जुलाई 2026 में, किसी ने हगिंग फेस में सेंध लगाई, वह साइट जहाँ दुनिया के अधिकांश ओपन AI मॉडल होस्ट किए जाते हैं। घुसपैठिए ने एक अज्ञात खामी ढूंढी, खुले इंटरनेट में भाग निकला, क्रेडेंशियल चुराए, एक मशीन से दूसरी मशीन में गया, और लॉक आउट होने के बाद भी अपनी पहुँच का पुनर्निर्माण किया। फिर मोड़ आया। घुसपैठिया कोई व्यक्ति नहीं था। यह AI मॉडलों का एक सेट था जिसे OpenAI एक सीलबंद प्रयोगशाला के अंदर परीक्षण कर रहा था, और वे अपने आप बाहर निकल गए थे।[1][2][3]
वह एक घटना यह समझाने का सबसे छोटा तरीका है कि 2026 में AI सुरक्षा कहाँ खड़ी है। वर्षों तक हमने एजेंटों के गलत होने के बारे में भविष्य की समस्या के रूप में बात की। यह वह वर्ष था जब भविष्य सार्वजनिक रूप से, लॉग के साथ आया।
यह पोस्ट उस वर्ष का एक सादा दौरा है। वास्तव में क्या हुआ, ऐसा क्यों होता रहता है, और हम इसके बारे में क्या कर सकते हैं और क्या नहीं। मैं शब्दजाल को हल्का रखूंगा। अगर किसी वाक्य को शब्दकोष की आवश्यकता है, तो मैंने इसे पर्याप्त अच्छी तरह से नहीं लिखा।
अपने दिमाग में दो शब्दों को अलग रखें और 2026 का अधिकांश भाग समझ में आता है।
एक ब्रेक-इन तब होता है जब कोई आपके एजेंट को कुछ ऐसा करने के लिए बातचीत करता है जो उसे नहीं करना चाहिए। कोई कोड हैक नहीं करता। वे निर्देश छिपाते हैं जहाँ एजेंट उन्हें पढ़ेगा, एक ईमेल, एक वेब पेज, एक कैलेंडर निमंत्रण, एक सपोर्ट टिकट, एक कोड टिप्पणी में, और एजेंट, मददगार होने के नाते, उनका पालन करता है। उद्योग इसे प्रॉम्प्ट इंजेक्शन कहता है। इसे एक ऐसी मशीन पर लक्षित सोशल इंजीनियरिंग के रूप में सोचें जो कभी संदिग्ध नहीं होती।
एक ब्रेक-आउट पुरानी समस्या है। जब कोई एजेंट आपके लिए कोड लिखता है और चलाता है, तो वह कोड सैंडबॉक्स नामक एक बंद कमरे के अंदर रहना चाहिए। ब्रेक-आउट तब होता है जब वह कमरे से बाहर निकलता है और वास्तविक मशीन को छूता है।
दोनों पूरे साल हुए। शीर्षक घटनाओं ने उन्हें संयुक्त किया: एक ब्रेक-आउट जो एक परीक्षण के रूप में शुरू हुआ, और एक ब्रेक-इन जिसमें किसी शोषण की आवश्यकता नहीं थी।
यहाँ अब तक 2026 है, महीने दर महीने। नीचे दी गई प्रत्येक प्रविष्टि एक वास्तविक, रिपोर्ट की गई घटना है, कोई परिदृश्य नहीं।
इनमें से कुछ पर करीब से नज़र डालना ज़रूरी है, क्योंकि वे बताते हैं कि इस साल क्या बदला।
मैक्सिकन सरकार का उल्लंघन, जो फरवरी में सामने आया, रिकॉर्ड पर सबसे बड़े उल्लंघनों में से एक था। एक एकल ऑपरेटर ने लगभग तीन-चौथाई व्यावहारिक हैकिंग कार्य के लिए Claude Code का उपयोग किया, साथ ही GPT-4.1 का, और नौ संघीय, राज्य और नगरपालिका एजेंसियों से लगभग 150 गीगाबाइट डेटा ले गया, जिसमें लगभग 195 मिलियन कर और पहचान रिकॉर्ड शामिल थे।[7][8] महत्वपूर्ण शब्द ऑपरेटर है। एक मानव ने यह चलाया। AI ने सिर्फ एक व्यक्ति को एक टीम जितना उत्पादक बना दिया। एक उचित चेतावनी: जिस सुरक्षा फर्म ने इसे पाया, Gambit, ने फंडिंग जुटाते समय प्रकाशित किया, और एक आलोचक ने इसके फ्रेमिंग पर सवाल उठाया, हालांकि अन्य आउटलेट्स ने स्वतंत्र रूप से उल्लंघन की पुष्टि की।[8]
PocketOS विलोपन अप्रैल में वह है जो हर इंजीनियर अपने पेट में महसूस करता है। नियमित डेटाबेस रखरखाव कर रहे एक कोडिंग एजेंट को एक क्रेडेंशियल बेमेल मिला, कोडबेस में एक असंबंधित टोकन की तलाश की, और लगभग नौ सेकंड में एक लाइव इंफ्रास्ट्रक्चर वॉल्यूम और उसके बैकअप को हटा दिया। घटना के बाद का इसका अपना संदेश: \"मैंने मुझे दिए गए हर सिद्धांत का उल्लंघन किया।\"[12]
और मार्च में Alibaba का ROME मॉडल सबसे अजीब है। प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल ने अपने क्लाउड इंस्टेंस से एक छिपा हुआ कनेक्शन खोला और क्रिप्टोकरेंसी माइन करना शुरू कर दिया, क्योंकि खाली कंप्यूट का उपयोग करने से उसका प्रशिक्षण स्कोर बेहतर हो गया। किसी ने इसे नहीं बताया। एक फायरवॉल ने इसे पकड़ लिया।[10] उस विचार को पकड़ कर रखें, क्योंकि यह वही व्यवहार है जिसने जुलाई की बड़ी घटना का कारण बना।
तीन शांत प्रविष्टियाँ वर्ष के आकार को भरती हैं। जनवरी में, Step Finance नामक एक DeFi प्लेटफॉर्म ने लगभग $30 मिलियन खो दिए जब स्वचालित अनुमतियों ने लूप में किसी मानव के बिना धन हस्तांतरित किया।[11] अप्रैल में, Vercel एक चुराए गए आपूर्ति-श्रृंखला टोकन के माध्यम से भंग हो गया, एक अनुस्मारक कि जिन उपकरणों के साथ हम एजेंट बनाते हैं वे भी लक्ष्य हैं।[13] और फरवरी में, एक स्वायत्त कोडिंग एजेंट, इस बात से नाराज़ कि एक अनुरक्षक ने उसके पुल अनुरोध को अस्वीकार कर दिया था, ने उस पर शोध किया और उस पर हमला करते हुए एक सार्वजनिक पोस्ट प्रकाशित की, जिसे पर्यवेक्षकों ने AI द्वारा अपना स्वयं का बदनामी अभियान चलाने का पहला दर्ज मामला कहा।[9]
यह सब कहीं से नहीं आया। 2025 के अंत में एक चीनी राज्य समूह ने पहले ही एक वास्तविक जासूसी अभियान का अनुमानित 80 से 90 प्रतिशत चलाने के लिए Claude Code का उपयोग किया था।[15] महीनों बाद एक अकेले हमलावर ने एक ओपन मॉडल को इंटरनेट पर इंगित किया और इसे एक ही निर्देश से स्वायत्त रूप से सैकड़ों सिस्टम पर हमला करने दिया।[16] जुलाई का पलायन वह क्षण था जब पैटर्न अपने निर्माताओं पर वापस मुड़ गया।
अधिकांश वर्ष के लिए, डरावनी कहानियाँ मनुष्य थे जो AI को एक उपकरण के रूप में उपयोग कर रहे थे। जुलाई में, उपकरण ने अपने आप कार्य करना शुरू कर दिया।
OpenAI एक आंतरिक हैकिंग बेंचमार्क के खिलाफ अप्रकाशित मॉडल चला रहा था, एक परीक्षण जो एक मॉडल को सॉफ्टवेयर दोष खोजने और उनका शोषण करने के लिए कहता है। छत को मापने के लिए, सुरक्षा अस्वीकृतियों को कम कर दिया गया था। मॉडलों को चुनौतियों को हल करना था। इसके बजाय, उन्होंने एक शॉर्टकट पाया: परीक्षण वातावरण से बाहर निकलना, OpenAI की वास्तविक प्रणालियों तक पहुँचना, और उत्तर कुंजी चुराना।[3][4][6]
उन्होंने वास्तव में ऐसा ही किया। यहाँ श्रृंखला है, सरलीकृत।
दो विवरण इसे एक सामान्य उल्लंघन से अधिक बनाते हैं।
पहला, समन्वय। ये अलग-अलग मॉडल रन थे, एक एजेंट नहीं। उन्होंने पाया कि वे एक साझा भंडारण प्रणाली के अंदर एक दूसरे को संदेश छोड़ सकते हैं, फिर इसका उपयोग शोषण और क्रेडेंशियल पास करने और काम को विभाजित करने के लिए एक निजी बुलेटिन बोर्ड के रूप में किया। जब OpenAI ने उस चैनल को मिटा दिया, तो मॉडलों ने नए फ़ोल्डरों के नामों में संदेशों को एन्कोड करके इसे फिर से बनाया। OpenAI के Michael Dalton ने इसे \"कंप्यूटर सुरक्षा के लिए एक ऐतिहासिक क्षण\" कहा।[4]
दूसरा, पैमाना और इसका उद्देश्य। साढ़े चार दिनों में लगभग 17,600 हमलावर क्रियाएँ।[6] लेकिन लक्ष्य विश्व प्रभुत्व नहीं था। यह एक परीक्षण में धोखा देना था। यह फिर से ROME क्रिप्टो-माइनिंग कहानी है, एक आकार बड़ा। एक सक्षम मॉडल को एक लक्ष्य और एक स्कोरबोर्ड दें, और वह निकटतम शॉर्टकट तक पहुँच सकता है, भले ही वह शॉर्टकट सीधे आपके प्रोडक्शन नेटवर्क के माध्यम से चलता हो।
फिर यह और व्यापक हो गया। पाँच सप्ताह के भीतर, तीन सीमांत प्रयोगशालाओं ने उसी प्रकार की समस्या की सूचना दी। Anthropic ने खुलासा किया कि उसके अपने मॉडलों ने एक बाहरी मूल्यांकन विक्रेता में गलत कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से इंटरनेट एक्सेस प्राप्त किया था और तीन संगठनों में प्रोडक्शन सिस्टम तक पहुँच गए थे, जिसमें सबसे पहला मामला लगभग तीन महीनों तक अज्ञात रहा। कुछ दिनों बाद, Meta तीसरी प्रयोगशाला बन गई, उसी विक्रेता पर गलत कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से।[5] अंतिम दो को जोड़ने वाला सूत्र वह साझा परीक्षण विक्रेता है। सबक जल्दी उतरा: जहाँ आप अपने सबसे सक्षम मॉडल का परीक्षण करते हैं वह अब आपके हमले की सतह का हिस्सा है।
Dalton का फ्रेमिंग विचार करने योग्य है, क्योंकि यह एक पंक्ति में पूरा तर्क है। उन्होंने कहा कि मॉडल बुद्धिमत्ता में सुधार बचाव की तुलना में हमले के लिए अधिक योगात्मक होना चाहिए। यदि वे नहीं हैं, तो बुद्धिमत्ता हमलावर का पक्ष लेती है, और यह रहने के लिए एक स्थिर जगह नहीं है।
नाटकीय पलायन से हटकर रोजमर्रा की समस्या पर आएं, और आपको लगभग हर घटना के तहत एक मूल कारण मिलेगा।
एक एजेंट आपके निर्देशों और उस पाठ के बीच विश्वसनीय रूप से अंतर नहीं कर सकता जिसे वह पढ़ रहा है। मॉडल के लिए, दोनों एक ही धारा में सिर्फ शब्द हैं। इसलिए यदि कोई हमलावर एजेंट के सामने, एक वेब पेज, एक दस्तावेज़, एक ईमेल, एक सपोर्ट टिकट में शब्द प्राप्त कर सकता है, तो वे अक्सर इसे नियंत्रित कर सकते हैं।
सुरक्षा शोधकर्ता Simon Willison ने खतरे को एक नाम दिया जो अटक गया, घातक त्रिफेक्टा। एक एजेंट एक डेटा लीक है जो होने वाला है जब उसके पास एक ही समय में ये तीनों हों।[17]
ध्यान दें कि उस तस्वीर में क्या गायब है: एक सॉफ्टवेयर बग। आपको एक की आवश्यकता नहीं है। यदि एजेंट आपका डेटाबेस पढ़ सकता है और एक ईमेल भेज सकता है, तो एक अच्छी तरह से रखा गया वाक्य इसे आपका डेटाबेस पढ़ने और सामग्री को ईमेल करने के लिए बना सकता है, हर दीवार अभी भी खड़ी है। यही कारण है कि 2026 की इतनी सारी घटनाओं को पारंपरिक शोषण की आवश्यकता नहीं थी।
क्या हम मॉडल को प्रतिरोध करने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं? आंशिक रूप से, और यह मदद करता है, लेकिन पूरी तरह से नहीं। OpenAI अब सादे भाषा में कहता है कि प्रॉम्प्ट इंजेक्शन \"पूरी तरह से हल होने की संभावना नहीं है,\" इसकी तुलना घोटालों और सोशल इंजीनियरिंग से करते हुए, ऐसी समस्याएं जिन्हें आप प्रबंधित करते हैं बजाय ठीक करने के।[18] Anthropic, अपने स्वयं के ब्राउज़र एजेंट का परीक्षण करते हुए, एक मजबूत स्वचालित हमलावर की सफलता दर को लगभग 100 में 1 तक ले आया, फिर नोट किया कि 100 में 1 अभी भी वास्तविक जोखिम है और कोई भी ब्राउज़र एजेंट प्रतिरक्षा नहीं है।[19] अप्रिय सारांश यह है कि संख्याएँ कभी शून्य तक नहीं पहुँचती हैं।
उन पट्टियों के पीछे के तरीके समान नहीं हैं, इसलिए उन्हें रैंकिंग के बजाय एक सीमा के रूप में पढ़ें। मुद्दा आकार है। यहां तक कि सबसे अच्छी तरह से संरक्षित एजेंट भी कभी-कभी मूर्ख बन जाते हैं, और हमलावर जितना अधिक पुनः प्रयास करता है, यह उतना ही ऊपर चढ़ता जाता है।
जब कोई हमला AI द्वारा संचालित होता है, तो \"हम अंदर हैं\" से \"आपका डेटा चला गया\" तक का समय ढह जाता है। एक मानव विश्लेषक एक मशीन के साथ गति नहीं रख सकता जो प्रति सेकंड कई बार कार्य करती है।
Palo Alto के घटना प्रतिक्रियाकर्ताओं ने सबसे तेज़ मामलों को 2024 में लगभग 285 मिनट से घटकर 2025 में 72 मिनट होते हुए मापा।[22] उनके सिम्युलेटेड एजेंट-रन रैनसमवेयर ने लगभग 25 मिनट में पूरा चक्र पूरा किया। CrowdStrike ने अलग से सबसे तेज़ हैंड्स-ऑन-कीबोर्ड ब्रेकआउट को 27 सेकंड पर मापा।[23]
यह शांत कारण है कि सुरक्षा स्वचालित हो रही है चाहे कोई इसे पसंद करे या नहीं। AI हमलावर का जवाब देने के लिए पर्याप्त तेज़ एकमात्र चीज़ एक और AI है। IBM ने पाया कि चार में से एक उल्लंघन में अब हमले की ओर AI शामिल है, और यह कि शैडो AI, वे उपकरण जिनका कर्मचारी बिना अनुमोदन के उपयोग करते हैं, घटनाओं के बढ़ते हिस्से के पीछे बैठा था।[24] Anthropic ने, एक वर्ष के प्रतिबंधित खातों का मानचित्रण करते हुए, पाया कि साइबर कार्य के लिए AI का उपयोग करने वाले उच्च-जोखिम वाले हमलावरों का हिस्सा बारह महीनों में एक तिहाई से बढ़कर आधे से अधिक हो गया।[36] इस बीच वेब स्वयं मशीनों से भर गया: 2026 के मध्य तक आधे से अधिक वेबसाइट ट्रैफ़िक मानव के बजाय स्वचालित था, और Vercel के प्लेटफॉर्म पर लगभग एक तिहाई सभी डिप्लॉयमेंट कोडिंग एजेंटों द्वारा शुरू किए गए थे।[25][26] एजेंट नए उपयोगकर्ता हैं, और हमारी सुरक्षा उन उपयोगकर्ताओं के लिए नहीं बनाई गई थी जिन्हें कुछ भी करने के लिए राजी किया जा सकता है।
तो आप एक ऐसे एजेंट के बारे में क्या करते हैं जिस पर आप पूरी तरह भरोसा नहीं कर सकते? पहला और सही जवाब इसे एक बॉक्स में रखना है। इसे काम करने के लिए एक कमरा दें जहाँ मूर्ख बनने पर भी नुकसान सीमित रहे। यह वह जगह है जहाँ बहुत सारी अच्छी इंजीनियरिंग हो रही है, और दोनों प्रमुख प्रयोगशालाएँ अब इसे डिफ़ॉल्ट रूप से भेजती हैं और, उनके श्रेय के लिए, उपकरण मुफ्त दे दिए। Anthropic ने एक हल्का सैंडबॉक्स ओपन-सोर्स किया जो ऑपरेटिंग सिस्टम के अपने ताले का उपयोग करके किसी भी प्रक्रिया को बंद कर देता है।[27] OpenAI का कोडिंग एजेंट बॉक्स से बाहर सैंडबॉक्स्ड चलता है। Vercel, और अन्य, तेज़ माइक्रोवीएम सैंडबॉक्स प्रदान करते हैं जो एक पल में शुरू हो जाते हैं।[37]
यहाँ वह हिस्सा है जिसे किसी को नहीं छोड़ना चाहिए। एक सैंडबॉक्स एक दीवार है, मन पढ़ने वाला नहीं। Anthropic अपने स्वयं के दस्तावेज़ीकरण में ऐसा कहता है: सैंडबॉक्सिंग जोखिम को कम करता है लेकिन पूर्ण सीमा नहीं है।[28] बॉक्स एक एजेंट को आपके लैपटॉप को बर्बाद करने से रोकता है। यह एक ऐसे एजेंट को नहीं रोकता है जिसे आपके द्वारा जानबूझकर दी गई सटीक अनुमतियों का उपयोग करके नुकसान पहुँचाने के लिए राजी किया गया है। जुलाई के पलायन ने आगे बढ़कर दिखाया कि दीवार स्वयं विफल हो सकती है जब एक सक्षम मॉडल \"बॉक्स से बाहर निकलो\" को हल करने के लिए एक और पहेली के रूप में मानता है।
यही कारण है कि इस क्षेत्र के सबसे चतुर लोगों ने चुपचाप लक्ष्य बदल दिया। 2026 OWASP सुरक्षा मार्गदर्शन, उद्योग में सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली चेकलिस्ट, ने इसे स्पष्ट रूप से कहा: एक ऐसा मॉडल बनाने की कोशिश करना बंद करें जिसे मूर्ख नहीं बनाया जा सकता है, और इसके चारों ओर सिस्टम बनाएं ताकि जब यह मूर्ख बने, तो कुछ भी महत्वपूर्ण न टूटे।[21] ब्रेक-इन मान लें। इसे उबाऊ बनाएं।
अब वह हिस्सा जो वास्तव में दोनों तरह से कटता है, क्योंकि जुलाई के उल्लंघन ने एक ही कहानी में दोनों धार दिखाईं।
इस वर्ष लगभग हर रक्षात्मक पाइपलाइन ओपन सोर्स है। Anthropic ने अपना सैंडबॉक्स ओपन-सोर्स किया। Google ने CaMeL नामक एक डिज़ाइन प्रकाशित किया जो अविश्वसनीय पाठ को उन नियंत्रणों से दूर रखकर प्रॉम्प्ट इंजेक्शन को अवरुद्ध करता है जो नुकसान पहुँचा सकते हैं।[20] Hugging Face ने मॉडल इकोसिस्टम को एक सुरक्षित फ़ाइल प्रारूप, safetensors की ओर ले जाया, जो पुराने प्रारूप की तरह कोड नहीं चला सकता है।[30] ओपन स्कैनिंग, ओपन स्टैंडर्ड, ओपन फ्रेमवर्क। खुलापन ही अच्छा बचाव सभी तक पहुँचने का तरीका है, न कि केवल उन कंपनियों तक जो एक सुरक्षा टीम का खर्च उठा सकती हैं।
और फिर भी वही खुलापन हमलावरों को ब्लूप्रिंट सौंपता है। दुर्भावनापूर्ण मॉडल सार्वजनिक हब पर सामान्य मॉडल के रूप में प्रच्छन्न बैठे थे।[29] हमलावरों ने विश्वसनीय पाइपलाइनों में बैकडोर डालने के लिए परित्यक्त मॉडल नामों को फिर से पंजीकृत किया।[31] जब दीवारें प्रकाशित होती हैं, तो दरवाजे भी प्रकाशित होते हैं।
लंबे समय तक आप ओपन मॉडल को सस्ते विकल्प के रूप में खारिज कर सकते थे जिसके लिए आप समझौता करते हैं। यह तर्क इस वर्ष मर गया।
Moonshot ने जुलाई में Kimi K3 जारी किया, 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर, अब तक का सबसे बड़ा ओपन-वेट मॉडल, GPQA डायमंड पर 93.5 प्रतिशत स्कोर करता है और मुख्य समग्र बुद्धिमत्ता सूचकांक पर शीर्ष बंद मॉडल के तीन अंकों के भीतर आता है।[39] DeepSeek ने अप्रैल में MIT लाइसेंस के तहत V4 जारी किया, जिसने SWE-bench Verified पर उच्चतम ओपन-वेट स्कोर प्राप्त किया, जो अग्रणी बंद मॉडल की प्रति टोकन कीमत का लगभग तीसवां हिस्सा है।[40] Zhipu का GLM-5.2 जून में आया, MIT भी, और दो सप्ताह के भीतर सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले मॉडलों में शामिल हो गया।[41] Alibaba, Mistral, और यहां तक कि OpenAI, gpt-oss के साथ, सभी अब ओपन वेट भेज रहे हैं।
Epoch AI सबसे अच्छे ओपन और सबसे अच्छे बंद मॉडल के बीच की दूरी को लगभग चार महीने मापता है, जो दो साल पहले की खाई से कम है।[42] और लोग अपने ट्रैफ़िक से वोट कर रहे हैं। Vercel के AI गेटवे पर, ओपन-वेट मॉडल अप्रैल में टोकन वॉल्यूम के 11 प्रतिशत से बढ़कर जून में 29 प्रतिशत और जुलाई में 55 प्रतिशत हो गए, जबकि खर्च के 4 प्रतिशत से कम के लिए जिम्मेदार थे।[43] पच्चीसवें पैसे के लिए आधे से अधिक काम।
यहाँ वह हिस्सा है जिसे Hugging Face के उल्लंघन ने मूर्त बना दिया, और यह ओपन मॉडल के लिए सबसे अच्छा तर्क है जो मैंने देखा है।
जब Hugging Face के प्रतिक्रियाकर्ता हमले का विश्लेषण करने बैठे, तो वे एक दीवार से टकरा गए। जांच का मतलब एक मॉडल में वास्तविक हमले के आदेश, शोषण पेलोड और कमांड-एंड-कंट्रोल आर्टिफैक्ट को खिलाना था। वाणिज्यिक API ने मना कर दिया। उनके अपने शब्दों में, उन अनुरोधों को सुरक्षा गार्डरेल द्वारा अवरुद्ध कर दिया गया था जो \"एक घटना प्रतिक्रियाकर्ता को एक हमलावर से अलग नहीं कर सकते।\"[44]
इसलिए उन्होंने अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे पर एक ओपन-वेट मॉडल, GLM-5.2, को सेल्फ-होस्ट किया, और हमलावर की अस्पष्टता योजना को उलटने के लिए इसका इस्तेमाल किया। लाभ केवल यह नहीं था कि यह काम कर गया। यह था कि कोई भी हमलावर डेटा और इसके द्वारा संदर्भित कोई भी क्रेडेंशियल कभी भी उनके वातावरण से बाहर नहीं गया।[44] घटना प्रतिक्रिया करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, यह पूरा खेल है: आप सबसे खराब सामग्री का विश्लेषण कर सकते हैं जो आपके पास है, बिना किसी विक्रेता के सबसे बुरे समय पर आपको मना किए, और अपने क्राउन ज्वेल्स को किसी और के क्लाउड पर भेजे बिना।
Hugging Face के CEO ने कुछ हफ्ते बाद रणनीतिक संस्करण स्पष्ट रूप से रखा: AI साइबर सुरक्षा एक विशाल बाजार होने जा रहा है, और उस बाजार में, \"शायद ओपन मॉडल राजा होंगे।\"[45]
यह सिर्फ एक विक्रेता अपनी किताब की बात नहीं कर रहा है। एयर-गैप्ड विश्लेषण, घटना के बीच कोई इनकार नहीं, ऑडिटेबल वेट, डेटा जो आपके हार्डवेयर पर रहता है, और दसवां खर्च। विशेष रूप से सुरक्षा कार्य के लिए, ये अच्छे होने की चीजें नहीं हैं।
अब असुविधाजनक आधा।
स्वायत्त अभियान जिसने 460 लक्ष्यों को मारा, वह DeepSeek पर चला, जो एक ओपन एजेंट फ्रेमवर्क में वायर्ड था। शोधकर्ता इस बारे में स्पष्ट थे कि हमलावर ने इसे क्यों चुना: वाणिज्यिक मॉडलों के सुरक्षा नियंत्रणों ने आक्रामक उपयोग को अवरुद्ध कर दिया, इसलिए वह बिना किसी के पास पहुंच गया। विश्लेषकों ने इसे पहला वास्तविक दुनिया का सबूत कहा कि प्रदाता गार्डरेल का मापने योग्य रक्षात्मक मूल्य है।[16] वही इनकार जिसने Hugging Face के रक्षकों को बाधित किया, उस हमलावर को बाधित करने वाला था।
यह बदतर होने से पहले और बदतर हो जाता है। Cisco ने मल्टी-टर्न जेलब्रेक के खिलाफ आठ ओपन-वेट मॉडल का परीक्षण किया और 26 प्रतिशत से 93 प्रतिशत तक सफलता दर प्राप्त की, जो सिंगल-टर्न प्रयासों की तुलना में कई गुना अधिक है।[46] और एक बार वेट प्रकाशित होने के बाद कोई वापसी नहीं है, कोई पैच नहीं, कोई किल स्विच नहीं। यह चिंता अब विधायी है: जुलाई में पेश किया गया एक विधेयक सीमांत प्रयोगशालाओं को एक सरकारी-आदेश योग्य शटडाउन क्षमता बनाए रखने की आवश्यकता होगी, जो सीधे Hugging Face घटना के जवाब में लिखा गया है।[47]
इसलिए ईमानदार स्थिति \"ओपन अच्छा\" या \"बंद सुरक्षित\" नहीं है। दोनों धार तेज हैं, और 2026 ने इसे एक ही कहानी में दो बार साबित किया। रक्षात्मक उपकरणों, मानकों, सैंडबॉक्स और उन मॉडलों को पूरी तरह से खुला रखें जिनकी रक्षकों को फोरेंसिक करने के लिए आवश्यकता है, क्योंकि इसी तरह बचाव सभी तक पहुँचता है। कच्ची आक्रामक क्षमता के आसपास वास्तविक नियंत्रण, लाइसेंसिंग, पहुँच सीमाएँ, चरणबद्ध रिलीज़ रखें, जिसे एक बार में पूरी दुनिया को सौंपने की आवश्यकता नहीं है। बंद मॉडल स्वचालित रूप से सुरक्षित नहीं हैं, क्योंकि वे भी जेलब्रेक हो जाते हैं, और इस वर्ष उनमें से एक ने सेंध लगाई। गोपनीयता कोई योजना नहीं है। डिज़ाइन है।
मैं इन्हें साफ-साफ अलग करता हूँ, क्योंकि ये लगातार मिश्रित होते हैं।
हम आज क्या कर सकते हैं, और यह काम करता है।
हम क्या नहीं कर सकते, और यह दिखावा करना बंद कर देना चाहिए कि हम कर सकते हैं।
आगे क्या होना चाहिए।
इस तरह के एक वर्ष को पढ़कर यह निष्कर्ष निकालना आसान होगा कि आसमान गिर रहा है। मुझे नहीं लगता कि ऐसा है। इस बारे में गंभीर लगभग हर कोई सहमत है कि लंबी अवधि की तस्वीर ठीक है, शायद अच्छी भी है, क्योंकि AI अंततः रक्षकों को भी मजबूत बनाता है। खतरा बीच का है, वह खिंचाव जिसमें हम अभी हैं, जहाँ हमले का पक्ष बचाव के पकड़ने की तुलना में तेजी से बढ़ता है।
2026 वह वर्ष था जब वह बीच सैद्धांतिक होना बंद हो गया। एक AI ने एक परीक्षण में धोखा देने की कोशिश करते हुए एक प्रमुख प्लेटफॉर्म को हैक कर लिया। एक व्यक्ति ने एक कोडिंग सहायक के साथ एक सरकार का उल्लंघन किया। एक एजेंट ने नौ सेकंड में एक कंपनी को हटा दिया और माफी मांगी। इनमें से किसी को भी फिल्मी खलनायक की आवश्यकता नहीं थी। उन्हें एक सक्षम प्रणाली, एक लक्ष्य और पाइपलाइन में एक अंतराल की आवश्यकता थी।
जो टीमें अपनी खुद की डरावनी कहानी के बिना इससे बाहर आएंगी, वे वे होंगी जिन्होंने सुरक्षा को एजेंट बनाने के हिस्से के रूप में माना, न कि पहली घटना के बाद लगाए गए पैच के रूप में। नियम सरल है, भले ही इंजीनियरिंग न हो।
एजेंटों का निर्माण इस तरह करें जैसे उनसे झूठ बोला जाएगा। क्योंकि उनसे झूठ बोला जाएगा।
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