हैकर्स कैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कर रहे हैं

एआई ने वैश्विक अर्थव्यवस्था में एक मूल्य वर्धक प्रौद्योगिकी के रूप में साबित किया है।

जैसे ही व्यवसाय पिछले कुछ वर्षों में वर्तमान घटनाओं के अनुकूल खुद को ढालने के लिए संघर्ष कर रहे थे, उनमें से कुछ ने तरीके खोजे जो कि आधुनिकीकरण के पांच साल के योग्य – फ्रिटो-ले के मामले में – एक बहुत छोटे समय सीमा में डिजिटल परिवर्तनों को भरने के लिए। हैरिस पोल और अप्पेन ने पाया कि एआई बजट वैश्विक महामारी के दौरान 55% बढ़ गया।

किसी भी उपकरण की तरह, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में कोई आंतरिक नैतिक मूल्य नहीं है। एआई की उपयोगिता या नुकसान की संभावना इस बात पर निर्भर करती है कि सिस्टम “सीखता” है और अंततः मानव इसे कैसे उपयोग करते हैं।

एआई का लाभ उठाने के कुछ प्रयास – जैसे कि अपराध की “पूर्वानुमान” करने से पहले यह होता है – यह दिखाते हैं कि पक्षपातपूर्ण डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल मानव की कमियों को दोहराते हैं। अब तक, अमेरिकी न्याय प्रणाली के डेटा का उपयोग करके एआई को प्रशिक्षित करने से दुर्भाग्य से पूर्वाग्रहित एआई तर्क हुआ है।

अन्य उदाहरणों में, मानव जानबूझकर एआई के विनाशकारी संभावनाओं का लाभ उठाने के लिए अधिक जानबूझकर तरीके चुनते हैं। हैकर्स अपनी नवाचारी प्रवृत्ति को फिर से दिखा रहे हैं कि वे अपने हमलों की पहुंच, प्रभावशीलता और लाभदायकता में सुधार करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कर रहे हैं। और जैसे ही साइबर युद्ध अधिक से अधिक सामान्य होता जा रहा है दुनिया भर में, हम निश्चित रूप से हैकिंग में एआई के अनुप्रयोगों को और विकसित होते देखेंगे।

एआई एक अवसर और एक जोखिम है

आर्टिफिशियल 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 आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विनाशकारी कार्रवाइयों की ओर मोड़ने के लिए सूक्ष्म छेड़छाड़ और अधिक खुले प्रयासों के प्रति संवेदनशील हो सकता है।

1. मशीन लॉजिक को खतरे में डालना

उपभोक्ताओं और व्यावसायिक उद्यमों के लिए एआई का मुख्य लाभ यह है कि यह मानव हस्तक्षेप के बिना पredictable और दोहराने योग्य कार्यों को 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 लॉजिक में हैकर्स जो पहुंच और समझौता कर सकते हैं वह अस्थिर या हानिकारक कार्यों को करने का कारण बन सकता है। उदाहरण के लिए, एक एआई जो औद्योगिक स्थिति निगरानी के लिए नियुक्त किया गया है, यह गलत पढ़ाई दे सकता है या रखरखाव पिंग को वितरित नहीं कर सकता है।

चूंकि एआई निवेश का पूरा उद्देश्य मानव हस्तक्षेप और परिणामों को दूसरे से हटाना है, इसलिए इस तरह के हमले से बुनियादी ढांचे या उत्पाद की गुणवत्ता को होने वाली क्षति को तब तक नहीं देखा जा सकता जब तक कि यह विनाशकारी विफलता का कारण नहीं बन जाता।

2. रिवर्स इंजीनियरिंग एल्गोरिदम का उपयोग करना

एक और संभावित नुकसान – विशेष रूप से जहां बौद्धिक संपदा (आईपी) और उपभोक्ता या व्यावसायिक डेटा का संबंध है – यह विचार है कि हैकर्स एआई कोड को चोरी कर सकते हैं। समय के साथ, वे यह जान सकते हैं कि यह कैसे काम करता है, और अंततः एआई को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए डेटासेट का पता लगा सकते हैं।

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

3. इरादित लक्ष्यों के बारे में जानना

लक्ष्यों की निगरानी करना हैकर्स के हाथों में एआई के गिरने के सबसे अधिक चिंताजनक परिणामों में से एक है। एआई की क्षमता एक व्यक्ति की क्षमताओं, ज्ञान क्षेत्रों, स्वभाव, और लक्ष्यीकरण, धोखाधड़ी या दुर्व्यवहार के शिकार होने की संभावना के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए साबित हो रही है कि यह कुछ साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों के लिए विशेष रूप से चिंताजनक है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कुछ असंभव डेटा बिंदुओं के आधार पर लोगों, टीमों और समूहों के बारे में आश्चर्यजनक रूप से विस्तृत निष्कर्ष निकाल सकता है और एक “संलग्न” या “विचलित” व्यक्ति तेजी से टाइप कर सकता है, माउस के साथ खिलवाड़ कर सकता है या ब्राउज़र टैब के बीच जल्दी से जा 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 एचआर विभागों को कर्मचारी संलग्नता बढ़ाने में मदद कर सकते हैं या विपणन टीमों को अपनी वेबसाइटों और बिक्री फ़नल को पॉलिश करने में मदद कर सकते हैं।

हैकर्स के लिए, ऐसे संकेत एक इरादित लक्ष्य का एक आश्चर्यजनक रूप से सूक्ष्म मनोवैज्ञानिक प्रोफाइल परिणाम दे सकते हैं। साइबर अपराधी यह बताने में सक्षम हो सकते हैं कि कौन से लोग फ़िशिंग, स्मिशिंग, रैनसमवेयर, 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 के प्रयास वैध स्रोतों से आते हैं।

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 डिजिटल रूप से जुड़ी हुई – कुछ कहेंगे कि अंतरनिर्भर – घंटे के हिसाब से बढ़ रही है। दुनिया में अब छोटे पैमाने पर और औद्योगिक नेटवर्क की एक भयानक संख्या है, जिसमें अरबों जुड़े उपकरण ऑनलाइन हैं और अधिक आ रहे हैं। सब कुछ ऑनलाइन है, स्थिति निगरानी सेंसर से लेकर उद्यम योजना सॉफ़्टवेयर तक।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साइबर सुरक्षा टीमों को तेजी से नेटवर्क, सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर कमजोरियों की जांच में मदद करने का वादा दिखाता है जो मानव अकेले नहीं कर सकते हैं। डिजिटल बुनियादी ढांचे के विकास की गति और पैमाने का अर्थ है कि सुरक्षा कमजोरियों को पैच करने के लिए कोड की अरबों पंक्तियों की खोज करना लगभग असंभव है। यह सब तब होता है जब ये सिस्टम ऑनलाइन होते हैं क्योंकि डाउनटाइम की लागत होती है।

यदि एआई यहां एक साइबर सुरक्षा उपकरण है, तो यह एक दो-धारी तलवार भी है। हैकर्स “सफेद टोपी” आईटी भीड़ के रूप में एक ही तंत्र का उपयोग करके नेटवर्क, सॉफ़्टवेयर और फर्मवेयर के लिए कमजोरियों की जांच अधिक कुशलता से कर सकते हैं।

एक डिजिटल हथियारों की दौड़

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

• हैकर्स एक अन्यथा निर्दोष अनुप्रयोग के भीतर एआई कोड को छिपा सकते हैं जो एक निर्धारित ट्रिगर या थ्रेशोल्ड का पता लगाने पर एक दुर्भाग्यपूर्ण व्यवहार को निष्पादित करता है।
• दुर्भाग्यपूर्ण एआई मॉडल आईटी प्रबंधन विशेषताओं जैसे कि पासवर्ड या अन्य सुरक्षा सुविधाओं का पता लगाने के लिए आइटी प्रबंधन सुविधाओं का उपयोग कर सकते हैं, जैसे कि बायोमेट्रिक इनपुट जैसे कि उंगलियों के निशान और आवाज पहचान।
• यहां तक कि अगर एक प्रयास किया गया साइबर हमला अंततः विफल हो जाता है, तो एआई से लैस हैकर्स मशीन लर्निंग का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए कर सकते हैं कि क्या गलत हुआ और अगली बार वे क्या अलग कर सकते हैं।

यह सिर्फ एक अच्छी तरह से रखी गई कहानी की तरह लगता है एक जीप को हैक करने के बारे में 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, वह एक समान गिरावट का कारण बन सकता है सार्वजनिक राय में। कुछ मतदान से पता चलता है 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 सफेद टोपी और काली 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।