KELA की 2026 मध्य-वर्ष AI खतरा परिदृश्य रिपोर्ट: AI हथियार और लक्ष्य दोनों बन रहा है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब साइबर अपराधियों को केवल तेज़ी से काम करने में मदद नहीं कर रही है; वह जटिल हमलों में सक्रिय भागीदार भी बनती जा रही है। यह KELA की 2026 की मध्य-वर्ष AI खतरा परिदृश्य रिपोर्ट का मुख्य निष्कर्ष है। रिपोर्ट के अनुसार साइबर सुरक्षा एक नए युग में प्रवेश कर चुकी है, जहाँ एजेंट-आधारित AI, ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल और स्वायत्त हमले की तकनीकें साइबर अपराध के तौर-तरीकों को व्यापक रूप से बदल रही हैं। रिपोर्ट ऐसे खतरे के परिदृश्य का वर्णन करती है जिसमें AI सुरक्षा खामियों की खोज और रैंसमवेयर गतिविधियों से लेकर फ़िशिंग अभियानों और कॉर्पोरेट जासूसी तक सब कुछ तेज़ कर रही है। साथ ही, वह हमले के ऐसे नए रास्ते भी बना रही है जिन्हें सुरक्षा टीमों को सुरक्षित करना होगा।

स्वायत्त साइबर हमलों का उदय

वर्षों तक AI मुख्यतः डेवलपरों, सुरक्षा पेशेवरों और हमलावरों के लिए उत्पादकता बढ़ाने वाला उपकरण रही है। KELA के अनुसार 2026 में AI सहायकों से ऐसी AI प्रणालियों की ओर एक बुनियादी बदलाव हो रहा है जो सीमित मानवीय भागीदारी के साथ कई चरणों वाले लक्ष्य पूरे कर सकती हैं। केवल कोड तैयार करने या सवालों के जवाब देने के बजाय ये प्रणालियाँ सुरक्षा खामियाँ पहचान सकती हैं, सॉफ़्टवेयर का विश्लेषण कर सकती हैं, खामियों का फ़ायदा उठाने वाले एक्सप्लॉइट जोड़ सकती हैं, पहुँच के अधिकार बढ़ा सकती हैं और हमले के हर चरण में असाधारण गति से सहायता कर सकती हैं।

इन क्षमताओं के शुरुआती प्रदर्शन भले ही स्वामित्व वाले अत्याधुनिक मॉडलों में दिखे हों, लेकिन KELA के अनुसार लंबी अवधि में बड़ी चिंता DeepSeek, Qwen और Kimi जैसे ओपन-सोर्स मॉडलों को तेज़ी से अपनाए जाने की है। इन मॉडलों को अपने सर्वर पर चलाया जा सकता है, बदला जा सकता है और इनके सुरक्षा प्रतिबंध हटाए जा सकते हैं। इसलिए अपराधी समूह अब व्यावसायिक AI प्रदाताओं पर निर्भर नहीं हैं और पूरी तरह अपने नियंत्रण में हमलावर AI प्रणालियाँ बना सकते हैं।

पैच लगाने के लिए मिलने वाला समय घट रहा है

रिपोर्ट का शायद सबसे चिंताजनक पूर्वानुमान स्वायत्त सुरक्षा खामी खोज और दोहन (Autonomous Vulnerability Discovery and Exploitation, AVDE) से जुड़ा है। परंपरागत रूप से, किसी खामी के सार्वजनिक होने और उसका फ़ायदा उठाने वाले कारगर एक्सप्लॉइट व्यापक रूप से उपलब्ध होने के बीच संगठनों को बहुमूल्य समय मिलता था। इस दौरान सुरक्षा टीमें पैच का परीक्षण कर सकती थीं और हमलावरों के खामी का फ़ायदा उठाने से पहले प्रणालियों को सुरक्षित कर सकती थीं।

एजेंट-आधारित AI इस बढ़त को समाप्त कर सकती है। ये प्रणालियाँ केवल पहले से ज्ञात खामियों पर निर्भर रहने के बजाय विशाल कोडबेस का विश्लेषण कर सकती हैं, जटिल सॉफ़्टवेयर तर्क को समझ सकती हैं, दोष खोजकर उनकी स्वतः पुष्टि कर सकती हैं और मानव शोधकर्ताओं से कहीं तेज़ एक्सप्लॉइट कोड बना सकती हैं। सॉफ़्टवेयर पैच सार्वजनिक होते ही AI प्रणालियाँ उसकी रिवर्स इंजीनियरिंग करके यह पता लगा सकती हैं कि वह किस खामी को ठीक करता है। इससे सुरक्षा टीमों का प्रतिक्रिया समय बहुत कम हो जाता है। जो घटनाक्रम पहले महीनों में होता था, वह अधिकाधिक मामलों में कुछ घंटों में हो सकता है।

रैंसमवेयर समूह रोज़मर्रा के काम में AI जोड़ रहे हैं

AI मानव ऑपरेटरों की जगह लेने के बजाय रैंसमवेयर समूहों की क्षमता कई गुना बढ़ाने वाला साधन बन रही है।

रिपोर्ट में एक उदाहरण ऐसे लीक हुए संदेशों का विश्लेषण करता है जो कथित तौर पर TheGentlemen नामक रैंसमवेयर समूह से जुड़े हैं। KELA के विश्लेषण के अनुसार सदस्यों ने AI का उपयोग सॉफ़्टवेयर विकास तेज़ करने, बुनियादी ढाँचे की समस्याएँ सुलझाने, लॉग का विश्लेषण करने, दुर्भावनापूर्ण कोड सुधारने, फिरौती की बातचीत के संदेश तैयार करने, चोरी किए गए कॉर्पोरेट डेटा को संसाधित करने और आंतरिक उपकरण बनाने के लिए किया। बातचीत से संकेत मिलता है कि ऑपरेटर AI को ऐसा साधन मानते थे जो उनके अभियानों के लगभग हर चरण में काम तेज़ करता और दक्षता बढ़ाता था, हालाँकि मानवीय निगरानी अभी भी आवश्यक थी।

यह पूरे साइबर अपराध तंत्र के एक व्यापक रुझान को दर्शाता है: AI केवल एक और उपकरण नहीं, बल्कि टीम के एक अतिरिक्त सदस्य की तरह काम करने लगी है।

राज्य-समर्थित गतिविधियाँ अधिक स्वचालित हो रही हैं

रिपोर्ट यह भी कहती है कि उन्नत और लगातार सक्रिय खतरों वाले APT समूह अपनी गतिविधियों के बड़े हिस्से को स्वचालित करना शुरू कर रहे हैं।

एक केस स्टडी ऐसे जासूसी अभियान का वर्णन करती है जिसके लिए चीन से संबद्ध GTG-1002 समूह को ज़िम्मेदार ठहराया गया है। इस समूह ने कथित तौर पर घुसपैठ की कार्यप्रक्रिया का 80% से 90% हिस्सा स्वचालित किया था। KELA के अनुसार AI ने बहुत कम मानवीय भागीदारी के साथ खामियों की खोज, एक्सप्लॉइट निर्माण, अधिकार बढ़ाने, नेटवर्क में एक प्रणाली से दूसरी तक पहुँचने और डेटा की प्राथमिकता तय करने का काम संभाला। ये गतिविधियाँ सरकारी तत्वों की हों या संगठित साइबर अपराध समूहों की, रिपोर्ट के अनुसार AI लगातार अधिक जटिल हमले करने वाली निष्पादन परत बन रही है।

हमलावर AI को ही अपने उद्देश्य के लिए प्रभावित करना सीख रहे हैं

रिपोर्ट की एक दिलचस्प अवधारणा वह है जिसे KELA “वाइब हैकिंग” कहती है।

स्पष्ट जेलब्रेक प्रॉम्प्ट के ज़रिए AI मॉडल के प्रतिबंध तोड़ने की कोशिश करने के बजाय हमलावर दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों को वैध कार्य के रूप में पेश करके उसे प्रभावित कर रहे हैं। वे AI को सुरक्षा नियम अनदेखे करने का आदेश नहीं देते, बल्कि उसे विश्वास दिलाते हैं कि वह अधिकृत सुरक्षा परीक्षण, सॉफ़्टवेयर विकास या आंतरिक समस्या-समाधान में भाग ले रही है। यह संदर्भ स्वीकार कर लेने पर AI स्वेच्छा से ऐसी कार्रवाइयाँ कर सकती है जो हमलावर गतिविधियों में मदद करती हैं।

KELA ने AI कोडिंग सहायकों और मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल सर्वरों से जुड़े कई उदाहरण दर्ज किए हैं। ये दिखाते हैं कि सावधानी से बनाए गए प्रॉम्प्ट AI एजेंटों को संवेदनशील फ़ाइलें देखने, गोपनीय जानकारी उजागर करने या हमले की शृंखला के हिस्से पूरे करने के लिए कैसे मना सकते हैं, जबकि एजेंटों को लगता है कि वे वैध काम कर रहे हैं।

सोशल इंजीनियरिंग अधिक विश्वसनीय दिखने लगी है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता साइबर सुरक्षा पर हमले के सबसे पुराने तरीकों में से एक, सोशल इंजीनियरिंग, को भी बदल रही है।

रिपोर्ट एक बढ़ते भूमिगत बाज़ार का वर्णन करती है जहाँ अपराधी AI-संचालित फ़िशिंग प्लेटफ़ॉर्म, बहुभाषी वॉइस फ़िशिंग प्रणालियाँ, डीपफ़ेक सेवाएँ, आवाज़ की नकल बनाने की तकनीक और AI-सहायता प्राप्त लॉगिन विवरण चुराने वाले उपकरण बेचते हैं। कुछ सेवाएँ असली ग्राहक सेवा प्रतिनिधियों की नकल करते हुए सैकड़ों स्वचालित कॉल करने की क्षमता का प्रचार करती हैं। इनमें कई भाषाओं का समर्थन और वास्तविक लगने वाली बातचीत भी शामिल है।

ये सेवाएँ विश्वसनीय दिखने वाले हमलों के लिए आवश्यक तकनीकी विशेषज्ञता बहुत कम कर देती हैं। अपराधी उन्नत क्षमताएँ खुद विकसित करने के बजाय उन्हें सदस्यता के आधार पर खरीद सकते हैं।

इन्फ़ोस्टीलर अब संगठनों का ज्ञान भी चुरा रहे हैं

रिपोर्ट की एक अहम टिप्पणी जानकारी चुराने वाले मैलवेयर के विकास से संबंधित है।

पहले इन्फ़ोस्टीलर पासवर्ड, ब्राउज़र कुकीज़, क्रिप्टोकरेंसी वॉलेट और प्रमाणीकरण टोकन पर केंद्रित थे। आज का मैलवेयर AI के उपयोग की उस परत को अधिक निशाना बना रहा है जिसे KELA “संज्ञानात्मक परत” कहती है। हमलावर अब केवल लॉगिन विवरण नहीं, बल्कि प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी, AI मेमोरी फ़ाइलें, कैश में रखी बातचीत, स्वचालन कार्यप्रवाह, व्यावसायिक निर्देश और AI सहायकों में सुरक्षित स्थायी संदर्भ तलाश रहे हैं।

इससे सुरक्षा उल्लंघन का स्वरूप पूरी तरह बदल जाता है। संक्रमित वर्कस्टेशन अब केवल पहुँच संबंधी विवरण उजागर नहीं करता। उससे संगठन के काम करने का तरीका, व्यावसायिक निर्णयों का तर्क, उसके अपने कार्यप्रवाह, रणनीतिक योजनाएँ, सॉफ़्टवेयर संरचना और महीनों के AI-सहायता प्राप्त काम से संचित आंतरिक ज्ञान भी सामने आ सकता है।

रिपोर्ट के अनुमान के अनुसार KELA ने 2026 के पहले चार महीनों में ही दस लाख से अधिक अलग-अलग संक्रमित मशीनें देखीं। उसने डेवलपरों और वरिष्ठ अधिकारियों को निशाना बनाने वाले macOS-केंद्रित मैलवेयर में निरंतर वृद्धि भी दर्ज की।

सेशन कुकीज़ पासवर्ड से अधिक मूल्यवान हो गई हैं

KELA के अनुसार प्रमाणित AI सत्र तेज़ी से साइबर अपराधियों के लिए अत्यधिक मूल्यवान लक्ष्य बन रहे हैं।

उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड चुराने के बजाय हमलावर ब्राउज़र की सेशन कुकीज़ तलाश रहे हैं, जिनसे वे बहु-कारक प्रमाणीकरण को पूरी तरह दरकिनार कर सकते हैं। किसी प्रमाणित AI सत्र तक पहुँच मिलने पर उन्हें बातचीत के साथ-साथ उससे जुड़े डेवलपर उपकरण, क्लाउड सेवाएँ, कोड रिपॉज़िटरी, स्वचालन कार्यप्रवाह और उद्यम प्रणालियों के एकीकरण भी मिल सकते हैं।

रिपोर्ट खास तौर पर AI प्लेटफ़ॉर्म के प्रमाणित सत्र खरीदने, उनकी वैधता जाँचने और उन्हें दोबारा बेचने वाले बढ़ते भूमिगत बाज़ार को दर्ज करती है। इससे संकेत मिलता है कि सत्रों पर कब्ज़ा करना AI-संचालित उद्यम वातावरण की सुरक्षा भंग करने के सबसे प्रभावी तरीकों में से एक बन सकता है।

AI का बुनियादी ढाँचा हमले का नया क्षेत्र बन गया है

जैसे-जैसे संगठन AI ऑर्केस्ट्रेशन परतें, इन्फ़रेंस एंडपॉइंट, वेक्टर डेटाबेस, मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल सर्वर और स्वायत्त एजेंट तैनात करते हैं, साइबर अपराधी भी अपनी टोह लेने की गतिविधियों को उनके अनुरूप ढाल रहे हैं।

वे केवल पारंपरिक वेब अनुप्रयोगों की जाँच करने के बजाय खुले AI बुनियादी ढाँचे की तलाश करते हैं जो मॉडल, API, क्लाउड के पहुँच विवरण या उद्यम स्वचालन प्रणालियों तक सीधी पहुँच दे सकता है। KELA ऐसी हमलावर प्रणालियों पर प्रकाश डालती है जो पूरे इंटरनेट में खुली AI सेवाओं की खोज स्वचालित कर सकती हैं और फिर चुराए गए पहुँच विवरण सत्यापित करके उन्हें तुरंत काम आने वाली जानकारी के रूप में व्यवस्थित कर सकती हैं।

नतीजा ऐसा साइबर अपराध तंत्र है जहाँ टोह लेना, पहुँच विवरण जुटाना, खामियों का दोहन करना और घुसपैठ के बाद विश्लेषण करना लगातार अधिक स्वचालित हो रहे हैं। इससे जटिल हमले करने के लिए आवश्यक कौशल की बाधा बहुत कम हो जाती है।

AI एजेंटों के युग में सुरक्षा

KELA का निष्कर्ष है कि AI के साइबर हमलों की गति बढ़ाते रहने के बीच संगठन केवल पारंपरिक रक्षा रणनीतियों पर निर्भर नहीं रह सकते। उद्यमों को AI एजेंट, प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी, मेमोरी भंडार, स्वायत्त कार्यप्रवाह और मशीन पहचान को महत्वपूर्ण परिसंपत्तियाँ मानना होगा, जिन्हें वही सुरक्षा चाहिए जो पहले सर्वर, पहुँच संबंधी विवरण और डेटाबेस को दी जाती थी।

KELA की 2026 की मध्य-वर्ष AI खतरा परिदृश्य रिपोर्ट का व्यापक संदेश है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता साइबर सुरक्षा को दोनों ओर से बदल रही है। AI सुरक्षा टीमों को नई क्षमताएँ दे रही है, लेकिन साइबर अपराध के आर्थिक समीकरण और उसकी गति भी बदल रही है। जैसे-जैसे कंपनियाँ अपने कामकाज में AI को गहराई से जोड़ती हैं, केवल बुनियादी ढाँचे ही नहीं, बल्कि AI प्रणालियों में मौजूद ज्ञान, संदर्भ और स्वायत्त निर्णय लेने की क्षमता की सुरक्षा भी इस दशक की प्रमुख साइबर सुरक्षा चुनौतियों में से एक बन सकती है।