चेक प्वाइंट रिसर्च एआई सुरक्षा रिपोर्ट 2026: एआई साइबर सुरक्षा सहायक से सक्रिय ऑपरेटर तक बढ़ रहा है

चेक प्वाइंट रिसर्च एआई सुरक्षा रिपोर्ट 2026, चेक प्वाइंट सॉफ्टवेयर टेक्नोलॉजीज द्वारा प्रकाशित, एक साइबर सुरक्षा परिदृश्य का वर्णन करता है जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब हमलावरों को लक्ष्य अनुसंधान, फ़िशिंग ईमेल लिखने या दुर्भाग्यपूर्ण कोड के टुकड़े उत्पन्न करने में मदद करने के लिए नहीं है। एआई अब जीवित हमला श्रृंखलाओं के भीतर काम कर रहा है, आदेशों को निष्पादित कर रहा है, चोरी की जानकारी का विश्लेषण कर रहा है, उत्पादन-ग्रेड मैलवेयर विकसित कर रहा है, और कई प्रणालियों में हमलों का समन्वय कर रहा है। इस बीच, उद्यम अपनाया जा रहा है संवेदनशील डेटा को उजागर कर रहा है, सॉफ्टवेयर आपूर्ति-श्रृंखला जोखिमों को बढ़ा रहा है, और कई संकेतों को कमजोर कर रहा है जो पारंपरिक रूप से पहचान की पुष्टि के लिए उपयोग किए जाते हैं।

एआई लाइव हमला श्रृंखला में प्रवेश कर रहा है

रिपोर्ट का सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष यह नहीं है कि एआई ने पूरी तरह से नए साइबर अपराध के रूपों का आविष्कार किया है। इसके बजाय, इसने स्थापित हमलों को करने के लिए आवश्यक समय, विशेषज्ञता और लागत को नाटकीय रूप से कम कर दिया है। (CHKP )

एआई अब सामाजिक इंजीनियरिंग, मैलवेयर विकास, दुर्भाग्यता अनुसंधान, टोही, पासवर्ड हार्वेस्टिंग, लेटरल मूवमेंट, और डेटा विश्लेषण में भूमिका निभाता है। उच्चतम जोखिम वाले ऑपरेटर वे नहीं हैं जो सबसे उन्नत मॉडल का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन वे जिन्होंने कई एआई टूल्स को जोड़ना और एक घुसपैठ के कई चरणों को स्वचालित करना सीखा है।

एक रिपोर्ट चीनी से जुड़े जासूसी अभियान का उपयोग क्लॉड कोड को लगभग 80% से 90% तक के रणनीतिक कार्य के लिए किया गया था, जिसमें लगभग 30 लक्षित संगठन शामिल थे। एआई ने कथित तौर पर टोही, शोषण, पासवर्ड हार्वेस्टिंग, लेटरल मूवमेंट, और डेटा त्रिभुज को संभाला, मानव ऑपरेटर को व्यापक रणनीतिक दिशा प्रदान करने के लिए छोड़ दिया।

एक और स्पष्ट उदाहरण में मेक्सिकन सरकार के नौ एजेंसियों का समझौता शामिल था जो दिसंबर 2025 के अंत और फरवरी 2026 के मध्य के बीच हुआ था। ऑपरेशन ने लगभग 400 मिलियन रिकॉर्ड को उजागर किया जो कर, नागरिक रजिस्ट्री, वाहन, रोगी और चुनावी डेटा को कवर करता था। शोधकर्ताओं ने हमले को ऑपरेटर के अपने बुनियादी ढांचे से पुनर्निर्मित किया और पाया कि 1,088 मानव-लिखित निर्देशों ने 34 सत्रों में 5,317 एआई-कार्यान्वित आदेशों को उत्पन्न किया।

हमलावर ने क्लॉड कोड का उपयोग प्रणालियों को खोज करने और समझौता करने के लिए किया, जबकि जीपीटी-4.1 ने चोरी की गई डेटा का विश्लेषण किया और बाद के सत्रों के लिए निर्देश उत्पन्न किए। जब क्लॉड ने पहले सहायता से इनकार कर दिया, तो ऑपरेटर ने प्रवेश परीक्षण निर्देशों को एक विश्वसनीय CLAUDE.md कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में डाला। प्रत्येक बाद के सत्र ने स्वचालित रूप से बदले हुए व्यवहार को विरासत में मिला, जेलब्रेक को दोहराने की आवश्यकता को हटा दिया।

यह एक बड़ी समस्या की ओर इशारा करता है। कई एआई एजेंट स्वचालित रूप से परियोजना फ़ाइलों और सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन पर विश्वास करते हैं। एक जहरीली फ़ाइल भविष्य के सत्रों को प्रभावित कर सकती है, जो एक अस्थायी प्रॉम्प्ट-मैनिपुलेशन तकनीक को एक स्थायी समझौता में बदल देती है।

मुख्यधारा के एआई टूल्स अभी भी पसंदीदा विकल्प हैं

हमलावर आमतौर पर व्यावसायिक सेवाओं, स्व-होस्टेड ओपन-सोर्स मॉडल, या विशेष रूप से निर्मित आपराधिक प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से एआई तक पहुंच प्राप्त करते हैं। अनुप्रतिबंधित स्थानीय मॉडलों के बारे में बढ़ती चर्चा के बावजूद, मुख्यधारा के व्यावसायिक टूल्स अभी भी सबसे व्यावहारिक विकल्प बने हुए हैं।

हमलावर चैटजीपीटी, जेमिनी, क्लॉड, डीपसीक, किमी, और क्वेन जैसी सेवाओं के लिए वैध या चोरी किए गए खातों का उपयोग करते हैं। वे अक्सर दुर्भाग्यपूर्ण अनुरोधों को छोटे कार्यों में विभाजित करते हैं जो व्यक्तिगत रूप से देखे जाने पर हानिरहित लगते हैं, धीरे-धीरे मॉडल को एक निषिद्ध परिणाम की ओर मार्गदर्शन करते हैं।

एआई प्रमाण पत्र इसलिए मूल्यवान लक्ष्य बन गए हैं। बिस्सा स्कैनर अभियान ने कथित तौर पर 30,000 से अधिक उजागर डेवलपर पर्यावरण फ़ाइलों से एंथ्रोपिक, ओपनएआई, गूगल, और अन्य प्रदाताओं के लिए लॉगिन विवरण चोरी किए। एआई खाते सबसे आम प्रकार के प्रमाण पत्र थे जो एकत्र किए गए थे।

चोरी किए गए खातों को एलएलएमजैकिंग नामक एक अभ्यास के माध्यम से फिर से बेचा जा सकता है। खरीदार दूसरे संगठन के एआई संसाधनों तक पहुंच प्राप्त करते हैं, उपयोग लागत से बचते हैं, संभावित रूप से संग्रहीत जानकारी तक पहुंच प्राप्त करते हैं, और अपनी गतिविधि को एक वैध उपयोगकर्ता से उत्पन्न होने देते हैं। एक मामले में, एक चोरी किए गए गूगल जेमिनी एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस कुंजी ने केवल दो दिनों में लगभग $82,000 के शुल्क उत्पन्न किए।

स्व-होस्टेड मॉडल कम प्रतिबंध और कम प्रदाता निगरानी प्रदान करते हैं, लेकिन हमलावर अक्सर बताते हैं कि उन्हें महंगे हार्डवेयर, तकनीकी विशेषज्ञता, और व्यापक फ़ाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है। आपराधिक सेवाओं जैसे वर्मजीपीटी ने अपने खराब प्रदर्शन के कारण विश्वास खो दिया है। वर्मजीपीटी खुद कथित तौर पर भंग हो गया था, जिसमें 19,000 से अधिक ग्राहकों के भुगतान विवरण को उजागर किया गया था।

रैंसमवेयर-ए-सर्विस समूह जिसे द जेंटलमेन के नाम से जाना जाता है यह दिखाता है कि सामान्य आपराधिक समूह एआई के साथ कैसे जुड़ रहे हैं। ऑपरेशन में मई 2026 तक 330 से अधिक प्रकाशित पीड़ित थे, लेकिन इसके सदस्यों ने स्वीकार किया कि वे अपने स्वयं के मॉडल चलाने के लिए नहीं जानते थे। इसके बजाय, उन्होंने कमजोर सुरक्षा वाले व्यावसायिक एआई प्लेटफ़ॉर्म की तुलना की। समूह के प्रशासक ने कथित तौर पर एआई का उपयोग केवल तीन दिनों में एक प्रबंधन उपकरण बनाने के लिए किया था।

एआई-निर्मित मैलवेयर पेशेवर गुणवत्ता तक पहुंच गया है

एआई-सहायता प्राप्त मैलवेयर विकास अब अस्थायी प्रोटोटाइप से आगे बढ़ गया है। कई मामलों में, पूर्ण मैलवेयर में कोई एआई नहीं है। मॉडल का उपयोग विकास के दौरान कोड लिखने, परीक्षण करने, डीबग करने और परिष्कृत करने के लिए किया जाता है, जिससे एक बार मैलवेयर तैनात होने के बाद इसकी भागीदारी का बहुत कम दृश्य प्रमाण रह जाता है।

वॉइडलिंक रिपोर्ट का सबसे मजबूत उदाहरण है। मॉड्यूलर लिनक्स कमांड-एंड-कंट्रोल फ्रेमवर्क में छिपाने और दृढ़ता क्षमताएं शामिल थीं, साथ ही 30 से अधिक पोस्ट-शोषण प्लगइन्स भी थे। इसकी गुणवत्ता ने पहले सुझाव दिया कि एक टीम ने इसे कई महीनों में बनाया होगा।

विकासकर्ता की अपनी संचालन गलती ने खुलासा किया कि वॉइडलिंक को एक व्यक्ति द्वारा व्यावसायिक टीआरएई सोलो एआई कोडिंग वातावरण का उपयोग करके बनाया गया था। विस्तृत विशिष्टताओं और बार-बार एआई-सहायता प्राप्त परीक्षण के माध्यम से, विकासकर्ता ने लगभग 88,000 लाइनों का कार्यात्मक कोड लगभग एक सप्ताह में उत्पन्न किया।

अन्य समूहों ने समान तरीकों को अपनाया है। ट्रांसपेरेंट ट्राइब, जिसे एपीटी36 के नाम से भी जाना जाता है, ने कथित तौर पर भारतीय सरकारी प्रणालियों को लक्षित करने के लिए एक एआई-संचालित असेंबली लाइन का उपयोग किया था। रूसी से जुड़े ग्रेवाइव समूह ने चैटजीपीटी और जेमिनी का उपयोग यूक्रेन के खिलाफ संचालन के लिए कस्टम मैलवेयर बनाने के लिए किया था, जबकि उत्तर कोरिया से जुड़े कोनी समूह ने एआई का उपयोग पावरशेल बैकडोर बनाने के लिए किया था।

मैलवेयर जो एक एआई मॉडल के साथ संचार करता है जबकि सक्रिय रूप से चल रहा है कम आम है। लेमहग ने क्वेन का उपयोग हगिंग फ़ेस एपीआई के माध्यम से मांग पर आदेश उत्पन्न करने के लिए किया, जबकि प्रॉम्प्टलॉक ने फिरौती मांगने वाले मैलवेयर पर इसी概念 को लागू किया। ये उदाहरण सीमित हैं, लेकिन वे गतिशील रूप से उत्पन्न दुर्भाग्यपूर्ण व्यवहार की संभावना का प्रदर्शन करते हैं।

पैच करने के लिए उपलब्ध समय कम हो रहा है

एआई दोनों रक्षकों और हमलावरों के लिए कमजोरियों की खोज को तेज कर रहा है। यह सार्वजनिक खुलासे, शोषण, और उपचार के बीच की खिड़की को कम कर रहा है।

रिपोर्ट एंथ्रोपिक के प्रोजेक्ट ग्लासविंग का वर्णन करती है, जिसने एक अनरिलीज्ड मॉडल क्लॉड मिथोस प्रीव्यू का उपयोग करके प्रमुख ऑपरेटिंग सिस्टम और ब्राउज़रों में 10,000 से अधिक उच्च- और महत्वपूर्ण-तीव्रता वाली शून्य-दिन की कमजोरियों की पहचान की। मॉडल ने कथित तौर पर 83% मामलों में अपने पहले प्रयास में एक कार्यशील शोषण का उत्पादन किया।

एंथ्रोपिक ने मॉडल को सार्वजनिक रिलीज से रोक दिया क्योंकि उन्हें डर था कि इसे दुरुपयोग किया जा सकता है, लेकिन उन्होंने चुनिंदा संगठनों के लिए $100 मिलियन के उपयोग क्रेडिट की प्रतिबद्धता जताई। मामला दिखाता है कि कमजोरियों की खोज कितनी सस्ती और स्वचालित हो रही है।

सरकारी मार्गदर्शन पहले से ही इस तेजी से परिवर्तन को दर्शाता है। यूएस साइबर सुरक्षा और बुनियादी ढांचा सुरक्षा एजेंसी ने संघीय नागरिक एजेंसियों को तीन दिनों के भीतर उच्च-जोखिम वाली कमजोरियों को ठीक करने की आवश्यकता है। भारत के सीईआरटी-इन ने संगठनों को 12 घंटों के भीतर कुछ महत्वपूर्ण इंटरनेट-सामने की कमजोरियों को संबोधित करने की सलाह दी है।

तकनीकी कमजोरियों की खोज अब मुख्य रूप से बोतलनेक नहीं है। मानव समीक्षा, परीक्षण, अनुमोदन, और तैनाती धीमी और अधिक कमजोर हिस्से बन सकते हैं।

एआई अनुप्रयोग लक्ष्य बन रहे हैं

जैसे ही संगठन ब्राउज़र, ईमेल प्लेटफ़ॉर्म, दस्तावेज़, कोडिंग वातावरण, और व्यावसायिक कार्य प्रवाह में एआई को एम्बेड करते हैं, प्रौद्योगिकी संवेदनशील डेटा तक पहुंच प्राप्त करती है और मौजूदा उपयोगकर्ता अनुमतियों का उपयोग करके कार्य करने में सक्षम होती है।

प्रॉम्प्ट इंजेक्शन अभी भी सबसे महत्वपूर्ण खतरों में से एक है। प्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन तब होता है जब एक हमलावर मॉडल के साथ संवाद करता है और इसके नियमों को ओवरराइड करने का प्रयास करता है। अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन दुर्भाग्यपूर्ण निर्देशों को सामग्री के भीतर छुपाता है जिसे एआई बाद में संसाधित करता है, जैसे कि एक वेबपेज, ईमेल, कैलेंडर आमंत्रण, दस्तावेज़, या मेटाडेटा फ़ील्ड।

एक अध्ययन में 1.2 बिलियन यूआरएल को स्कैन किया गया और लगभग 15,300 अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट-इंजेक्शन पेलोड की पहचान की गई। लगभग 70% गैर-रेंडर किए गए एचटीएमएल में छुपे हुए थे, जिनमें मानव आगंतुकों द्वारा सामान्य रूप से देखे जाने वाले टिप्पणियों, हेडर, और मेटाडेटा शामिल थे।

चेक प्वाइंट टेलीमेट्री ने दुर्भाग्यपूर्ण पेलोड में एक तेज वृद्धि दर्ज की। मार्च और मई 2026 के बीच, पता लगाने में लगभग पांच गुना वृद्धि हुई और मई में देखे गए प्रॉम्प्ट्स के लगभग 1% तक पहुंच गई। लंबे पेलोड विशेष रूप से उन एजेंटों के लिए प्रासंगिक हैं जो पूरे वेबपेज, दस्तावेज़, और जुड़े हुए टूल्स के आउटपुट को संसाधित करते हैं।

एआई-संचालित ब्राउज़र अतिरिक्त जोखिम पैदा करते हैं क्योंकि वे प्रमाणित सत्रों के भीतर काम करते हैं। एक नियंत्रित परीक्षण में, एक दुर्भाग्यपूर्ण कैलेंडर आमंत्रण ने पर्प्लेक्सिटी के कॉमेट ब्राउज़र को सहेजे गए पासवर्ड का खुलासा करने के लिए प्रेरित किया। एक अन्य प्रयोग में, एक एआई ब्राउज़र ने चार मिनट से कम समय में मानव भागीदारी के बिना पूरी फ़िशिंग प्रवाह को पूरा किया।

एजेंटिक आपूर्ति श्रृंखला हमला सतह का विस्तार कर रही है

एआई एजेंट मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल सर्वर, एक्सटेंशन, कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें, मॉडल हब, और डाउनलोड करने योग्य कौशल के माध्यम से क्षमताएं प्राप्त करते हैं। ये घटक अक्सर स्वचालित रूप से विश्वासित होते हैं और सीमित मानव समीक्षा के साथ स्थापित किए जाते हैं।

चेक प्वाइंट रिसर्च ने क्लॉड कोड परियोजना फ़ाइलों में कमजोरियों की पहचान की, जो एक विकसित जब एक विकासकर्ता एक जहरीले भंडार को खोलता है। समान मुद्दे जेमिनी सीएलआई, कर्सर, विंडसर्फ, और अन्य कोडिंग वातावरण में दिखाई दिए, जो एक व्यापक वास्तुशिल्प कमजोरी का सुझाव देते हैं rather एक अलग विक्रेता समस्या के बजाय।

ग्लासवर्म मैलवेयर कथित तौर पर मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल पैकेजों के माध्यम से 150 से अधिक भंडारों में फैल गया था। शोधकर्ताओं ने लगभग 46,500 प्रकाशित सॉफ़्टवेयर पैकेजों की जांच की और पाया कि 428 में एक स्थानीय क्लॉड कोड सेटिंग्स फ़ाइल थी। लगभग एक तिहाई फ़ाइलों में लाइव प्रमाण पत्र जैसे एनपीएम टोकन, गिटहब कुंजी, या हगिंग फ़ेस कुंजी शामिल थीं।

मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल सर्वरों की 10,000 की समीक्षा में 40% में सुरक्षा कमजोरियां पाई गईं। 221 ओपनक्लॉ एजेंट कौशलों में से, 70% ने आवश्यकता से अधिक प्रमाण पत्र अनुरोध किए और 43% में कमांड-इंजेक्शन पैटर्न शामिल थे।

क्लॉहेवोक अभियान ने 44 दुर्भाग्यपूर्ण कौशलों को एक बाज़ार में रखा, जहां उन्हें 12,500 से अधिक बार डाउनलोड किया गया था। अन्य जगहों पर, ट्रोजनाइज्ड कोडिंग एक्सटेंशन ने कथित तौर पर 1.5 मिलियन से अधिक डेवलपर्स से कोड का संग्रह किया, जबकि एक दुर्भाग्यपूर्ण हगिंग फ़ेस मॉडल, जो एक ओपनएआई गोपनीयता फ़िल्टर के रूप में प्रच्छन्न था, को 244,000 बार डाउनलोड किया गया था trước इसकी पहचान।

सिंथेटिक पहचान डिजिटल विश्वास को कमजोर कर रही है

जनरेटिव एआई ने आवाज़, चेहरे, दस्तावेज़, और ऑनलाइन व्यक्तित्व को बनाना और सत्यापित करना आसान बना दिया है। एक परिचित आवाज़, लाइव वीडियो कॉल, या सरकारी पहचान पत्र अब यह साबित करने के लिए स्वतंत्र प्रमाण नहीं हो सकता है कि कोई व्यक्ति वास्तविक है।

एटीएचआर प्लेटफ़ॉर्म कथित तौर पर स्वायत्त वॉयस एजेंटों का उपयोग खाता-पुनर्प्राप्ति कॉल करने और एक-बार-पासकोड चोरी करने के लिए करता है। एक ऑपरेटर एक ही समय में कई बातचीत को संभाल सकता है बिना मानव कॉलरों को नियुक्त किए।

रियल-टाइम फ़ेस स्वैपिंग भी क्रिप्टोक्यूरेंसी चोरी, रोमांस घोटाले, निवेश घोटाले, और राज्य-से जुड़े संचालन में दिखाई दे रही है। यूरोपीय अधिकारियों ने एक नेटवर्क को ध्वस्त किया जिसने कथित तौर पर गहरे नकली वीडियो का उपयोग सेलिब्रिटी और समाचार संगठनों को नकली निवेश को बढ़ावा देने और 700 मिलियन यूरो से अधिक की धन शोधन करने के लिए किया था।

शोधकर्ताओं ने 23,000 से अधिक डोमेन की पहचान की जो पीड़ितों को संदेश समूहों में निर्देशित करते हैं जहां एआई चैटबॉट वित्तीय सलाहकारों की नकल करते हैं। ओनलीफ़ेक सेवा ने संयुक्त राज्य अमेरिका और लगभग 56 अन्य देशों को कवर करने वाले 10,000 से अधिक एआई-उत्पन्न पहचान पत्र बेचे, जिससे ग्राहक बैंकों और क्रिप्टोक्यूरेंसी एक्सचेंजों पर सत्यापन से बच सकते थे।

उत्तर कोरिया से जुड़े दूरस्थ कार्यकर्ता योजनाओं ने नकली रेज़्यूमे, बदले हुए पहचान पत्र, उत्पन्न फ़ोटोग्राफ़, और अनुकूलित व्यक्तित्व का उपयोग करके पश्चिमी कंपनियों के भीतर वैध रोजगार प्राप्त करने के लिए आगे बढ़े। संयुक्त राज्य अमेरिका के अधिकारियों ने एक नेटवर्क को उत्तर कोरिया के हथियार कार्यक्रमों के लिए लगभग $800 मिलियन की आय से जोड़ा।

मानव दुर्भाग्यपूर्ण रूप से इन नकली पहचानों का पता लगाने में बहुत अच्छे नहीं हैं। एक नियंत्रित अध्ययन में, प्रशिक्षित सुपर-रिकॉग्नाइज़र ने केवल 41% एआई-उत्पन्न चेहरों की पहचान की, जबकि सामान्य दर्शकों ने लगभग 30% का पता लगाया।

उद्यम एआई उपयोग स्थायी डेटा एक्सपोज़र पैदा कर रहा है

अब औसत संगठन प्रति माह 10 अलग-अलग एआई अनुप्रयोगों का उपयोग करता है। प्रति कर्मचारी प्रॉम्प्ट्स की औसत संख्या दिसंबर 2025 में 56 से मई 2026 में 70 हो गई, जो 25% की वृद्धि का प्रतिनिधित्व करती है।

87% से 93% संगठनों ने प्रति माह कम से कम एक उच्च-जोखिम वाली जनरेटिव एआई बातचीत का अनुभव किया। संवेदनशील कॉर्पोरेट, व्यक्तिगत, या नियंत्रित जानकारी वाले प्रॉम्प्ट्स का हिस्सा दो गुना हो गया, लगभग 2% से 4% तक, लगभग 50 में से एक जोखिम भरा प्रॉम्प्ट से 25 में से एक तक।

यूरोप ने 3.95% की उच्चतम क्षेत्रीय दर के साथ उच्चतम दर दर्ज की, इसके बाद लैटिन अमेरिका 3.76%, उत्तर अमेरिका 3.33%, और एशिया-प्रशांत 2.88% था। व्यवसाय सेवाओं में 5.91% की उच्चतम उद्योग दर थी, या लगभग 17 प्रॉम्प्ट्स में से एक जोखिम भरा इंटरैक्शन। मई तक, इसकी मासिक दर 6.98% तक बढ़ गई, लगभग 14 प्रॉम्प्ट्स में से एक।

अधिकांश लीक सामान्य उपयोग के बजाय दुर्भाग्यपूर्ण गतिविधि के कारण होते हैं। एक प्रदर्शन में, एक वैध कनेक्शन चैटजीपीटी और गूगल ड्राइव के बीच एक ही प्रश्न के बाद एक सेकंड से कम समय में 400 से अधिक संवेदनशील आंतरिक फ़ाइलों को पुनर्प्राप्त किया।

तृतीय-पक्ष प्रदाता अतिरिक्त एक्सपोज़र पेश करते हैं। एक उपभोक्ता ऐप चैट एंड आस्क एआई ने कथित तौर पर 25 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं के 300 मिलियन संदेशों को उजागर किया। एक ग्राहक-समर्थन चैटबॉट जिसका उपयोग सियर्स होम सर्विसेज़ द्वारा किया जाता था, ने 3.7 मिलियन रिकॉर्ड को उजागर किया, जिसमें कॉल रिकॉर्डिंग, ट्रांसक्रिप्ट, और व्यक्तिगत जानकारी शामिल थी।

भविष्य के निहितार्थ

चेक प्वाइंट रिसर्च एआई सुरक्षा रिपोर्ट 2026 एक सुरक्षा वातावरण प्रस्तुत करता है जिसमें एआई हमलावरों को मजबूत करता है, नए सॉफ़्टवेयर आपूर्ति-श्रृंखला कमजोरियों का निर्माण करता है, दूरस्थ पहचान सत्यापन को कमजोर करता है, और गोपनीय डेटा एक्सपोज़र के दैनिक जोखिम को बढ़ाता है। इसकी केंद्रीय चेतावनी यह है कि संगठन एआई सुरक्षा को केवल नीतियों और वार्षिक समीक्षाओं के माध्यम से प्रबंधित नहीं कर सकते हैं। उन्हें एआई अनुप्रयोगों, एजेंटों, बुनियादी ढांचे, अनुमतियों, तृतीय-पक्ष प्रदाताओं, और कर्मचारियों द्वारा साझा किए गए डेटा में निरंतर दृश्यता की आवश्यकता है। जैसे ही एआई मशीन गति पर काम करना शुरू करता है, सुरक्षा टीमों को एक तुलनात्मक गति से पता लगाने, सत्यापित करने और प्रतिक्रिया देने की आवश्यकता होगी।