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

एथेनियन स्कूल के सत्रह वर्षीय छात्र वैष्णव आनंद ने “भू-स्थानिक डीपफेक” पहचानने में सक्षम पहली AI प्रणाली विकसित की है। ये AI से बदली गई उपग्रह छवियां सैन्य ठिकानों को छिपा सकती हैं, काल्पनिक संसाधन भंडार दिखा सकती हैं या आपदा संबंधी डेटा विकृत कर सकती हैं, जिससे राष्ट्रीय सुरक्षा और वैश्विक स्थिरता को खतरा हो सकता है। इस तरह की पहचान के लिए कोई सार्वजनिक डेटासेट उपलब्ध न होने के कारण आनंद ने Generative Adversarial Networks का उपयोग कर अपनी सिंथेटिक छवियां बनाईं, मॉडलों को शुरुआत से प्रशिक्षित किया और अब सटीकता बढ़ाने के लिए diffusion विधियां अपना रहे हैं। उनका शोध Esri International User Conference और Cambridge University में प्रस्तुत किया जा चुका है तथा Esri के अध्यक्ष Jack Dangermond से मान्यता प्राप्त कर चुका है।

AI सुरक्षा के अपने काम के साथ आनंद ने साइबर सुरक्षा पर दो पुस्तकें भी लिखी हैं जिन्हें निजी स्कूलों ने अपनाया है। उनकी नवीनतम पुस्तक Tech Demystified: Cybersecurity: Core Principles of Modern Cyber Defense को 5.0 स्टार की रेटिंग मिली है। पुस्तक phishing, malware, firewalls और encryption जैसे जटिल विषयों को छात्रों, शिक्षकों और डिजिटल सुरक्षा में रुचि रखने वाले प्रत्येक व्यक्ति के लिए स्पष्ट, व्यावहारिक पाठों में समझाती है। साइबर सुरक्षा को सुलभ और रोचक बनाकर आनंद AI नवाचार के साथ शिक्षा और तकनीक की उभरती आवाज भी बन रहे हैं।

आप अभी हाई स्कूल में हैं, फिर भी AI और साइबर सुरक्षा में प्रभाव डाल रहे हैं। इस क्षेत्र ने आपको सबसे पहले किस बात से आकर्षित किया और इतनी कम उम्र में आपने ऐसे उन्नत प्रोजेक्ट कैसे विकसित करने शुरू किए?

मुझे इस क्षेत्र की ओर AI के दोहरे स्वरूप ने खींचा। इसमें असाधारण क्षमता है, लेकिन यह नुकसान भी पहुंचा सकता है। डीपफेक तकनीक से मेरा सीधा अनुभव हुआ जिसने मेरा दृष्टिकोण बदल दिया। सिंथेटिक मीडिया से युवाओं को गंभीर क्षति होते देखकर मुझे समझ आया कि यह केवल तकनीकी जिज्ञासा नहीं, बल्कि एक महत्वपूर्ण सामाजिक मुद्दा है जिसे बेहतर ढंग से समझना आवश्यक है।

शोध में मेरा प्रवेश किसी बड़ी योजना से नहीं, गहरी जिज्ञासा से हुआ। हर प्रश्न मुझे अगले प्रश्न तक ले गया और खोज का चक्र बनता गया। मेरी रुचि लगातार अधिक जटिल समस्याओं में बढ़ती गई। मैं पहचान नहीं चाहता था; प्रश्न स्वयं मुझे वास्तव में आकर्षित करते थे।

नेटवर्किंग और निरंतर प्रयास के जरिए मैं व्यक्तिगत खोज से सार्थक शोध तक पहुंचा। मैंने उन स्थापित शोधकर्ताओं से संपर्क करना शुरू किया जिनके काम की मैं प्रशंसा करता था, मुख्यतः LinkedIn जैसे मंचों पर। बहुत से लोगों ने उत्तर नहीं दिया, लेकिन सौभाग्य से AI सुरक्षा और डीपफेक पहचान पर काम कर रहे दो PhD शोधकर्ताओं से जुड़ पाया। उन्होंने अपने बड़े शोध प्रोजेक्टों में मुझे छोटे कार्य दिए। जैसे-जैसे मैंने विश्वसनीयता और समझ साबित की, ये कार्य अधिक महत्वपूर्ण होते गए।

यह मार्गदर्शन जीवन बदलने वाला था। अनुभवी शोधकर्ताओं के निर्देशन ने मेरी जिज्ञासा को कठोर शोध में बदलने में मदद की। मेरी आंतरिक प्रेरणा, उनका सुव्यवस्थित मार्गदर्शन और लगातार प्रयास धीरे-धीरे साधारण रुचि को महत्वपूर्ण शोध योगदान में बदलते गए। इससे मेरा विश्वास मजबूत हुआ कि वास्तविक प्रगति अक्सर नाटकीय सफलता से नहीं, बल्कि महत्वपूर्ण समस्याओं के साथ निरंतर जुड़ाव से आती है।

अधिकतर लोग डीपफेक को चेहरे या आवाज से जोड़ते हैं। भू-स्थानिक डीपफेक की जांच के लिए आपको क्या प्रेरणा मिली और आपने इसे इतना महत्वपूर्ण अंधा क्षेत्र क्यों माना?

जब अधिकतर लोग “डीपफेक” सुनते हैं, तो वे नकली सेलिब्रिटी वीडियो या बदली हुई आवाजें सोचते हैं। शुरुआत में मैं भी ऐसा ही सोचता था। लेकिन अधिक सीखने पर मैंने विचार किया कि यह तकनीक और कहां ऐसे तरीकों से उपयोग हो सकती है जिन पर हमारा ध्यान नहीं जाता। तभी मुझे समझ आया कि उपग्रह चित्रों को अक्सर पूरी तरह विश्वसनीय माना जाता है। सरकारें, व्यवसाय और आपदा राहत दल भी इनके आधार पर महत्वपूर्ण निर्णय लेते हैं।

यह एक अंधा क्षेत्र लगा। नकली वीडियो प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचा सकता है, लेकिन नकली नक्शा या बदली हुई उपग्रह छवि आपूर्ति श्रृंखलाएं बाधित कर सकती है, बचाव प्रयासों को गलत दिशा दे सकती है या राष्ट्रीय सुरक्षा के खराब निर्णय करा सकती है। जैसे-जैसे रक्षा और युद्ध AI प्रणालियों, ड्रोन तथा स्वचालित निर्णयों पर अधिक निर्भर होते हैं, जोखिम बढ़ता है। बदली हुई उपग्रह फीड केवल मनुष्यों को नहीं, मशीनों को भी धोखा दे सकती है।

इससे भी अधिक चौंकाने वाली बात यह थी कि चेहरे या आवाज के डीपफेक की तुलना में भू-स्थानिक डीपफेक पर बहुत कम ध्यान दिया जाता है। इन्हें पहचानने के सार्वजनिक डेटासेट और मानक उपकरण बहुत कम हैं। उपग्रह चित्रों में नकली तत्व ढूंढना कहीं कठिन भी है। यहां केवल lip-sync त्रुटि या धुंधले किनारे जैसी चीजें नहीं देखी जातीं। उपग्रह डेटा बहु-वर्णक्रमीय, अत्यंत विस्तृत और ऐसे पैटर्न से भरा है जिनका विश्लेषण विशेषज्ञों के लिए भी कठिन है। शोध की कमी और दांव की गंभीरता ने मुझे बताया कि यह क्षेत्र तलाशना आवश्यक है।

अपनी खोज प्रक्रिया समझाइए—आपको कैसे पता चला कि बदली हुई उपग्रह छवियां राष्ट्रीय सुरक्षा, अर्थव्यवस्था और आपदा प्रतिक्रिया के लिए जोखिम पैदा कर सकती हैं?

मेरा निर्णायक मोड़ उस डीपफेक से सामना होने के बाद आया जिसने देखी हुई चीज पर मेरा विश्वास हिला दिया। संदेह के उस क्षण ने एक महत्वपूर्ण बात दिखाई: मनुष्य स्वाभाविक रूप से दृश्य प्रमाण पर भरोसा करते हैं, और वह भरोसा टूटने पर हर चीज को देखने का तरीका बदल जाता है। इस अनुभव ने मुझे समझाया कि चतुर धोखे के सामने हम सभी कितने असुरक्षित हैं।

शुरुआत में, अधिकतर लोगों की तरह, मैंने स्पष्ट उपयोगों—डीपफेक वीडियो और बदले हुए चेहरों—पर ध्यान दिया। शुरुआती पहचान प्रोजेक्टों ने इन तकनीकों के काम करने की महत्वपूर्ण समझ दी, लेकिन वे ऐसे व्यापक प्रभाव भी दिखाने लगे जिन पर मैंने पहले विचार नहीं किया था।

वास्तविक आंख खोलने वाला अनुभव National 4-H GIS नेतृत्व टीम में Associate Director के रूप में आया। भू-स्थानिक डेटा और उपग्रह चित्रों के साथ काम करते हुए मैंने देखा कि वस्तुनिष्ठ माने जाने वाले ये स्रोत कितने महत्वपूर्ण निर्णय चलाते हैं। नक्शे आपदा प्रतिक्रिया का मार्गदर्शन करते, पर्यावरण नीति बनाते और कई मिलियन डॉलर की सामुदायिक योजनाओं को प्रभावित करते हैं। सबसे आश्चर्यजनक बात इस डेटा पर अंधा भरोसा था—इसे निर्विवाद सत्य माना जाता था।

तभी सब समझ में आया। नकली वीडियो भावनात्मक पीड़ा और सामाजिक अशांति पैदा कर सकता है, तो बदली हुई उपग्रह छवि वास्तविक दुनिया में विनाशकारी परिणाम ला सकती है। कल्पना कीजिए कि आपात संसाधन नकली आपदा क्षेत्र में भेज दिए जाएं, सरकारें गलत पर्यावरण डेटा पर निर्णय लें या बदली हुई कृषि रिपोर्ट वित्तीय बाजारों को प्रभावित करें। नुकसान की संभावना चौंकाने वाली थी।

डीपफेक शोध और GIS अनुभव के इस मेल ने हमारी सामूहिक जागरूकता में बड़ा अंतर दिखाया। दुनिया face swaps और synthetic media पर चर्चा करती है, लेकिन भू-स्थानिक डीपफेक का कहीं बड़ा खतरा अधिकतर अनदेखा रहता है। यही समझ मेरे शोध की प्रेरणा बनी—ऐसी गंभीर कमजोरी को संबोधित करना जो डेटा-चालित दुनिया में सत्य को समझने का हमारा तरीका बदल सकती है।

आपका शोध नकली उपग्रह छवियां पहचानने के लिए Generative Adversarial Networks (GANs) का उपयोग करता है। प्रणाली कैसे काम करती है और सामान्य डीपफेक डिटेक्टरों से क्या अलग है?

आज के अधिकतर डिटेक्टर चेहरे या आवाज पहचानने के लिए बने हैं। वे होंठों की असंगत गति या ऑडियो समस्याओं जैसे संकेत देखते हैं। उपग्रह छवियां बहुत अलग होती हैं। उनमें भू-दृश्यों, खेतों, महासागरों और शहरों की महीन बनावट तथा वर्णक्रमीय पैटर्न होते हैं। इन पैटर्न को देखना कठिन है और इनके लिए अलग दृष्टिकोण चाहिए।

अपने शुरुआती प्रोजेक्ट में मैंने वास्तविक उपग्रह छवियों के SpaceNet-7 डेटासेट से GAN ढांचे को प्रशिक्षित किया। generator सिंथेटिक छवियां बनाता है और discriminator असली व नकली में अंतर सीखता है। discriminator पर ध्यान केंद्रित करके मैंने ऐसा मॉडल प्रशिक्षित किया जो वास्तविक उपग्रह डेटा का सांख्यिकीय “हस्ताक्षर” समझता है। इसमें प्राकृतिक भू-दृश्य की तुलना में शहरी क्षेत्र की बनावट और विभिन्न क्षेत्रों में pixel intensity के पैटर्न शामिल हैं।

इस प्रशिक्षण से प्रणाली ने जालसाजी पहचानने में उच्च सटीकता हासिल की। सामान्य डिटेक्टरों से मुख्य अंतर यह है कि इसे विशेष रूप से भू-स्थानिक डेटा के लिए बनाया गया है। स्पष्ट दृश्य त्रुटियां खोजने के बजाय यह उन सूक्ष्म वर्णक्रमीय और बनावटी असंगतियों को सीखता है जो सिंथेटिक उपग्रह छवियों को प्रकट करती हैं।

मेरा वर्तमान शोध generator के रूप में diffusion models का अध्ययन कर रहा है। छवि गुणवत्ता में ये GANs से बड़ा सुधार हैं। DDPM और DDIM जैसे diffusion models शोर जोड़ने की प्रक्रिया को उलटना सीखकर अत्यंत वास्तविक उपग्रह छवियां बनाते हैं। उनकी सिंथेटिक छवियां अक्सर GAN से बनी छवियों की तुलना में अधिक साफ और विस्तृत होती हैं। यह अवसर और चुनौती दोनों है: ये मॉडल पहचान प्रणालियों के लिए बेहतर प्रशिक्षण डेटा दे सकते हैं, लेकिन अधिक उन्नत नकली छवियां भी बनाते हैं जिन्हें पकड़ना कठिन है।

अब मैं यह पता लगाने के लिए विभिन्न पहचान विधियों की तुलना कर रहा हूं कि विभिन्न पीढ़ी की तकनीकों के मुकाबले कौन सी विधियां सबसे प्रभावी हैं। इसमें पारंपरिक सीएनएन-आधारित क्लासिफायर, ट्रांसफार्मर-आधारित आर्किटेक्चर शामिल हैं जो उपग्रह छवियों में लंबी दूरी के स्थानिक संबंधों को कैप्चर कर सकते हैं, और हाइब्रिड विधियां जो गहरी शिक्षा के साथ वर्णक्रमीय विश्लेषण को जोड़ती हैं। प्रत्येक विधि की अपनी ताकत होती है: सीएनएन स्थानीय बनावट के मुद्दों का पता लगाने में अच्छे होते हैं, ट्रांसफार्मर छवि क्षेत्रों में बड़ी संरचनात्मक समस्याओं का पता लगा सकते हैं, और वर्णक्रमीय विश्लेषण सूक्ष्म आवृत्ति हस्ताक्षरों की पहचान कर सकते हैं जिन्हें तंत्रिका नेटवर्क अनदेखा कर सकते हैं।

एक दिलचस्प पहलू यह है कि कैसे विभिन्न जनरेटर अद्वितीय फोरेंसिक फ़िंगरप्रिंट छोड़ते हैं। GAN-जनित छवियों में अक्सर उच्च-आवृत्ति विवरण और किनारों में विशिष्ट कलाकृतियां होती हैं, जबकि प्रसार-जनित छवियां आमतौर पर समग्र सुसंगतता और वर्णक्रमीय लक्षणों में अधिक सूक्ष्म विसंगतियां दिखाती हैं। GAN और प्रसार-जनित नकली दोनों पर पहचान मॉडल का प्रशिक्षण करके, मैं सिंथेटिक उपग्रह इमेजरी हस्ताक्षरों की गहरी समझ प्राप्त कर रहा हूं। यह डिटेक्शन सिस्टम बनाने में मदद करता है जो पीढ़ी प्रौद्योगिकी विकसित होने पर समायोजित हो सकता है।

पता लगाने के लिए यह बहु-मोडल दृष्टिकोण आवश्यक है। जैसे-जैसे जेनरेटिव मॉडल अधिक उन्नत होते जाते हैं, हमें ऐसे डिटेक्शन सिस्टम की आवश्यकता होती है जो किसी एक पीढ़ी पद्धति की त्रुटियों पर निर्भर न हों। इसका उद्देश्य उन बुनियादी सांख्यिकीय विशेषताओं की पहचान करना है जो वास्तविक उपग्रह कैप्चर को किसी भी प्रकार के संश्लेषण से अलग करती हैं, भले ही उन्हें बनाने के लिए अंतर्निहित तकनीक का उपयोग किया गया हो।

अपने एमआईटी यूआरटीसी पेपर में, आपने प्रामाणिक उपग्रह इमेजरी को जालसाजी से अलग करने में लगभग 88 प्रतिशत सटीकता प्राप्त करने का उल्लेख किया है। वे कौन सी प्रमुख उपलब्धियाँ थीं जिन्होंने इस प्रदर्शन को संभव बनाया?

मुख्य सफलता यह महसूस करना था कि किसी भी मौजूदा डेटासेट में प्रशिक्षण पहचान मॉडल के लिए सिंथेटिक उपग्रह इमेजरी नहीं थी। इसने मुझे एक दोहरा दृष्टिकोण बनाने के लिए प्रेरित किया, जिसमें एक ही समय में पीढ़ी और पता लगाने दोनों पहलुओं पर काम किया गया। मैंने GANs का उपयोग करके अपना खुद का सिंथेटिक डेटासेट बनाया और उस डेटा के साथ विभेदकों को प्रशिक्षित किया। इसने मुझे एक ऐसी प्रणाली बनाने में सक्षम बनाया जो वास्तव में वास्तविक भू-स्थानिक इमेजरी के सांख्यिकीय पैटर्न को समझती थी। 

एक और महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि यह पहचान रही थी कि उपग्रह चित्र चेहरे के डीपफेक की तुलना में बहुत अलग चुनौतियों के साथ आते हैं। जबकि चेहरों में आम तौर पर सुसंगत संरचनात्मक संरचनाएं होती हैं, उपग्रह चित्र इलाके के प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करते हैं – कृषि पैटर्न से लेकर शहरी डिजाइन से लेकर प्राकृतिक परिदृश्य तक सब कुछ। मुझे एक ऐसी पहचान प्रणाली बनाने की ज़रूरत थी जो इन सभी विभिन्न परिवेशों में प्रामाणिक विशेषताओं की पहचान कर सके।

इस विशेष पद्धति ने, सामान्य-उद्देश्य वाले डिटेक्टरों पर भरोसा करने के बजाय, मॉडल को सूक्ष्म वर्णक्रमीय और बनावटी अंतरों को पकड़ने की अनुमति दी जो सिंथेटिक उपग्रह इमेजरी को प्रकट करते हैं। हालाँकि, प्रसार मॉडल के साथ मेरा वर्तमान शोध बहुत बेहतर परिणाम दिखा रहा है, उच्च सटीकता दर प्राप्त कर रहा है और उन्नत पीढ़ी तकनीकों के खिलाफ अधिक लचीला है।

यह देखते हुए कि भू-स्थानिक डीपफेक का पता लगाने के लिए सार्वजनिक डेटासेट नहीं हैं, आपने प्रशिक्षण के लिए अपनी खुद की सिंथेटिक इमेजरी कैसे तैयार की?

सिंथेटिक डेटासेट बनाने में वास्तविक उपग्रह छवियों के स्पेसनेट-7 डेटासेट पर प्रशिक्षित एक जटिल GAN आर्किटेक्चर का निर्माण शामिल है। जनरेटर ने यादृच्छिक शोर को अधिक यथार्थवादी उपग्रह छवियों में बदलना सीखा। इसने वास्तविक भू-स्थानिक डेटा में पाए जाने वाले जटिल पैटर्न को पकड़ लिया। 

यह प्रक्रिया एक कुशल जालसाज और एक प्रशिक्षित चेकर के बीच प्रतिस्पर्धा के समान है। जनरेटर अपनी सिंथेटिक छवियों में सुधार करता रहता है जबकि विवेचक जालसाजी के सूक्ष्म संकेतों को पहचानने में बेहतर हो जाता है। यह आगे-पीछे का प्रशिक्षण एक चक्र बनाता है जहां दोनों भाग बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एक-दूसरे पर दबाव डालते हैं। 

पीढ़ी और पता लगाने की प्रक्रिया दोनों को नियंत्रित करके, मुझे सिंथेटिक उपग्रह इमेजरी कैसे बनाई जाती है, इसके बारे में आवश्यक अंतर्दृष्टि प्राप्त हुई। यह दोहरा दृष्टिकोण मजबूत पहचान विधियों को विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण था जो पहचानते हैं कि वास्तविक छवियां कैसी दिखती हैं और सिंथेटिक छवियां उन पैटर्न से कैसे भिन्न होती हैं।

वास्तविक और बदली गई छवियों के बीच अंतर करते समय आपका सिस्टम किस प्रकार की विसंगतियों – वर्णक्रमीय, बनावटी, या अन्यथा – को पकड़ता है?

चेहरे के डीपफेक के विपरीत, जहां अप्राकृतिक पलकें झपकाने या लिप-सिंक त्रुटियों जैसे मुद्दों को आमतौर पर पहचानना आसान होता है, सैटेलाइट इमेजरी समस्याएं बहुत अधिक सूक्ष्म होती हैं। मेरा सिस्टम वर्णक्रमीय विसंगतियों का पता लगाता है जहां विभिन्न विद्युत चुम्बकीय बैंडों के बीच इंटरैक्शन पैटर्न वास्तविक पृथ्वी अवलोकन डेटा से मेल नहीं खाते हैं। यह बनावट संबंधी अनियमितताओं को भी दर्शाता है, जैसे खेत जो बहुत एक समान दिखते हैं, समुद्र की सतहों में प्राकृतिक तरंग पैटर्न गायब हैं, या कृत्रिम पुनरावृत्ति के साथ शहरी बनावट।

प्रासंगिक विसंगतियाँ पता लगाने की एक और परत जोड़ती हैं। इनमें सड़क नेटवर्क शामिल हैं जो प्राकृतिक भू-आकृतियों का पालन नहीं करते हैं, कृषि लेआउट जो वास्तविक खेती की सीमाओं को अनदेखा करते हैं, या शहरी विकास पैटर्न जो सामान्य शहर के विकास के साथ संरेखित नहीं होते हैं। ये मुद्दे आकस्मिक मानवीय समीक्षा से बच सकते हैं लेकिन स्पष्ट सांख्यिकीय हस्ताक्षर बनाते हैं जिन्हें मॉडल पहचान सकता है।

जटिल इमेजरी के साथ सिस्टम की सीमाएँ हैं। ओवरलैपिंग संरचनाओं वाले घने शहरी क्षेत्र या महत्वपूर्ण वायुमंडलीय विकृति से प्रभावित उपग्रह चित्र पहचान सटीकता को कम कर सकते हैं। ये किनारे वाले मामले उन क्षेत्रों की ओर इशारा करते हैं जिनमें आगे अनुसंधान और मॉडल सुधार की आवश्यकता है।

आगे देखते हुए, आपके पोस्टर में वास्तविक समय भू-स्थानिक प्रमाणीकरण और मल्टी-डेटासेट फ्रेमवर्क के लिए ब्राउज़र एक्सटेंशन जैसे भविष्य के काम का उल्लेख है। आप अनुसंधान की इस दिशा में अगला बड़ा कदम क्या देखते हैं?

जबकि मेरे GAN-आधारित शोध से पता चला है कि हम उपग्रह इमेजरी जालसाजी का सटीक पता लगा सकते हैं, मैंने सीखा है कि अच्छे प्रयोगशाला परिणाम वास्तविक दुनिया में सफलता सुनिश्चित नहीं करते हैं। सिंथेटिक इमेजरी अक्सर उन पैटर्न के साथ संरेखित नहीं होती है जिन पर डिटेक्शन मॉडल को प्रशिक्षित किया गया है, और जेनेरिक प्रौद्योगिकियां तेजी से बदल रही हैं। 

अगला चरण मजबूत, अनुकूलनीय सिस्टम बनाने पर केंद्रित है जो अलग-अलग परिस्थितियों में अच्छा काम करता है। इसका मतलब है कि हमें बेहतर मूल्यांकन पद्धतियां बनाने की आवश्यकता है जो वास्तविक दुनिया में सिंथेटिक इमेजरी के उपयोग की अप्रत्याशित प्रकृति की नकल करें। हमें महत्वपूर्ण निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में सहायता के लिए हल्के ब्राउज़र एक्सटेंशन, रीयल-टाइम एपीआई और एकीकरण ढांचे जैसे व्यावहारिक उपकरण विकसित करने की भी आवश्यकता है।

मेरी वर्तमान शोध दिशा अनुकूलनशीलता और व्यावहारिक उपयोग पर प्रकाश डालती है। मैं केवल नियंत्रित वातावरण में मॉडल सटीकता बढ़ाने की कोशिश नहीं कर रहा हूं। मैं ऐसे डिटेक्शन सिस्टम डिज़ाइन करने का लक्ष्य रख रहा हूं जो जेनेरिक तकनीकों में बदलाव के बावजूद विश्वसनीय बने रह सकें। मैं उन सरकारों, व्यवसायों और समुदायों के लिए सुलभ उपकरण प्रदान करना चाहता हूं जो भरोसेमंद भू-स्थानिक डेटा पर निर्भर हैं।

भू-स्थानिक डेटा से परे, आपका व्यापक शोध वीडियो डीपफेक, रीयल-टाइम वॉयस प्रमाणीकरण और उधार देने में एआई पूर्वाग्रह तक भी फैला हुआ है। आप यह कैसे चुनते हैं कि आगे किन नैतिक चुनौतियों से निपटना है?

मेरी शोध दिशा प्रचलित विषयों से तय नहीं होती; यह उन प्रणालियों में महत्वपूर्ण कमजोरियों को खोजने पर ध्यान केंद्रित करता है जहां लोग मौलिक भरोसा करते हैं। प्रत्येक परियोजना विशिष्ट बिंदुओं की पहचान करके शुरू होती है जहां विश्वास को कम किया जा सकता है, जिसके गंभीर परिणाम हो सकते हैं। 

डीपफेक अनुसंधान एक व्यक्तिगत अनुभव के साथ शुरू हुआ जिसमें दिखाया गया कि कैसे सिंथेटिक मीडिया दृश्य साक्ष्य में किसी व्यक्ति के विश्वास को नुकसान पहुंचा सकता है। राष्ट्रीय 4-एच जीआईएस नेतृत्व टीम के साथ काम करते हुए इस बात पर प्रकाश डाला गया कि लोग आपदा प्रतिक्रिया और नीतिगत निर्णयों के लिए उपग्रह इमेजरी पर कितना भरोसा करते हैं। इस संबंध ने भू-स्थानिक डीपफेक पर शोध को प्रेरित किया, जहां जोखिम संभावित रूप से बहुत ऊंचे हैं।

यह पैटर्न ध्वनि प्रमाणीकरण पर भी लागू होता है। मैंने विचार किया कि कैसे सिंथेटिक आपातकालीन कॉलें 911 सिस्टम पर दबाव डाल सकती हैं। एआई ऋण देने में पूर्वाग्रह का मुद्दा भी है, जहां एल्गोरिथम भेदभाव पूरे समुदायों को अवसरों से वंचित कर सकता है। इनमें से प्रत्येक क्षेत्र लोगों और प्रौद्योगिकी के बीच एक महत्वपूर्ण विश्वास संबंध को दर्शाता है जिसे सुरक्षा की आवश्यकता है।

मैं इस बात का पता लगाता हूं कि प्रौद्योगिकी सामाजिक असुरक्षा से कहां मिलती है, अनुसंधान पर ध्यान केंद्रित करता हूं जो व्यापक संकट में बदलने से पहले विश्वास टूटने को रोक सकता है।

आपने प्रकाशित भी किया है Tech Demystified: Cybersecurityजिसे स्कूलों में अपनाया गया है। आपको यह पुस्तक लिखने के लिए किसने प्रेरित किया, और आप ऐसी तकनीकी सामग्री को छात्रों और शिक्षकों के लिए कैसे सुलभ बनाते हैं?

यह पुस्तक सीधे मेरे डीपफेक शोध अनुभव से आई है। इसने मुझे दिखाया कि डिजिटल साक्षरता युवाओं के लिए कितनी महत्वपूर्ण है क्योंकि वे अधिक जटिल तकनीकी दुनिया का सामना करते हैं। साइबर सुरक्षा सही शुरुआती बिंदु लगती है क्योंकि यह हर किसी को प्रभावित करती है, चाहे उनका तकनीकी कौशल या करियर लक्ष्य कुछ भी हो। 

मैंने अपने लेखन का लक्ष्य अपने से कुछ ही वर्ष छोटे विद्यार्थियों पर केंद्रित किया। जब मैंने पहली बार सीखना शुरू किया तो किस चीज़ ने मुझे साइबर खतरों को समझने में मदद की होगी। मैंने इंटरैक्टिव गतिविधियों और प्रतिबिंब प्रश्नों के साथ-साथ कहानियों, तुलनाओं और दृश्यों का उपयोग करके सामग्री को व्यवस्थित किया। ये उपकरण कठिन विचारों को समझना आसान बनाते हैं। 

हाई स्कूल कार्यक्रमों, स्कूल पुस्तकालयों और वंचित छात्रों की सेवा करने वाली गैर-लाभकारी संस्थाओं को पुस्तक को अपनाते हुए देखना विशेष रूप से सार्थक रहा है। मैं एक ऐसा संसाधन बनाना चाहता था जो उन छात्रों के लिए दरवाजे खोले जो अन्यथा साइबर सुरक्षा वार्तालापों से वंचित महसूस कर सकते हैं। 

मेरी अगली पुस्तक एआई और डीपफेक पर चर्चा करने से पहले साइबर सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करने से डिजिटल सुरक्षा के लिए आधार तैयार हुआ, जो मेरी मुख्य शोध रुचि है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता से जुड़े पेचीदा नैतिक मुद्दों पर विचार करने से पहले छात्रों को बुनियादी सुरक्षा सिद्धांतों को सीखने की जरूरत है।

पुस्तक में, आप फ़िशिंग से लेकर रैंसमवेयर तक के खतरों को कवर करते हैं। आपके अनुसार सबसे महत्वपूर्ण साइबर सुरक्षा सिद्धांत क्या है जिसे आज युवाओं को समझना चाहिए?

सबसे महत्वपूर्ण सिद्धांत है “विश्वास करें लेकिन सत्यापित करें। “कार्रवाई करने से पहले डिजिटल जानकारी पर सवाल उठाने की आदत विकसित करना महत्वपूर्ण है। अधिकांश सफल साइबर हमले जटिल तकनीकी खामियों पर भरोसा करने के बजाय मानवीय विश्वास का फायदा उठाते हैं। चाहे वह संदिग्ध लिंक पर क्लिक करना हो, अज्ञात फ़ाइलें डाउनलोड करना हो, या परिचित लगने वाले संदेशों का जवाब देना हो, सत्यापन के लिए रुकने से कई हमलों को रोका जा सकता है।

उन युवाओं के लिए जो बहुत अधिक समय ऑनलाइन बिताते हैं और जल्दी से प्लेटफ़ॉर्म के बीच स्विच कर लेते हैं, सत्यापन की यह मानसिकता विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। क्लिक करने से पहले सवाल करने की आदत बनाने से एक रक्षात्मक दृष्टिकोण बनता है जो विभिन्न खतरों से बचाता है।

यह सिद्धांत साइबर सुरक्षा से आगे बढ़कर व्यापक डिजिटल साक्षरता तक जाता है। मैलवेयर से बचाने वाले वही महत्वपूर्ण सोच कौशल गलत सूचना, डीपफेक और अन्य प्रकार के डिजिटल धोखे का पता लगाने में भी मदद करते हैं। ble।

आपके अकादमिक शोध, एसटीईएम शिक्षा पहल और प्रकाशित कार्य के बीच, आप तकनीक और नैतिकता के प्रति स्पष्ट रूप से भावुक हैं। आप एआई सुरक्षा और जिम्मेदार नवाचार के भविष्य को कैसे आकार देने की उम्मीद करते हैं?

मैं जो कुछ भी करता हूं वह प्रौद्योगिकी में विश्वास बनाने और बनाए रखने पर केंद्रित होता है। एआई अपनी क्षमता तक तभी पहुंच सकता है जब लोगों को विश्वास हो कि ये सिस्टम सुरक्षित, निष्पक्ष और स्पष्ट हैं। उस भरोसे के बिना, अग्रणी प्रौद्योगिकियाँ भी स्वीकृति और उपयोग पाने के लिए संघर्ष करेंगी।

अनुसंधान के माध्यम से, मेरा लक्ष्य व्यापक मुद्दे बनने से पहले प्रमुख कमजोरियों का पता लगाना है। मैं भू-स्थानिक डीपफेक और ध्वनि प्रमाणीकरण जैसे क्षेत्रों पर काम करता हूं, जहां जोखिम हमेशा स्पष्ट नहीं होते हैं लेकिन इसके गंभीर परिणाम हो सकते हैं। शिक्षा और लेखन के माध्यम से, मैं प्रौद्योगिकी को विशेषज्ञों के लिए आरक्षित एक रहस्यमय ब्लैक बॉक्स के रूप में देखने के बजाय छात्रों को इन प्रणालियों को समझने में मदद करना चाहता हूं।

जिम्मेदार नवाचार के लिए मेरी दृष्टि में विकास के शुरुआती चरणों से सुरक्षा और निष्पक्षता शामिल है, न कि बाद के विचारों के रूप में। इसका मतलब है कि न केवल उनके प्रदर्शन के लिए, बल्कि संभावित विफलता बिंदुओं के लिए भी मॉडल का मूल्यांकन करना, यह पहचानना कि किसे नुकसान हो सकता है, और उन जोखिमों को कम करने के लिए रणनीतियां बनाना।

लंबे समय में, मैं एक ऐसी संस्कृति बनाने में मदद करना चाहता हूं जहां एआई में हर प्रगति पर सुरक्षा और जिम्मेदारी पर समान ध्यान दिया जाए। मेरे काम में अनुसंधान, शिक्षा और संचार शामिल है क्योंकि जोखिमों का पता लगाना तभी सार्थक है जब हम दूसरों को उन्हें समझने और संबोधित करने में मदद कर सकें।

यदि मैं तकनीकी साक्षरता बढ़ाने के साथ-साथ महत्वपूर्ण कमजोरियों को पहचानने में मदद कर सकता हूं, तो मेरा मानना ​​​​है कि मैं एआई भविष्य को आकार देने में एक भूमिका निभाऊंगा जिस पर लोग वास्तव में भरोसा कर सकते हैं और इससे लाभ उठा सकते हैं।

इस शानदार साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। पाठकों को पढ़ने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है Tech Demystified: Cybersecurity: Core Principles of Modern Cyber Defense.