वैश्नव आनंद, टेक डिमिस्टिफाइड: साइबर सुरक्षा – साक्षात्कार श्रृंखला के लेखक

सतरह वर्षीय, एथेनियन स्कूल के छात्र, वैश्नव आनंद, ने पहली बार एआई प्रणाली विकसित की है जो “भौगोलिक गहरे नकल” का पता लगा सकती है – एआई-मैनिपुलेटेड उपग्रह छवियां जो सैन्य स्थलों को छुपा सकती हैं, संसाधन जमा को बनावट कर सकती हैं, या आपदा डेटा को विकृत कर सकती हैं, जो राष्ट्रीय सुरक्षा और वैश्विक स्थिरता के लिए जोखिम पैदा कर सकती हैं। कोई सार्वजनिक डेटासेट उपलब्ध नहीं होने के कारण, आनंद ने जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क का उपयोग करके अपनी सिंथेटिक छवियां बनाईं, मॉडल को शुरू से प्रशिक्षित किया, और अब सटीकता में सुधार के लिए डिफ्यूजन विधियों को लागू कर रहे हैं। उनके शोध को पहले ही एस्री इंटरनेशनल यूजर कॉन्फ्रेंस और कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय में प्रदर्शित किया जा चुका है, जिसे एस्री के अध्यक्ष जैक डेंजरमोंड से मान्यता मिली है।

एआई सुरक्षा में उनके काम के साथ-साथ, आनंद ने दो साइबर सुरक्षा पुस्तकें लिखी हैं जिन्हें निजी स्कूलों द्वारा अपनाया गया है, जिनमें से उनकी नवीनतम पुस्तक, टेक डिमिस्टिफाइड: साइबर सुरक्षा: आधुनिक साइबर रक्षा के मूल सिद्धांत, 5.0-स्टार रेटिंग प्राप्त की है। यह पुस्तक जटिल विषयों जैसे कि फ़िशिंग, मैलवेयर, फ़ायरवॉल और एन्क्रिप्शन को छात्रों, शिक्षकों और डिजिटल सुरक्षा में रुचि रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए स्पष्ट, व्यावहारिक पाठों में तोड़ती है। साइबर सुरक्षा को सुलभ और आकर्षक बनाकर, आनंद न केवल एआई में एक नवाचार के रूप में खुद को स्थापित कर रहे हैं, बल्कि शिक्षा और प्रौद्योगिकी में एक उभरती हुई आवाज़ भी हैं।

आप अभी भी हाई स्कूल में हैं लेकिन पहले से ही एआई और साइबर सुरक्षा में प्रभाव डाल रहे हैं। आपको इस क्षेत्र में क्या आकर्षित किया और आप इतनी कम उम्र में इतने उन्नत परियोजनाओं को विकसित करना शुरू किया?

मुझे इस क्षेत्र में आकर्षित किया गया था जब मैंने एआई की दोहरी प्रकृति को देखा। यह अविश्वसनीय क्षमता है, लेकिन यह नुकसान भी पहुंचा सकती है। मेरा एक प्रत्यक्ष अनुभव गहरे नकल प्रौद्योगिकी के साथ था जिसने मेरे दृष्टिकोण को बदल दिया। मैंने देखा कि सिंथेटिक मीडिया कैसे गंभीर रूप से युवाओं को नुकसान पहुंचा सकती है, जिससे मुझे एहसास हुआ कि यह केवल एक तकनीकी जिज्ञासा नहीं है, बल्कि एक महत्वपूर्ण सामाजिक मुद्दा है जिसे अधिक समझने की आवश्यकता है।

मेरा शोध में प्रवेश एक बड़े योजना से नहीं आया, बल्कि गहरी जिज्ञासा से। प्रत्येक प्रश्न जिसे मैंने देखा, मुझे अगले प्रश्न की ओर ले जाया गया, जिससे एक खोज का चक्र बना। मैं जटिल समस्याओं में रुचि लेने लगा। मैं मान्यता की तलाश में नहीं था, बल्कि वास्तव में प्रश्नों से आकर्षित था।

मैं व्यक्तिगत अन्वेषण से अर्थपूर्ण शोध में स्थानांतरित हो गया जब मैंने नेटवर्किंग और दृढ़ता के माध्यम से किया। मैंने लिंक्डइन जैसे प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से जिन शोधकर्ताओं का काम मैं सम्मान करता था, उनसे संपर्क करना शुरू किया। जबकि अधिकांश ने प्रतिक्रिया नहीं दी, मैं दो पीएचडी शोधकर्ताओं से जुड़ने में भाग्यशाली था जो एआई सुरक्षा और गहरे नकल का पता लगाने पर ध्यान केंद्रित कर रहे थे। उन्होंने मुझे उनकी बड़ी शोध परियोजनाओं के भीतर छोटे कार्यों से शुरू किया। जैसे ही मैंने अपनी विश्वसनीयता और अंतर्दृष्टि साबित की, वे कार्य अधिक महत्वपूर्ण हो गए।

यह मार्गदर्शन जीवन बदलने वाला था। अनुभवी शोधकर्ताओं के मार्गदर्शन से मेरे विकास में मदद मिली, जिससे मेरी जिज्ञासा को सख्त काम में बदलने में मदद मिली। मेरी आंतरिक प्रेरणा, उनके संरचित मार्गदर्शन और निरंतर प्रयास ने धीरे-धीरे मेरी आकस्मिक रुचि को महत्वपूर्ण शोध योगदान में बदल दिया। यह मेरे विश्वास को मजबूत करता है कि वास्तविक प्रगति अक्सर नाटकीय सफलता से नहीं, बल्कि महत्वपूर्ण समस्याओं के साथ निरंतर जुड़ाव से आती है।

बольшинство लोग गहरे नकल को चेहरों या आवाजों के संदर्भ में सोचते हैं। आपको विशेष रूप से भौगोलिक गहरे नकल की जांच करने के लिए क्या प्रेरित किया?

जब अधिकांश लोग “गहरे नकल” शब्द सुनते हैं, तो वे नकली सेलिब्रिटी वीडियो या बदली हुई आवाजों के बारे में सोचते हैं। मैंने पहले भी ऐसा ही सोचा था। लेकिन जैसे ही मैंने अधिक सीखा, मैंने सोचा कि इस प्रौद्योगिकी का उपयोग कहां और कैसे किया जा सकता है जिसे हम आमतौर पर नहीं सोचते हैं। यह एक अंधा धब्बा लगा। अगर एक नकली वीडियो प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचा सकता है, तो एक नकली मानचित्र या बदली हुई उपग्रह छवि आपूर्ति श्रृंखलाओं को बाधित कर सकती है, बचाव प्रयासों को गुमराह कर सकती है, या даже खराब राष्ट्रीय सुरक्षा निर्णय ले सकती है।

जो बात मुझे और अधिक मारा थी वह यह थी कि भौगोलिक गहरे नकल को चेहरे या आवाज की गहरे नकल की तुलना में बहुत कम ध्यान मिलता है। बहुत कम सार्वजनिक डेटासेट या मानक उपकरण हैं जो उन्हें पता लगा सकते हैं। इसके अलावा, उपग्रह छवियों में नकली का पता लगाना बहुत मुश्किल है। आपको लिप मूवमेंट की समस्याओं या ऑडियो मुद्दों जैसी समस्याओं की तलाश नहीं करनी है, बल्कि बहुत विस्तृत पैटर्न और बहुस्पेक्ट्रल डेटा की तलाश करनी है।

आप अपनी खोज प्रक्रिया से हमें गुजारें – आप कैसे एहसास हुआ कि मैनिपुलेटेड उपग्रह छवियां राष्ट्रीय सुरक्षा, आर्थिक और आपदा प्रतिक्रिया जोखिम पैदा कर सकती हैं?

मेरा मोड़ तब आया जब मैंने एक गहरे नकल का सामना किया जिसने मेरे विश्वास को तोड़ दिया। उस संदेह का क्षण मुझे कुछ महत्वपूर्ण का एहसास कराया: मानव स्वाभाविक रूप से दृश्य साक्ष्य पर विश्वास करते हैं, और जब यह विश्वास टूट जाता है, तो यह हमारे दृष्टिकोण को बदलता है। यह अनुभव मुझे यह समझने में मदद किया कि हम सभी चतुर धोखाधड़ी के प्रति कितने कमजोर हैं।

आपका शोध जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क (GANs) का उपयोग करके नकली उपग्रह छवियों का पता लगाने के लिए करता है। आपकी प्रणाली कैसे काम करती है और यह सामान्य गहरे नकल डिटेक्टर से कैसे अलग है?

आज के अधिकांश डिटेक्टर चेहरे या आवाज का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। वे लिप मूवमेंट की समस्याओं या ऑडियो मुद्दों जैसी समस्याओं की तलाश करते हैं। उपग्रह छवियां बहुत अलग हैं। वे विभिन्न भूमि प्रकारों को कवर करती हैं – कृषि पैटर्न से लेकर शहरी डिज़ाइन और प्राकृतिक परिदृश्य तक। इन पैटर्न को देखना मुश्किल है और विशेषज्ञों को भी विश्लेषण करने में कठिनाई होती है।

आपके एमआईटी यूआरटीसी पेपर में उल्लेख किया गया है कि आप लगभग 88 प्रतिशत सटीकता के साथ वास्तविक उपग्रह छवियों को नकली से अलग करने में सक्षम हैं। यह प्रदर्शन हासिल करने के लिए क्या मुख्य सफलताएं थीं?

मुख्य सफलता यह थी कि मुझे एहसास हुआ कि कोई सार्वजनिक डेटासेट नहीं है जो नकली उपग्रह छवियों का पता लगाने के लिए प्रशिक्षण मॉडल के लिए उपलब्ध है। यह मुझे एक दोहरी दृष्टिकोण की ओर ले जाया गया – एक साथ जनरेशन और डिटेक्शन पर काम करना। मैंने अपना सिंथेटिक डेटासेट बनाया और डिस्क्रिमिनेटर को प्रशिक्षित किया। इस प्रक्रिया ने मुझे वास्तविक उपग्रह डेटा के सांख्यिकीय पैटर्न को समझने में मदद की।

आपको अपने शोध में आगे क्या देखने की उम्मीद है और आप इस क्षेत्र में अगले बड़े कदम को क्या मानते हैं?

मेरा वर्तमान शोध अधिक उन्नत पीढ़ी तकनीकों के खिलाफ मजबूत और अनुकूली प्रणालियों के निर्माण पर केंद्रित है। यह सुनिश्चित करने के लिए है कि हमारे पता लगाने वाले मॉडल विभिन्न परिस्थितियों में अच्छा प्रदर्शन करें। मैं व्यावहारिक उपकरणों पर भी काम कर रहा हूं जो महत्वपूर्ण निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।

आपकी पुस्तक में फ़िशिंग से लेकर रैंसमवेयर तक के खतरों को शामिल किया गया है। आपको लगता है कि युवाओं को आज क्या सबसे महत्वपूर्ण साइबर सुरक्षा सिद्धांत समझना चाहिए?

सबसे महत्वपूर्ण सिद्धांत “विश्वास लेकिन सत्यापित करें” है। यह महत्वपूर्ण है कि डिजिटल जानकारी पर कार्रवाई करने से पहले प्रश्न उठाने की आदत विकसित की जाए। अधिकांश सफल साइबर हमले मानव विश्वास का फायदा उठाते हैं, जटिल तकनीकी खामियों पर नहीं। चाहे वह संदिग्ध लिंक पर क्लिक करना, अज्ञात फ़ाइलें डाउनलोड करना या परिचित संदेशों का जवाब देना हो, सत्यापन करने से पहले रोकने में मदद मिल सकती है।

आपके बीच अकादमिक शोध, स्टेम शिक्षा पहल और प्रकाशित कार्य हैं। आप तकनीक और नैतिकता के भविष्य को कैसे आकार देना चाहते हैं?

मेरा लक्ष्य तकनीक में विश्वास बनाना है। एआई अपना पूरा संभावित उपयोग तभी कर सकता है जब लोग मानते हैं कि ये सिस्टम सुरक्षित, न्यायसंगत और पारदर्शी हैं। बिना इस विश्वास के, यहां तक कि अग्रणी प्रौद्योगिकियां भी स्वीकृति और उपयोग प्राप्त करने के लिए संघर्ष करेंगी।

मैं जोखिमों को पहले ही पहचानने का प्रयास करता हूं, खासकर भौगोलिक गहरे नकल और आवाज़ प्रमाणीकरण जैसे क्षेत्रों में। मैं शिक्षा और लेखन के माध्यम से छात्रों को इन प्रणालियों को समझने में मदद करना चाहता हूं, न कि उन्हें तकनीकी रहस्य के रूप में देखने के लिए।

मेरा दृष्टिकोण सुरक्षा और जिम्मेदारी को विकास के शुरुआती चरणों से ही शामिल करना है, न कि बाद में एक उपाय के रूप में। यह मॉडल को उनके प्रदर्शन के लिए नहीं, बल्कि संभावित विफलता बिंदुओं, संभावित नुकसान और जोखिम कम करने के लिए मूल्यांकन करना है।

अगर मैं महत्वपूर्ण कमजोरियों का पता लगाने में मदद कर सकता हूं और साथ ही तकनीकी साक्षरता बढ़ा सकता हूं, तो मुझे लगता है कि मैं एक ऐसे एआई भविष्य को आकार देने में भूमिका निभा सकता हूं जिस पर लोग वास्तव में विश्वास कर सकते हैं और लाभ उठा सकते हैं।

धन्यवाद इस महान साक्षात्कार के लिए, पाठकों को टेक डिमिस्टिफाइड: साइबर सुरक्षा: आधुनिक साइबर रक्षा के मूल सिद्धांत पढ़ने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।