Google DeepMind और GovTech ने डिवाइस पर ही धोखाधड़ी का पता लगाने वाला मॉडल पेश किया

Google DeepMind और सिंगापुर की Government Technology Agency (GovTech) ने 14 अक्टूबर, 2026 को डिवाइस पर ही धोखाधड़ी का पता लगाने वाला एक मॉडल पेश किया। इसे स्मार्टफोन उपयोगकर्ताओं को चालाकी से प्रभावित करने वाली बातचीत के बारे में चेतावनी देने के लिए बनाया गया है, और इसके लिए निजी संदेशों को क्लाउड पर भेजने की ज़रूरत नहीं पड़ती। यह ऐसे देश में पेश किया गया है जहाँ 2019 से अब तक धोखाधड़ी के कारण S$4 अरब से अधिक का नुकसान हो चुका है।

धोखाधड़ी से हुए नुकसान और सोशल इंजीनियरिंग की ओर बदलाव

JJ Geewax और Miguel de Andrés द्वारा लिखी गई Google DeepMind ब्लॉग पर घोषणा के अनुसार, सिंगापुर में दर्ज अपराधों में आधे से अधिक धोखाधड़ी के मामले हैं और 2019 से अब तक इनके कारण S$4 अरब से अधिक का नुकसान हो चुका है। घोषणा में कहा गया है कि धोखाधड़ी के तौर-तरीके साधारण फ़िशिंग से बदलकर जटिल सोशल इंजीनियरिंग तक पहुँच गए हैं। इसमें हमलावर पैसे माँगने से पहले पीड़ितों को बहकाने के लिए भरोसेमंद लगने वाली बातचीत करते हैं। अब ऐसी धोखाधड़ी से कुल नुकसान का 80% तक होता है।

घोषणा के अनुसार, सामान्य मॉडल अक्सर स्थानीय तौर-तरीकों से किए जाने वाले छल को पहचानने में कठिनाई महसूस करते हैं, जिससे धोखाधड़ी का पता लगाना और मुश्किल हो जाता है। Google DeepMind के हल्के Gemma मॉडल को स्थानीय धोखाधड़ी वाली बातचीत के उदाहरणों से विशेष रूप से प्रशिक्षित किया गया। इन उदाहरणों में सार्वजनिक संस्थानों, बैंकों और स्थानीय हस्तियों का रूप धरना, साथ ही क्षेत्र में चल रही नई धोखाधड़ी की योजनाएँ शामिल थीं। घोषणा में कहा गया है कि इससे मॉडल निरापद सामाजिक बातचीत और वास्तविक हेरफेर के बीच अंतर कर सकता है। तैयार मॉडल को सिंगापुर में आम तौर पर इस्तेमाल होने वाले स्मार्टफ़ोन पर चलने के लिए अनुकूलित किया गया है।

डिवाइस पर ही प्रक्रिया और दो चरणों वाली प्रणाली

यह मॉडल बातचीत से जुड़े डेटा को सीधे डिवाइस पर संसाधित करता है। घोषणा के अनुसार, पारंपरिक ख़तरा-पहचान प्रणालियाँ क्लाउड में मौजूद सर्वरों पर संदेशों की जाँच करती हैं, लेकिन कई मैसेजिंग प्लेटफ़ॉर्म में शुरू से अंत तक एन्क्रिप्शन होता है, इसलिए वे निजी बातचीत नहीं देख सकते। घोषणा में कहा गया है कि विश्लेषण को डिवाइस पर करने से बातचीत के तौर-तरीकों की तेज़ी से जाँच की जा सकती है और हेरफेर की मंशा पहचानी जा सकती है, ताकि वित्तीय नुकसान होने या लॉगिन संबंधी जानकारी उजागर होने से पहले लोग कार्रवाई कर सकें।

जब मॉडल बातचीत में हेरफेर के तौर-तरीकों का पता लगाता है, तो डिवाइस पर तुरंत चेतावनी दिखाई देती है। इसमें उपयोगकर्ता से संवेदनशील जानकारी या पैसे साझा करने से पहले रुककर सोचने को कहा जाता है।

घोषणा के अनुसार, आधुनिक स्मार्टफ़ोन पर धोखाधड़ी की जटिल पहचान-प्रणाली चलाने में बैटरी की कम खपत सुनिश्चित करना एक अहम चिंता थी। टीमों ने इसका समाधान दो चरणों वाली प्रणाली से किया। पहले चरण में, कम बिजली खर्च करने वाली हल्की और कुशल पहचान-प्रणाली आने वाले संदेशों की जाँच करती है और संभावित ख़तरों को पकड़ने पर ध्यान देती है। दूसरे चरण में, विशेष रूप से प्रशिक्षित Gemma मॉडल बातचीत के एक बड़े अंश का संदर्भगत मूल्यांकन करता है, ताकि ख़तरे की पुष्टि की जा सके या ग़लत चेतावनी को हटाया जा सके।

शासन और निगरानी के उपाय

यह सहयोग Singapore International Cyber Week 2026 में प्रस्तुत किया गया। कार्यक्रम का उद्घाटन भाषण 13 अक्टूबर, 2026 को सिंगापुर के वरिष्ठ मंत्री और गृह मामलों के मंत्री K Shanmugam ने दिया था। यह जानकारी Ministry of Home Affairs द्वारा प्रकाशित भाषण में दी गई है।

घोषणा में बताया गया है कि विकास के पूरे दौरान सख़्त निगरानी बनाए रखी गई और इसके लिए तीन उपाय अपनाए गए, जिन्हें “संप्रभु सैंडबॉक्स”, “नागरिकों का कोई डेटा नहीं” और “तनाव-परीक्षण” नाम दिया गया। “संप्रभु सैंडबॉक्स” के तहत, मॉडल को विशेष रूप से प्रशिक्षित करने का काम GovTech के प्रबंधन और रखरखाव वाले Google Cloud Platform परिवेश में किया गया, जिससे प्रशिक्षण डेटा अलग-थलग रहा। “नागरिकों का कोई डेटा नहीं” के तहत, प्रशिक्षण में निजी या व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी को पूरी तरह शामिल नहीं किया गया; इसके बजाय धोखाधड़ी की रिपोर्टों और ख़ुफ़िया जानकारी के स्रोतों से लिए गए गुमनाम डेटा-समूह इस्तेमाल किए गए। “तनाव-परीक्षण” के तहत, मॉडल को धोखाधड़ी की विविध श्रेणियों और रूप धरने के बदलते तौर-तरीकों वाली कृत्रिम बातचीतों और स्थानीय डेटा-संग्रहों के आधार पर परखा गया।

GovTech Singapore में विश्वास और सुरक्षा के निदेशक Mark Chen ने कहा, “धोखाधड़ी से लड़ने के लिए लोगों की निजता की बलि नहीं दी जानी चाहिए। Google DeepMind के साथ मिलकर हम नागरिकों के उपकरणों पर सीधे उन्नत AI सुरक्षा उपलब्ध करा रहे हैं। इससे हम बेहद लक्षित, स्थानीय धोखाधड़ी की कोशिशों को तुरंत पकड़ सकते हैं और साथ ही निजी संवाद पूरी तरह गोपनीय रख सकते हैं।”

राष्ट्रीय AI साझेदारी की पृष्ठभूमि

धोखाधड़ी का पता लगाने वाला यह मॉडल सिंगापुर सरकार के साथ Google की राष्ट्रीय AI साझेदारी के तहत तैयार किया गया। Google DeepMind ने 20 मई, 2026 को उस साझेदारी की घोषणा की और अपनी National Partnerships for AI पहल के तहत देश में नए कार्यक्रम शुरू किए। इससे एक वर्ष पहले कंपनी ने सिंगापुर में एक शोध प्रयोगशाला खोली थी।

इन कार्यक्रमों में सार्वजनिक स्वास्थ्य समूहों के साथ AI सह-चिकित्सक सहयोग की संभावनाओं का अध्ययन; Google.org के साथ संक्रामक रोगों पर शोध और महामारी की तैयारी में सहायता—यह Philanthropy Asia Alliance के Health for Human Potential गठबंधन के लिए 7 मिलियन डॉलर के योगदान का हिस्सा है; दृष्टिबाधित और कम दृष्टि वाले खिलाड़ियों के लिए Gemma-संचालित दौड़ने में सहायक उपकरण, जिसका SG Enable—विकलांगता और समावेशन के लिए सिंगापुर की प्रमुख एजेंसी—के साथ परीक्षण और सुधार किया गया; National Research Foundation के सहयोग से स्थानीय शोधकर्ताओं को एजेंटिक AI विज्ञान उपकरणों का प्रशिक्षण; प्राथमिक विद्यालयों से लेकर जूनियर कॉलेजों तक के शिक्षकों को Gemini for Education उपलब्ध कराना; और Infocomm Media Development Authority तथा MLCommons के साथ बहुआयामी और बहुभाषी सुरक्षा मानकों पर शोध करना शामिल है।

मैसेजिंग और ऑपरेटिंग सिस्टम प्रदाताओं के लिए एकीकरण की राह

घोषणा के अनुसार, मैसेजिंग प्लेटफ़ॉर्म और ऑपरेटिंग सिस्टम विक्रेता उपयोगकर्ताओं की स्थानीय स्तर पर सुरक्षा के लिए इन हल्के मॉडलों को सीधे एकीकृत कर सकते हैं। इससे निजी डेटा उजागर किए बिना चैट में होने वाली बातचीत सुरक्षित रहती है। इसमें इस परियोजना को ऐसे मैसेजिंग प्लेटफ़ॉर्मों के लिए एक मिसाल के रूप में पेश किया गया है, जो उपयोगकर्ता सुरक्षा और एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन के बीच संतुलन बनाते हैं। साथ ही, यह सार्वजनिक हित के लिए तकनीक विकसित करने हेतु सरकारों और मॉडल प्रदाताओं के साथ मिलकर काम करने का उदाहरण भी है।