Global Editions

الیکٹرانک پیمنٹ میں فراڈ سے بچاؤکیلئےپےپل کا مئوثر نظام

نیٹ ورک سسٹم کو سائبر اور وائرس حملوں حتیٰ کہ آن لائن فراڈ سے بچانے کیلئے مصنوعی ذہانت اور ڈیپ لرننگ (Deep Learning)کارکردگی دکھا رہی ہیں۔ الیکٹرانک ادائیگی کی معروف کمپنی پے پل (Paypal)نے کمپیوٹرز کو جاسوسی سکھا کر اپنے نقصانات کو دیگر کمپنیوں سے اوسطاً کم رکھا ہوا ہے۔ ہمیں پے پل کے مصنوعی ذہانت پر مشتمل سیکورٹی نظام کا شکر گزار ہونا چاہئے کہجوکسی غلطی کے بغیر ممکنہ فراڈ کی نشاندہی کرسکتا ہے۔ حتی کہ کمپیوٹر کسٹمر کی کئی سالوں پر محیط خریداری کی نہ صرفہسٹری رکھتا ہے بلکہڈیٹا بیس میں محفوظ ملتے جلتے فراڈ سے اس کا تجزیہ کرتا ہے اور بتا سکتا ہے کہ جسے ادائیگی کی جارہی ہے وہ شخص معصوم ہے یا نہیں۔ سائیبر سیکورٹی کے نقطہ نظر سے پے پل نے اپنے اہداف پہلے سے طے کررکھے ہیں۔ اس نے گزشتہ سال اپنے 17کروڑ صارفین کی 4 ارب ٹرانزکشنزمیں 235ارب ڈالر کی ادائیگیاں کیں۔ ای میل فشنگ کے صارف کا ڈیٹا چوری کرکے فراڈ تو ہر وقت ممکن ہے لیکن اس قسم کے فراڈ سے بچنے کیلئے پےپل نے حقیقی تجزیہ کرکے ادائیگیوں کا بہترنظام تشکیل دیا ہے۔

اس کا طریقہ کار کچھ یوں ہے کہ جب بہت سی چھوٹی خریداریوں میں سے کوئی خریداری فراڈ ہوتی ہےتو وہ کمپیوٹر سسٹم میں ایک قاعدہ یا ایک مخصوص فیچر بن جاتی ہے۔جس کے تحت اس سے ملتی جلتی خریداریوں کو روک دیا جاتا ہے ۔ گلوبل رسک سائنس کمپنی کے سینئر ڈائریکٹر ہوئی وانگ(Hui Wang)کہتی ہیں کہ ہم نے سسٹم لگنے کے بعد 2013سے اب تک ہزاروں کی تعداد میں ان فیچرز (Features)کا تجزیہ کیا ہے ۔ جس کے نتیجے میں پےپل بتا سکتا ہے کہ کون سی خریداری خود صارف کررہا ہے اور کون سی چوری کی ہے اور یہ سارے کام پے پل کی اپنی کمپنی میں ہی سرانجام دئیے جاتےہیں۔وینگ بتاتی ہیں کہ 16سال میں جمع ہونے والے ہزاروں فیچرز کا تجزیہ ایک سیکنڈ میں ہو جاتا ہے۔ مصنوعی ذہانت اور گہرائی سے سیکھنے (Deep Learning)کے طریقے ہی خطرات کا مقابلہ کرنے کا واحد راستہ ہیں۔ لیکسز نیکسز (Lexis Nexis)کے ایک جائزے کے مطابق ان طریقوں پر عمل کرکے پے پل فراڈ کی شرح 0.32 فیصد تک لے آیا ہے جو اوسط شرح 1.32سے بہتر ہے۔ امریکی ادارے فیڈرل ریزرو پیمنٹ سٹڈی کے مطابق 2012ء میں 6.1ارب ڈالر کے فراڈ سامنے آئے۔

نیٹپے پل ہی واحد کمپنی نہیں ہے جو سائبر سیکورٹی کیلئے ڈیپ لرننگ کا طریقہ استعمال کررہی ہے۔ اسرائیل کی نئی کمپنی ڈیپ انسٹنکٹ(Deep Instinct)نے بھی اپنے سسٹم میں مالاوئیر کی شناخت کیلئے یہ طریقہ اپنایا ہے اور دعویٰ کرتی ہے کہ یہ نظام روائتی نظاموں سے 20فیصد زیادہ بہتر کام کرتا ہے۔ سیکورٹی فرم فائر آئی (Fire Eye)کے بانی اور وائس چیئرمین عاشر عزیز(Asher Aziz)کہتے ہیں کہ ان کی کمپنی سسٹم میں بیرونی مداخلت اور فشنگ سمیت ہر چیز کی شناخت کیلئے ڈیپ لرننگ کا نظام استعمال کرتی ہے۔ اگر آپ کو زیادہ ڈیٹا اور زیادہ طاقتور نظام مل جائے توآپ زیادہ بہتر نتائج دے سکتے ہیں۔

تحریر: مائیکل موریسی (Michael Morisy)

Read in English

Authors

*

Top