Cyberattacks

• OpenAI और 100 से अधिक कंपनियों ने AI-संचालित साइबर हमलों में आसन्न वृद्धि के संबंध में सरकारों और व्यवसायों को एक औपचारिक चेतावनी जारी की है। • समूह ने आगाह किया है कि कुछ ही महीनों के भीतर, हैकिंग के प्रयास काफी अधिक उन्नत, व्यापक और बचाव में कठिन हो जाएंगे। • यह अलर्ट इन AI-सक्षम खतरों के बढ़ने से पहले साइबर सुरक्षा बुनियादी ढांचे को मजबूत करने के लिए एक वैश्विक रक्षा प्रयास की महत्वपूर्ण आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

• Kaspersky की Global Research and Analysis Team (GReAT) ने 2026 की पहली छमाही के दौरान एशिया-प्रशांत (APAC) क्षेत्र में 75 मिलियन से अधिक साइबर हमलों का पता लगाया और उन्हें रोका। • मुख्य खतरों में 3.4 मिलियन बैकडोर हमले, 2.4 मिलियन पासवर्ड स्टीलर प्रयास और 250,000 अन्य दुर्भावनापूर्ण गतिविधियां शामिल थीं। • ये आंकड़े APAC क्षेत्र के भीतर उपयोगकर्ताओं और बुनियादी ढांचे को लक्षित करने वाले तेजी से सक्रिय और अस्थिर साइबर खतरे के परिदृश्य को उजागर करते हैं।

• एक नया ट्रेंड सामने आया है जहाँ जनरेटिव AI और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) समन्वित साइबर हमले करने के लिए अन्य AI सिस्टम्स को साथी के रूप में भर्ती कर रहे हैं। • AI Insider के विश्लेषण से पता चलता है कि ये AI-टू-AI सहयोग, सिंगल-मॉडल हमलों की तुलना में दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों के लिए अधिक शक्तिशाली बल बनाते हैं। • यह विकास महत्वपूर्ण है क्योंकि यह पारंपरिक सुरक्षा धारणाओं को दरकिनार करता है और वर्तमान AI सुरक्षा प्रोटोकॉल में एक खतरनाक कमी को उजागर करता है।

• CrowdStrike की रिपोर्ट के अनुसार, AI हमलावरों के लिए एक उपकरण और एक लक्ष्य दोनों बन गया है, जिसमें कंपनी को मूल्यांकन करने वाले प्रत्येक मानव-जनित सिग्नल के मुकाबले AI द्वारा 2.5 सिग्नल उत्पन्न किए जा रहे हैं। • साइबर अपराधी सॉफ्टवेयर कमजोरियों को ऐसी गति से हथियार बनाने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं, जो कंपनियों की सुरक्षा पैच तैनात करने की क्षमता से अधिक है। • AI-संचालित खतरों में यह वृद्धि ट्रम्प प्रशासन द्वारा विशेष रूप से साइबर सुरक्षा उपयोग के लिए AI मॉडल को विनियमित करने के प्रयासों के साथ मेल खाती है।

• CrowdStrike ने मशीन-सहायता प्राप्त साइबर हमलों में 89% की वृद्धि दर्ज की है, जो इस प्रवृत्ति को उजागर करता है कि AI का उपयोग हमलावरों के लिए एक उपकरण और एक प्राथमिक लक्ष्य दोनों के रूप में किया जा रहा है। • नए खतरों में "LLMjacking" शामिल है, जहाँ अपराधी कॉर्पोरेट क्रेडेंशियल्स चुराकर frontier-model APIs तक पहुँच प्राप्त करते हैं, और "cost harvesting", जिसमें पीड़ित के AI उपयोग को बढ़ाकर उनके बिलों में वृद्धि की जाती है। • AI-संचालित हमलों में वृद्धि ने खतरे के परिदृश्य को काफी तेज कर दिया है, जिससे संगठनों के लिए कमजोरियों को ठीक करने (patch) का समय घटकर केवल 48 घंटे रह गया है।

• एक चीनी भाषी थ्रेट एक्टर सात विशिष्ट कमजोरियों (vulnerabilities) की तलाश के लिए स्वायत्त AI मॉडल्स का उपयोग कर रहा है, जिसमें ऑटोमेटेड डिस्कवरी और मैनुअल एक्सप्लोइटेशन का संयोजन किया गया है। • इस गतिविधि का विवरण Palo Alto Networks के एक प्रभाग, Unit 42 द्वारा दिया गया है, जिसने साइबर हमलों को अंजाम देने के लिए इस एक्टर के हाइब्रिड दृष्टिकोण की पहचान की है। • यह विकास महत्वपूर्ण है क्योंकि यह हमले के शुरुआती चरणों को बड़े पैमाने पर ले जाने के लिए AI के उपयोग को प्रदर्शित करता है, जिससे संभावित रूप से समझौता (compromises) की गति और मात्रा बढ़ सकती है।

• साइबर सुरक्षा फर्म Mimecast के एक अध्ययन से पता चला है कि 69% सिंगापुरी संगठन मानवीय कमजोरियों को लक्षित करने वाले AI-चालित साइबर हमलों से निपटने के लिए खुद को तैयार नहीं मानते हैं। • "State of Human Risk 2026" रिपोर्ट में 500 IT सुरक्षा निर्णयकर्ताओं का सर्वेक्षण किया गया, जिसमें पाया गया कि सिंगापुर के 79% उत्तरदाता AI के हमले के माध्यम (attack vector) के रूप में उपयोग किए जाने को लेकर चिंतित हैं। • तैयारी में यह कमी एक गंभीर जोखिम है, क्योंकि AI हमलावरों को कॉर्पोरेट सुरक्षा को भेदने के लिए अधिक परिष्कृत और विश्वसनीय सोशल इंजीनियरिंग खतरे पैदा करने की अनुमति देता है।