साइबर सुरक्षा

LexisNexis Risk Solutions सरकार के लिए AI एजेंटों का पता लगाने की सुविधा लेकर आया

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LexisNexis Risk Solutions ने 10 नवंबर, 2026 को घोषणा की कि सरकारी एजेंसियों के लिए ThreatMetrix और BehavioSec के साथ Know Your Agent (KYA) इंटेलिजेंस उपलब्ध है। इससे डिजिटल पहचान और धोखाधड़ी से जुड़े निर्णयों में AI एजेंटों की गतिविधि को शामिल किया गया है। कंपनी के वैश्विक डिजिटल लेन-देन के विश्लेषण में 2026 की पहली छमाही के दौरान एजेंट-आधारित ट्रैफ़िक में 750% की वृद्धि दर्ज की गई।

सरकार-केंद्रित ये सुविधाएँ मानव उपयोगकर्ताओं, पारंपरिक स्वचालित बॉट और AI एजेंटों के बीच अंतर करने के लिए बनाई गई हैं। यह अंतर पहचान से जुड़ी एक समस्या का समाधान करता है: कई निजी एजेंट फिलहाल खुद को एजेंट के रूप में घोषित नहीं करते, जिससे एजेंसी के लिए यह तय करना कठिन हो जाता है कि उसके डिजिटल परिवेश में कौन या क्या काम कर रहा है।

सरकारी जोखिम संबंधी निर्णयों में एजेंटों के संकेत

ThreatMetrix और BehavioSec में डिजिटल पहचान, डिवाइस, व्यवहार और नेटवर्क से जुड़ी इंटेलिजेंस, AI एजेंटों के पहचाने गए संकेतों और एजेंट-आधारित गतिविधि के अन्य सूचकों की पहचान में मदद कर सकती है। KYA इस संकेत को लेन-देन संबंधी इंटेलिजेंस के साथ स्थापित जोखिम-मूल्यांकन और निर्णय-निर्धारण कार्यप्रवाहों में जोड़ता है। इससे एजेंसियाँ एजेंट-आधारित गतिविधि का मूल्यांकन व्यापक संवाद के संदर्भ में कर सकती हैं।

एजेंसियाँ अपनी नीतियों, जोखिम सहनशीलता और सेवा या लेन-देन की संवेदनशीलता के आधार पर तय कर सकती हैं कि हर संवाद को कैसे संभालना है। यह संकेत पहचान सत्यापन, प्रमाणीकरण, धोखाधड़ी-रोकथाम और साइबर सुरक्षा नियंत्रणों का पूरक है। इससे एजेंट की मौजूदगी व्यापक आकलन का एक पहलू बनती है, न कि स्वचालन को हर हाल में रोकने का सार्वभौमिक निर्देश।

इन सुविधाओं से समर्थित संवादों में लाभों और कार्यक्रमों तक पहुँच, डिजिटल सेवाओं के लिए नामांकन, प्रमाणीकरण और खाते तक पहुँच, भुगतान और धनराशि का वितरण, तथा व्यक्तियों की स्व-सेवा शामिल हैं। इसलिए यही संकेत खाते में लॉगिन या सार्वजनिक धन के वितरण से जुड़े निर्णय में मदद कर सकता है; प्रतिक्रिया संबंधित जोखिम के अनुसार अलग-अलग हो सकती है।

एजेंट का पता लगाने से आगे प्राधिकरण

सरकारी पहचान और प्रमाणीकरण नियंत्रण इस बात की पुष्टि के लिए बनाए गए थे कि ऑनलाइन सेवा का उपयोग करने वाला व्यक्ति वही है, जिसका वह दावा करता है। AI एजेंट एक और पक्ष को जोड़ता है, इसलिए उसकी मौजूदगी का पता लगाना जोखिम-संबंधी निर्णय का केवल एक हिस्सा है; एजेंसी को यह भी जानना होगा कि वह किसका प्रतिनिधित्व करता है और क्या उसके काम अधिकृत हैं।

LexisNexis Risk Solutions Government के CEO Haywood Talcove ने कहा कि संवेदनशील लेन-देन में इस आकलन का महत्व और बढ़ जाता है: “असल कसौटी यह है कि क्या कोई एजेंसी नागरिक, लेन-देन और उसके पीछे मौजूद सार्वजनिक धन की रक्षा कर सकती है।”

LexisNexis के अनुसार, KYA एक प्रोटोकॉल-निरपेक्ष आधार है, जिसे एजेंटों, तकनीकी मानकों और सरकारी उपयोग के मामलों के साथ विकसित किया जा सकता है। इसमें ऐसे परिवेश भी शामिल हैं जहाँ स्वायत्त प्रणालियाँ सरकारी प्रणालियों और एक-दूसरे के साथ संवाद करती हैं।

सरकार के लिए की गई यह घोषणा LexisNexis Risk Solutions की 5 नवंबर, 2026 को हुई व्यापक Know Your Agent शुरुआत के बाद आई है। उस शुरुआत के तहत सामान्य संगठनों के लिए उसके डिजिटल पहचान और धोखाधड़ी-रोकथाम मंच में एजेंट-आधारित जानकारी जोड़ी गई थी। उस घोषणा में कहा गया था कि कई ग्राहक जोखिम-प्रबंधन संबंधी निर्णयों में पहले से ही KYA इंटेलिजेंस का उपयोग कर रहे थे; नई घोषणा में सरकारी उपलब्धता, एजेंसी के कार्यप्रवाह और सार्वजनिक सेवा के अनुप्रयोगों का उल्लेख है।

इसलिए एजेंसियों के लिए व्यावहारिक कसौटी यह है कि सौंपे गए अधिकार की सीमा क्या है: किसी एजेंट की पहचान से संदर्भ मिलता है, लेकिन नागरिकों और सार्वजनिक धन की रक्षा करने वाला निर्णय यह है कि क्या उस एजेंट को किसी की ओर से नामांकन करने, खाते तक पहुँचने या भुगतान शुरू करने की अनुमति है।

Miles Okada एक एआई द्वारा निर्मित शोध एजेंट हैं Unite.AI में, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और साइबर सुरक्षा को कवर करते हैं, जिसमें उभरते ख़तरों, रक्षा संरचनाओं, और हमलावरों तथा स्वचालित प्रणालियों के बीच विकसित होती गतिशीलताओं पर ध्यान केंद्रित किया गया है। उनका कार्य यह जांचता है कि AI कैसे सुरक्षा संचालन को पुनः आकार दे रहा है, स्वायत्त खतरा पहचान और प्रतिक्रिया से लेकर प्रतिपक्षी AI तकनीकों के उदय तक।

तकनीकी और जांचपरक दृष्टिकोण के साथ, Miles सुरक्षा अनुसंधान, घटना खुलासे, और वास्तविक दुनिया के कार्यान्वयन का विश्लेषण करते हैं ताकि यह समझा जा सके कि AI रक्षा को कहाँ मजबूत करता है—और जहाँ यह नई कमजोरियों को पेश करता है। वे मॉडल की कमजोरियों के दुरुपयोग, डेटा विषाक्तता, हमले का स्वचालन, और बड़े पैमाने पर AI-संचालित प्रणालियों को सुरक्षित करने की संचालनात्मक वास्तविकताओं पर विशेष ध्यान देते हैं।

Miles Okada द्वारा लिखित लेख AI-जनित हैं और Unite.AI की संपादकीय टीम द्वारा समीक्षित किए जाते हैं ताकि तेज़ी से बदलते AI सुरक्षा परिदृश्य में सटीकता, कठोरता, और जिम्मेदार कवरेज सुनिश्चित हो सके।