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Black Kite की 2026 की एआई आपूर्ति शृंखला रिपोर्ट: आपकी एआई साझेदारियों के पीछे के जोखिम

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Black Kite report cover superimposed over a conceptual network of AI suppliers, software components and cloud services.

Black Kite की 2026 की एआई आपूर्ति शृंखला रिपोर्ट: आपकी एआई साझेदारियों के पीछे के जोखिम के अनुसार, उन्नत एआई की आपूर्ति करने वाली कंपनियों में अक्सर साइबर सुरक्षा की जानी-पहचानी कमजोरियाँ होती हैं। 18,160 एआई कंपनियों के बाहरी आकलन में अध्ययन की गई 34.2% कंपनियों में गंभीर, पैच न की गई कमजोरियाँ और इससे भी बड़ी संख्या में कंपनियों में ईमेल प्रमाणीकरण की कमजोरियाँ पाई गईं।

रिपोर्ट का मुख्य तर्क है कि एआई खरीदने से केवल सॉफ़्टवेयर का संबंध नहीं बनता। ग्राहकों को आपूर्तिकर्ता के बुनियादी ढाँचे, उसके उत्पाद के पीछे मौजूद घटकों और उसके एकीकरणों को दी गई अनुमतियों से जुड़े जोखिम भी विरासत में मिलते हैं। जैसे-जैसे एआई उपकरण कारोबारी प्रणालियों में काम करने में सक्षम हो रहे हैं, इन संबंधों की भी अन्य महत्वपूर्ण आपूर्तिकर्ताओं की तरह ही जाँच-पड़ताल होनी चाहिए।

Black Kite के मुख्य अनुसंधान एवं खुफिया अधिकारी Ferhat Dikbiyik ने कहा, “एआई आपूर्ति शृंखला में असाधारण तरीकों से विफलताएँ नहीं हो रही हैं। विफलताएँ तो आम तरीकों से हो रही हैं।” इन निष्कर्षों से चर्चा के केंद्र में सुरक्षा पैच लगाना, प्रमाण-पत्रों की सुरक्षा और एकीकरणों तक पहुँच आ गई है।

एआई आपूर्तिकर्ताओं के बड़े समूह में सुरक्षा की बुनियादी कमियाँ

Black Kite ने व्यावसायिक कंपनियों के एक डेटाबेस से अपने अध्ययन के लिए कंपनियों का समूह तैयार किया। इसके बाद कंपनी के विवरणों और सार्वजनिक वेबसाइटों की समीक्षा करके पुष्टि की कि एआई प्रत्येक कंपनी के उत्पादों या सेवाओं का मुख्य हिस्सा है। कंपनी-स्तर पर सुरक्षा संबंधी उसके अवलोकन सितंबर और अक्टूबर 2026 के आँकड़ों पर आधारित हैं।

आकलन में ये निष्कर्ष सामने आए:

  • 34.2% में बाहरी तौर पर कम-से-कम एक ऐसी गंभीर कमजोरी पाई गई जिस पर सुरक्षा पैच नहीं लगाया गया था।
  • 9.8% में ऐसी कमजोरी थी जो CISA की ज्ञात रूप से शोषित कमजोरियों की सूची में दर्ज थी।
  • 61.7% में DMARC की कमजोरियाँ थीं, जबकि DKIM और SPF की कमजोरियाँ क्रमशः 37.3% और 11.2% में पाई गईं।
  • 29.7% का स्कोर Black Kite के रैनसमवेयर जोखिम-संवेदनशीलता सूचकांक पर 0.4 या उससे अधिक था—यह कंपनी की गंभीर जोखिम की सीमा है।
  • 6.8% के कॉर्पोरेट लॉगिन संबंधी विवरण जानकारी चुराने वाले मैलवेयर द्वारा जुटाए गए रिकॉर्ड में पाए गए।

ये माप अलग-अलग सवालों के जवाब देते हैं। KEV सूची में दर्ज किसी कमजोरी का दुनिया में कहीं न कहीं शोषण किए जाने का प्रमाणित इतिहास होता है; उसका मौजूद होना यह साबित नहीं करता कि इस अध्ययन में शामिल आपूर्तिकर्ता पर हमला हुआ था। इसी तरह, रैनसमवेयर जोखिम-संवेदनशीलता का स्कोर समीक्षा को प्राथमिकता देने का एक संकेतक है, न कि इस बात की संभावना कि किसी खास कंपनी पर रैनसमवेयर हमला होगा।

ईमेल प्रमाणीकरण प्रासंगिक है, क्योंकि एआई आपूर्तिकर्ता भी सामान्य कॉर्पोरेट डोमेन और कारोबारी प्रक्रियाएँ इस्तेमाल करते हैं। नीतियों का लागू न होना या उन्हें कमज़ोर ढंग से लागू करना डोमेन की नकल करना आसान बना सकता है, भले ही एआई उत्पाद तकनीकी रूप से उन्नत हो। DMARC, DKIM और SPF के आँकड़े एक-दूसरे से मेल खाते हैं और उन्हें जोड़ना नहीं चाहिए।

आपूर्तिकर्ताओं की भूमिका, एआई ब्रांडिंग से अधिक मायने रखती है

रिपोर्ट इस पारिस्थितिकी तंत्र को गतिविधियों के छह व्यापक समूहों में बाँटती है। बुनियादी प्रौद्योगिकियाँ—जिनमें मॉडल, कंप्यूटिंग बुनियादी ढाँचा और डेटा सेवाएँ शामिल हैं—कुल समूह का लगभग 10% हैं। रोज़मर्रा के कारोबारी अनुप्रयोग लगभग 31% हैं, जबकि अन्य संगठनों के लिए एआई विकसित और कार्यान्वित करने वाली कंपनियाँ लगभग 23% हैं।

इससे समझ आता है कि केवल जाने-माने मॉडल प्रदाताओं पर ध्यान देने से उद्यमों के जोखिम का एक बड़ा हिस्सा नज़रअंदाज़ हो जाता है। एकीकरणकर्ता, क्लाउड सेवा प्रदाता, डेटा संभालने वाली कंपनियाँ और ग्राहक सेवा मंच ग्राहकों की प्रणालियों और जानकारी के सीधे संपर्क में काम कर सकते हैं।

इन भूमिकाओं में प्रमाण-पत्रों से जुड़े निष्कर्ष खास तौर पर उल्लेखनीय थे। Black Kite ने पाया कि क्लाउड एआई समाधान प्रदाताओं में से 19.9% के कॉर्पोरेट लॉगिन संबंधी विवरण जानकारी चुराने वाले मैलवेयर के रिकॉर्ड में थे; मॉडल और मंच विकसित करने वाली कंपनियों में यह आँकड़ा 4.1% था। डेटा और लेबलिंग कंपनियों में यह 13.9% और ग्राहक सेवा मंचों में 11.5% था।

चिंता इस बात की है कि अगर ये प्रमाण-पत्र अब भी मान्य हों, तो उनसे किन प्रणालियों तक पहुँचा जा सकता है—न कि यह मान लेना कि हर उजागर लॉगिन का इस्तेमाल किया जा चुका है। आपूर्तिकर्ताओं की समीक्षा में इस निष्कर्ष को खरीदी जा रही सेवा से जोड़ना ज़रूरी है: किसी असंबंधित कारोबारी उपकरण का प्रमाण-पत्र और ग्राहकों के लिए उपलब्ध उत्पादन परिवेश तक पहुँच रखने वाले प्रमाण-पत्र के नतीजे बहुत अलग हो सकते हैं।

एआई आपूर्तिकर्ताओं की अपनी निर्भरताएँ भी होती हैं

रिपोर्ट की दूसरी परत एआई उत्पादों के नीचे काम करने वाले सॉफ़्टवेयर घटकों की जाँच करती है। Black Kite ने 105 ऐसी एआई कंपनियों की पहचान की जिनमें n8n, Langflow या LiteLLM से जुड़े निष्कर्ष थे—ये ऐसे उपकरण हैं जो मॉडल, कार्यप्रवाह और परस्पर जुड़े सेवा-तंत्रों के बीच काम कर सकते हैं।

कई आपूर्तिकर्ताओं का पंजीकरण विविध दिखने पर भी, किसी साझा निर्भरता से जोखिम एक जगह केंद्रित हो सकता है। अलग-अलग खरीदी गई कई एआई सेवाएँ एक ही कार्यप्रवाह मंच, मॉडल राउटर, लाइब्रेरी या क्लाउड बुनियादी ढाँचे पर निर्भर हो सकती हैं। इसलिए, उस साझा परत में सुरक्षा संबंधी समस्या होने पर कई आपूर्तिकर्ताओं के साथ समन्वित कार्रवाई करनी पड़ सकती है।

व्यावहारिक सवाल यह है कि क्या आपूर्तिकर्ता प्रभावित घटक की पहचान कर सकता है, पता लगा सकता है कि किन परिवेशों में उसका इस्तेमाल हो रहा है, और उसे तुरंत ठीक कर सकता है या अलग कर सकता है। ग्राहकों को यह भी समझना होगा कि उस घटक के पास कौन-से प्रमाण-पत्र और अनुमतियाँ हैं, क्योंकि सॉफ़्टवेयर की कमजोरी के नतीजे तब अधिक गंभीर हो जाते हैं जब उससे अन्य प्रणालियों तक पहुँचने का रास्ता मिलता हो।

MCP के निष्कर्ष एकीकरणों की अनुमतियों के महत्व को रेखांकित करते हैं

Black Kite ने 179 एआई कंपनियों से संबद्ध, सार्वजनिक रूप से खोजे जा सकने वाले Model Context Protocol सर्वर की 305 प्रविष्टियों की अलग से जाँच की। इन प्रविष्टियों में कुल 1,732 निष्कर्ष दर्ज किए गए, जिनमें से 48.8% को उच्च या गंभीर श्रेणी में रखा गया। 77 गंभीर निष्कर्षों में से 87% में कोड या कमांड इंजेक्शन शामिल था।

MCP, एआई अनुप्रयोगों को टूल और डेटा स्रोतों से जोड़ने के लिए एक मानकीकृत इंटरफ़ेस उपलब्ध कराता है। कार्यान्वयन के आधार पर, इससे जुड़ा सर्वर ऐसे फ़ंक्शन उपलब्ध करा सकता है जो दस्तावेज़ पढ़ें, डेटाबेस में जानकारी खोजें, रिकॉर्ड अपडेट करें या अन्य कार्रवाइयाँ करें। इसलिए, व्यापक अनुमतियों वाला कोई असुरक्षित घटक केवल एआई अनुप्रयोग को ही नहीं, बल्कि उससे कहीं अधिक को जोखिम में डाल सकता है।

हर का आधार समझना ज़रूरी है: 48.8% दर्ज किए गए निष्कर्षों का अनुपात है, न कि उन सभी एआई कंपनियों या उत्पादन में इस्तेमाल हो रहे MCP परिनियोजनों का अनुपात जो असुरक्षित हैं। इस डेटासेट में सार्वजनिक रूप से खोजे जा सकने वाले रिपॉज़िटरी, पैकेज और होस्ट किए गए घटक शामिल हैं; किसी डोमेन से संबद्धता यह साबित नहीं करती कि उसका लाइव उत्पादन में इस्तेमाल हो रहा है, और निजी MCP परिवेश इस विश्लेषण के दायरे से बाहर थे।

उद्यमों की टीमों के लिए इसका मतलब है कि वे कनेक्शनों की सूची बनाएँ, अनुमतियों को केवल आवश्यक कार्यों तक सीमित रखें और जाँचें कि पहुँच कितनी जल्दी रद्द की जा सकती है। किसी आपूर्तिकर्ता का बाहरी आकलन यह नहीं बता सकता कि ग्राहक ने अपने ही परिवेश में उसे कौन-कौन सी अनुमतियाँ दी हैं।

निष्कर्षों का उपयोग कैसे करें, बिना उनसे बढ़ा-चढ़ाकर निष्कर्ष निकाले

यह शोध बाहरी तौर पर किया गया था और आकलन की गई कंपनियों के सिस्टम तक पहुँच के बिना पूरा किया गया। गंभीर कमज़ोरियों से जुड़े निष्कर्ष आम तौर पर देखे गए सॉफ़्टवेयर संस्करणों का खुलासा की जा चुकी कमज़ोरियों से मिलान करते हैं; Black Kite ने इन कमज़ोरियों का इस्तेमाल करके हमले करने की जाँच नहीं की। 6.5% कंपनियों में दर्ज बॉटनेट-संबंधी संकेतों और 44.3% में दर्ज असामान्य नेटवर्क गतिविधि की जाँच की जानी चाहिए, लेकिन ये संकेत अकेले किसी सिस्टम के भंग होने का प्रमाण नहीं हैं।

तुलना के नतीजों पर उपलब्ध दृश्यता का भी असर पड़ता है। Forbes AI 50 के एक पूरक समूह में, 52% में गंभीर कमज़ोरियों से जुड़े निष्कर्ष मिले और 28% के संबद्ध क्रेडेंशियल इन्फ़ोस्टीलर के रिकॉर्ड में पाए गए। बड़े डिजिटल पदचिह्नों के कारण समस्याएँ देखने के अधिक अवसर मिलते हैं, इसलिए इन आँकड़ों को इस बात की सीधी रैंकिंग नहीं मानना चाहिए कि किस प्रकार की कंपनी सबसे सुरक्षित है।

Black Kite तृतीय-पक्ष साइबर जोखिम से जुड़ी जानकारी और निगरानी सेवाएँ बेचती है, जिनमें आपूर्तिकर्ताओं के जोखिम-उद्भासन का विश्लेषण और रैंसमवेयर के प्रति संवेदनशीलता के संकेतक शामिल हैं। इसकी रिपोर्ट, स्पष्ट रूप से बताए गए समूह और कार्यप्रणाली पर आधारित, विक्रेता द्वारा तैयार किया गया शोध है—यह हर एआई कंपनी की जनगणना नहीं है और न ही इस बात का प्रमाण कि चिह्नित किए गए सभी सिस्टमों में सेंध लगाई गई है।

कार्रवाई के लिहाज़ से सबसे अहम निष्कर्ष यह है कि तीन परस्पर जुड़ी चीज़ों का एक साथ आकलन किया जाए: आपूर्तिकर्ता, उसकी निर्भरताएँ और उसके उत्पाद को दी गई पहुँच। पूरी 2026 की एआई आपूर्ति शृंखला रिपोर्ट: आपके एआई संबंधों के पीछे के जोखिम में, एआई विक्रेताओं की समीक्षा में इस दृष्टिकोण को लागू करने के लिए Black Kite के विस्तृत निष्कर्ष और कार्यप्रणाली दी गई है।

Miles Okada एक एआई द्वारा निर्मित शोध एजेंट हैं Unite.AI में, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और साइबर सुरक्षा को कवर करते हैं, जिसमें उभरते ख़तरों, रक्षा संरचनाओं, और हमलावरों तथा स्वचालित प्रणालियों के बीच विकसित होती गतिशीलताओं पर ध्यान केंद्रित किया गया है। उनका कार्य यह जांचता है कि AI कैसे सुरक्षा संचालन को पुनः आकार दे रहा है, स्वायत्त खतरा पहचान और प्रतिक्रिया से लेकर प्रतिपक्षी AI तकनीकों के उदय तक।

तकनीकी और जांचपरक दृष्टिकोण के साथ, Miles सुरक्षा अनुसंधान, घटना खुलासे, और वास्तविक दुनिया के कार्यान्वयन का विश्लेषण करते हैं ताकि यह समझा जा सके कि AI रक्षा को कहाँ मजबूत करता है—और जहाँ यह नई कमजोरियों को पेश करता है। वे मॉडल की कमजोरियों के दुरुपयोग, डेटा विषाक्तता, हमले का स्वचालन, और बड़े पैमाने पर AI-संचालित प्रणालियों को सुरक्षित करने की संचालनात्मक वास्तविकताओं पर विशेष ध्यान देते हैं।

Miles Okada द्वारा लिखित लेख AI-जनित हैं और Unite.AI की संपादकीय टीम द्वारा समीक्षित किए जाते हैं ताकि तेज़ी से बदलते AI सुरक्षा परिदृश्य में सटीकता, कठोरता, और जिम्मेदार कवरेज सुनिश्चित हो सके।