AI Hacking: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का निर्माण पिछली सदी में डिजिटल परिवर्तन में मूलभूत बाधाओं में से एक रहा है। 1950 के दशक में इसकी शुरुआत के बाद से जब मशीनों को केवल शतरंज के खेल में किसी को हराने की चुनौती दी जाती थी, AI Hacking क्रांति ने मशीनों को मानव विचार से मेल खाने वाले स्तर पर अनुकूलन, सीखने और प्रक्रिया करने की अनुमति देने के लिए बहुत विस्तार किया है – और कभी-कभी उससे भी आगे निकल गया है। आज, एआई कंप्यूटर सिस्टम नियम बनाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके मानव व्यवहार और सोच पैटर्न को आसानी से दोहरा सकते हैं। हालाँकि, बड़ी शक्ति के साथ बड़ी ज़िम्मेदारी आती है – और बड़े परिणाम।
यह ब्लॉग लेख AI Hacking पर केंद्रित है और कैसे AI साइबर-हमलों में प्रौद्योगिकी के मुख्यधारा के उपयोग के बाद से जबरदस्त वृद्धि हुई है । हम देखते हैं कि साइबर अपराध करने के लिए AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है, उभरते AI खतरे, और कैसे AI Hacking को लोगों को लक्षित करने में मदद कर सकता है। हम उन विशिष्ट AI Hacking पर भी नज़र डालते हैं जिनका उपयोग किया जाता है और साइबर हमलों को रोकने के लिए AI का बुद्धिमानी से उपयोग कैसे किया जाए। सबसे पहले, आइए इस बारे में संक्षिप्त जानकारी प्राप्त करें कि AI Hacking साइबर-हमले कैसे अधिक लोकप्रिय हो गए।
AI Hacking साइबर हमलों का उदय
AI Hacking -अटैक महामारी अभी तक किसी खोज से दूर है और इस तरह के विनाशकारी परिणामों की संभावना का अनुमान कई साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों ने पहले ही लगा लिया था। एआई खतरे पैदा करने वाले लोगों को AI Hacking प्रक्रियाओं को स्वचालित और सरल बनाने की अनुमति देता है – जिससे यह क्षेत्र में नौसिखियों और नए लोगों के लिए एक आसान रास्ता बन जाता है। अधिकांश मुख्यधारा के उत्पादों में एआई के उदय ने निस्संदेह इसे कंपनियों के लिए सबसे प्रतिष्ठित तकनीकों में से एक बना दिया है। इसने एआई डेवलपर्स को कम समय में अधिक मॉडल बनाने के लिए प्रेरित किया है। हालाँकि, निहित व्यावसायिक हितों के साथ, ये डेवलपर्स संभावित जोखिमों को अनदेखा कर सकते हैं।
यू.के. के राष्ट्रीय साइबर सुरक्षा केंद्र (एनसीएससी) की एक हालिया रिपोर्ट पुष्टि करती है कि AI Hacking “अगले दो वर्षों में साइबर हमलों की मात्रा और प्रभाव को लगभग निश्चित रूप से बढ़ाएगा।” इसी रिपोर्ट में यह भी कहा गया है कि एआई ने हैकिंग के क्षेत्र को अवसरवादी साइबर अपराधियों के लिए खोल दिया है, जिनके पास अकेले साइबर हमला करने का कौशल नहीं हो सकता है। इसका मतलब है कि एआई हैकिंग को अधिक सुलभ और उपयोग में आसान बना रहा है – हैकर्स को अपनी हैकिंग करने या पूरक करने के लिए AI Hacking तकनीक की ओर रुख करने के लिए प्रोत्साहित कर रहा है
आरएसए कॉन्फ्रेंस 2024 में सूचना सुरक्षा मीडिया समूह के साथ एक अन्य वीडियो साक्षात्कार में
जेपी मॉर्गन इन्वेस्टमेंट बैंकिंग में प्रबंध निदेशक और उभरती हुई प्रौद्योगिकी के प्रमुख जेसी रैबी ने उभरते बाजार के खतरों पर चर्चा की। उन्होंने कहा कि एआई केवल उन खतरों को तेज करने की धमकी देता है, बशर्ते कि आप कई हमले सतह प्रबंधन दृश्यता का उपयोग करके पूर्ण पैमाने पर हमला कर सकें। ऐसा लगता है कि AI Hacking यहाँ रहने वाला है, संगठनों को इस बात से अवगत होने की आवश्यकता है कि इसका उपयोग साइबर हमले करने और डेटा चोरी करने के लिए उनके खिलाफ कैसे किया जा सकता है।
साइबर अपराध के लिए AI Hacking का उपयोग कैसे किया जाता है?
AI Hacking एक जटिल तकनीक है जो हर दिन बढ़ती और पोषित होती है। इसका मतलब है कि कंप्यूटर सिस्टम को आवश्यकतानुसार कार्य पूरा करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। हालाँकि, बिना किसी नैतिक अनुनय के, इन प्रणालियों को साइबर हमले करने के लिए भी सिखाया जा सकता है। AI Hacking का उपयोग करने के तरीकों में से एक है
जनरेटिव AI Hacking तकनीकों का उपयोग करना। ये AI Hacking मॉडल हैं जो नई सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं – जिसमें टेक्स्ट, चित्र, वीडियो और बहुत कुछ शामिल है। जनरेटिव AI ने पहले ही कई क्षेत्रों में विवाद खड़ा कर दिया है और यह कई कंपनियों के लिए कलाकारों या रचनाकारों को नियुक्त किए बिना सामग्री का दोहन करने और बनाने का एक रास्ता बन गया है।
बड़े भाषा मॉडल (LLM) जनरेटिव AI का एक उदाहरण हैं जिसका आज व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। ChatGPT जैसे प्लेटफ़ॉर्म आसानी से सामग्री तैयार कर सकते हैं और सवालों के जवाब दे सकते हैं – ज़्यादातर समय अशुद्धियाँ होती हैं। Google, Meta, iPhone और अन्य जैसी अधिकांश बड़ी कंपनियों ने भी अपने उत्पादों में जनरेटिव AI Hacking का उपयोग करना शुरू कर दिया है। साइबर खतरों के संदर्भ में, कम से कम, खतरा पैदा करने वाले लोग लोगों को फ़िशिंग अभियानों में लुभाने के लिए स्वचालित रूप से विश्वसनीय ईमेल या दस्तावेज़ बनाने के लिए जनरेटिव AI का उपयोग कर सकते हैं।
जनरेटिव एआई का उपयोग मैलवेयर बनाने के लिए भी किया जा सकता है जो नेटवर्क में घुसपैठ करने या किसी भेद्यता का फायदा उठाने के लिए आवश्यकतानुसार खुद को ठीक करने के लिए विकसित हो सकता है। इसके अलावा, एआई का उपयोग लोगों को हेरफेर करने के लिए डीप फेक वीडियो बनाने के लिए किया जा सकता है। AI Hacking एक अभिनव उपकरण है जिसका उपयोग साइबर खतरों को बनाने के लिए किया जा सकता है जो स्व-शिक्षण, तेजी से प्रेरक और चिंताजनक रूप से अजेय हैं। अब, हम आगे यह पहचानेंगे कि एआई साइबर-हमला क्या है और इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है।
AI Hacking साइबर हमले क्या हैं?
AI Hacking साइबर-हमलों को किसी भी हैकिंग ऑपरेशन के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो एआई तंत्र के उपयोग पर निर्भर करता है। एक एआई हैक कमजोरियों की पहचान करने, पैटर्न की भविष्यवाणी करने और नेटवर्क में कमजोरियों का फायदा उठाने के लिए एआई प्लेटफॉर्म के उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करेगा।
AI Hacking की स्वचालित और अनुकूलनीय प्रकृति भी खतरे वाले अभिनेताओं के लिए डेटा का विश्लेषण करना और पारंपरिक साइबर सुरक्षा उपायों की तुलना में सिस्टम में घुसपैठ करना संभव बनाती है। यह AI Hacking हैकर्स को उनके हमलों में एक सामरिक लाभ देता है।
AI Hacking साइबर-अटैक में यह जानने की अनूठी क्षमता होती है कि उसने कहां गलती की और तुरंत खुद को सुधार लिया – जिससे उसे आज मौजूद अधिकांश साइबर सुरक्षा प्रोटोकॉल से बचने में मदद मिलती है। वास्तविक समय के विश्लेषण और अनुकूलनशीलता के अलावा, एआई हैकिंग लॉग को हटाकर जांच प्रक्रिया को और भी कठिन बना देती है।
इनका इस्तेमाल आम तौर पर “फिंगरप्रिंट” खोजने और खतरे वाले लोगों तक पहुंचने के लिए किया जाता है। यह एआई साइबर-अटैक को साइबर सुरक्षा के लिए एक बड़ा खतरा बनाता है। अब हम आज देखे जाने वाले कुछ उभरते एआई खतरों और घोटालों का पता लगाएंगे।
उभरते हुए AI Hacking खतरे और घोटाले
जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का चलन बढ़ता जा रहा है, हैकर्स इस तकनीक को नए और अभिनव तरीकों से हथियार बनाना शुरू कर रहे हैं। इन विकासों में जनरेटिव एआई एक आधारशिला रही है, जिसमें AI Hacking हैकर्स मशीन लर्निंग सिस्टम का उपयोग करके सोशल इंजीनियरिंग हमलों और फ़िशिंग घोटालों को अंजाम देते हैं,
जिसमें विश्वसनीय ईमेल, दस्तावेज़ और बहुत कुछ उत्पन्न करके मैलवेयर इंजेक्ट किया जाता है या क्रेडेंशियल चुराए जाते हैं। एआई का उपयोग मानव व्यवहार की नकल करने के लिए भी किया जा सकता है और अनजान लोगों के लिए इसे पहचानना बेहद मुश्किल हो सकता है।
यूएस सीनेट की एजिंग स्पेशल कमेटी ने बुजुर्ग नागरिकों को हैकर्स द्वारा इस्तेमाल किए जा सकने वाले AI घोटालों का पता लगाने में मदद करने के लिए एक रिपोर्ट जारी की। रिपोर्ट में चेतावनी दी गई है कि चैटबॉट मानवीय बातचीत की नकल करेंगे और AI Hacking हैकर्स द्वारा व्यक्तिगत जानकारी प्राप्त करने के लिए इसका इस्तेमाल किया जा सकता है।
धमकी देने वाले अभिनेता भरोसेमंद लोगों की नकल करने और जानकारी या निजी विवरण प्राप्त करने के लिए डीपफेक या वॉयस क्लोनिंग तकनीकों का भी उपयोग कर सकते हैं। इसका एक और उदाहरण क्रिप्टो निवेश घोटाले हैं जो अपनी परियोजनाओं को बढ़ावा देने और निवेश प्राप्त करने के लिए मशहूर हस्तियों के डीपफेक का उपयोग करते हैं। बिनेंस के पूर्व CCO, पैट्रिक हिलमैन, 2022 में AI Hacking डीपफेक स्कैमर्स का लक्ष्य थे, जब उन्होंने क्रिप्टो उद्योग से संभावित पीड़ितों को धोखा देने के प्रयास में उनकी समानता का उपयोग किया था।
जबकि अधिकांश भाषा सीखने के मॉडल मैलवेयर उत्पन्न करने के लिए अपने प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने से रोकने और पहचानने में सक्षम हैं, हैकर्स अभी भी सिस्टम को धोखा देने के तरीके ढूंढते हैं। इसके कारण HackedGPT और WormGPT जैसे हैकिंग प्लेटफ़ॉर्म का उदय हुआ है
जो मैलवेयर उत्पन्न करने में खतरे वाले अभिनेताओं की खुलेआम सहायता करते हैं। अनैतिक हैकिंग टूल का उपयोग हैकिंग, कार्डिंग, पहचान की चोरी, डेटा एक्सफ़िल्टरेशन और बहुत कुछ के लिए किया जा सकता है। AI हैकिंग से खुद को प्रभावी ढंग से बचाने के लिए, यह समझना महत्वपूर्ण है कि लोगों को लक्षित करने के लिए AI का उपयोग कैसे किया जाता है।
हैकर्स और स्कैमर्स लोगों को निशाना बनाने के लिए AI Hacking का उपयोग कैसे करते हैं?
AI Hacking साइबर हमले या सोशल इंजीनियरिंग घोटाले को बढ़ावा देने और उसे बढ़ाने के लिए AI का कई तरह से इस्तेमाल किया जा सकता है। जॉर्जटाउन सेंटर फॉर सिक्योरिटी एंड इमर्जिंग टेक्नोलॉजी की 2020 की रिपोर्ट ने कुछ समान गतिविधियों में AI के संभावित उपयोग को देखा और जोखिम के समान क्षेत्रों की पहचान की।
इसने नोट किया कि कुछ हैकर्स के लिए साइबर हमले करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों की ओर रुख करने के लिए स्वचालन एक प्रमुख कारक था। रिपोर्ट में यह भी उल्लेख किया गया है कि मशीन लर्निंग में स्पीयर फ़िशिंग और सोशल इंजीनियरिंग हमलों के पैमाने और सफलता दर दोनों को बढ़ाने की क्षमता है।
इसका मतलब यह है कि AI Hacking का इस्तेमाल अक्सर किसी कंपनी या अनजान व्यक्तियों के भीतर भोले-भाले या अनजान लोगों को अपने क्रेडेंशियल देने या अनजाने में नेटवर्क में मैलवेयर इंजेक्ट करने के लिए झूठे ईमेल, अटैचमेंट और संदेश बनाने के लिए किया जाता है। AI का इस्तेमाल सिस्टम में कुछ सेकंड के भीतर कमज़ोरियों का पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है।
यह सॉफ़्टवेयर के प्रकाशित संस्करणों के बीच तुलना करके यह पता लगाने के लिए किया जा सकता है कि क्या पैच किया गया है या ओपन-सोर्स कोड का विश्लेषण करके। AI की गति इस प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। अब, हम अधिक विशिष्ट AI खतरों का अधिक विस्तार से पता लगा सकते हैं कि कैसे खतरे वाले अभिनेता लोगों को निशाना बनाते हैं।
AI Hacking खतरे
AI हैकिंग के खतरे कई अलग-अलग आकार और रूपों में आते हैं। AI तकनीक लगातार सीख रही है और अधिक जटिल समस्याओं को हल करने के लिए विकसित हो रही है – या अधिक जटिल सुरक्षा में घुसपैठ कर रही है – AI हैकिंग के खतरों की संख्या में केवल वृद्धि होने की उम्मीद है, जिनसे हमें निपटना होगा। अभी के लिए, हम कुछ मुख्य AI साइबर हमले के खतरों की सूची बना सकते हैं, जिन पर ध्यान देना चाहिए:
- डीपफेक AI Hacking
डीपफेक को जनरेटिव AI का उपयोग करके मानव की तरह दिखने के लिए बनाया जाता है। आमतौर पर, डीपफेक का उपयोग प्रचार उद्देश्यों के लिए किया जाता है, जहाँ मशहूर हस्तियों, राजनेताओं या अन्य आधिकारिक हस्तियों का उपयोग किसी ब्रांड या प्रोजेक्ट को बढ़ावा देने के लिए किया जाता है। डीपफेक मौजूदा वीडियो फुटेज, तस्वीरों और वॉयस रिकॉर्डिंग का उपयोग करके AI द्वारा उत्पन्न वीडियो और साउंड क्लिप बनाएगा। AI पीड़ित के चेहरे की हरकतों की नकल करने और लोगों को ठगने के लिए वैध प्रतीत होने वाले वीडियो बनाने के लिए फेस-स्वैपिंग और चेहरे में हेरफेर का उपयोग कर सकता है।
हालांकि यह आपके दादा-दादी को यह सोचने के लिए धोखा देने के लिए एक सरल घोटाला लग सकता है कि टॉम क्रूज़ उन्हें iPhone खरीदना चाहते हैं, डीपफेक किसी को भी प्रभावित कर सकते हैं। डीपफेक हमले कर्मचारियों को भरोसेमंद व्यक्तियों से गोपनीय जानकारी देने के लिए प्रेरित करते हैं। इन वीडियो का इस्तेमाल दुष्प्रचार फैलाने के लिए भी किया जा सकता है और राजनीतिक अशांति या अनिश्चितता के समय में इसके गंभीर परिणाम हो सकते हैं – जिससे प्रतिष्ठा को नुकसान, गलत सूचना और वित्तीय नुकसान हो सकता है। वर्ल्ड इकोनॉमिक फ़ोरम ने बताया कि 2022 में अकेले 66% साइबर सुरक्षा पेशेवरों ने अपने संबंधित संगठनों के भीतर डीपफेक हमलों का अनुभव किया।
- मैलवेयर AI Hacking उत्पन्न करना
जनरेटिव AI का उपयोग पॉलीमॉर्फिक मैलवेयर बनाने के लिए किया जा सकता है जो पहचान और सुरक्षा प्रोटोकॉल से बचने के लिए अपने स्रोत कोड को अनुकूलित और उत्परिवर्तित करता है। पारंपरिक एंटीवायरस सिस्टम के लिए जो हस्ताक्षर-आधारित पहचान का उपयोग करते हैं, इससे बचाव करना मुश्किल साबित हो सकता है। जबकि अधिकांश प्लेटफ़ॉर्म द्वारा AI मैलवेयर जनरेशन पर अंकुश लगाने की कोशिश की जा रही है, कई डार्क वेब फ़ोरम अभी भी AI-आधारित मैलवेयर निर्माण की पेशकश करते हैं।
- AI Hacking सोशल इंजीनियरिंग
सोशल इंजीनियरिंग हमले लोगों को अपने क्रेडेंशियल देने या संदिग्ध लिंक और अटैचमेंट खोलने के लिए प्रेरित करने पर केंद्रित होते हैं। AI के उपयोग से, हैकर्स लोगों को गुमराह करने और निजी डेटा तक पहुँच प्राप्त करने के लिए स्वचालित और कुशल सोशल इंजीनियरिंग घोटाले तैयार कर सकते हैं।
- AI Hacking ब्रूट फोर्स अटैक
ब्रूट फोर्स अटैक किसी सुरक्षित स्थान को क्रैक करने के लिए सभी पासवर्ड संयोजनों को समाप्त करने का प्रयास करेगा। AI के जुड़ने से, ब्रूट फोर्स अटैक को सहजता से स्वचालित किया जा सकता है और हैकर्स को पासवर्ड का तेज़ी से पता लगाने के लिए उपयोगकर्ता के व्यवहार और पैटर्न का विश्लेषण करने की अनुमति मिलती है।
- AI Hacking फ़िशिंग
एक और आम AI हैकिंग खतरा फ़िशिंग में वृद्धि है। ये हमले कर्मचारियों या व्यक्तियों को यह सोचने के लिए धोखा देने पर निर्भर करते हैं कि पत्राचार एक वैध स्रोत से आता है। AI ने स्वचालित और कुशल फ़िशिंग ईमेल उत्पन्न करके फ़िशिंग हमलों की क्षमताओं को सुव्यवस्थित किया है जो अधिक व्यक्तिगत हैं – उनकी वैधता को बढ़ाते हुए।
ऐसा इसलिए है क्योंकि AI गहन विश्लेषण के अनुसार फ़िशिंग घोटाले को देख और पैटर्न कर सकता है। हार्वर्ड बिज़नेस रिव्यू ने बताया कि गैर-AI फ़िशिंग घोटालों की तुलना में 60% प्रतिभागी AI-स्वचालित फ़िशिंग के शिकार हुए। LLM का उपयोग करके फ़िशिंग का स्वचालन भी हमलों की लागत को 95% से अधिक कम करता है जबकि समान या अधिक सफलता दर प्राप्त करता है – जिससे यह ख़तरा पैदा करने वाले अभिनेताओं के लिए सबसे आकर्षक विकल्प बन जाता है।
- AI Hacking कैप्चा क्रैकिंग
कैप्चा का इस्तेमाल लंबे समय से इंटरनेट पर बॉट्स को जड़ से खत्म करने और यह पता लगाने के लिए किया जाता रहा है कि कोई यूजर इंसान है या नहीं। हालाँकि, अब AI ने छवियों का विश्लेषण करके और सीखे गए मानव व्यवहार पैटर्न के अनुसार चुनकर कैप्चा फ़ॉर्म को हल करने में बेहतर साबित किया है।
- वॉयस क्लोनिंग AI Hacking
विज़ुअल डीपफेक जितना परेशानी भरा हो सकता है, गलत हाथों में वॉयस क्लोनिंग भी उतनी ही खतरनाक हो सकती है। वॉयस बायोमेट्रिक्स कई डिवाइस और सिस्टम के लिए काफी आम सुरक्षा उपाय है। AI अब ऑडियो फ़िंगरप्रिंट की नकल कर सकता है और सैंपल वोकल्स से वॉयस क्लिप की नकल कर सकता है। इसका मतलब है कि वॉयस-प्रोटेक्टेड सिस्टम कमज़ोर हैं और लोगों को यह सोचकर धोखा दिया जा सकता है कि ऑडियो फ़ाइल वैध है, जबकि ऐसा नहीं है – जिससे हैकिंग, गलत सूचना और पहचान की चोरी हो सकती है।
- AI Hacking कीस्ट्रोक सुनना
एक और तरीका जिससे AI ख़तरा बन सकता है, वह है कीस्ट्रोक्स को सुनना। कुछ AI उपकरण आपके कीबोर्ड में टाइप की गई अलग-अलग कुंजियों को सक्रिय रूप से रिकॉर्ड कर सकते हैं और लगभग 95% सटीकता के साथ पासवर्ड चुरा सकते हैं।
इन सभी AI खतरों का इस्तेमाल डेटा और क्रेडेंशियल चुराने के लिए अलग-अलग तरीकों से किया जा सकता है। हालाँकि ये तरीके दूर की कौड़ी लग सकते हैं, लेकिन AI हैकिंग सफल होने के लिए लापरवाही पर निर्भर करेगी। साइबर सुरक्षा की स्थिति पर AI साइबर हमलों के प्रभावों और परिणामों को सही मायने में समझने के लिए, आइए कुछ गंभीर आँकड़ों पर नज़र डालें।
एआई हैकिंग और साइबर सुरक्षा पर आंकड़े
जब साइबर सुरक्षा में एआई की बात आती है , तो कई कंपनियां और डेवलपर्स एआई उपकरणों के लिए प्रभावी सुरक्षा को कॉन्फ़िगर करने से पहले अपनी निचली रेखा को कवर करने के लिए दौड़ पड़ते हैं। साइबर सुरक्षा के लिए एआई द्वारा उत्पन्न खतरे को अब और नज़रअंदाज़ नहीं किया जा सकता है और संगठनों की ज़िम्मेदारी है कि वे खुद को और अपने कर्मचारियों को एआई साइबर हमलों के जोखिमों के बारे में शिक्षित करें। जबकि एआई हैकिंग को पहचानना और उसका निवारण करना मुश्किल हो सकता है, यह जानना ज़रूरी है कि एआई हैक ने साइबर सुरक्षा परिदृश्य को कैसे अस्थिर खेल के मैदान में बदल दिया है। यहाँ कुछ आँकड़े दिए गए हैं जिनका उपयोग एआई साइबर हमलों पर आपके रुख को सूचित करने के लिए किया जाना चाहिए:
एआई-आधारित साइबर सुरक्षा उत्पादों का वैश्विक बाजार 2030 तक 133.8 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है, जो पिछले साल 14.9 बिलियन डॉलर था। ( सीएनबीसी )
वर्ष 2026 तक 90% ऑनलाइन सामग्री कृत्रिम रूप से उत्पन्न हो सकती है। ( वीफोरम )
एआई-संचालित घोटालों से प्रभावित व्यवसायों को अक्सर न केवल प्रत्यक्ष वित्तीय नुकसान उठाना पड़ता है, बल्कि ग्राहकों के विश्वास में कमी और संभावित कानूनी परिणामों का भी सामना करना पड़ता है। ( 2024 सोफोस थ्रेट रिपोर्ट )
ब्रिटेन में एआई का प्रयोग निश्चित रूप से साइबर हमलों को अधिक प्रभावशाली बना देगा, क्योंकि खतरा पैदा करने वाले तत्व, निकाले गए डेटा का अधिक तेजी से और अधिक प्रभावी ढंग से विश्लेषण कर सकेंगे तथा इसका प्रयोग एआई मॉडलों को प्रशिक्षित करने में कर सकेंगे।
75% सुरक्षा पेशेवरों ने पिछले 12 महीनों में हमलों में वृद्धि देखी है, जिनमें से 85% ने इस वृद्धि के लिए जनरेटिव AI का उपयोग करने वाले बुरे लोगों को जिम्मेदार ठहराया है। ( सिक्योरिटीमैगजीन )
लगभग 48% आईटी निर्णयकर्ता इस बात को लेकर आश्वस्त नहीं हैं कि उनके पास एआई हमलों से बचाव के लिए प्रौद्योगिकी मौजूद है। ( फोर्ब्स )
केवल 52% आईटी निर्णयकर्ताओं ने अपने सीईओ के डीपफेक का पता लगाने की अपनी क्षमता पर उच्च विश्वास व्यक्त किया। ( फोर्ब्स )
एआई नौसिखिए साइबर अपराधियों, किराए के हैकर्स और हैकटिविस्टों के लिए प्रभावी पहुंच और सूचना-संग्रह संचालन करने की बाधा को कम करता है। यह बढ़ी हुई पहुंच संभवतः अगले दो वर्षों में वैश्विक रैनसमवेयर खतरे में योगदान देगी। ( एनसीएससी )
2025 और उसके आगे की ओर बढ़ते हुए, आपराधिक और वाणिज्यिक बाजारों में एआई-सक्षम क्षमता का वस्तुकरण लगभग निश्चित रूप से साइबर अपराध और राज्य अभिनेताओं के लिए बेहतर क्षमता उपलब्ध कराएगा। ( एनसीएससी )यूके के नेशनल साइबर सिक्योरिटी सेंटर (एनसीएससी) की रिपोर्ट में यह भी कहा गया है कि एआई अगले दो सालों में साइबर हमलों की संख्या और प्रभाव को लगभग निश्चित रूप से बढ़ाएगा। हालाँकि, साइबर खतरे का प्रभाव असमान होगा।
एआई हैकिंग प्रवृत्ति: अगले दो वर्षों में एआई द्वारा क्षमता उन्नयन की सीमा
तालिका 1: अगले दो वर्षों में एआई द्वारा क्षमता उन्नयन की सीमा।
कुंजी: न्यूनतम उत्थान → मध्यम उत्थान → उत्थान → महत्वपूर्ण उत्थान।
एनसीएससी से प्राप्त .
मैया हैमिन और स्टीवर्ट स्कॉट की एक अन्य रिपोर्ट जनरेटिव एआई (GAI) मॉडल की मौजूदा क्षमताओं को साइबर-हमले के जीवनचक्र के चरणों से जोड़ती है। इससे यह विश्लेषण करने में मदद मिलती है कि क्या और कैसे ये सिस्टम आक्रामक साइबर परिदृश्य को बदल सकते हैं।
AI Hacking: प्रासंगिक जीएआई क्षमताओं का अवलोकन
तालिका 2: साइबर हमले के जीवनचक्र के विभिन्न चरणों में प्रासंगिक GAI क्षमताओं और क्षमता वृद्धि के स्तर का अवलोकन। हैकिंग विद AI रिपोर्ट से स्रोत
हालांकि अभी तक इस बात का कोई सबूत नहीं है कि एलएलएम सिस्टम मानवीय हस्तक्षेप के बिना पूरे साइबर हमले के कई चरणों को पूरा कर सकते हैं, लेकिन कई कारक इस सवाल पर निरंतर ध्यान देने की मांग करते हैं। इसमें इस बात पर गौर करना शामिल है कि किस तरह से अप्रशिक्षित शिक्षण प्रतिमान क्षमताओं को प्रभावित करता है और साथ ही स्वायत्त प्रणालियों के इर्द-गिर्द फोकस और विकास ऊर्जा को बढ़ाता है। इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, रिपोर्ट एआई सिस्टम के लिए नीतिगत सिफारिशों के साथ भी समाप्त होती है। इनमें शामिल हैं:
अग्रणी मॉडलों के लिए परीक्षण मानकों का विकास करना जो विभिन्न चरणों, अभिनेताओं और स्वायत्तता के स्तरों पर साइबर जोखिमों का आकलन करते हैं, पारदर्शिता और भागीदारी को प्राथमिकता देते हैं।
खुले मॉडल विकास के इक्विटी की सुरक्षा करते हुए जीएआई प्रणालियों से उत्पन्न साइबर जोखिमों का आकलन और प्रबंधन करना।
कार्यान्वयन क्षमता पर ध्यान केंद्रित करते हुए एआई सामग्री लेबलिंग पर तकनीकी और मानक-निर्धारण कार्य में तेजी लाने के लिए संसाधन जुटाना।
एआई-आधारित स्वायत्त एजेंटों से जुड़े संभावित जोखिमों को दूर करने के लिए नीति संरचनाओं और तकनीकी उपायों में निवेश करना।एआई के दुरुपयोग को सीमित करना एक बहुत बड़ा साइबर सुरक्षा मुद्दा है और इसे इसी तरह से निपटाया जाना चाहिए। बिडेन प्रशासन द्वारा एआई पर हाल ही में जारी एक कार्यकारी आदेश सरकारों को सही दिशा में ले जाता है, जिसमें डेवलपर्स और इंफ्रास्ट्रक्चर-एज़-ए-सर्विस (IaaS) प्रदाताओं को संघीय सरकार को “दोहरे उपयोग वाले फाउंडेशन मॉडल” के प्रशिक्षण से संबंधित रिपोर्ट बनाने की आवश्यकता होती है, जिन्हें राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए गंभीर खतरे पैदा करने की उनकी संभावित क्षमता के संदर्भ में परिभाषित किया गया है, जैसे कि स्वचालित आक्रामक साइबर संचालन को सक्षम करना।
आग से आग से लड़ने के मंत्र पर टिके रहते हुए, एआई हैकिंग के खिलाफ लड़ाई में सबसे बड़ा विकास विडंबना यह है कि एआई-संचालित साइबर सुरक्षा समाधानों का उपयोग किया गया है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साइबर सुरक्षा समाधान बनाने में महत्वपूर्ण साबित हुआ है जो कम खर्च और प्रभावशाली सटीकता के साथ वास्तविक समय में साइबर खतरों की भविष्यवाणी, पता लगाने और उन्हें खत्म कर सकता है। वही स्वचालित क्षमताएँ जो एआई हैकिंग को आसान बनाती हैं, उनका उपयोग विसंगतियों के लिए बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है।
संगफोर कई साइबरसिक्यूरिटी प्लैटफ़ॉर्म में प्रोसेसिंग को सुव्यवस्थित करने, कार्यों को स्वचालित करने और बेहतर परीक्षण और निगरानी समाधान प्रदान करने के लिए AI का उपयोग करता है। संगफोर साइबर कमांड प्लैटफ़ॉर्म आपके नेटवर्क में मैलवेयर, अवशिष्ट सुरक्षा घटनाओं और भविष्य में संभावित समझौतों की निगरानी के लिए एक उन्नत AI एल्गोरिदम का उपयोग करता है। यह आपको किसी भी कमज़ोरी के बारे में अपडेट रखने के लिए उन्नत थ्रेट इंटेलिजेंस तकनीक के साथ भी जुड़ा हुआ है।
इसके अतिरिक्त, सैंगफ़ोर की एंडपॉइंट सिक्योर तकनीक एक एआई डिटेक्शन इंजन का उपयोग करती है और आपके पूरे संगठन के नेटवर्क में मैलवेयर संक्रमण और एपीटी उल्लंघनों के खिलाफ एकीकृत सुरक्षा प्रदान करती है। सही हाथों में, एआई एक रणनीतिक साइबर सुरक्षा उपकरण हो सकता है और अंततः आपके संगठन को ऐसे समय में सबसे अच्छी तरह से सुरक्षित रखेगा जब एआई हैकिंग बढ़ रही है। एआई साइबर हमलों को हथियार बनाने के कई तरीकों के बावजूद, ऐसी तकनीकों में निवेश करना महत्वपूर्ण है जो वास्तव में एक विकसित डिजिटल माहौल में प्रभावी हो सकती हैं। अपने भविष्य की रक्षा करें और आज ही सैंगफ़ोर टेक्नोलॉजीज से संपर्क करें ताकि हम आपको सुरक्षित रखने के लिए एआई का उपयोग कर सकें।