आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने साइबर सुरक्षा को एक हथियारों की दौड़ में बदल दिया है जिसे कंपनियाँ नज़रअंदाज़ नहीं कर सकतीं
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने साइबर सुरक्षा को एक हथियारों की दौड़ में बदल दिया है जिसे कंपनियाँ नज़रअंदाज़ नहीं कर सकतीं

साइबर खतरे, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कारण अधिक परिष्कृत होते जा रहे हैं, दुनिया भर की कंपनियों को हमलों की लहर पर प्रतिक्रिया करने के लिए मजबूर कर रहे हैं। इन हमलों में सुपरमार्केट में रेफ्रिजरेटर हैक करने से लेकर Binance प्लेटफॉर्म पर बड़े पैमाने पर क्रिप्टोकरेंसी चोरी और व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले वेब सॉफ़्टवेयर में समस्याओं तक शामिल हैं।

खतरों की यह वृद्धि आईटी विभागों पर महत्वपूर्ण दबाव डालती है, जहाँ कर्मचारियों को सॉफ़्टवेयर में कमजोरियों को दूर करने के लिए चौबीसों घंटे काम करना पड़ता है। इसके जवाब में, कुछ कंपनियाँ बढ़ते कार्यभार को प्रबंधित करने के लिए एआई-आधारित सुरक्षा उपकरणों में निवेश बढ़ाना शुरू कर रही हैं।

यूरोपीय सुपरमार्केटों पर हालिया साइबर हमले ने समस्या की गंभीरता को रेखांकित किया। यह तीन हफ्तों में दूसरा ऐसा हमला था, जब हैकर्स ने रेफ्रिजरेटर और फ्रीजर का तापमान बढ़ाया, जिससे खुदरा विक्रेताओं को लाखों डॉलर का सामान फेंकना पड़ा।

बुकिंग.कॉम सेवा मंच पर सुरक्षा निदेशक, मार्नी विलिन्ग ने टिप्पणी की कि स्थिति 'बहुत ऊंचे दांव वाली बिल्ली-चूहे की अंतहीन खेल' है। उन्होंने आगे कहा कि एक मार्ग को ब्लॉक करने के बाद भी, हमलावर जल्दी से अगले पर चले जाते हैं, और कंपनी के सैकड़ों इंजीनियर अब एआई-आधारित सुरक्षा प्रणालियों को विकसित करने में लगे हुए हैं।

कॉमन वल्नरेबिलिटीज एंड एक्सपोजर्स (CVE) के अंतर्राष्ट्रीय रजिस्ट्री के अनुसार, तीसरी तिमाही 2026 में सॉफ़्टवेयर या कंप्यूटर सिस्टम में लगभग 37,000 कमजोरियाँ दर्ज की गईं, जो पिछले वर्ष की तुलना में तीन गुना अधिक है।

जर्मन होस्टिंग कंपनी Ionos के तकनीकी निदेशक, मार्कस नोगा, जो सात मिलियन ग्राहकों को सेवा प्रदान करती है, ने कहा कि इस पैमाने की घटनाएँ साप्ताहिक या यहाँ तक कि हर कुछ दिनों में होती हैं, जबकि पहले वे महीनों में होती थीं।

जुलाई में कमजोरियों में तेज वृद्धि के बाद Ionos ने अपनी सुरक्षा विधियों को बदल दिया, खतरों का पता लगाने के लिए एआई-आधारित निगरानी प्रणाली लागू की और अपने सिस्टम में पैच स्थापित करने के लिए एआई-समर्थित उपकरणों का उपयोग चौबीसों घंटे किया।

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CERT-In को सरकारी पोर्टलों की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए शक्तिशाली एआई मॉडल मिथोस तक पहुंच मिली
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भारत की साइबर सुरक्षा एजेंसी कंप्यूटर इमरजेंसी रिस्पांस टीम - इंडिया (CERT-In) ने क्लाउड मिथोस मॉडल तक सुरक्षित पहुंच प्राप्त की है, जो साइबर सुरक्षा को मजबूत करने में मदद करेगा। यह जानकारी मीडिया रिपोर्टों के माध्यम से सामने आई।

मिथोस एंथ्रोपिक द्वारा विकसित एक शक्तिशाली आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल है, जिसे साइबर सुरक्षा क्षेत्र में कार्यों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कंपनी ने इस वर्ष अप्रैल में मिथोस प्रस्तुत किया था। रिपोर्टों के अनुसार, CERT-In पहले से ही सिस्टम में कमजोरियों और कमियों का पता लगाने के लिए मिथोस का उपयोग कर रहा है।

यह कदम तब उठाया गया जब CERT-In ने बताया था कि कुछ एआई एजेंटों को कई चुनिंदा भारतीय संगठनों तक अनधिकृत पहुंच प्राप्त हुई थी, हालांकि उस समय विशिष्ट संगठनों का नाम नहीं बताया गया था।

उपलब्ध जानकारी के अनुसार, CERT-In क्लाउड मिथोस का परीक्षण अत्यंत सावधानी से करने की योजना बना रहा है। यह प्रक्रिया धीरे-धीरे होगी और एक लंबी प्रक्रिया है।

मनी कंट्रोल की रिपोर्ट के अनुसार, CERT-In वर्तमान में मिथोस का परीक्षण एक अलग, नियंत्रित वातावरण में कर रहा है, जिसमें किसी भी बाहरी डिजिटल डिवाइस को कनेक्ट नहीं किया गया है।

CERT-In न केवल मिथोस के साथ, बल्कि अन्य एआई मॉडलों के साथ भी परीक्षण कर रहा है। ये वैकल्पिक मॉडल मिथोस के समान लगभग 80-85% कार्यक्षमता रखते हैं। यह सरकारी निकाय को परीक्षण प्रक्रिया के दौरान कई मॉडलों का उपयोग करने की अनुमति देता है, जिससे किसी एक प्रणाली पर निर्भरता से बचा जा सकता है।

क्लाउड मिथोस को इस वर्ष अप्रैल में पहली बार लॉन्च किया गया था। शुरू में, इसमें केवल सीमित संगठनों को ही पहुंच प्रदान की गई थी। मूल रूप से ग्लासविंग परियोजना शुरू की गई थी, जिसने पहुंच को केवल चयनित संस्थानों तक सीमित रखा था। क्लाउड मिथोस को साइबर सुरक्षा में कमियों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

एआई साइबर सुरक्षा के छिपे हुए जोखिम: दैनिक सहायक कॉर्पोरेट डेटा को कैसे खतरे में डालते हैं
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एआई साइबर सुरक्षा के छिपे हुए जोखिम: दैनिक सहायक कॉर्पोरेट डेटा को कैसे खतरे में डालते हैं

दैनिक कार्यप्रवाहों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के एकीकरण की मुख्य कमी यह है कि महत्वपूर्ण सुरक्षा तंत्र केवल तभी लागू किए जाते हैं जब तकनीक पहले ही काम में गहराई से समा चुकी होती है। कंपनियों और विशेषज्ञों ने शुरू से ही अपने संचालन में जनरेटिव उपकरणों को जल्दी से एकीकृत कर लिया है, डेटा प्रबंधन और उपयोगकर्ता गोपनीयता को गौण मामलों के रूप में देखा है।

परिणामस्वरूप, आधुनिक प्रतिक्रियाशील सुरक्षा उपाय बढ़ती संरचनात्मक दरारों पर चिपकाई गई कागज़ की तरह अधिक लगते हैं, न कि समस्या का एक विश्वसनीय और व्यापक समाधान। यह भेद्यता विशेष रूप से छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों (SME) के बीच स्पष्ट है।

माइक्रोसॉफ्ट डेटा सुरक्षा इंडेक्स के आंकड़ों के अनुसार, सर्वेक्षण किए गए व्यवसायों द्वारा रिपोर्ट किए गए 32% सुरक्षा घटनाएँ सीधे जनरेटिव एआई के उपयोग से जुड़ी थीं।

तैनाती के बाद रक्षात्मक बाधाएं स्थापित करना केवल एक अलग परिचालन समस्या नहीं रह गया है; यह एक सर्वव्यापी वैश्विक दुविधा बन गया है जो विभिन्न उद्योगों और सीमाओं को प्रभावित करती है। बहुत कम आधुनिक संगठन अप्रभावित रहते हैं क्योंकि नेतृत्व दल विस्तारित डिजिटल पदचिह्नों के भीतर अपनी वास्तविक भेद्यता के स्तर का आकलन करने का प्रयास करते हैं।

मॉर्गन स्टेनली की 2026 की रिपोर्ट इस तनाव पर प्रकाश डालती है, यह दर्शाते हुए कि 90% सर्वेक्षण किए गए व्यवसाय कॉर्पोरेट डेटा को परिचालन जोखिमों का मुख्य स्रोत मानते हैं, जिसमें 56% अपने आंतरिक एआई उपकरणों को इस जोखिम के चालक के रूप में इंगित करते हैं। हालांकि, चिंताजनक बात यह है कि केवल 41% सक्रिय एआई मॉडल के सख्त, केंद्रीकृत लेखांकन और निर्दिष्ट विभागीय स्वामित्व का समर्थन करते हैं।

साइबर अपराधी इन संस्थागत 'ग्रे ज़ोन' पर लक्षित हमले करते हैं, अनियंत्रित एआई कार्यान्वयन से उत्पन्न परिचालन घर्षण का लाभ उठाने के लिए विकसित रणनीतियों को परिष्कृत करते हैं। क्रेडेंशियल फ़िशिंग अभी भी चुना गया प्राथमिक हथियार बना हुआ है।

माइक्रोसॉफ्ट की 2026 की डिजिटल डिफेंस रिपोर्ट में उल्लेख किया गया है कि समझौता किए गए वैध खाते अब कॉर्पोरेट नेटवर्क में सभी प्रारंभिक एक्सेस उल्लंघनों का 20% बनाते हैं। रिपोर्ट इस मौलिक सत्य पर जोर देती है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता सुरक्षा के पारंपरिक आधारों को नहीं बदलती है - यह बस विरोधियों को परिचित संगठनात्मक कमियों का लाभ उठाने का एक तेज़ और अधिक स्केलेबल तरीका प्रदान करती है।

जब एआई कार्यक्षेत्र से जुड़े एक कॉर्पोरेट प्रोफ़ाइल में सेंध लगाई जाती है, तो उस पारिस्थितिकी तंत्र में कभी भी दर्ज की गई प्रत्येक मालिकाना फ़ाइल, ग्राहक रिकॉर्ड या रणनीतिक दस्तावेज़ तुरंत हमलावरों के लिए उपलब्ध हो जाता है।

ऐतिहासिक रूप से, व्यक्तिगत कर्मचारी संगठन के रक्षात्मक परिधि में सबसे कमजोर कड़ी रहे हैं। दैनिक एआई यूटिलिटीज पर गहरी निर्भरता इस मानवीय कारक को और बढ़ा देती है। जब कोई कर्मचारी समय पर दोपहर की समय सीमा को पूरा करने के लिए OneDrive से गोपनीय स्प्रेडशीट लेता है और उसे एक अपरीक्षित व्यक्तिगत एआई सहायक में अपलोड करता है, तो वह अनजाने में हर फ़ायरवॉल, एक्सेस नियंत्रण और बौद्धिक संपदा की सुरक्षा के लिए डिज़ाइन की गई आंतरिक नीति को बायपास कर देता है। अधिकांशतः यह उल्लंघन दुर्भावनापूर्ण इरादे या कंपनी के लिए दीर्घकालिक परिणामों के बारे में जागरूकता के बिना होता है।

इस भेद्यता का मुकाबला करने के लिए, व्यवसायों को तत्काल स्पष्ट, प्रवर्तनीय सीमाएँ स्थापित करनी चाहिए जो परिभाषित करती हैं कि कौन सी डेटा श्रेणियां एआई तंत्रों के साथ इंटरैक्ट कर सकती हैं, इन नीतियों को सख्त अनुपालन जांचों से मजबूत करना चाहिए और बौद्धिक संपदा का स्पष्ट स्वामित्व स्थापित करना चाहिए।

एआई मॉडल में प्रस्तुत व्यावसायिक अंतर्दृष्टि और इन प्लेटफार्मों द्वारा दैनिक कार्य को कितनी गहराई से विनियमित किया जाता है, के बीच एक अनुशासित संतुलन बनाए रखना आज नेतृत्व के सामने साइबर सुरक्षा की सबसे तात्कालिक चुनौतियों में से एक है - और यह चुनौती भविष्य में और बढ़ेगी।

एआई की मदद से भेद्यताओं का पता लगाना दोगुना हो गया है और सुरक्षा विशेषज्ञों में चिंता पैदा कर रहा है
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एआई की मदद से भेद्यताओं का पता लगाना दोगुना हो गया है और सुरक्षा विशेषज्ञों में चिंता पैदा कर रहा है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉफ्टवेयर में कमजोरियों का पता लगाने की प्रक्रिया को तेज कर रहा है, जिससे उन्हें ठीक करने में लगने वाला समय कम हो रहा है। रॉयटर्स द्वारा опроसित साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों ने डिजिटल सेवाओं में नई रुकावटों का अनुमान लगाया है, क्योंकि कंपनियाँ और सरकारें इन खामियों के शोषण के लिए तैयारी करने की कोशिश कर रही हैं।

VulnCheck द्वारा किया गया एक अध्ययन, जिसे आने वाले दिनों में प्रकाशित किया जाना है, से पता चलता है कि पिछले वर्ष की तुलना में खोजी गई डिजिटल कमजोरियों की संख्या दोगुनी हो गई है। यूरोपीय सरकारी वेबसाइटों पर इस सप्ताह दर्ज की गई समस्याएं उस दबाव को दर्शाती हैं जो ऐसी खोजें पैदा कर सकती हैं।

बुधवार को PHP में कमजोरियों का पता चलने के बाद रुकावटें शुरू हुईं, जो इंटरनेट के कई हिस्सों में उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा है। हमलों को रोकने के लिए, ऑपरेटरों ने जल्दी से अपनी प्रणालियों को ठीक करना शुरू कर दिया। कुछ ने साइटों को अस्थायी रूप से बंद कर दिया क्योंकि वे संभावित घुसपैठ से पहले अपडेट लागू नहीं कर सके थे।

यह सुधारों की दौड़ एक ऐसे सप्ताह में हुई जो पहले से ही अन्य सुरक्षा समस्याओं से चिह्नित था। Node.js और Plex में कमजोरियाँ सामने आईं, साथ ही LiteLLM एआई प्लेटफॉर्म और Railway डेवलपमेंट प्लेटफॉर्म से संबंधित घटनाएं भी हुईं। भारतीय प्रमाणन प्राधिकरण eMudhra ने भी अत्यंत कमजोर क्रिप्टोग्राफ़िक कुंजी के उपयोग के कारण ध्यान आकर्षित किया, जिससे इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के खतरे में पड़ने की संभावना थी।

क्लाउडफ्लेयर के सीईओ मैथ्यू प्रिंस ने रॉयटर्स को बताया कि वह नेटवर्क के कामकाज के लिए महत्वपूर्ण सॉफ्टवेयर में अन्य गंभीर कमजोरियों के बारे में जानते हैं। उनके आकलन के अनुसार, क्षेत्र को आगे कठिन महीनों का सामना करना पड़ेगा। उन्होंने टिप्पणी की: 'मुझे लगता है कि हमारे कुछ साल होंगे जब हर हफ़्ते ऐसा लगेगा जैसे आसमान गिर रहा है।'

पहले जटिल कार्यक्रमों में कमजोरियों की खोज के लिए विशेष ज्ञान की आवश्यकता होती थी। उनके शोषण के लिए उपकरणों का विकास हफ्तों या महीनों तक चल सकता था, जिससे सिस्टम के जिम्मेदार लोगों को सुधार तैयार करने और अपडेट वितरित करने के लिए समय मिल जाता था। हालांकि, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इस समय अंतराल को कम कर रहा है। मॉडल बड़ी कोडबेस का लगातार विश्लेषण करने, समस्याओं को खोजने और कुछ ही घंटों में शोषण के लिए उपकरण विकसित करने में मदद कर सकते हैं।

रनसेफ सिक्योरिटी के सीटीओ शेन फ्राई ने इस प्रक्रिया की गति में बदलाव पर जोर दिया। उन्होंने कहा: 'जो मौलिक और निर्विवाद रूप से बदल रहा है, वह यह समय है जो कमजोरियों का पता लगाने और हमलावरों द्वारा उनका उपयोग करने के बीच लगता है।'

इस स्थिति को देखते हुए, सुरक्षा टीमों को केवल कोड में त्रुटियों की पहचान करने से परे कार्यों से निपटना होगा। विशेषज्ञों को प्रतिक्रिया समय में कमी की चिंता है, लेकिन इस बात पर कोई आम सहमति नहीं है कि कमजोरियों का तेज पता सफल हमलों की लहर का कारण बनेगा।

फाइल ट्रांसफर टूल curl के प्रमुख डेवलपर डेनियल श्टेनबर्ग बताते हैं कि एआई मॉडल द्वारा पाई गई कुछ कमजोरियाँ जटिल और शोषण करने में कठिन हैं। सुरक्षा कंपनी ArmorCode के रामी रहमान ने भी इस बात पर जोर दिया कि अधिक कमजोरियों का प्रकाशन जरूरी नहीं कि सफल हमलों की संख्या में वृद्धि का मतलब हो। PHP का मामला इस अंतर का उदाहरण है: खतरा खुफिया कंपनी Hunt.io ने आक्रामक शोषण प्रयासों का पता लगाया, लेकिन बताया कि गुरुवार दोपहर तक अमेरिकी पूर्वी तट पर ट्रैक किए गए हमलावरों ने अभी तक इस कमजोरी का उपयोग करने के लिए कार्यात्मक उपकरण विकसित नहीं किया था।

प्रिंस ने कमजोरी से जुड़े घुसपैठ के संकेतों के बारे में बताया। फिर भी, उनका मानना है कि समस्याओं का तेज पता दीर्घकालिक लाभ ला सकता है, जिससे वर्षों से छिपी हुई त्रुटियों को ठीक किया जा सकता है।

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