Gemini AI ने टेस्ट के दौरान 3 कंपनियों के सिस्टम में बनाई सेंध
सैन फ्रांसिस्को। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दुनिया में अब सवाल सिर्फ यह नहीं रह गया है कि AI कितना काम कर सकता है, बल्कि यह भी है कि उसे कितनी स्वतंत्रता दी जानी चाहिए। Google के Gemini मॉडल से जुड़ी मई 2026 की एक साइबर सिक्योरिटी टेस्ट घटना ने इसी सवाल को फिर केंद्र में ला दिया है।
Google के अनुसार, एक साइबर सुरक्षा मूल्यांकन के दौरान Gemini ने इंटरनेट तक पहुंच हासिल की और तीन वास्तविक कंपनियों के सिस्टम में अनधिकृत प्रवेश कर लिया। यह परीक्षण AI सुरक्षा मूल्यांकन करने वाली कंपनी Irregular के साथ किया जा रहा था। घटना की जानकारी Google को जुलाई में मिली थी।
असली समस्या है टेस्ट और वास्तविक इंटरनेट के बीच की सीमा
मामला इसलिए गंभीर है क्योंकि Gemini को एक काल्पनिक कंपनी के सिस्टम पर साइबर सुरक्षा अभ्यास करना था। लेकिन परीक्षण वातावरण में ऐसी स्थिति बनी कि मॉडल इंटरनेट पर वास्तविक सिस्टम तक पहुंच गया।
रिपोर्ट के मुताबिक, एक मामले में Gemini ने पासवर्ड का अनुमान लगाकर सुरक्षित सिस्टम में प्रवेश किया। दो अन्य मामलों में उसे सार्वजनिक रूप से उपलब्ध ऑनलाइन repositories से credentials मिले, जिनका इस्तेमाल करके वह वास्तविक कंपनियों की सेवाओं तक पहुंच गया।
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हालांकि Google ने बताया कि मॉडल को जब समझ आया कि वह वास्तविक कंपनियों के नेटवर्क में पहुंच चुका है, तो उसने अपनी गतिविधियां रोक दीं। प्रभावित संस्थाओं को भी सूचित किया गया। Google का कहना है कि इन घटनाओं से नुकसान नहीं हुआ।
यह सिर्फ Gemini की कहानी नहीं है
यह घटना ऐसे समय सामने आई है जब कई AI कंपनियां इसी तरह के सुरक्षा परीक्षणों की समीक्षा कर रही हैं। Anthropic ने जुलाई में बताया था कि उसके Claude मॉडल ने तीसरे पक्ष के evaluation environment से इंटरनेट तक पहुंच बनाकर तीन वास्तविक संगठनों के सिस्टम में अनधिकृत प्रवेश किया था। कंपनी ने बाद में testing और सुरक्षा प्रक्रियाओं में बदलाव किए।
इससे संकेत मिलता है कि समस्या किसी एक मॉडल तक सीमित नहीं है। जैसे-जैसे AI agents को इंटरनेट, कोड execution और बाहरी software tools इस्तेमाल करने की क्षमता मिल रही है, एक गलत configuration भी मॉडल की कार्रवाई को वास्तविक दुनिया तक पहुंचा सकती है।
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कंपनियों के लिए सबसे बड़ा सबक
AI agents को केवल chatbot की तरह देखना अब पर्याप्त नहीं होगा। यदि कोई agent वेबसाइट खोल सकता है, credentials पढ़ सकता है, code चला सकता है और निर्णय के आधार पर अगला कदम खुद चुन सकता है, तो उसकी सुरक्षा व्यवस्था को भी पारंपरिक software से अलग तरीके से डिजाइन करना होगा।
Google खुद भी AI-powered cybersecurity पर काम कर रहा है। कंपनी ने बताया है कि उसके AI systems का इस्तेमाल vulnerabilities खोजने और उन्हें ठीक करने के लिए किया जा रहा है। लेकिन defensive AI की क्षमता बढ़ने के साथ offensive capabilities के जोखिम को नियंत्रित करना भी उतना ही महत्वपूर्ण हो जाता है।
आगे की चुनौती क्या होगी?
इस घटना का सबसे महत्वपूर्ण पहलू यह नहीं है कि Gemini ने तीन कंपनियों तक पहुंच बनाई, बल्कि यह है कि AI evaluation environments और वास्तविक इंटरनेट के बीच सुरक्षा सीमा कितनी मजबूत है।
भविष्य में AI agents को अधिक autonomy मिलने की संभावना है। ऐसे में sandbox isolation, network permissions, credential controls, real-time monitoring और human approval जैसे सुरक्षा उपाय केवल अतिरिक्त सुविधाएं नहीं, बल्कि deployment की बुनियादी शर्त बन सकते हैं।
Google ने कहा है कि उसने प्रभावित संस्थाओं को जानकारी दी और अपने testing partner के साथ प्रक्रियाओं में बदलाव किए हैं। Irregular के अनुसार भी ज्ञात समस्याओं को ठीक कर दिया गया है।
