हैकर्स कैसे आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कर रहे हैं

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस ने वैश्विक अर्थव्यवस्था में एक मूल्य-वर्धक प्रौद्योगिकी के रूप में साबित किया है।

जैसे ही व्यवसायों ने पिछले कुछ वर्षों में वर्तमान घटनाओं के अनुकूल होने के लिए संघर्ष किया, उनमें से कुछ ने आधे दशक के लायक – फ्रिटो-ले के मामले में – डिजिटल परिवर्तनों को एक बहुत छोटे समय सीमा में भरने के तरीके खोजे। हैरिस पोल और अपेन ने पाया कि एआई बजट वैश्विक महामारी के दौरान 55% बढ़ गए।

किसी भी उपकरण की तरह, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस में कोई अंतर्निहित नैतिक मूल्य नहीं है। एआई की उपयोगिता या हानि की संभावना इस बात पर निर्भर करती है कि प्रणाली “सीखती” है और मानव अंततः इसके साथ क्या करते हैं।

एआई का लाभ उठाने के कुछ प्रयास – जैसे कि अपराध की भविष्यवाणी करना इससे पहले कि यह हो – यह दिखाते हैं कि पूर्वाग्रहित डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल मानव कमियों को दोहराते हैं। अब तक, एआई को अमेरिकी न्याय प्रणाली के डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित करने से दुर्भाग्यपूर्ण पूर्वाग्रहित एआई तर्क हुआ है।

अन्य उदाहरणों में, मानव एआई के विनाशकारी संभावनाओं का लाभ उठाने के लिए अधिक जानबूझकर तरीके चुनते हैं। हैकर्स अपनी नवाचारी प्रवृत्ति को फिर से दिखा रहे हैं और अपने हमलों की पहुंच, प्रभावशीलता और लाभकारिता में सुधार करने के लिए आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कर रहे हैं। और जैसे हीसाइबर युद्ध विश्वभर में अधिक से अधिक सामान्य हो जाता है, हम निश्चित रूप से हैकिंग में एआई के अनुप्रयोगों को और विकसित होते देखेंगे।

एआई एक अवसर और एक जोखिम है

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस व्यवसायों के लिए एक दुनिया की संभावनाएं प्रदान करता है जो पूर्वानुमान, व्यवसाय अनुकूलन और ग्राहक प्रतिधारण रणनीतियों में सुधार करना चाहते हैं। यह उन लोगों के लिए भी एक वरदान है जो दूसरों की डिजिटल संप्रभुता को खतरे में डालने का इरादा रखते हैं।

यहाँ कुछ तरीके हैं जिनसे आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस विनाशकारी कार्यों की ओर मोड़ने के लिए सूक्ष्म तरीकों से छेड़छाड़ की जा सकती है।

1. मशीन तर्क को खतरे में डालना

उपभोक्ताओं और व्यावसायिक उद्यमों के लिए एआई का मुख्य लाभ यह है कि यह मानव हस्तक्षेप के बिना पूर्वानुमानित और दोहराने योग्य तर्क कार्य करता है। यह इसकी सबसे बड़ी कमजोरी भी है।

किसी भी अन्य डिजिटल निर्माण की तरह, एआई बाहरी बलों द्वारा प्रवेश के लिए संवेदनशील हो सकता है। एआई को शक्ति देने वाले मशीन तर्क में हैकर्स को पहुंच और समझौता करने में सक्षम हो सकते हैं जो इसे अप्रत्याशित या हानिकारक कार्य करने का कारण बन सकता है। उदाहरण के लिए, औद्योगिक स्थिति निगरानी के साथ एक एआई गलत पढ़ाई दे सकता है या रखरखाव पिंग को डिलीवर नहीं किया जा सकता है।

चूंकि एआई निवेश का整个 बिंदु मानव हस्तक्षेप और परिणामों को दूसरे सोच को समाप्त करना है, इसलिए इस तरह के हमले से बुनियादी ढांचे या उत्पाद की गुणवत्ता को होने वाली क्षति को विनाशकारी विफलता तक नहीं देखा जा सकता है।

2. रिवर्स इंजीनियरिंग एल्गोरिदम का उपयोग करना

एक अन्य संभावित मार्ग – विशेष रूप से जहां बौद्धिक संपदा (आईपी) और उपभोक्ता या व्यावसायिक डेटा शामिल हैं – रिवर्स इंजीनियरिंग की अवधारणा है। हैकर्स甚至 आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस कोड चोरी कर सकते हैं। इसे काम करने के लिए पर्याप्त समय के साथ, वे अंततः उस डेटासेट का पता लगा सकते हैं जिसका उपयोग एआई को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था।

इसके परिणामस्वरूप कई परिणाम हो सकते हैं, जिनमें से पहला एआई जहर है। अन्य उदाहरणों में हैकर्स एआई प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके बाजारों, प्रतियोगियों, सरकारों, विक्रेताओं या सामान्य उपभोक्ताओं पर समझौता करने वाली जानकारी प्राप्त करने के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा का लाभ उठा सकते हैं।

3. लक्ष्यों के बारे में जानना

लक्ष्यों की निगरानी करना एआई के हाथों में पड़ने का एक और परिणाम हो सकता है। एआई की क्षमता एक व्यक्ति की क्षमताओं, ज्ञान क्षेत्रों, स्वभाव और लक्ष्यीकरण, धोखाधड़ी या दुरुपयोग के लिए शिकार होने की संभावना के बारे में निष्कर्ष निकालने की क्षमता कुछ साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों के लिए विशेष रूप से चिंताजनक है।

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस लोगों, टीमों और समूहों के बारे में आश्चर्यजनक रूप से विस्तृत निष्कर्ष निकाल सकता है कुछ असंभव डेटा बिंदुओं के आधार पर। एक “व्यस्त” या “विचलित” व्यक्ति तेजी से टाइप कर सकता है, माउस के साथ खिलवाड़ कर सकता है या ब्राउज़र टैब के बीच तेजी से आगे बढ़ सकता है। एक “भ्रमित” या “संदेह” उपयोगकर्ता पेज तत्वों पर क्लिक करने से पहले रुक सकता है या कई साइटों पर वापस जा सकता है।

सही हाथों में, ऐसे संकेत कर्मचारी सहभागिता को बढ़ाने में एचआर विभागों या वेबसाइटों और बिक्री फ़नल को पोलिश करने में विपणन टीमों की मदद कर सकते हैं।

हैकर्स के लिए, ऐसे संकेत एक इच्छित लक्ष्य का एक आश्चर्यजनक रूप से विस्तृत मनोवैज्ञानिक प्रोफ़ाइल परिणाम कर सकते हैं। साइबर अपराधी यह बताने में सक्षम हो सकते हैं कि कौन से लोग फ़िशिंग, स्मिशिंग, रैंसमवेयर, वित्तीय धोखाधड़ी और अन्य प्रकार के नुकसान के लिए संवेदनशील हो सकते हैं। यह उन्हें यह भी सिखा सकता है कि अपने लक्ष्यों को यह विश्वास दिलाने के लिए कि उनके धोखाधड़ी प्रयास वैध स्रोतों से आते हैं, उन्हें कैसे समझाना है।

4. नेटवर्क कमजोरियों की जांच

साइबर सुरक्षा पेशेवरों ने 2021 में 20,175 ज्ञात सुरक्षा कमजोरियों के बारे में डेटा प्रकाशित किया। यह 2020 की तुलना में वृद्धि थी, जब 17,049 ऐसी कमजोरियां थीं।

दुनिया घड़ी के हर बीतने के साथ अधिक से अधिक डिजिटल रूप से जुड़ी हुई – कुछ कहेंगे कि अंतर्निर्भर – हो रही है। दुनिया अब छोटे पैमाने पर और औद्योगिक नेटवर्क की एक अद्भुत संख्या की मेजबानी करती है, जिसमें अरबों जुड़े उपकरणों के साथ और अधिक आने वाले हैं। सब कुछ ऑनलाइन है, कंडीशन मॉनिटरिंग सेंसर से लेकर एंटरप्राइज प्लानिंग सॉफ्टवेयर तक।

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस नेटवर्क, सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर कमजोरियों के लिए साइबर सुरक्षा टीमों की मदद करने में वादा दिखाता है मानवों की तुलना में तेजी से जांच। डिजिटल बुनियादी ढांचे के विकास की गति और पैमाने का अर्थ है कि सुरक्षा कमजोरियों को पैच करने के लिए लाखों लाइनों के कोड की खोज करना लगभग असंभव है। यह सभी को ऑनलाइन होने के दौरान होना चाहिए क्योंकि डाउनटाइम की लागत के कारण।

यदि एआई यहां एक साइबर सुरक्षा उपकरण है, तो यह एक दो-धारी तलवार भी है। हैकर्स साइबर सुरक्षा टीमों के रूप में同 एक ही तंत्र का उपयोग करके अधिक कुशलता से नेटवर्क, सॉफ्टवेयर और फर्मवेयर के लिए कमजोरियों की जांच कर सकते हैं।

एक डिजिटल हथियारों की दौड़

साइबर अपराध में एआई के बहुत सारे अनुप्रयोग हैं जिन्हें नामित करना असंभव है, लेकिन यहाँ कुछ और हैं:

• हैकर्स एक निर्दिष्ट ट्रिगर या सीमा का पता लगाने पर एक निर्दोष अनुप्रयोग के भीतर एआई कोड छिपा सकते हैं जो एक दुर्भाग्यपूर्ण व्यवहार को निष्पादित करता है।
• दुर्भाग्यपूर्ण एआई मॉडल आईटी प्रबंधन सुविधाओं या आंगूठियों और आवाज पहचान जैसे बायोमेट्रिक इनपुट की निगरानी करके प्रमाण-पत्र निर्धारित करने के लिए उपयोग किए जा सकते हैं।
• यहां तक कि अगर एक प्रयास किया गया साइबर हमला अंततः विफल हो जाता है, तो एआई से लैस हैकर्स यह निर्धारित करने में सक्षम हो सकते हैं कि क्या गलत हुआ और अगली बार वे क्या अलग कर सकते हैं।

यह सिर्फ एक अच्छी तरह से रखी गई कहानी लेकर लगता है एक जीप को हैक करने के लिए जबकि यह सड़क पर है स्वायत्त वाहन विकास को एक ठहराव में लाने के लिए। एक उच्च-प्रोफ़ाइल हैक जहां एआई एक केंद्र बिंदु के रूप में कार्य करता है एक समान लोकप्रिय राय में क्षरण का कारण बन सकता है। कुछ सर्वेक्षण बताते हैं कि औसत अमेरिकी पहले से ही एआई के लाभों के बारे में बहुत संदेहास्पद है।

सर्वव्यापी कंप्यूटिंग साइबर सुरक्षा जोखिमों के साथ आती है – और दोनों श्वेत और काले टोपी हैकर्स को यह पता है। एआई हमारे ऑनलाइन जीवन को सुरक्षित रखने में मदद कर सकता है, लेकिन यह एक नए डिजिटल हथियारों की दौड़ का केंद्र भी है।