नई दिल्ली। साइबर अपराध की दुनिया में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का इस्तेमाल अब केवल कोड लिखने या हमले की योजना बनाने तक सीमित नहीं रह गया है। हैकर तेजी से ऐसे बहु-एजेंट एआई ढांचे की ओर बढ़ रहे हैं, जो साइबर हमले के अलग-अलग चरणों को आपस में जोड़कर उन्हें बहुत कम मानवीय हस्तक्षेप के साथ संचालित कर सकते हैं। ऐसे तंत्र भेद्यताओं की पहचान, क्रेडेंशियल की चोरी, तकनीकी दिक्कतों का समाधान, इंटरनेट प्रोटोकॉल पते बदलने और हमले के स्रोत को छिपाने जैसे काम एक साथ कर सकते हैं।
Google Threat Intelligence Group (GTIG) ने अपने हालिया विश्लेषण में बताया कि साइबर अपराधी साधारण निर्देश आधारित बड़े भाषा मॉडल के इस्तेमाल से आगे बढ़कर एआई को हमले की पूरी प्रक्रिया के कई चरणों में शामिल कर रहे हैं। Mandiant की घटना प्रतिक्रिया गतिविधियों, खतरा निगरानी और वास्तविक समय में चल रही सुरक्षा व्यवस्थाओं से मिले आंकड़ों के आधार पर शोधकर्ताओं ने एआई एजेंटों के बीच समन्वय के कई उदाहरण देखे हैं।
छह घंटे में तैयार हुआ बड़े पैमाने का क्रेडेंशियल चोरी अभियान
एक मामले में आर्थिक लाभ के लिए काम करने वाले हमलावर ने एक संगठन के क्लाउड ढांचे में सेंध लगाने के बाद बहु-एजेंट एआई ढांचा तैनात किया। Google के मुताबिक, हमलावर ने एआई कोडिंग चैटबॉट, एक निर्देश और मार्कडाउन आधारित एजेंट निर्देशों की मदद से छह घंटे से भी कम समय में बड़े पैमाने पर क्रेडेंशियल चोरी का अभियान तैयार कर दिया।
इस अभियान में एआई एजेंटों ने भेद्यता खोजने की प्रक्रिया को संभाला और हजारों तृतीय-पक्ष खातों के क्रेडेंशियल हासिल किए। सिस्टम ने हमले के दौरान सामने आई तकनीकी समस्याओं को खुद सुलझाया और जरूरत के अनुसार इंटरनेट प्रोटोकॉल पते बदलता रहा।
FCRF Launches India-Focused BFSI Compliance Certification for Emerging Governance Professionals
हमले को सुरक्षा प्रणालियों की नजर से बचाने के लिए यातायात को वैध लेकिन पहले से समझौता किए गए क्लाउड वातावरण के जरिए भेजा गया। इससे हमलावरों को पारंपरिक तरीकों की तुलना में कहीं कम मानवीय हस्तक्षेप के साथ अभियान चलाने में मदद मिली।
23,800 से ज्यादा संवेदनशील रहस्य प्रबंधित कर रहा था ‘Recon’
एक अन्य घटना में शोधकर्ताओं को इंटरनेट पर खुला एक कमांड-एंड-कंट्रोल सर्वर मिला। इस सर्वर पर ‘Recon’ नाम का स्वचालित निगरानी और क्रेडेंशियल प्रबंधन ढांचा मौजूद था।
इसके भीतर एआई एजेंटों के लिए निर्देश, जानकारी से जुड़ी फाइलें और OpenClaw से संबंधित सामग्री मिली। शोधकर्ताओं के मुताबिक, यह ढांचा वास्तविक समय में 23,800 से अधिक चोरी किए गए संवेदनशील रहस्यों को प्रबंधित कर रहा था। इनमें एपीआई कुंजी जैसी महत्वपूर्ण डिजिटल जानकारियां भी शामिल थीं।
ऐसी जानकारी हमलावरों के लिए क्लाउड सेवाओं, सॉफ्टवेयर मंचों और अन्य डिजिटल संसाधनों तक अनधिकृत पहुंच हासिल करने में उपयोगी हो सकती है।
चीन और रूस से जुड़े समूह भी कर रहे एआई का इस्तेमाल
GTIG ने चीन से जुड़े साइबर जासूसी समूहों के ऐसे प्रयोगों का भी उल्लेख किया है, जिनमें एआई आधारित विकास उपकरणों का इस्तेमाल स्वचालित शोषण और हमले के बाद की गतिविधियों की प्रक्रिया तैयार करने में किया गया।
रूस से जुड़े UNC5792 समूह ने भी एआई मॉडल का इस्तेमाल ऐसे निगरानी तंत्र में किया, जो Telegram चैनलों पर सरकारी हितों से जुड़ी जानकारी खोजने वाले बॉट की गतिविधियों को स्वचालित करता था।
इसके अलावा सरकारी समर्थन वाले साइबर समूह एआई का इस्तेमाल खुफिया जानकारी जुटाने, फिशिंग, मैलवेयर तैयार करने, भेद्यता का फायदा उठाने, हमले के बाद की गतिविधियों, आंकड़ों के विश्लेषण और दुष्प्रचार जैसे कार्यों में कर रहे हैं।
पूरी तरह स्वायत्त हैकिंग अभी व्यापक नहीं
हालांकि एआई आधारित साइबर हमलों की क्षमता तेजी से बढ़ रही है, लेकिन शोधकर्ताओं ने स्पष्ट किया है कि पूरी तरह स्वायत्त हैकिंग अभी बड़े पैमाने पर आम नहीं हुई है। वास्तविक दुनिया के लक्ष्यों के खिलाफ शून्य-दिवसीय कमजोरियों की खोज और नेटवर्क में सेंध लगाने के लिए पूरी तरह स्वायत्त हमलावर तंत्र के व्यापक इस्तेमाल के प्रमाण अभी नहीं मिले हैं।
फिर भी सुरक्षा विशेषज्ञों के लिए सबसे बड़ी चिंता यह है कि एआई ने हमले के दौरान मानव हस्तक्षेप की जरूरत और प्रतिक्रिया के लिए उपलब्ध समय दोनों को कम कर दिया है। पहले जहां हमलावर को किसी तकनीकी समस्या पर खुद हस्तक्षेप करना पड़ता था, वहीं अब एआई एजेंट कुछ परिस्थितियों में समस्या की पहचान कर उसके समाधान के साथ आगे की कार्रवाई भी कर सकते हैं।
वैध क्रेडेंशियल मिलने के बाद सुरक्षा कमजोर पड़ती है
खतरे का एक अहम पहलू चोरी किए गए वैध क्रेडेंशियल का इस्तेमाल है। उपलब्ध सुरक्षा आंकड़ों के मुताबिक, जब हमलावर वैध क्रेडेंशियल का उपयोग करने लगते हैं तो उनकी गतिविधियों को रोकने की क्षमता काफी घट जाती है। 2026 के सुरक्षा आकलन में 33.8 करोड़ वास्तविक उत्पादन वातावरण में किए गए अनुकरणों के आधार पर अलग-अलग तकनीकों के खिलाफ सुरक्षा को मापा गया।
इससे संकेत मिलता है कि केवल प्रारंभिक सेंध रोकना पर्याप्त नहीं है। संगठनों को खाते के व्यवहार, असामान्य पहुंच, क्लाउड गतिविधियों और क्रेडेंशियल के दुरुपयोग की लगातार निगरानी करनी होगी।
Google ने यह भी कहा कि उसके Gemini मॉडल ने कई संदिग्ध गतिविधियों को शुरुआती चरण में पहचानकर सुरक्षा नियमों के अनुसार प्रतिक्रिया दी। इसके बाद संबंधित खातों पर कार्रवाई कर कुछ अभियानों को बाधित किया गया।
साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों के लिए यह बदलाव एक महत्वपूर्ण चेतावनी है। एआई अब हमलावरों की गति बढ़ाने वाला साधन ही नहीं, बल्कि कई कार्यों को जोड़कर उन्हें लगातार चलाने वाला तंत्र भी बनता जा रहा है। ऐसे में भविष्य की सुरक्षा रणनीति को केवल मैलवेयर या फिशिंग रोकने के बजाय चोरी हुए क्रेडेंशियल और स्वचालित एआई एजेंटों से होने वाली गतिविधियों की पहचान पर भी केंद्रित करना होगा।
