയ്യുന്നു.

അവ്യക്തമായ സൂചകങ്ങളെ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകളാക്കി മാറ്റിക്കൊണ്ട് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിലും ഭീഷണി കണ്ടെത്തലിലും ഒരു മുൻതൂക്കം നൽകുന്നു. യഥാർത്ഥ ഭീഷണികൾ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കാനും പ്രതികരണ സമയം മെച്ചപ്പെടുത്താനും തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകളുടെ സാധ്യത കുറയ്ക്കാനും എൻഎൽപിക്ക് ശബ്ദം പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും.

സൈബർ സുരക്ഷയിൽ എൻഎൽപിയുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ

സൈബർ സുരക്ഷാ വ്യവസായത്തിൽ എൻഎൽപി എങ്ങനെ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്ന യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഇനിപ്പറയുന്നവയാണ്. ഫിഷിംഗ് ഇമെയിലുകൾ മണത്തുനോക്കുന്നത് മുതൽ സോഷ്യൽ മീഡിയ ചാറ്റുകളിൽ നിന്ന് തെളിവുകൾ ശേഖരിക്കുന്നത് വരെ ഇത് പുരോഗമനപരമാണെന്ന് തെളിയിക്കുന്നു.

ഫിഷിംഗ് ഇമെയിൽ കണ്ടെത്തൽ

സൈബർ സുരക്ഷയിൽ എൻഎൽപിയുടെ ഏറ്റവും പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങളിലൊന്ന് ഫിഷിംഗ് ഇമെയിൽ കണ്ടെത്തലാണ്. ഈ തട്ടിപ്പുകൾ പലപ്പോഴും കുറഞ്ഞ ഡിജിറ്റൽ സുരക്ഷാ പ്രൊഫൈലുകളുള്ള കമ്പനികളെ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. സൈബർ കുറ്റകൃത്യങ്ങൾ കാരണം 2022 ൽ 10 ബില്യൺ ഡോളറിലധികം നഷ്ടപ്പെട്ടതായി എഫ്ബിഐ ഇന്റർനെറ്റ് ക്രൈം റിപ്പോർട്ടിൽ നിന്നുള്ള കണക്കുകൾ വ്യക്തമാക്കുന്നു.

സൈബർ കുറ്റവാളികൾ ഫിഷിംഗ് സന്ദേശങ്ങൾ നിയമാനുസൃതമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു, പലപ്പോഴും വിശ്വസനീയമായ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ അനുകരിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ നിലവിലെ ഇവന്റുകൾ കളിക്കുന്നു; ഉദാഹരണത്തിന്, കോവിഡ് -19 മായി ബന്ധപ്പെട്ട് 2021 ൽ പ്രതിദിനം 18 ദശലക്ഷത്തിലധികം ഇമെയിൽ തട്ടിപ്പുകൾ അയച്ചു. ഇമെയിലുകളുടെ ഭാഷ, ഘടന, സന്ദർഭം എന്നിവ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, എൻഎൽപി അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് അസ്ഥിരമായ ഭാഷ, ടോണിലെ അടിയന്തിരത അല്ലെങ്കിൽ പൊരുത്തപ്പെടാത്ത ലിങ്കുകൾ പോലുള്ള സൂക്ഷ്മ ഫിഷിംഗ് സൂചനകൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. അറിയപ്പെടുന്ന ഫിഷിംഗ് സിഗ്നേച്ചറുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നതിനുപകരം ഇത് ചലനാത്മകവും സജീവവുമായ സമീപനം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

സോഷ്യൽ മീഡിയ ഭീഷണി ഇന്റലിജൻസ്

സോഷ്യൽ മീഡിയ മീമുകളും അവധിക്കാല ഫോട്ടോകളും പങ്കിടുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതലാണ് – ഇത് സൈബർ സുരക്ഷാ ഭീഷണികളുടെ കേന്ദ്രമാണ്. കുറ്റവാളികൾ പലപ്പോഴും തന്ത്രങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യുന്നു, ക്ഷുദ്രവെയർ പങ്കിടുന്നു അല്ലെങ്കിൽ ഈ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിലെ ആക്രമണങ്ങളുടെ ഉത്തരവാദിത്തം അവകാശപ്പെടുന്നു. ഇവിടെയാണ് ഭീഷണി ഇന്റലിജൻസ് ശേഖരിക്കുന്നതിൽ എൻഎൽപി അവിശ്വസനീയമാംവിധം ഉപയോഗപ്രദമാകുന്നത്.

എൻ എൽ പി അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് ധാരാളം സോഷ്യൽ മീഡിയ ഡാറ്റ സ്കാൻ ചെയ്യാനും പ്രസക്തമായ സംഭാഷണങ്ങളോ പോസ്റ്റുകളോ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യാനും കഴിയും. കോഡ് ചെയ്ത ഭാഷ, ഭീഷണികൾ അല്ലെങ്കിൽ ഹാക്കിംഗ് രീതികളെക്കുറിച്ചുള്ള ചർച്ച എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടാം. ശബ്ദം വേഗത്തിൽ തരംതിരിക്കുന്നതിലൂടെ, എൻഎൽപി ടാർഗെറ്റുചെയ് ത ഇന്റലിജൻസ് സൈബർ സുരക്ഷാ പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും.

സംഭവ റിപ്പോർട്ടുകൾ യാന്ത്രികമാക്കൽ

സംഭവ റിപ്പോർട്ടുകൾ ഫയൽ ചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്, പക്ഷേ പലപ്പോഴും സമയമെടുക്കും. സമയം സത്തയുള്ള ഒരു മേഖലയിൽ, ഈ പ്രക്രിയ യാന്ത്രികമാക്കുന്നത് ജീവൻ രക്ഷിക്കാൻ കഴിയും. ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സുരക്ഷാ സംഭവങ്ങളുടെ സംഗ്രഹങ്ങൾ സ്വയം സൃഷ്ടിക്കാനും മുഴുവൻ റിപ്പോർട്ടിംഗ് പ്രക്രിയയും കാര്യക്ഷമമാക്കാനും എൻഎൽപിക്ക് കഴിയും.

ലോഗുകൾ, സന്ദേശങ്ങൾ, അലേർട്ടുകൾ എന്നിവ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, എൻഎൽപിക്ക് വിലയേറിയ വിവരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും അനുയോജ്യമായ സംഭവ റിപ്പോർട്ടായി സമാഹരിക്കാനും കഴിയും. ഇത് ഭീഷണിയുടെ സ്വഭാവം, ബാധിച്ച സംവിധാനങ്ങൾ, ശുപാർശ ചെയ്ത നടപടികൾ തുടങ്ങിയ അവശ്യ വിശദാംശങ്ങൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു, സൈബർ സുരക്ഷാ ടീമുകൾക്ക് വിലപ്പെട്ട സമയം ലാഭിക്കുന്നു.

സൈബർ സുരക്ഷയിൽ എൻഎൽപി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ

ഇവയാണ് എൻ എൽ പി മേശയിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്ന അനിഷേധ്യമായ നേട്ടങ്ങൾ. ഡാറ്റാ വിശകലനം വേഗത്തിലാക്കുന്നത് മുതൽ ഭീഷണി കണ്ടെത്തൽ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത് വരെ, സൈബർ സുരക്ഷാ പ്രൊഫഷണലുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഇത് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു.

വേഗതയേറിയ ഡാറ്റാ വിശകലനം

സൈബർ സുരക്ഷയിൽ സമയം പലപ്പോഴും ഒരു നിർണായക ഘടകമാണ്, അവിടെയാണ് എൻഎൽപിക്ക് വിശകലനം ത്വരിതപ്പെടുത്താൻ കഴിയുക. പരമ്പരാഗത രീതികൾ മന്ദഗതിയിലായിരിക്കാം, പ്രത്യേകിച്ചും വലിയ ഘടനാരഹിത ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ. എന്നിരുന്നാലും, അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് വിവരങ്ങൾ വേഗത്തിൽ പരിശോധിക്കാനും പ്രസക്തമായ പാറ്റേണുകളും ഭീഷണികളും ഒരു ചെറിയ സമയത്തിനുള്ളിൽ തിരിച്ചറിയാനും കഴിയും.

ഈ വേഗത വേഗത്തിൽ തീരുമാനമെടുക്കാനും പ്രതിരോധ നടപടികൾ വേഗത്തിൽ വിന്യസിക്കാനും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, എൻഎൽപി ഭീഷണി കണ്ടെത്തലിനും പ്രതികരണത്തിനും ഇടയിലുള്ള സമയം കുറയ്ക്കുന്നു, ഇത് ഓരോ സെക്കൻഡും കണക്കാക്കുന്ന ഒരു മേഖലയിൽ ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് വ്യക്തമായ നേട്ടം നൽകുന്നു.

ഭീഷണി കണ്ടെത്തുന്നതിൽ മെച്ചപ്പെട്ട കൃത്യത

ഫലപ്രദമായ സൈബർ സുരക്ഷയുടെ മൂലക്കല്ലാണ് കൃത്യത, കൂടാതെ എൻഎൽപി ഈ ഡൊമെയ്നിൽ ബാർ ഗണ്യമായി ഉയർത്തുന്നു. പരമ്പരാഗത സംവിധാനങ്ങൾ തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയോ സൂക്ഷ്മമായ ഭീഷണികളെ അവഗണിക്കുകയോ ചെയ്തേക്കാം, പക്ഷേ സങ്കീർണ്ണമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉയർന്ന കൃത്യതയോടെ ടെക്സ്റ്റും സന്ദർഭവും കൃത്യമായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഇത് കുറച്ച് തെറ്റുകളിലേക്കും കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ ഭീഷണി കണ്ടെത്തലിലേക്കും നയിക്കുന്നു.

ഭാഷയിലെയും പാറ്റേണുകളിലെയും സൂക്ഷ്മതകൾ മനസിലാക്കുന്നതിലൂടെ, വിള്ളലുകളിലൂടെ വഴുതിപ്പോകുന്ന ദോഷകരമായേക്കാവുന്ന സംശയാസ്പദമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ എൻഎൽപിക്ക് കഴിയും. സൈബർ സുരക്ഷാ ടീമുകൾക്ക് അറിയാത്ത ഭീഷണികൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്ന കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ സുരക്ഷാ നിലപാടാണ് ഫലം.

ഓട്ടോമേഷനിലൂടെ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുക

ഉപയോക്തൃ അനുഭവം ഉയർത്തുന്നത് എൻഎൽപി ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിന്റെ മറ്റൊരു ശ്രദ്ധേയമായ നേട്ടമാണ്. ഇൻസിഡന്റ് റിപ്പോർട്ടിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഉപഭോക്തൃ സേവന അന്വേഷണങ്ങൾ പോലുള്ള ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റുചെയ്യുന്നത് സംഘർഷം നീക്കം ചെയ്യുകയും ബന്ധപ്പെട്ട എല്ലാവർക്കും പ്രക്രിയകൾ സുഗമമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

എൻഎൽപി വഴിയുള്ള ഓട്ടോമേഷൻ പ്രവർത്തനങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുകയും മനുഷ്യ പിശക് കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വേഗതയേറിയതും കൂടുതൽ കൃത്യവുമായ പ്രതികരണങ്ങൾ ലഭിക്കും, ഒരു സുരക്ഷാ നില അന്വേഷിക്കുകയോ ഒരു സംഭവം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയോ ചെയ്യാം. ഇത് ഒരു ഉപയോക്തൃ സൗഹൃദ അന്തരീക്ഷം സൃഷ്ടിക്കുന്നു, വിശ്വാസവും സംതൃപ്തിയും വളർത്തുന്നു.

സൈബർ സുരക്ഷയിൽ എൻഎൽപി നടപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള നുറുങ്ങുകൾ

എൻഎൽപി എങ്ങനെ ഫലപ്രദമായി നടപ്പാക്കാമെന്ന് കണ്ടെത്തുകയാണ് അടുത്ത ഘട്ടം. ഈ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ നുറുങ്ങുകൾ അവരുടെ സൈബർ സുരക്ഷാ സമ്പ്രദായങ്ങളിൽ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉൾപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ നയിക്കാൻ കഴിയും.

ചെറുതായി തുടങ്ങുക

എൻഎൽപിയുടെ മേഖലയിലേക്ക് കടക്കുമ്പോൾ ചെറുതായി ആരംഭിക്കുന്നത് ഒരു ബുദ്ധിപരമായ തന്ത്രമാണ്. എല്ലാവർക്കും പോകുന്നതിനുപകരം, ഓർഗനൈസേഷന്റെ സൈബർ സുരക്ഷാ ചട്ടക്കൂടിലെ ഒരു പ്രത്യേക ആവശ്യത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്ന ഒരൊറ്റ ആപ്ലിക്കേഷൻ പരീക്ഷിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക. ഒരുപക്ഷേ ഇത് ഫിഷിംഗ് ഇമെയിൽ കണ്ടെത്തൽ അല്ലെങ്കിൽ അടിസ്ഥാന സംഭവ റിപ്പോർട്ടുകൾ യാന്ത്രികമാക്കൽ – ഒരെണ്ണം തിരഞ്ഞെടുത്ത് അതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക.

ഈ ടാർഗെറ്റുചെയ് ത സമീപനം വ്യക്തികളെ ഫലപ്രാപ്തി അളക്കാനും ഫീഡ്ബാക്ക് ശേഖരിക്കാനും ആപ്ലിക്കേഷൻ മികച്ചതാക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. സൈബർ സുരക്ഷാ ടീമിനെയോ സിസ്റ്റത്തെയോ ബാധിക്കാതെ കയറുകൾ പഠിക്കാനുള്ള ഒരു മാനേജുചെയ്യാവുന്ന മാർഗമാണിത്.

ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാരത്തിന് മുൻഗണന നൽകുക

സൈബർ സുരക്ഷയിൽ വിജയകരമായ എൻ എൽ പി നടപ്പാക്കലിന് ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാരം അടിസ്ഥാനപരമാണ്. ഏറ്റവും നൂതനമായ അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് പോലും വിവരങ്ങൾ തെറ്റാണെങ്കിൽ കൃത്യതയില്ലാത്തതോ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതോ ആയ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. അതിനാൽ, ഇൻപുട്ട് ശുദ്ധവും സ്ഥിരതയുള്ളതും വിശ്വസനീയവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്.

നിലവിലെ ഡാറ്റ സ്രോതസ്സുകൾ പതിവായി ഓഡിറ്റ് ചെയ്തുകൊണ്ട് ആരംഭിക്കുക. അവരുടെ വിശ്വാസ്യത പരിശോധിക്കുകയും വിവരങ്ങൾ എത്രത്തോളം കാലികമാണെന്ന് വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുക. കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് കാലഹരണപ്പെട്ടതോ അപ്രസക്തമായതോ ആയ ഇൻപുട്ട് നീക്കംചെയ്യുക.

ടീം പരിശീലനം പരിഗണിക്കുക

എൻഎൽപി ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണ്, പക്ഷേ ഒരു ടീം അത് ശരിയായി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ മാത്രമേ അതിന്റെ പൂർണ്ണ ശേഷി അൺലോക്ക് ചെയ്യുകയുള്ളൂ. സൈബർ സുരക്ഷാ സമ്പ്രദായങ്ങളിലേക്കുള്ള തടസ്സമില്ലാത്ത സംയോജനത്തിന് പരിശീലനം അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.

എൻഎൽപിയുടെ അടിസ്ഥാനങ്ങളും സൈബർ സുരക്ഷയിലെ അതിന്റെ പ്രയോഗങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ആമുഖ സെഷനുകളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക. ക്രമേണ ഹാൻഡ്-ഓൺ പരിശീലനത്തിലേക്ക് നീങ്ങുക, അവിടെ ടീം അംഗങ്ങൾക്ക് എൻഎൽപി ഉപകരണങ്ങളുമായി സംവദിക്കാനും കാണാനും കഴിയും.

എൻ എൽ പി മെച്ചപ്പെടുത്തിയ സൈബർ സുരക്ഷയുടെ ഭാവി

സൈബർ സുരക്ഷാ ശ്രമങ്ങളിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്ന നിരവധി ആനുകൂല്യങ്ങൾ എൻഎൽപി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഒരു കുതിച്ചുചാട്ടം നടത്താനും സാങ്കേതികവിദ്യയെ ഒരു ഓർഗനൈസേഷന്റെ ഡിജിറ്റൽ സുരക്ഷാ ടൂൾബോക്സിലേക്ക് സമന്വയിപ്പിക്കാനുമുള്ള സമയമാണിത്.

സുരക്ഷാ നടപടികളിൽ അതിന്റെ പരിവർത്തനപരമായ സ്വാധീനത്തിന് സാക്ഷ്യം വഹിക്കാൻ ഈ അവസരം ഉപയോഗിക്കുക. സൈബർ സുരക്ഷയുടെ ഭാവി ശോഭനമാണ്, എൻഎൽപി നയിക്കുന്നു.