क्यों AI उच्च शिक्षा की उपयोगकर्ता पहुँच और प्रमाणपत्र युद्धभूमि के खिलाफ नई रक्षा बन रहा है

साइबर अपराधियों ने अपना लक्ष्य ऊँचा कर लिया है, और अब उच्च शिक्षा सीधे उनके निशाने पर है।

सालों तक, K‑12 जिलों ने इसका सबसे बुरा हिस्सा सहा। जब महामारी ने रातोंरात दूरस्थ शिक्षा को लागू किया, उन स्कूल सिस्टमों को जो इसके लिए कभी तैयार नहीं थे, उजागर कर दिया गया। उच्च शिक्षा तुलनात्मक रूप से सुरक्षित लगती थी: कैंपसों के पास पहले से ही परिपक्व आईटी विभाग थे, सुरक्षा उपकरणों के लिए बजट था, और COVID के प्रकोप से पहले ही वे डिजिटल सिस्टम और ऑनलाइन शिक्षा को एक दशक से अधिक समय से चला रहे थे। वह अंतराल तेज़ी से घट रहा है। K‑12 स्तर पर आसान लक्ष्य पहले ही काफी हद तक ले लिया गया है, और अब हमलावर वही AI‑संचालित उपकरणों के साथ कॉलेजों और विश्वविद्यालयों की ओर अपना ध्यान मोड़ रहे हैं, जिनसे K‑12 इतना आसान लक्ष्य बन गया था।

पैमाना पहले ही सुर्खियों में दिख रहा है। इस महीने मात्र, व्यक्तिगत जानकारी चोरी हुई जब कम से कम 137,000 स्कूल स्टाफ खातों से, एक उल्लंघन में जिसने Glendale Community College, Moody Bible Institute, Illinois Central College, और Houston City College को प्रभावित किया। फ़ायरवॉल और परिधि उपकरण अभी भी महत्वपूर्ण हैं, लेकिन उन्हें अब हो रही चीज़ को रोकने के लिए नहीं बनाया गया था: AI जो हमलावरों को बड़े पैमाने पर स्टाफ और छात्रों का रूप धारण करने देता है, इतना प्रभावी कि संस्थानों द्वारा वर्षों से भरोसा किए गए जाँचों को चकमा दे सके। प्रमाणपत्र चोरी और खाता अधिग्रहण अब किनारे के मामलों नहीं रहे। वे मुख्य हमला सतह बन चुके हैं, और इसका बचाव 2026 के लिए उच्च शिक्षा में केंद्रीय साइबर सुरक्षा चुनौती बन गया है।

समस्या का दूसरा पहलू: घोस्ट छात्र

चोरी हुए स्टाफ प्रमाणपत्र अधिकांश ध्यान आकर्षित करते हैं, लेकिन वे केवल कहानी का आधा हिस्सा हैं। बाकी आधा हिस्सा छात्र पक्ष में हो रहा है, और यह संभवतः अधिक महंगा समस्या है: घोस्ट छात्र धोखाधड़ी।

तंत्र सरल है। दुष्ट अभिनेता नकली या चोरी की पहचान का उपयोग करके छात्रों के रूप में नामांकन करते हैं, कक्षाओं में उपस्थित नहीं होते, बल्कि वित्तीय सहायता एकत्र करने के लिए। AI‑जनित आवेदन अब इतने अच्छे हो गए हैं कि अधिकांश संस्थानों द्वारा अभी भी उपयोग की जाने पहचान सत्यापन को मात दे सकते हैं, जिसका मतलब है कि यह धोखाधड़ी प्रमाणपत्र चोरी की तरह ही स्केल करती है: स्वचालित रूप से, और तेज़ी से।

संख्याएँ अब अनदेखी नहीं की जा सकतीं। अनुमानित $150 मिलियन की सहायता 2025 में ही अयोग्य छात्रों को गई, जिसमें सामुदायिक कॉलेज सबसे अधिक प्रभावित हुए क्योंकि वे आमतौर पर सबसे कम मजबूत पहचान बुनियादी ढांचा चलाते हैं। Delaware County Community College ने अपने आप पर अधिक 500 नकली छात्र खातों का पता लगाया। राष्ट्रीय स्तर पर, संघीय सरकार के पास 200 खुले मामलों में घोस्ट छात्र धोखाधड़ी की जांच में $350 मिलियन से अधिक राशि है।

लागत अमूर्त नहीं है, और यह केवल स्कूलों तक सीमित नहीं है। जब एक धोखेबाज़ चोरी की पहचान के तहत नामांकन करता है और ऋण लेता है, तो उस पहचान के पीछे वास्तविक व्यक्ति अक्सर वह ऋण धारण करने वाला बन जाता है। वैध छात्रों को घटते वित्तीय सहायता पूलों और संस्थागत संसाधनों के लिए प्रतिस्पर्धा करनी पड़ती है, जिन्हें धोखाधड़ी ने पहले ही निकाल लिया है। जैसा कि एक हालिया ABC News जांच में पाया गया, दक्षिणी कैलिफ़ोर्निया के सामुदायिक कॉलेजों को AI‑जनित आवेदन से भर दिया गया है, और यह पैटर्न राष्ट्रीय स्तर पर दिख रहा है, न कि केवल एक क्षेत्र में।

प्रमाणपत्र चोरी और घोस्ट छात्र धोखाधड़ी अलग समस्याएँ लगती हैं, लेकिन उनका मूल कारण समान है: पहचान जाँचें जो केवल एक बार, लॉगिन या नामांकन के बिंदु पर होती हैं, और फिर कभी दोहराई नहीं जातीं।

पहचान एक घटना नहीं है: यह एक जीवनचक्र है

यह वह बदलाव है जो उच्च शिक्षा को 2026 में अपनाना चाहिए। प्रश्न केवल “क्या इस व्यक्ति ने सफलतापूर्वक प्रमाणित किया” नहीं हो सकता। इसे निरंतर होना चाहिए: अभी कौन पहुँच रखता है, और क्या उन्हें अभी भी वह पहुँच होनी चाहिए।

यह प्रश्न उत्तर देना कठिन हो गया है क्योंकि कैंपस पर “पहचान” की जनसंख्या अब छात्रों और स्टाफ से बहुत आगे बढ़ गई है। विश्वविद्यालय अब स्वायत्त AI एजेंटों, तृतीय‑पक्षी एकीकरणों, और मशीन पहचानियों को सुरक्षित करने के लिए जिम्मेदार हैं जो हर दिन संवेदनशील सिस्टमों को छूते हैं, अक्सर मानव खाते की तुलना में बहुत कम निगरानी के साथ। इन सभी पहचानियों में से प्रत्येक संभावित प्रवेश बिंदु है, और अधिकांश संस्थानों के पास उन्हें वास्तविक‑समय में ट्रैक करने का तरीका नहीं है।

यही वह जगह है जहाँ पहचान जीवनचक्र प्रबंधन (ILM) को प्राथमिकता के रूप में स्थापित किया जाता है, न कि केवल एक वैकल्पिक सुविधा के रूप में। स्थिर, एक‑बार की प्रमाणिकरण को उस दुनिया के लिए डिजाइन किया गया था जहाँ “पहचान” का मतलब पासवर्ड के साथ लॉगिन करने वाला व्यक्ति था। इसे एजेंटिक AI, मशीन‑टू‑मशीन एकीकरण, और धोखाधड़ी रिंग्स के लिए नहीं बनाया गया था, जो सेकंडों में एक विश्वसनीय नकली छात्र बना सकते हैं। इस अंतर को पाटने के लिए फ़िशिंग‑प्रतिरोधी पासकी और एजेंटिक AI गवर्नेंस को ILM दृष्टिकोण के साथ जोड़ना आवश्यक है, जो निरंतर पहुँच की समीक्षा और अपडेट करता है, न कि एक बार प्रदान करके एक सेमेस्टर बाद तक मान्य मान लेता है।

उच्च शिक्षा इस मुद्दे को नज़रअंदाज़ नहीं कर सकती और संघीय जांचों के पकड़े जाने का इंतजार नहीं कर सकती। जो संस्थान इस पर आगे बढ़ेंगे, वही वे होंगे जो पहचान को लॉगिन पर एक चेकबॉक्स मानने से रोकेंगे और इसे ऐसी चीज़ मानेंगे जिसे निरंतर सत्यापित, निगरानी और समायोजित किया जाना चाहिए, हर मानव और हर मशीन के लिए जो उनके सिस्टमों को छूती है।

हमलावरों ने पहले ही अपना हिस्सा स्वचालित कर दिया है। अब उच्च शिक्षा का भी वही समय है।