TrendAI ने चेतावनी दी कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता संगठनों की तुलना में अधिक तेजी से आगे बढ़ रही है और साइबर हमलों के विकास का कारण बन रही है
7 नवम्बर 2026 · 2 मिनट पठन
TrendAI ने एक रिपोर्ट जारी की है जिसमें बताया गया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तेजी से होते विकास ने साइबर हमलों में भारी विविधता पैदा कर दी है। कुछ समूह अब इसका उपयोग कमजोरियों की पहचान करने, दुर्भावनापूर्ण सॉफ़्टवेयर विकसित करने, क्रेडेंशियल चोरी करने या संगठनों में घुसपैठ करने के लिए एक उपकरण के रूप में कर रहे हैं।
इस दस्तावेज़ में चीन, रूस, उत्तर कोरिया और ईरान से जुड़े अभिनेताओं द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने का विश्लेषण किया गया है। निष्कर्ष बताते हैं कि हमलों के निष्पादन की गति, पैमाने और ज्ञात हमलों के अनुकूलन में बदलाव आया है। यह विविधता नए प्रकार के हमलों के आने के कारण नहीं, बल्कि मौजूदा हमलों के परिष्करण के कारण है।
एक महत्वपूर्ण मामले में, 20 से अधिक संगठनों, जिनमें सरकारी, राजनयिक और रक्षा निकाय शामिल थे, के खिलाफ अभियान के दौरान घुसपैठ के लगभग पूरे चक्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया गया। जब सुरक्षा उपकरणों द्वारा इसका पता लगाया गया, तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों ने संवादात्मक रूप से दुर्भावनापूर्ण सॉफ़्टवेयर के नए संस्करणों को संशोधित और उत्पन्न किया, जिससे वे पता लगाने से बचने में सक्षम हो गए।
रिपोर्ट में ऐसे दुर्भावनापूर्ण सॉफ़्टवेयर के उदाहरण दिए गए हैं जिनमें सीधे भाषा मॉडल शामिल हैं। Pawn Storm नामक रूसी समूह से जुड़े Lamehug ने प्रभावित उपकरणों पर निष्पादन के दौरान विंडोज कमांड उत्पन्न करने के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल का उपयोग किया, बजाय इसके कि वह केवल पहले से प्रोग्राम किए गए निर्देशों पर निर्भर रहे।
TrendAI ने चेतावनी दी है कि आक्रामक लाभ प्राप्त करने के लिए अधिक उन्नत मॉडलों की आवश्यकता नहीं है। विश्लेषण किए गए समूह उपलब्धता के आधार पर राष्ट्रीय मॉडलों, विदेशी वाणिज्यिक सेवाओं और खुले मॉडलों का संयोजन करते हैं। चीन के पास सबसे मजबूत घरेलू पारिस्थितिकी तंत्र है, जबकि रूस मौजूदा संचालन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के व्यावहारिक एकीकरण के लिए जाना जाता है। उत्तर कोरिया इसका उपयोग मुख्य रूप से रोजगार धोखाधड़ी, सामाजिक इंजीनियरिंग और दुर्भावनापूर्ण सॉफ़्टवेयर में करता है, और ईरान वाणिज्यिक उपकरणों का गहन उपयोग करता है।
सुरक्षा के लिए अब प्रणालियों के व्यवहार पर अधिक ध्यान देना होगा, जैसे मशीन की गति से दोहराए गए कार्य, उपकरणों का स्वचालन, क्रेडेंशियल एक्सेस के असामान्य पैटर्न या पार्श्व गतिविधियाँ। रिपोर्ट के अनुसार, फ़िशिंग प्रतिरोधी प्रमाणीकरण, इंटरनेट के संपर्क में आने वाली प्रणालियों की सुरक्षा और क्रेडेंशियल के दुरुपयोग की निगरानी जैसे उपाय अभी भी आवश्यक हैं।