शोधकर्ताओं ने उपयोगकर्ता की भागीदारी के बिना फोन हैक करने में सक्षम एआई-आधारित मैलवेयर बनाया
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शोधकर्ताओं ने उपयोगकर्ता की भागीदारी के बिना फोन हैक करने में सक्षम एआई-आधारित मैलवेयर बनाया

सुरक्षा कंपनी Calif के शोधकर्ताओं ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके एक ऐसा टूल विकसित किया है जो उपयोगकर्ता द्वारा लिंक या फ़ाइलों पर क्लिक करने की आवश्यकता के बिना मोबाइल फोन में घुसपैठ कर सकता है। यह सिस्टम एक सप्ताह से भी कम समय में बनाया गया था।

WeWorm नामक हमले ने एक ऐसी भेद्यता का फायदा उठाया जिसने खातों पर कब्जा करने और संपर्कों के बीच फैलने की अनुमति दी। द न्यूयॉर्क टाइम्स के प्रकाशन द्वारा पूछे गए विशेषज्ञों ने चेतावनी दी कि कुछ ही घंटों में सैकड़ों मिलियन डिवाइस प्रभावित हो सकते थे।

यह खतरा ज़ीरो-क्लिक नामक विधि का उपयोग करता है। फ़िशिंग के विपरीत, जिसके लिए लिंक या फ़ाइल खोलने की आवश्यकता होती है, इस हमले को उपयोगकर्ता की भागीदारी की आवश्यकता नहीं होती है। Calif से मिली जानकारी के अनुसार, केवल आने वाली कॉल स्वीकार करना या उसे बजने देना घुसपैठ सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त है।

हमले को रोकने के लिए पहले संकेत के कुछ सेकंड बाद कॉल को अस्वीकार करना आवश्यक है। खाते पर नियंत्रण प्राप्त करने के बाद, हमलावर संदेश पढ़ और भेज सकता है, कॉल कर सकता है और प्रोफ़ाइल को नियंत्रित कर सकता है। कुछ परिस्थितियों में, यह पहुंच फोन के पूर्ण समझौता होने का कारण बन सकती है।

वर्म ने दोस्तों के रूप में सहेजे गए नंबरों के लिए एप्लिकेशन विशेषाधिकार प्रदान करने के तंत्र का शोषण किया। जैसे ही कोई संपर्क समझौता किया जाता था, यह भरोसेमंद संबंध खतरे को संपर्क सूची में अन्य नंबरों तक पहुंचने में मदद करता था।

तेजी से प्रसार की विशेषताएं

इस हमले में कई विशेषताएं थीं जो इसके तेजी से प्रसार में योगदान करती थीं। अमेरिकी राष्ट्रीय सुरक्षा एजेंसी (NSA) के पूर्व प्रमुख डेटा विशेषज्ञ Vinh Nguyen ने इस वर्म को सबसे चिंताजनक खतरों में से एक बताया जिसका उन्होंने विश्लेषण किया था। उन्होंने कहा कि 'कुछ ही घंटों में' सैकड़ों मिलियन डिवाइस प्रभावित हो सकते हैं।

Calif ने बताया कि उसने ओपन-सोर्स एआई मॉडल को संयुक्त राज्य अमेरिका में विकसित उन्नत प्रणालियों के साथ जोड़ा। हालांकि, कंपनी ने खुलासा नहीं किया कि किन विशिष्ट मॉडलों का उपयोग किया गया था।

यह मामला इस बात पर ध्यान आकर्षित करता है कि तकनीक कितनी जल्दी कमजोरियों का पता लगाने और उनका फायदा उठाने में मदद कर सकती है। फिर भी, एआई ने अकेले काम नहीं किया; शोधकर्ताओं ने मानव अनुभव के साथ मॉडल की क्षमताओं को एकीकृत किया।

अतिरिक्त जानकारी

अन्य एआई लीडर्स के साथ बैठक के दौरान, OpenAI के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने कहा: 'यदि कुछ लोग बड़ी तात्कालिकता के साथ कार्य नहीं करते हैं तो साइबर सुरक्षा के साथ कुछ चीजें बहुत खराब होंगी।'

Calif द्वारा प्रभावित एप्लिकेशन के जिम्मेदार कंपनी से संपर्क करने के बाद भेद्यता को ठीक कर दिया गया था। कंपनी ने कहा कि उन्हें यह मानने का कोई आधार नहीं दिखता है कि भेद्यता ने सुरक्षा को खतरे में डाला या उपयोगकर्ताओं को प्रभावित किया, और यह भी बताया कि एप्लिकेशन अपडेट की आवश्यकता नहीं है।

Calif के सीईओ Тай डूонг ने समझाया कि भेद्यता को वर्म में बदलने की प्रक्रिया को ट्रैक करने की आवश्यकता थी। यह घटना दर्शाती है कि कैसे एआई और विशेष ज्ञान का संयोजन किसी भेद्यता को बड़े पैमाने पर खतरे में बदलने की गति को तेज कर सकता है।

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मेमोरी पॉइज़निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के लिए एक नया जोखिम पैदा करती है
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मेमोरी पॉइज़निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के लिए एक नया जोखिम पैदा करती है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ जो पिछली बातचीत की यादें सहेजती हैं, वे 'मेमोरी पॉइज़निंग' नामक हमले का निशाना बन सकती हैं। यह तकनीक सिस्टम के इतिहास में झूठी जानकारी डालने की अनुमति देती है, जो बिना किसी स्पष्ट घुसपैठ के भविष्य के निर्णयों को प्रभावित कर सकती है।

कैलगरी विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने स्मृति वाले एजेंटों के खिलाफ 2614 अनुकरण किए गए हमले के पथों का विश्लेषण किया। उनके शोध से पता चला कि खतरे का पता लगाने के लिए केवल एक बातचीत का अवलोकन भी अपर्याप्त हो सकता है, जो छिपा रहता है और बाद में प्रकट होता है।

स्मृति इन प्रणालियों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, क्योंकि यह पिछली बातचीत के डेटा को बनाए रखने, बहु-चरणीय कार्यों की योजना बनाने और डिजिटल उपकरणों का उपयोग करने में सक्षम बनाती है। हालांकि, यह सुरक्षा के क्षेत्र में ध्यान देने योग्य एक नया पहलू भी उत्पन्न करता है।

इस स्थिति की तुलना एक सहायक से की जा सकती है जो सीखी गई बातों को एक नोटबुक में लिखता है। हमलावर भ्रामक निर्देश डाल सकता है, जैसे: 'इस व्यक्ति के अनुरोध पहले ही अनुमोदित हो चुके हैं'। अभी कुछ भी आवश्यक रूप से नहीं होगा, लेकिन बाद में, रिकॉर्ड का संदर्भ लेते समय, सहायक इस जानकारी को सत्य मान सकता है।

यही मेमोरी पॉइज़निंग का सिद्धांत है। मुख्य अंतर संक्रमण और उसके परिणामों के प्रकट होने के बीच के समय अंतराल में निहित है।

हमलों के प्रकार और उनका पता लगाना

शोध के दौरान, वैज्ञानिकों ने चार प्रकार के हमलों का अध्ययन किया। उनमें से कुछ अधिकांश इंटरैक्शन के दौरान सामान्य व्यवहार से अलग करना मुश्किल बना रहे। धीमी बहाव (slow drift) और बैकडोर सक्रियण (backdoor activation) जैसी विधियाँ विशेष रूप से अकेले चरणों पर आधारित मूल्यांकन से बच गईं, इससे पहले कि वे बाद में अपने प्रभाव प्रकट करें।

शोधकर्ताओं ने तथाकथित 'गैर-मोनोटोनिक' व्यवहार की भी पहचान की। कुछ क्षणों में सिस्टम अधिक समझौता किया हुआ प्रतीत हुआ, जिसके बाद संकेत कमजोर हो गए, इससे पहले कि हमला अंततः परिणाम दे। यह दर्शाता है कि चयनात्मक विश्लेषण समस्या के हिस्से को चूक सकता है।

एक एजेंट जो संदिग्ध जानकारी प्राप्त करने के बाद सामान्य रूप से कार्य करना जारी रखता है, जरूरी नहीं कि सुरक्षित हो। हमले का प्रभाव बस अभी तक प्रकट नहीं हुआ है।

व्यापक विश्लेषण की आवश्यकता

इसलिए, शोधकर्ता पूरे इंटरैक्शन अनुक्रम के दौरान सिस्टम के व्यवहार को ट्रैक करने में सक्षम परीक्षणों पर जोर देते हैं। प्रत्येक चरण का अलग-अलग विश्लेषण करने के बजाय, यह देखना आवश्यक है कि संग्रहीत जानकारी बाद की घटनाओं को कैसे प्रभावित करती है।

यह प्रश्न तब और अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है जब एजेंट केवल सवालों का जवाब देना बंद कर देते हैं और अधिक लंबी अवधि के कार्य करने लगते हैं। जब वे उपकरण का भी उपयोग कर सकते हैं, तो दूषित स्मृति कार्रवाई, संसाधनों या निर्देशों के संबंध में निर्णयों को प्रभावित कर सकती है जिनका पालन किया जाना चाहिए।

स्मृति इन प्रणालियों को स्वाभाविक रूप से असुरक्षित नहीं बनाती है। इसके विपरीत, यह संदर्भ को बनाए रखने, उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं को पहचानने और ऐसे कार्य करने की अनुमति देती है जिन्हें एक इंटरैक्शन में पूरा नहीं किया जा सकता है।

अधिक जानकारी:

मुख्य समस्या सुरक्षा को विस्तारित करने में निहित है। केवल वर्तमान में प्राप्त कमांड की जाँच करना पर्याप्त नहीं है। पिछली बातचीत से जमा की गई जानकारी भी भविष्य के व्यवहार में हस्तक्षेप कर सकती है।

शोध का निष्कर्ष यह है कि सुरक्षा एजेंट के काम के पूरे पथ के साथ होनी चाहिए। चूंकि दुर्भावनापूर्ण जानकारी अभी डाली जा सकती है और लंबे समय बाद परिणाम दे सकती है, इसलिए केवल संक्रमण के क्षण या समस्या के प्रकट होने के क्षण का विश्लेषण कहानी के सबसे महत्वपूर्ण हिस्से को चूक सकता है।

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