वैश्नव आनंद, टेक डिमिस्टिफाइड: साइबर सुरक्षा – साक्षात्कार श्रृंखला

सत्रह वर्षीय, एथेनियन स्कूल के छात्र, वैश्नव आनंद, ने पहली एआई प्रणाली विकसित की है जो “भौगोलिक गहरे नकली” का पता लगा सकती है – एआई-मैनिपुलेटेड उपग्रह चित्र जो सैन्य स्थलों को छिपा सकते हैं, संसाधन जमा को बनावट कर सकते हैं, या आपदा डेटा को विकृत कर सकते हैं, जो राष्ट्रीय सुरक्षा और वैश्विक स्थिरता के लिए जोखिम पैदा कर सकते हैं। कोई सार्वजनिक डेटासेट इस प्रकार के पता लगाने के लिए उपलब्ध नहीं होने के साथ, आनंद ने जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क का उपयोग करके अपनी सिंथेटिक छवियों का उत्पादन किया, मॉडल को स्क्रैच 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।

आनंद ने साइबर सुरक्षा पुस्तकों की दो 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 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 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 ऐसी उन्नत परियोजनाओं को विकसित करना शुरू किया?

मुझे इस क्षेत्र में आकर्षित किया गया था जब मैंने एआई की दोहरी प्रकृति को देखा। इसमें अविश्वसनीय संभावनाएं हैं, लेकिन यह नुकसान भी पहुंचा सकता है। मेरा एक प्रत्यक्ष अनुभव गहरे नकली प्रौद्योगिकी के साथ था जिसने मेरे दृष्टिकोण को बदल दिया। सिंथेटिक मीडिया को देखकर जो गंभीर रूप से युवाओं को नुकसान पहुंचा सकता है, मुझे एहसास हुआ कि यह केवल एक तकनीकी जिज्ञासा से अधिक है; यह एक महत्वपूर्ण सामाजिक मुद्दा है जिसे अधिक समझ की आवश्यकता है।

मेरा शोध में प्रवेश एक ग्रैंड प्लान से नहीं आया, बल्कि गहरी जिज्ञासा से। प्रत्येक प्रश्न जिस पर मैंने गौर किया, मुझे अगले एक में ले जाया गया, जिससे एक खोज का चक्र बना। मैं जटिल समस्याओं में रुचि रखने वाला पाया गया। मैं मान्यता की तलाश नहीं कर रहा था; मैं वास्तव में प्रश्नों से आकर्षित था।

मैंने व्यक्तिगत अन्वेषण से अर्थपूर्ण अनुसंधान में संक्रमण किया नेटवर्किंग और दृढ़ता के माध्यम से। मैंने मुख्य रूप से लिंक्डइन जैसे प्लेटफार्मों के माध्यम से अपने काम की प्रशंसा करने वाले स्थापित शोधकर्ताओं से संपर्क करना शुरू किया। जबकि कई ने प्रतिक्रिया नहीं दी, मैं भाग्यशाली था कि मैं एआई सुरक्षा और गहरे नकली पता लगाने पर ध्यान केंद्रित करने वाले दो पीएचडी शोधकर्ताओं से जुड़ा। उन्होंने मुझे अपने बड़े अनुसंधान परियोजनाओं के भीतर छोटे कार्यों से शुरू किया। जैसा कि मैंने अपनी विश्वसनीयता और अंतर्दृष्टि साबित की, ये कार्य अधिक महत्वपूर्ण हो गए।

यह मार्गदर्शन जीवन बदलने वाला था। अनुभवी शोधकर्ताओं के हाथों में मेरा विकास मुझे अपनी जिज्ञासा को कठोर काम में बदलने में मदद की। मेरी अंतर्निहित प्रेरणा, उनके संरचित मार्गदर्शन और निरंतर प्रयास ने धीरे-धीरे मेरी आकस्मिक रुचि को महत्वपूर्ण अनुसंधान योगदान में बदल दिया। यह मेरे विश्वास को मजबूत किया कि वास्तविक प्रगति अक्सर नाटकीय सफलता से नहीं, बल्कि महत्वपूर्ण समस्याओं के साथ निरंतर जुड़ाव से आती है।

बольшинस्ट लोग गहरे नकली को चेहरों या आवाजों के रूप में सोचते हैं। आपको विशेष रूप से भौगोलिक गहरे नकली की जांच करने के लिए क्या प्रेरित किया? और आप इसे इतनी महत्वपूर्ण अंधी जगह क्यों देखते हैं?

जब अधिकांश लोग “गहरे नकली” शब्द सुनते हैं, तो वे नकली सेलिब्रिटी वीडियो या बदली आवाजों के बारे में सोचते हैं। मैंने भी पहले ऐसा ही किया था। लेकिन जैसा कि मैंने और अधिक सीखा, मैंने सोचा कि इस प्रौद्योगिकी का उपयोग कहां और कैसे किया जा सकता है जिसे हम विचार नहीं कर सकते हैं। यह तब हुआ जब मुझे एहसास हुआ कि उपग्रह चित्रों को अक्सर पूरी तरह से विश्वसनीय माना जाता है। सरकारें, व्यवसाय और यहां तक कि आपदा राहत टीमें महत्वपूर्ण निर्णय लेती हैं जो इसके आधार पर होते हैं।

यह एक अंधी जगह की तरह लगा। यदि एक नकली वीडियो प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचा सकता है, तो एक नकली मानचित्र या बदला हुआ उपग्रह चित्र आपूर्ति श्रृंखलाओं को बाधित कर सकता है, बचाव प्रयासों को गुमराह कर सकता है, या даже खराब राष्ट्रीय सुरक्षा निर्णय ले सकता है। जैसा कि रक्षा और युद्ध अधिक एआई प्रणालियों, ड्रोन और स्वचालित निर्णय लेने पर निर्भर करते हैं, जोखिम बढ़ जाते हैं। एक हेरफेर किया गया उपग्रह फीड न केवल लोगों को धोखा दे सकता है, बल्कि मशीनों को भी धोखा दे सकता है।

जो मुझे और भी अधिक प्रभावित किया वह यह था कि भौगोलिक गहरे नकली को चेहरे या आवाज के गहरे नकली 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 चित्रों में नकली को पहचानना बहुत मुश्किल है। आप केवल लिप सिंक त्रुटियों या धुंधले किनारों जैसी समस्याओं की तलाश नहीं कर रहे हैं। उपग्रह डेटा बहु-स्पेक्ट्रल, विस्तृत और पैटर्न से भरा होता है जिसे विशेषज्ञों को भी विश्लेषण करने में कठिनाई होती है। उस शोध की कमी, संयुक्त रूप से उच्च दांव, ने मुझे महसूस कराया कि यह एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है जिसे अन्वेषण की आवश्यकता है।

क्या आप हमें अपनी खोज प्रक्रिया के माध्यम से ले जा सकते हैं – आप कैसे महसूस करते हैं कि हेरफेर की गई उपग्रह छवियां राष्ट्रीय सुरक्षा, आर्थिक और आपदा प्रतिक्रिया जोखिम पैदा कर सकती हैं?

मेरा मोड़ तब आया जब मैं एक गहरे नकली से मिला, जिसने मेरे दृष्टिकोण को बदल दिया। उस संदेह का क्षण मुझे कुछ महत्वपूर्ण का एहसास कराया: मानव स्वाभाविक रूप से दृश्य साक्ष्य पर विश्वास करने के लिए तार-तार होते हैं, और जब यह विश्वास टूट जाता है, तो यह सब कुछ को देखने के तरीके को बदलता है। अनुभव ने मुझे एहसास दिलाया कि हम सभी चतुर धोखाधड़ी के प्रति कितने कमजोर हैं।

पहले, जैसा कि अधिकांश लोगों ने, मैंने गहरे नकली वीडियो और बदले हुए चेहरों पर ध्यान केंद्रित किया। मेरी शुरुआती पता लगाने वाली परियोजनाओं ने मुझे इन प्रौद्योगिकियों के काम करने के तरीके में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान की, लेकिन उन्होंने मुझे व्यापक निहितार्थों को भी दिखाया जिन पर मैंने विचार नहीं किया था।

वास्तविक आंख खोलने वाला तब हुआ जब मैं राष्ट्रीय 4-एच जीआईएस नेतृत्व टीम के एसोसिएट निदेशक के रूप में काम कर रहा था। भौगोलिक डेटा और उपग्रह छवियों के साथ काम करते हुए, मैंने देखा कि ये कथित तौर पर वस्तुनिष्ठ स्रोत महत्वपूर्ण निर्णयों को निर्देशित करते हैं। मैंने देखा कि मानचित्र आपदा प्रतिक्रिया को मार्गदर्शन करते हैं, पर्यावरण नीति को आकार देते हैं और बहु-मिलियन डॉलर की सामुदायिक योजना परियोजनाओं को प्रभावित करते हैं। जो मुझे सबसे ज्यादा आश्चर्यचकित करता था वह यह था कि इस डेटा पर अंधा विश्वास – यह निरपेक्ष सत्य के रूप में देखा जाता था।

यह तब हुआ जब सब कुछ समझ में आया। यदि एक नकली वीडियो भावनात्मक परेशानी और सामाजिक अशांति पैदा कर सकता है, तो एक हेरफेर की गई उपग्रह छवि वास्तविक दुनिया के परिणामों को जन्म दे सकती है। आपदा क्षेत्रों में आपातकालीन संसाधनों को भेजने के बारे में सोचें, सरकारें गलत पर्यावरणीय डेटा के आधार पर निर्णय लेती हैं, या वित्तीय बाजारों को बदली हुई कृषि रिपोर्टों से प्रभावित किया जाता है। संभावित नुकसान चकित करने वाला था।

इस अनुभव के संयोजन ने मेरी गहरे नकली अनुसंधान और जीआईएस अनुभव ने एक अंतराल में एक महत्वपूर्ण जागरूकता का खुलासा किया। जबकि दुनिया चेहरे के स्वैप और सिंथेटिक मीडिया पर चर्चा करती है, भौगोलिक गहरे नकली का बहुत बड़ा खतरा अधिकांशतः अनदेखा किया जाता है। यह एहसास मेरे अनुसंधान के पीछे का प्रेरक बल बन गया – एक गंभीर कमजोरता को संबोधित करना जो हमारे डेटा-संचालित दुनिया में सच्चाई को कैसे समझते हैं, इसे बदल सकता है।

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

आज के अधिकांश डिटेक्टर चेहरे या आवाज की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। वे लिप मूवमेंट या ऑडियो मुद्दों जैसी समस्याओं की तलाश करते हैं। उपग्रह चित्र बहुत अलग हैं। वे विभिन्न परिदृश्यों – कृषि पैटर्न, शहरी डिज़ाइन, प्राकृतिक परिदृश्यों और शहरों के बीच – के साथ-साथ विभिन्न प्रकार के भूभाग को कवर करते हैं। इन पैटर्न को नोटिस करना और उन्हें विश्लेषण करना मुश्किल है।

मेरी शुरुआती परियोजना में, मैंने स्पेसनेट -7 डेटासेट का उपयोग करके वास्तविक उपग्रह छवियों के साथ एक जीएएन फ्रेमवर्क प्रशिक्षित किया। जनरेटर सिंथेटिक छवियां बनाता है, और विभेदक वास्तविक और नकली के बीच अंतर करना सीखता है। विभेदक पर ध्यान केंद्रित करके, मैंने एक मॉडल प्रशिक्षित किया जो वास्तविक उपग्रह डेटा के “सांख्यिकीय हस्ताक्षर” को समझता है। इसमें शहरी क्षेत्रों की तुलना में प्राकृतिक परिदृश्यों में बनावट कैसे व्यवहार करती है, और कैसे पिक्सेल तीव्रता पैटर्न विभिन्न क्षेत्रों में प्रवाहित होते हैं।

इस प्रशिक्षण प्रक्रिया के माध्यम से, प्रणाली नकली का पता लगाने में उच्च स्तर की सटीकता हासिल करती है। सामान्य-उद्देश्य डिटेक्टर से मुख्य अंतर यह है कि यह विशेष रूप से भौगोलिक डेटा के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह स्पष्ट दृश्य त्रुटियों की तलाश नहीं करता है, बल्कि सिंथेटिक उपग्रह छवियों को प्रकट करने वाली सूक्ष्म स्पेक्ट्रल और बनावटी असंगतियों को सीखता है।

मेरा वर्तमान शोध डिफ्यूजन मॉडल के रूप में जनरेटर का अन्वेषण करने की ओर स्थानांतरित हो गया है। वे जीएएन की तुलना में छवि गुणवत्ता में एक महत्वपूर्ण सुधार का प्रतिनिधित्व करते हैं। डिफ्यूजन मॉडल जैसे डीडीपीएम और डीडीआईएम डीडीपीएम और डीडीआईएम जैसे डिफ्यूजन मॉडल उपग्रह छवियों को सीखने के लिए एक शोर-जोड़ने की प्रक्रिया को उलटने के द्वारा बहुत वास्तविक उपग्रह छवियां बनाते हैं। वे जीएएन द्वारा उत्पन्न छवियों की तुलना में अक्सर अधिक स्पष्ट और विस्तृत होते हैं। यह एक अवसर और एक चुनौती दोनों प्रस्तुत करता है। जबकि ये मॉडल डिटेक्शन सिस्टम के लिए बेहतर प्रशिक्षण डेटा प्रदान कर सकते हैं, वे अधिक उन्नत नकली भी उत्पन्न करते हैं जो पहचानना मुश्किल है।

मैं विभिन्न पता लगाने वाले तरीकों की तुलना कर रहा हूं ताकि यह पता लगाया जा सके कि कौन से विभिन्न पीढ़ी तकनीकों के खिलाफ सबसे प्रभावी हैं। इसमें पारंपरिक सीएनएन-आधारित वर्गीकरणकर्ता, ट्रांसफॉर्मर-आधारित वास्तुकला शामिल हैं जो उपग्रह छवियों में दूर-श्रृंखला स्थानिक संबंधों को पकड़ सकते हैं, और हाइब्रिड तरीके जो स्पेक्ट्रल विश्लेषण को गहरे शिक्षण के साथ जोड़ते हैं। प्रत्येक तरीका अपने स्वयं के बल है। सीएनएन स्थानीय बनावट मुद्दों का पता लगाने में अच्छे हैं, ट्रांसफॉर्मर बड़े पैमाने पर संरचनात्मक समस्याओं को पहचान सकते हैं, और स्पेक्ट्रल विश्लेषण उन आवृत्ति हस्ताक्षरों की पहचान कर सकता है जिन्हें तंत्रिका नेटवर्क अनदेखा कर सकते हैं।

एक दिलचस्प पहलू यह है कि विभिन्न जनरेटर विशिष्ट फोरेंसिक फिंगरप्रिंट छोड़ते हैं। जीएएन-उत्पन्न छवियों में अक्सर उच्च-आवृत्ति विवरण और किनारों में विशिष्ट कलाकृतियां होती हैं, जबकि डिफ्यूजन-उत्पन्न छवियों में आमतौर पर सामान्य सुसंगतता और स्पेक्ट्रल विशेषताओं में अधिक सूक्ष्म असंगतियां होती हैं। जीएएन और डिफ्यूजन-उत्पन्न नकली दोनों पर पता लगाने वाले मॉडल को प्रशिक्षित करके, मैं सिंथेटिक उपग्रह छवियों के हस्ताक्षर की एक गहरी समझ प्राप्त कर रहा हूं। यह मुझे पता लगाने वाले सिस्टम बनाने में मदद करता है जो पीढ़ी प्रौद्योगिकी के विकास के साथ समायोजित हो सकते हैं।

यह बहु-मोडल दृष्टिकोण पता लगाने के लिए आवश्यक है। जैसा कि उत्पन्न मॉडल अधिक उन्नत हो जाते हैं, हमें पता लगाने वाली प्रणालियों की आवश्यकता होती है जो किसी एक पीढ़ी विधि से त्रुटियों पर निर्भर नहीं होती हैं। लक्ष्य वास्तविक उपग्रह कैप्चर और किसी भी सिंथेटिक छवि के बीच मूल सांख्यिकीय विशेषताओं की पहचान करना है, चाहे जो भी प्रौद्योगिकी उनका उपयोग करती है।

आपके एमआईटी यूआरटीसी पेपर में, आप लगभग ८८ प्रतिशत सटीकता के साथ वास्तविक उपग्रह छवियों को नकली से अलग करने का उल्लेख करते हैं। यह प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए क्या मुख्य सफलता थी?

मुख्य सफलता यह एहसास था कि इस प्रकार के पता लगाने के लिए कोई मौजूदा डेटासेट नहीं था। यह मुझे एक दोहरी दृष्टिकोण पर ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रेरित किया – एक ही समय में पीढ़ी और पता लगाने पर काम करना। मैंने जीएएन का उपयोग करके अपना सिंथेटिक इमेजरी डेटासेट बनाया और वास्तविक उपग्रह छवियों के साथ प्रशिक्षित किया। यह मुझे एक प्रणाली बनाने में सक्षम बनाया जो वास्तव में वास्तविक भू-स्थानिक छवियों के सांख्यिकीय पैटर्न को समझता है।

एक और महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि यह थी कि उपग्रह छवियों में चेहरे के गहरे नकली की तुलना में बहुत अलग चुनौतियां हैं। जबकि चेहरे आमतौर पर सुसंगत शारीरिक संरचना होते हैं, उपग्रह छवियां विभिन्न प्रकार के भूभाग को कवर करती हैं – कृषि पैटर्न से लेकर शहरी डिज़ाइन और प्राकृतिक परिदृश्यों तक। मुझे एक पता लगाने वाली प्रणाली बनाने की आवश्यकता थी जो विभिन्न वातावरण में प्रामाणिक विशेषताओं की पहचान कर सके।

यह विशेषज्ञता का तरीका, सामान्य-उद्देश्य डिटेक्टर पर निर्भर रहने के बजाय, मुझे सूक्ष्म स्पेक्ट्रल और बनावटी असंगतताओं को पहचानने वाली प्रणाली बनाने की अनुमति देता है जो सिंथेटिक उपग्रह छवियों को प्रकट करती हैं। हालांकि, मेरा वर्तमान शोध डिफ्यूजन मॉडल के साथ बहुत बेहतर परिणाम दिखा रहा है, जो उच्च सटीकता दर प्राप्त कर रहा है और उन्नत पीढ़ी तकनीकों के खिलाफ अधिक लचीला है।

आपको अपने पता लगाने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए सिंथेटिक इमेजरी का उत्पादन करने के लिए कैसे चला गया, यह देखते हुए कि भौगोलिक गहरे नकली पता लगाने के लिए कोई सार्वजनिक डेटासेट नहीं हैं?

सिंथेटिक डेटासेट बनाने में जीएएन आर्किटेक्चर का निर्माण शामिल था जो स्पेसनेट -7 डेटासेट के वास्तविक उपग्रह छवियों पर प्रशिक्षित था। जनरेटर ने यादृच्छिक शोर को अधिक वास्तविक उपग्रह छवियों में बदलना सीखा। यह जटिल पैटर्न को पकड़ लिया जो वास्तविक भू-स्थानिक डेटा में पाए जाते हैं।

प्रक्रिया एक कुशल नकली और एक प्रशिक्षित जांचकर्ता के बीच एक प्रतियोगिता की तरह है। जनरेटर अपनी सिंथेटिक छवियों में सुधार करता रहता है जबकि विभेदक नकली के सूक्ष्म संकेतों का पता लगाने में बेहतर हो जाता है। यह प्रशिक्षण चक्र दोनों हिस्सों को एक दूसरे के प्रदर्शन में सुधार करने के लिए प्रेरित करता है।

दोनों पीढ़ी और पता लगाने की प्रक्रियाओं पर नियंत्रण करके, मैंने सिंथेटिक उपग्रह छवियों के निर्माण में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त की। यह दोहरा दृष्टिकोण सिंथेटिक और वास्तविक छवियों के बीच के पैटर्न को समझने के लिए महत्वपूर्ण था।

आपकी प्रणाली नकली और वास्तविक छवियों के बीच अंतर करने के लिए किस प्रकार की असामान्यताओं – स्पेक्ट्रल, बनावट, या अन्य – का पता लगाती है?

चेहरे के गहरे नकली के विपरीत, जहां मुद्दे जैसे अस्वाभाविक झपकते या लिप सिंक त्रुटियां आमतौर पर आसानी से देखी जा सकती हैं, उपग्रह छवियों में समस्याएं बहुत अधिक सूक्ष्म होती हैं। मेरी प्रणाली स्पेक्ट्रल असंगतियों का पता लगाती है जहां विभिन्न इलेक्ट्रोमैग्नेटिक बैंड के बीच परस्पर क्रिया पैटर्न वास्तविक पृथ्वी अवलोकन डेटा से मेल नहीं खाते हैं। यह बनावटी असंगतियों का भी पता लगाता है, जैसे कि खेत जो बहुत समान दिखते हैं, समुद्र की सतह जो प्राकृतिक तरंग पैटर्न से रहित है, या शहरी बनावट जो कृत्रिम पुनरावृत्ति दिखाती है।

संदर्भ असामान्यताएं एक और परत जोड़ती हैं। उनमें सड़क नेटवर्क शामिल हैं जो प्राकृतिक भूमि रूपों का पालन नहीं करते हैं, कृषि लेआउट जो वास्तविक खेती सीमाओं की उपेक्षा करते हैं, या शहरी विकास पैटर्न जो विशिष्ट शहरी विकास का पालन नहीं करते हैं। ये मुद्दे मानव समीक्षा से बच सकते हैं लेकिन सांख्यिकीय हस्ताक्षर बनाते हैं जिन्हें मॉडल पहचान सकता है।

प्रणाली की सीमाएं जटिल छवियों के साथ हैं। घने शहरी क्षेत्र जो ओवरलैपिंग संरचनाओं वाले हैं या महत्वपूर्ण वायुमंडलीय विकृति से प्रभावित उपग्रह छवियां पता लगाने की सटीकता को कम कर सकती हैं। ये किनारे के मामले आगे के शोध और मॉडल सुधार के लिए क्षेत्रों की ओर इशारा करते हैं।

आगे देखते हुए, आपके पोस्टर में ब्राउज़र एक्सटेंशन के लिए वास्तविक समय भू-स्थानिक प्रमाणीकरण और बहु-डेटासेट फ्रेमवर्क जैसे भविष्य के कार्य शामिल हैं। इस शोध की अगली बड़ी छलांग क्या है?

जबकि मेरे जीएएन-आधारित शोध ने दिखाया कि हम वास्तविक उपग्रह छवियों को नकली से अलग करने में सटीकता से पता लगा सकते हैं, मैंने सीखा है कि अच्छे प्रयोगशाला परिणाम वास्तविक दुनिया में सफलता की गारंटी नहीं देते हैं। सिंथेटिक छवियां अक्सर मॉडल को प्रशिक्षित डेटा के पैटर्न से मेल नहीं खाती हैं, और पीढ़ी प्रौद्योगिकियां तेजी से बदल रही हैं।

अगले चरण में मजबूत, अनुकूलनीय प्रणालियों का निर्माण शामिल है जो विभिन्न परिस्थितियों में अच्छा प्रदर्शन करती हैं। इसका मतलब है कि हमें बेहतर मूल्यांकन विधियों की आवश्यकता है जो सिंथेटिक छवियों का उपयोग वास्तविक दुनिया में करने की अप्रत्याशित प्रकृति की नकल करती हैं। हमें व्यावहारिक उपकरणों को विकसित करने की भी आवश्यकता है जैसे कि हल्के ब्राउज़र एक्सटेंशन, वास्तविक समय एपीआई, और एकीकरण फ्रेमवर्क जो महत्वपूर्ण निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में सहायता करें।

मेरा वर्तमान शोध दिशा लचीलापन और व्यावहारिक उपयोग पर जोर देती है। मैं केवल नियंत्रित वातावरण में मॉडल की सटीकता में सुधार करने का प्रयास नहीं कर रहा हूं। मैं डिज़ाइन करने का लक्ष्य रखता हूं जो पीढ़ी तकनीकों के बदलने पर भी विश्वसनीय रहता है। मैं उन उपकरणों की पेशकश करना चाहता हूं जो सरकारों, व्यवसायों और उन समुदायों के लिए सुलभ हैं जो विश्वसनीय भू-स्थानिक डेटा पर निर्भर करते हैं।

आपके अलावा भौगोलिक डेटा, वीडियो गहरे नकली, वास्तविक समय आवाज प्रमाणीकरण और उधार में एआई पूर्वाग्रह जैसे विषयों पर शोध करते हैं। आप अगले नैतिक चुनौतियों का सामना करने के लिए किन मुद्दों का चयन करते हैं?

मेरा शोध दिशा प्रवृत्त विषयों से नहीं निर्देशित होती है; यह उन महत्वपूर्ण कमजोरियों की पहचान करने पर केंद्रित होती है जहां लोग मूलभूत विश्वास रखते हैं, जो गंभीर परिणामों को जन्म दे सकती हैं। प्रत्येक परियोजना की शुरुआत एक विशिष्ट बिंदु की पहचान करने से होती है जहां विश्वास का उल्लंघन किया जा सकता है, जो एक महत्वपूर्ण सामाजिक मुद्दे की ओर ले जाता है जिसे अधिक समझ की आवश्यकता होती है।

गहरे नकली अनुसंधान ने एक व्यक्तिगत अनुभव के साथ शुरू किया जिसने मुझे दिखाया कि सिंथेटिक मीडिया कैसे एक व्यक्ति के विश्वास को धोखा दे सकता है। राष्ट्रीय ४-एच जीआईएस नेतृत्व टीम के साथ काम करने से मुझे यह देखने का अवसर मिला कि लोग आपदा प्रतिक्रिया और नीति निर्णयों के लिए उपग्रह छवियों पर कितना भरोसा करते हैं। यह संबंध मुझे भौगोलिक गहरे नकली की ओर ले गया, जहां दांव संभावित रूप से बहुत अधिक हैं।

यह पैटर्न वीडियो गहरे नकली और आवाज प्रमाणीकरण पर मेरे काम में भी लागू होता है। मैंने सोचा कि सिंथेटिक आपातकालीन कॉल ९११ प्रणाली को कैसे ओवरव्हेलम कर सकते हैं। एआई उधार में पूर्वाग्रह भी एक मुद्दा है, जहां एल्गोरिदमिक भेदभाव पूरे समुदायों को अवसरों से वंचित कर सकता है। प्रत्येक क्षेत्र एक महत्वपूर्ण विश्वास संबंध को दर्शाता है जिसे प्रौद्योगिकी और लोगों के बीच संरक्षित किया जाना चाहिए।

मैं उन क्षेत्रों का अन्वेषण करता हूं जहां प्रौद्योगिकी सामाजिक कमजोरता से मिलती है, उन शोधों पर ध्यान केंद्रित करता हूं जो विश्वास तोड़ने से पहले रोक सकते हैं।

आपकी पुस्तक टेक डिमिस्टिफाइड: साइबर सुरक्षा को स्कूलों में अपनाया गया है। आपको यह पुस्तक लिखने के लिए क्या प्रेरित किया, और आप इतनी तकनीकी सामग्री को छात्रों और शिक्षकों के लिए कैसे सुलभ बनाते हैं?

पुस्तक सीधे मेरे गहरे नकली अनुसंधान अनुभव से उत्पन्न हुई। यह मुझे यह दिखाने के लिए आया कि कैसे डिजिटल साक्षरता युवाओं के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि वे एक जटिल प्रौद्योगिकी दुनिया का सामना करते हैं। साइबर सुरक्षा सबसे पहले लगी क्योंकि यह हर किसी को प्रभावित करती है, चाहे उनकी तकनीकी कौशल या करियर के लक्ष्यों की परवाह किए बिना।

मैंने अपने लेखन को उन छात्रों के लिए निर्देशित किया जो मुझसे कुछ वर्ष छोटे थे। मुझे क्या समझने में मदद मिली होगी जब मैंने साइबर खतरों के बारे में पहली बार सीखना शुरू किया था। मैंने कहानियों, तुलनाओं और दृश्यों का उपयोग किया, साथ ही साथ इंटरएक्टिव गतिविधियों और प्रतिबिंब प्रश्नों के साथ, जो कठिन विचारों को समझने में आसान बनाते हैं।

यह विशेष रूप से अर्थपूर्ण रहा है कि उच्च विद्यालय कार्यक्रम, स्कूल पुस्तकालय और कम सेवा वाले छात्रों की सेवा करने वाले गैर-लाभकारी संगठनों ने पुस्तक को अपनाया है। मैं एक संसाधन बनाना चाहता था जो उन छात्रों के लिए दरवाजे खोलता है जो अन्यथा साइबर सुरक्षा बातचीत से बाहर महसूस कर सकते हैं।

साइबर सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करने से मुझे डिजिटल सुरक्षा के मूल सिद्धांतों को स्थापित करने से पहले मेरी अगली पुस्तक में एआई और गहरे नकली को संबोधित करने का अवसर मिला। छात्रों को बुनियादी सुरक्षा सिद्धांतों को सीखने की आवश्यकता है इससे पहले कि वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आसपास जटिल नैतिक मुद्दों में गोता लगाएं।

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

सबसे महत्वपूर्ण सिद्धांत “विश्वास लेकिन सत्यापित करें” है। यह महत्वपूर्ण है कि डिजिटल जानकारी पर कार्रवाई करने से पहले उसे सत्यापित करने की आदत विकसित की जाए। अधिकांश सफल साइबर हमले मानव विश्वास का फायदा उठाते हैं, जटिल तकनीकी खामियों पर निर्भर नहीं होते हैं। चाहे वह संदिग्ध लिंक पर क्लिक करना, अज्ञात फ़ाइलों को डाउनलोड करना या ऐसे संदेशों का जवाब देना जो परिचित लगते हैं, रोकने से पहले पुष्टि करना कई हमलों को रोक सकता है।

युवाओं के लिए, जो ऑनलाइन बहुत समय बिताते हैं और मंचों के बीच तेजी से स्विच करते हैं, यह सत्यापन की मानसिकता विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। यह न केवल साइबर सुरक्षा से परे है, बल्कि गलत सूचना, गहरे नकली और अन्य प्रकार के डिजिटल धोखाधड़ी का पता लगाने में भी मदद करता है।

आपके शैक्षणिक अनुसंधान, एसटीईएम शिक्षा पहल और प्रकाशित कार्य के बीच, आप तकनीकी और नैतिकता के बारे में जुनूनी हैं। आप एआई सुरक्षा और जिम्मेदार नवाचार के भविष्य को कैसे आकार देना चाहते हैं?

मैं जो कुछ भी करता हूं वह प्रौद्योगिकी में विश्वास बनाने और बनाए रखने पर केंद्रित है। एआई को अपना पूरा पोटेंशियल हासिल करने के लिए लोगों को इन प्रणालियों पर विश्वास होना चाहिए कि वे सुरक्षित, न्यायसंगत और पारदर्शी हैं। बिना उस विश्वास के, यहां तक कि ग्राउंडब्रेकिंग प्रौद्योगिकियां भी स्वीकृति और उपयोग प्राप्त करने के लिए संघर्ष करेंगी।

अनुसंधान के माध्यम से, मैं उन महत्वपूर्ण कमजोरियों की पहचान करने का लक्ष्य रखता हूं जिन्हें व्यापक मुद्दों में बदलने से पहले संबोधित किया जा सकता है। मैं भू-स्थानिक गहरे नकली और आवाज प्रमाणीकरण जैसे क्षेत्रों पर काम करता हूं, जहां जोखिम हमेशा स्पष्ट नहीं होते हैं लेकिन परिणाम गंभीर हो सकते हैं।

शिक्षा और लेखन के माध्यम से, मैं छात्रों को इन प्रणालियों को समझने में मदद करना चाहता हूं, न कि उन्हें विशेषज्ञों के लिए एक रहस्यमय काले बॉक्स के रूप में देखने के लिए। मेरा दृष्टिकोण एआई के भविष्य को आकार देना है जहां सुरक्षा और जिम्मेदारी प्रारंभिक चरणों से ही प्राथमिकता है, न कि बाद के विचार के रूप में।

मेरा दृष्टिकोण जिम्मेदार नवाचार में शामिल है जो सुरक्षा और न्याय को विकास के प्रारंभिक चरणों से ही एकीकृत करता है। मैं एक संस्कृति बनाने में मदद करना चाहता हूं जहां प्रत्येक एआई प्रगति को सुरक्षा और जिम्मेदारी पर समान ध्यान दिया जाता है। मेरा काम अनुसंधान, शिक्षा और संचार पर केंद्रित है क्योंकि जोखिमों की पहचान करना केवल तभी सार्थक है जब हम दूसरों को उन्हें समझने और संबोधित करने में मदद कर सकते हैं।

यदि मैं महत्वपूर्ण कमजोरियों की पहचान करने में मदद कर सकता हूं जबकि साथ ही साथ प्रौद्योगिकी साक्षरता में वृद्धि कर सकता हूं, तो मुझे लगता है कि मैं एक एआई भविष्य को आकार देने में भूमिका निभा सकता हूं जिस पर लोग वास्तव में विश्वास कर सकते हैं और लाभान्वित हो सकते हैं।