ලස් වේගාස්හි Mandalay Bay හි පැවැත්වූ Black Hat USA 2026 හි AI Cyber Bootcamp, සයිබර් ආරක්ෂක ක්ෂේත්රයේ නව තාක්ෂණික කුසලතා ඉගෙන ගැනීමට අවස්ථාවක් විය. සති අන්තයේ පමණක් නොව, දින 4ක් තුළ පරිශීලකයන්ට පූර්ණ ක්රියාකාරී නෝට්බුක් එකක් නිර්මාණය කිරීමට අවශ්ය සියලු කුසලතා ලබා දුන්නා.
පළමු දිනය – දත්ත විද්යා මූලිකතා යනු, සැබෑ ආරක්ෂක දත්ත (PCAP, EDR, phishing, malware metadata) භාවිතා කර pandas, Python මගින් දත්ත පිරිසිදු කිරීම, ලක්ෂණ ඉංජිනේරුකරණය සහ පරීක්ෂණාත්මක විශ්ලේෂණය කිරීමයි. මෙයින් පසු, සෑම කෙනෙකුම තමන්ගේම ලක්ෂණ පයිප්ලයින් එකක් සකසා, මොඩලයක් ඇදහීමේ වැරදි හඳුනා ගත හැකි වුණා.
දෙවන දිනය – නිරීක්ෂණය කළ හැකි Machine Learning තුළ, Random Forest, Naive Bayes, KNN, SVM වැනි නියමිත මොඩලයන් භාවිතා කර malware family, phishing detection, intrusion classification, SOC alert triage වැනි සැබෑ අවස්ථා අධ්යයනය කළා. සෑම මොඩලයක්ම confusion matrix මගින් සාපේක්ෂව පරීක්ෂා කර, ප්රතිඵලය senior analyst එකට පැහැදිළි කළ හැකි ලෙස ඉදිරිපත් කළා.
තෙවන දිනය – අනතුරු හුන්ටිං සඳහා Unsupervised Learning කාලයේ KMeans, hierarchical clustering, DBSCAN, IsolationForest, PCA, t‑SNE වැනි කුසලතා භාවිතා කර authentication logs, network flow, EDR telemetry වැනි ලොග් දත්ත පරීක්ෂා කළා. මෙයින් අනතුරු හඳුනා ගැනීමට උදව් කරන hunting pipeline එකක් නිර්මාණය කර, අසමාන්ය ගිණුම්, හෝස්ට්, ප්රොසෙස් හඳුනාගත් ලැයිස්තුවක් ලබා ගත්තා.
අවසාන දිනය – Generative AI, AI Agents සහ Adversarial AI යටතේ LLM භාවිතා කර threat intel සාරාංශ කිරීම, ලොග් විශ්ලේෂණය, alert triage වැනි කාර්යයන් සිදු කළා. Prompt engineering කුසලතාවය මැනීමට ප්රතිඵල මැනුම් කරන ලදී. ඉන්පසු SOC workflow එක පූර්ණයෙන්ම ස්වයංක්රිය කරගත හැකි AI agent එකක් නිර්මාණය කර, එය මිනිස් කාර්යභාරය අඩු කර දුන්නා. අවසානයේ red‑blue team ව්යායාමයක් තුළ model evasion, data poisoning, prompt injection, RAG poisoning වැනි ප්රහාර පරීක්ෂා කර, AI මොඩලයන්ගේ නරක භාවිතය වැලැක්වීමට අවශ්ය දැනුම ලබා ගත්තා.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික ශිෂ්යයින්, සංවර්ධකයින් සහ ආයතන සඳහා මෙම වැඩමුළුවේ ප්රතිඵල අතිශය ප්රයෝජනවත් වේ. ප්රථමයෙන්, සැබෑ ආරක්ෂක දත්ත සමඟ වැඩ කිරීමෙන් සිසුන්ට දත්ත පිරිසිදු කිරීම, ලක්ෂණ ඉංජිනේරුකරණය සහ මොඩල පරීක්ෂා කිරීමේ පළපුරුද්ද ලැබේ. දෙවන වරට, Random Forest, Naive Bayes වැනි මොඩලයන් භාවිතා කර, ශ්රී ලංකාවේ ආයතනික SOC කණ්ඩායම්ට තත්කාලිකව භාවිතා කළ හැකි detection system එකක් නිර්මාණය කළ හැකිය. තෙවැනි වරට, hunting pipeline එකක් නිර්මාණය කිරීමෙන්, ලොග් දත්ත විශ්ලේෂණය කර, අධිකාරී පරීක්ෂණයන් සඳහා සජීවී අනතුරු සොයා ගැනීමේ හැකියාව වැඩිවේ. අවසානයේ, LLM සහ AI agents භාවිතා කර, දෛනික SOC කාර්යයන් ස්වයංක්රිය කිරීමෙන්, ශ්රී ලංකාවේ ආරක්ෂක වෘත්තියවල කාර්යක්ෂමතාවය ගුණාත්මකව ඉහළ යයි.
මෙම 4‑දින වැඩමුළුවේ අත්දැකීම්, ලෝක මට්ටමේ AI සයිබර් ආරක්ෂක තාක්ෂණය ශ්රී ලංකාවට ගෙන ඒමට මූලික පියවරක් වන අතර, දේශීය ආයතනවල AI‑driven security ක්රමවේදයන් ඉදිරිපත් කිරීමේ මඟ පෙන්වයි.
අදම ඔබේ කුසලතා වර්ධනය කර, AI‑based security නවෝත්පාදන වලට පිවිසෙන්න!
