राहुल वाडीसेट्टी और आनंद पोलामारसेट्टी ने IEEE ICTBIG 2024 सम्मेलन में सर्वश्रेष्ठ पेपर का पुरस्कार जीता

प्रौद्योगिकी की तेजी से विकसित हो रही दुनिया में, जहां डेटा सबसे कीमती मुद्रा है, इसकी गोपनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करना एक सर्वोपरि चुनौती बन गई है। इस गंभीर मुद्दे को संबोधित करते हुए, राहुल वादीसेट्टी वेन स्टेट यूनिवर्सिटी से और आनंद पोलामारसेट्टी आंध्र विश्वविद्यालय से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और क्लाउड कंप्यूटिंग के क्षेत्र में अपनी अलग पहचान बनाई है। उनका संयुक्त शोध पत्र, जिसका शीर्षक है “क्रॉस-क्लाउड डेटा शेयरिंग और सहयोग के लिए एआई-जनरेटेड गोपनीयता-संरक्षण प्रोटोकॉल,” हाल ही में सम्मानित किया गया सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार प्रतिष्ठित पर व्यवसाय, उद्योग और सरकार में आईसीटी पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन (आईसीटीबीआईजी) 2024.

यह सम्मान न केवल उनकी शैक्षणिक प्रतिभा को मान्यता देता है बल्कि एक सुरक्षित और अधिक कुशल तकनीकी पारिस्थितिकी तंत्र बनाने में उनके महत्वपूर्ण योगदान को भी रेखांकित करता है।

क्रॉस-क्लाउड डेटा शेयरिंग में गोपनीयता की आवश्यकता

जैसे-जैसे संगठन तेजी से अपना रहे हैं मल्टी-क्लाउड आर्किटेक्चरविभिन्न क्लाउड प्लेटफार्मों पर डेटा का निर्बाध साझाकरण और प्रसंस्करण आवश्यक हो गया है। हालाँकि, यह व्यापक इंटरकनेक्टिविटी अपने साथ गंभीर चुनौतियाँ लेकर आती है, जिसमें डेटा उल्लंघन, अनधिकृत पहुंच और जीडीपीआर जैसे कड़े डेटा सुरक्षा नियमों का अनुपालन शामिल है।

वडिसेट्टी और पोलामारसेट्टी ने संतुलन बनाने वाले समाधानों की तत्काल आवश्यकता को पहचाना डेटा पहुंच, गोपनीयता और सुरक्षा. उनका शोध अत्याधुनिकता का लाभ उठाने पर केंद्रित है कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) इन चुनौतियों से निपटने के लिए तकनीकें, सुरक्षित और कुशल क्लाउड सहयोग के लिए नई सीमाएं खोलना।

एआई-जनरेटेड गोपनीयता-संरक्षण प्रोटोकॉल का परिचय

उनके शोध का सार एक सेट है एआई-जनरेटेड प्रोटोकॉल जो विषम क्लाउड परिवेशों के बीच सहयोग को बढ़ावा देते हुए गोपनीयता को बढ़ाता है। ये प्रोटोकॉल उन्नत प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करते हैं, जिनमें शामिल हैं संघीय शिक्षा, विभेदक गोपनीयता, गतिशील एन्क्रिप्शनऔर संदर्भ-जागरूक नीतियांडेटा साझाकरण के लिए एक मजबूत ढांचा तैयार करना।

उनके अनुसंधान में प्रमुख नवाचार:

1. फ़ेडरेटेड लर्निंग:

कच्चे डेटा को स्थानांतरित किए बिना मशीन लर्निंग मॉडल को सहयोगात्मक रूप से प्रशिक्षित करने के लिए कई क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म सक्षम करता है।

संवेदनशील डेटासेट के बजाय केवल एन्क्रिप्टेड मॉडल अपडेट साझा करके गोपनीयता बढ़ाता है।

2. विभेदक गोपनीयता:

डेटा में सांख्यिकीय शोर जोड़ता है, सहयोगात्मक डेटा विश्लेषण और एआई प्रशिक्षण के दौरान व्यक्तिगत स्तर की गोपनीयता सुनिश्चित करता है।

डेटा उपयोगिता और गोपनीयता सुरक्षा को संतुलित करता है।

3. गतिशील एन्क्रिप्शन:

उपयोग सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम सुरक्षा से समझौता किए बिना कम्प्यूटेशनल ओवरहेड को कम करते हुए, डेटा संवेदनशीलता और संदर्भ के आधार पर एन्क्रिप्शन रणनीतियों को अनुकूलित करना।

4. संदर्भ-जागरूक नीतियां:

सुरक्षा नीतियों को गतिशील रूप से अद्यतन करने के लिए उपयोगकर्ता भूमिकाओं, भौगोलिक स्थानों और एप्लिकेशन उपयोग जैसे प्रासंगिक चर की लगातार निगरानी करता है।

ये नवाचार संगठनों को उपलब्धि हासिल करने में सक्षम बनाते हैं सुरक्षा और अंतरसंचालनीयता का अद्वितीय स्तर डेटा लीक, नियामक उल्लंघन और कम्प्यूटेशनल अक्षमताओं से जुड़े जोखिमों को कम करते हुए।

एआई और एमएल में अग्रणी योगदान

सुरक्षित एआई विकास को बढ़ाना

उनके ढांचे में फ़ेडरेटेड लर्निंग का उपयोग एक कदम आगे है गोपनीयता-संरक्षण एआईनैतिक एआई के वैश्विक प्राथमिकता बन जाने के कारण यह क्षेत्र लोकप्रियता हासिल कर रहा है। कई स्रोतों में डेटा को सुरक्षित रूप से एकत्रित करके, उनके प्रोटोकॉल व्यक्तिगत गोपनीयता का उल्लंघन किए बिना अधिक विविध और मजबूत मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के अवसर पैदा करते हैं।

विभेदक गोपनीयता अनुप्रयोगों को आगे बढ़ाना

उनका काम भी सीमाओं को आगे बढ़ाता है विभेदक गोपनीयताशोर जोड़ और डेटा उपयोगिता के बीच अपने पारंपरिक व्यापार-बंद को संबोधित करना। एआई को एकीकृत करके, वे साझा डेटा की गुणवत्ता को संरक्षित करते हुए गोपनीयता के स्तर को अनुकूलित करने के तरीकों का प्रस्ताव करते हैं, जिससे स्वास्थ्य देखभाल, वित्त और दूरसंचार जैसे क्षेत्रों में वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए उनका दृष्टिकोण व्यवहार्य हो जाता है।

डेटा इंटरऑपरेबिलिटी अंतराल को पाटना

मल्टी-क्लाउड वातावरण में डेटा इंटरऑपरेबिलिटी एक महत्वपूर्ण बाधा है। प्रस्तावित संदर्भ-जागरूक सुरक्षा नीतियां गतिशील रूप से विविध डेटा प्रशासन ढांचे के अनुकूल होती हैं, जिससे क्लाउड प्लेटफार्मों पर निर्बाध सहयोग सुनिश्चित होता है।

उनके शोध के वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग

वडिसेट्टी और पोलामारसेट्टी द्वारा डिज़ाइन किए गए प्रोटोकॉल का उद्योगों पर दूरगामी प्रभाव है:

1. स्वास्थ्य सेवा:

HIPAA जैसे सख्त नियमों का अनुपालन करते हुए, अस्पतालों को सहयोगात्मक अनुसंधान और निदान के लिए क्लाउड प्लेटफार्मों पर संवेदनशील रोगी डेटा को सुरक्षित रूप से साझा करने में सक्षम बनाता है।

2. वित्त:

वित्तीय संस्थानों के बीच सुरक्षित लेनदेन डेटा साझा करने की सुविधा प्रदान करता है, धोखाधड़ी के जोखिम को कम करता है और ग्राहक अंतर्दृष्टि में सुधार करता है।

3. दूरसंचार:

स्थानीय गोपनीयता कानूनों का अनुपालन सुनिश्चित करते हुए, क्षेत्रों में उपयोग डेटा को सुरक्षित रूप से साझा करके परिचालन दक्षता में सुधार करता है।

उनका काम बढ़ती मांग के अनुरूप है गोपनीयता-संरक्षण समाधान इन महत्वपूर्ण क्षेत्रों में, यह सुनिश्चित करना कि नवाचार सुरक्षा या अनुपालन की कीमत पर नहीं आता है।

एक मील का पत्थर उपलब्धि

ICTBIG 2024 में मान्यता उनके शोध के शैक्षणिक और व्यावहारिक महत्व पर प्रकाश डालती है। जीतना सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार एक वैश्विक सम्मेलन में भाग लेना उनके नवोन्मेषी दृष्टिकोण और उद्योग पर उनके काम के संभावित प्रभाव का एक प्रमाण है।

यह शोध क्यों मायने रखता है

उनके प्रोटोकॉल डिजिटल युग में महत्वपूर्ण मुद्दों से निपटते हैं:

1. विनियामक अनुपालन:

चूंकि सरकारें दुनिया भर में सख्त डेटा सुरक्षा नियम लागू करती हैं, इसलिए व्यवसाय संचालन में बाधा डाले बिना अनुपालन सुनिश्चित करने की क्षमता उनके काम का एक प्रमुख लाभ है।

2. स्केलेबिलिटी:

पारंपरिक एन्क्रिप्शन विधियों के प्रदर्शन बाधाओं को संबोधित करके, उनके एआई-संचालित प्रोटोकॉल बड़े संगठनों और मल्टी-क्लाउड वातावरणों के लिए निर्बाध रूप से स्केल करते हैं।

3. अनुकूलनशीलता:

गतिशील और संदर्भ-जागरूक नीतियों का समावेश प्रोटोकॉल को उभरती डेटा संवेदनशीलता और खतरे के परिदृश्य के अनुकूल बनाता है।

आगे की ओर देखना: भविष्य की दिशाएँ

जबकि अनुसंधान ने पहले ही महत्वपूर्ण प्रगति की है, वडिसेट्टी और पोलामारसेट्टी ने आगे के विकास के लिए आशाजनक क्षेत्रों की पहचान की है:

. क्वांटम-प्रतिरोधी प्रोटोकॉल:

. तकनीकी चुनौतियों की अगली लहर के लिए तैयारी के लिए क्वांटम-प्रतिरोधी क्रिप्टोग्राफ़िक तकनीकों को एकीकृत करना।

. एआई और ब्लॉकचेन एकीकरण:

. मल्टी-क्लाउड वातावरण में पारदर्शी और अपरिवर्तनीय ऑडिटिंग के लिए ब्लॉकचेन का उपयोग करना।

. शून्य-ज्ञान प्रमाण:

. संवेदनशील जानकारी को उजागर किए बिना डेटा प्रामाणिकता को सत्यापित करने वाले प्रोटोकॉल विकसित करना।

ये भविष्य के निर्देश उनके द्वारा बनाई गई नींव को मजबूत करने का वादा करते हैं, जिससे क्रॉस-क्लाउड सहयोग और भी अधिक सुरक्षित और कुशल हो जाता है।

एआई/एमएल और क्लाउड कंप्यूटिंग पर व्यापक प्रभाव

वडिसेट्टी और पोलामारसेट्टी का शोध वास्तविक दुनिया की चुनौतियों से निपटने में एआई की परिवर्तनकारी क्षमता का उदाहरण देता है। एआई नवाचार को व्यावहारिक अनुप्रयोग के साथ जोड़कर, उन्होंने एक ऐसा ढांचा तैयार किया है जो न केवल सुरक्षा बढ़ाता है बल्कि इसके लिए आधार भी तैयार करता है जिम्मेदार और टिकाऊ एआई विकास.

उनका योगदान गोपनीयता-संरक्षण एआई और मल्टी-क्लाउड सुरक्षा के क्षेत्र में आगे की खोज को प्रेरित करेगा, शिक्षा और उद्योग को ऐसी तकनीक बनाने में सहयोग करने के लिए प्रोत्साहित करेगा जो नवाचार और नैतिकता दोनों को प्राथमिकता देती है।

उनकी उपलब्धि का जश्न मना रहे हैं

राहुल वाडीसेट्टी और आनंद पोलामारसेट्टी को मिली प्रशंसा उचित है, जो डिजिटल युग की कुछ सबसे गंभीर चुनौतियों को हल करने के प्रति उनके समर्पण को दर्शाती है। उनका काम जारी है एआई-जनरेटेड गोपनीयता-संरक्षण प्रोटोकॉल एक सुरक्षित, अधिक जुड़े भविष्य की ओर यात्रा में एक मील का पत्थर है।

उनकी सफलता सिर्फ एक अकादमिक उपलब्धि नहीं है, बल्कि मानवता की सेवा करने वाली प्रौद्योगिकियों को आकार देने में शोधकर्ताओं द्वारा निभाई गई महत्वपूर्ण भूमिका की याद दिलाती है। जैसे-जैसे उनके प्रोटोकॉल को व्यापक रूप से अपनाया जाता है, उनके काम की विरासत एआई, डेटा गोपनीयता और क्लाउड कंप्यूटिंग के चौराहे पर नवाचार को प्रेरित करती रहेगी।

राहुल वाडीसेट्टी और आनंद पोलामारसेट्टी को उनके अभूतपूर्व शोध और योग्य मान्यता के लिए बधाई। उनका काम इस बात का एक चमकदार उदाहरण है कि कैसे एआई का अधिक से अधिक अच्छे के लिए लाभ उठाया जा सकता है, जिससे ऐसे भविष्य का मार्ग प्रशस्त होता है जहां सुरक्षा और सहयोग सामंजस्यपूर्ण रूप से सह-अस्तित्व में हैं।

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