बहुत एआई ने 10 मिलियन डॉलर की बीज वित्तपोषण जुटाई है ताकि वह पाम-स्कैन “प्रूफ ऑफ रियलिटी” प्लेटफ़ॉर्म को लॉन्च कर सके जो डीपफेक्स के युग में

बहुत एआई ने 10 मिलियन डॉलर की बीज वित्तपोषण जुटाई है ताकि वह दुनिया का पहला “प्रूफ ऑफ रियलिटी” प्लेटफ़ॉर्म विकसित कर सके, जो एक ऐसी प्रणाली है जो यह सत्यापित करने के लिए डिज़ाइन की गई है कि ऑनलाइन बातचीत करने वाला व्यक्ति वास्तव में मानव है। इस दौर का नेतृत्व पोलीचेन कैपिटल ने किया, जिसमें बर्ग्रुएन इंस्टीट्यूट और एनाग्राम ने भाग लिया। यह वित्तपोषण कंपनी के पहले उत्पाद के लॉन्च के साथ मेल खाता है: एक हार्डवेयर-मुक्त पाम स्कैन पहचान सत्यापन प्लेटफ़ॉर्म जो मानक स्मार्टफ़ोन पर काम करता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के साथ छवियों, वीडियो, आवाज़, और पूरी डिजिटल पहचान को बनाना आसान हो गया है, ऑनलाइन प्रामाणिकता की पुष्टि करने की चुनौती तेजी से बढ़ रही है। डीपफेक्स और एआई-जनरेटेड मीडिया अब कई पारंपरिक सत्यापन विधियों को बायपास करने में सक्षम हैं, जिनमें चेहरे की पहचान और एक-बार के प्रमाणीकरण कोड शामिल हैं। बहुत एआई का दृष्टिकोण एक नई जैवमेट्रिक परत पेश करता है जो इस बढ़ती खाई को संबोधित करने के लिए है।

कंपनी नए पूंजी का उपयोग अपने व्यापक प्रूफ ऑफ रियलिटी सुरक्षा प्लेटफ़ॉर्म का विस्तार करने के लिए करने की योजना बना रही है, जो डिजिटल प्रणालियों में वास्तविक लोगों को सिंथेटिक पहचान और एआई-जनरेटेड अभिनेताओं से अलग करने के लिए उपकरण विकसित कर रही है।

पहचान सत्यापन एक नए चरण में प्रवेश कर रहा है

प्रत्येक प्रमुख प्रौद्योगिकी परिवर्तन के लिए ऐतिहासिक रूप से नए पहचान सत्यापन विधियों की आवश्यकता होती है। पासवर्ड और साइबर सुरक्षा प्रोटोकॉल इंटरनेट के साथ उत्पन्न हुए, जबकि स्मार्टफ़ोन ने जैवमेट्रिक प्रमाणीकरण जैसे फिंगरप्रिंट और चेहरे की पहचान को लोकप्रिय बनाया।

जनरेटिव एआई एक नई सेट की कमजोरियों का निर्माण कर रहा है। आधुनिक डीपफेक टूल सार्वजनिक रूप से उपलब्ध फोटो से चेहरे की छवियों को पुनर्निर्माण कर सकते हैं और चेहरे की पहचान जैसे कई मौजूदा पहचान जांच को बायपास करने में सक्षम आकर्षक प्रतिकृतियां उत्पन्न कर सकते हैं। उसी समय, हमलावर तेजी से प्रणालियों को समझौता कर रहे हैं। एक संगठन को भंग करने के लिए आवश्यक औसत समय हाल के वर्षों में काफी गिर गया है, जिससे सुरक्षा टीमों के लिए तेजी से प्रतिक्रिया खिड़कियां छोड़ दी जाती हैं।

चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी को भी सटीकता में अंतर के लिए स्क्रूटनी का सामना करना पड़ा है। कुछ अध्ययनों में पाया गया है कि झूठी सकारात्मक दरें जातीयता और प्रशिक्षण डेटा के आधार पर नाटकीय रूप से भिन्न होती हैं। संयुक्त रूप से चेहरे की छवियों की बढ़ती ऑनलाइन उपलब्धता के साथ, इन कारकों ने सवाल उठाया है कि क्या चेहरे आधारित प्रमाणीकरण अकेले एक विश्वसनीय डिजिटल पहचान मानक बना रह सकता है।

इसके खिलाफ, शोधकर्ता और सुरक्षा कंपनियां वैकल्पिक जैवमेट्रिक संकेतों का अन्वेषण कर रही हैं जो प्रतिकृति या हार्वेस्ट करने में अधिक कठिन हैं।

एक जैवमेट्रिक संकेत जो स्पष्ट रूप से दिखाई दे रहा है

बहुत एआई की प्रणाली एक जैवमेट्रिक विशेषता पर केंद्रित है जिसे बहुत कम सार्वजनिक एक्सपोज़र मिला है: मानव हथेली।

जबकि चेहरे सोशल मीडिया और सार्वजनिक छवियों में लगातार दिखाई देते हैं, हथेलियां शायद ही कभी उच्च रिज़ॉल्यूशन में फोटोग्राफ या रिकॉर्ड की जाती हैं। इससे उन्हें हमलावरों के लिए कैप्चर और प्रतिकृति करना काफी मुश्किल हो जाता है। हथेली संरचनाएं भी नसों, रेखाओं और ज्यामितीय विशेषताओं के जटिल पैटर्न को समेटे हुए हैं जो एक अत्यधिक विशिष्ट जैवमेट्रिक हस्ताक्षर बनाते हैं।

कंपनी के अनुसार, इसकी हथेली-आधारित सत्यापन प्रणाली एक हाथ को स्कैन करते समय लगभग दस मिलियन में से एक झूठी स्वीकृति दर का उत्पादन करती है। जब दोनों हाथों का उपयोग एक साथ किया जाता है, तो दर लगभग एक सौ ट्रिलियन में से एक तक सुधर जाती है, जो कंपनी के अनुसार लगभग निकट-निर्दोष सटीकता के करीब है।

समान रूप से महत्वपूर्ण यह है कि प्रौद्योगिकी के लिए समर्पित हार्डवेयर की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, उपयोगकर्ता बस अपना हाथ स्मार्टफोन कैमरे के सामने उठाते हैं। कंप्यूटर दृष्टि एल्गोरिदम हथेली छवि से जैवमेट्रिक विशेषताएं निकालते हैं और प्रमाणीकरण के लिए उपयोग किए जाने वाले एक गणितीय प्रतिनिधित्व को उत्पन्न करते हैं।

यह डिज़ाइन संगठनों को विशेषज्ञता वाले जैवमेट्रिक स्कैनर के बजाय मानक मोबाइल डिवाइस के माध्यम से हथेली सत्यापन तैनात करने की अनुमति देता है।

हार्डवेयर-मुक्त पहचान सत्यापन

पारंपरिक जैवमेट्रिक प्रणालियां अक्सर विशेष हार्डवेयर पर निर्भर करती हैं – फिंगरप्रिंट रीडर, अवरक्त स्कैनर, या समर्पित चेहरे की पहचान सेंसर। जबकि नियंत्रित वातावरण में प्रभावी, ये प्रणालियां बड़े पैमाने पर तैनात करने के लिए महंगी हो सकती हैं।

बहुत एआई का प्लेटफ़ॉर्म उस बाधा को दूर करने का प्रयास करता है जो पूरी तरह से सॉफ़्टवेयर के माध्यम से काम करता है। प्रणाली स्मार्टफोन कैमरों का उपयोग करती है जो कंप्यूटर दृष्टि मॉडल के साथ जुड़े हुए हैं जो उच्च सटीकता के साथ हथेली की विशेषताओं को पहचान सकते हैं।

तैनाती के दृष्टिकोण से, यह वास्तुकला पहचान सत्यापन को काम करने की अनुमति देती है जहां भी एक स्मार्टफोन उपलब्ध है। यह देखते हुए कि स्मार्टफोन अब विकसित बाजारों में अधिकांश वयस्कों के स्वामित्व में हैं, यह दृष्टिकोण पहचान सत्यापन हो सकता है जहां यह हो सकता है वहां विस्तारित करता है।

कंपनी का प्रारंभिक व्यवसाय मॉडल उन संगठनों को लक्षित करता है जिन्हें बड़े पैमाने पर मजबूत पहचान आश्वासन की आवश्यकता होती है, जिनमें शामिल हैं:

• फिनटेक प्लेटफ़ॉर्म
• क्रिप्टोक्यूरेंसी एक्सचेंज
• सोशल मीडिया नेटवर्क
• सरकारी पहचान प्रणाली
• ऑनलाइन बाज़ार

हार्डवेयर बेचने के बजाय, बहुत एआई अपनी प्रौद्योगिकी को एक एकीकृत सत्यापन सेवा के रूप में प्रदान करता है, संगठनों को मासिक सत्यापन गतिविधि के आधार पर शुल्क लेता है।

डिज़ाइन द्वारा गोपनीयता

जैवमेट्रिक प्रणालियां अक्सर यह चिंता उठाती हैं कि व्यक्तिगत डेटा कैसे संग्रहीत और संरक्षित किया जाता है। कई जैवमेट्रिक प्लेटफ़ॉर्म में एक केंद्रीय जोखिम यह है कि कच्चे जैवमेट्रिक छवियां – जैसे फिंगरप्रिंट या चेहरे की स्कैन – यदि उन्हें ठीक से संग्रहीत नहीं किया जाए तो हमलावरों के लिए आकर्षक लक्ष्य बन सकती हैं।

बहुत एआई कहता है कि इसका आर्किटेक्चर बिल्कुल भी जैवमेट्रिक छवियों को संग्रहीत नहीं करता है।

जब एक उपयोगकर्ता अपनी पहचान की पुष्टि करता है, तो प्रणाली हथेली छवि से विशिष्ट विशेषताओं को निकालती है और उन्हें अपरिवर्तनीय गणितीय प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करती है। यह प्रतिनिधित्व मूल हथेली छवि को पुनर्निर्माण करने के लिए उपयोग नहीं किया जा सकता है और सीधे किसी व्यक्ति की पहचान से जुड़ा नहीं हो सकता है।

इसके बजाय एक केंद्रीय जैवमेट्रिक डेटा रिपॉजिटरी बनाए रखने के, प्रणाली एक अनुरेखण योग्य पहचानकर्ता उत्पन्न करती है जो एक सत्यापन घटना हुई बिना अंतर्निहित जैवमेट्रिक इनपुट का खुलासा किए बिना साबित होती है।

यह मॉडल क्रिप्टोग्राफिक क्रेडेंशियल प्रणालियों के समान है जिसमें सत्यापन परिणाम स्वयं व्यक्तिगत डेटा के बजाय संग्रहीत किया जाता है। पहचान सत्यापन को व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी से अलग करके, प्लेटफ़ॉर्म जैवमेट्रिक डेटाबेस से जुड़े जोखिमों को कम करने का लक्ष्य रखता है।

इंटरनेट के लिए एक “प्रूफ ऑफ रियलिटी” परत का निर्माण

कंपनी अपने व्यापक दृष्टिकोण का वर्णन इंटरनेट के लिए एक प्रूफ ऑफ रियलिटी इन्फ्रास्ट्रक्चर परत स्थापित करने के रूप में करती है।

क्योंकि एआई एजेंट और सिंथेटिक मीडिया बढ़ रहे हैं, मानव गतिविधि को स्वचालित या निर्मित व्यवहार से अलग करना बढ़ती तरह से कठिन हो सकता है। सोशल नेटवर्क पहले से ही बॉट डिटेक्शन से जूझ रहे हैं, जबकि वित्तीय प्लेटफ़ॉर्म एआई-सहायता प्राप्त धोखाधड़ी से बढ़ते खतरों का सामना कर रहे हैं।

बहुत एआई एआई एजेंटों के मानव स्वामित्व की पुष्टि करने के लिए डिज़ाइन किए गए अतिरिक्त उपकरणों पर काम कर रहा है, जो संगठनों को यह निर्धारित करने में मदद करता है कि एक डिजिटल इकाई वास्तव में एक वास्तविक व्यक्ति द्वारा नियंत्रित है।

यह अवधारणा अंततः पहचान सत्यापन से परे मीडिया, लेनदेन और संचार के लिए प्रामाणिकता संकेतों को शामिल करने के लिए विस्तारित हो सकती है। ऐसी प्रणालियों में, बातचीत में यह साबित होगा कि वे एक सत्यापित मानव भागीदार से उत्पन्न हुए हैं।

डिजिटल विश्वास का भविष्य

पहचान सत्यापन जल्द ही सबसे महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे की चुनौतियों में से एक बन सकता है।

जनरेटिव एआई प्रणालियां सिंथेटिक छवियों, आवाज़, दस्तावेजों और डिजिटल पहचान को वास्तविक व्यक्तियों की नकल करने में तेजी से सुधार कर रही हैं। उसी समय, ऑनलाइन बातचीत – वित्तीय लेनदेन से लेकर सामाजिक जुड़ाव तक – डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से मध्यस्थ हो रही है जहां पहचान की पुष्टि करना मुश्किल हो सकता है।

एक ऐसे वातावरण में, जो प्रतिभागी वास्तव में मानव हैं यह साबित करने वाली प्रणालियां डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र के मूलभूत घटक बन सकती हैं।

जैवमेट्रिक संकेत जैसे हथेली पैटर्न एक संभावित मार्ग का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं, विशेष रूप से यदि वे विशेष हार्डवेयर के बिना व्यापक रूप से तैनात किए जा सकते हैं। गोपनीयता-संरक्षण क्रिप्टोग्राफ़िक विधियों के साथ संयुक्त, ऐसी प्रौद्योगिकियां सुरक्षित और कम से कम आक्रामक सत्यापन प्रणाली को सक्षम कर सकती हैं।

समय के साथ, प्रूफ ऑफ रियलिटी फ्रेमवर्क पहचान जांच से परे विकेंद्रीकृत शासन, डिजिटल मीडिया प्रमाणीकरण और एआई एजेंट जवाबदेही जैसे क्षेत्रों को प्रभावित कर सकते हैं।

क्योंकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता ऑनलाइन परिदृश्य को फिर से आकार देती है, यह सत्यापित करने की क्षमता कि क्या – और कौन – वास्तविक है, दशक की परिभाषित प्रौद्योगिकी चुनौतियों में से एक बन सकती है। गोपनीयता या उपयोगिता की बलि दिए बिना उस आश्वासन को प्रदान करने वाली प्रणालियां डिजिटल दुनिया भर में विश्वास का पुनर्निर्माण करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती हैं।