Google: साइबर अपराधी AI प्रॉम्प्ट से एजेंटिक अटैक वर्कफ़्लो की ओर बढ़ रहे हैं

Google Threat Intelligence Group (GTIG) की Q3 2026 AI Threat Tracker एक अहम बदलाव की ओर इशारा करती है। हमलावर अब AI का उपयोग सिर्फ किसी एक काम—जैसे फ़िशिंग ईमेल लिखने, कोड बनाने या लक्ष्य पर शोध करने—के लिए नहीं कर रहे हैं। कुछ अधिक सक्षम समूह AI-सहायित कार्यों को जोड़कर एजेंटिक वर्कफ़्लो बना रहे हैं, जिससे घुसपैठ के दौरान इंसानी हस्तक्षेप से होने वाली देरी कम हो सकती है।

इसका अर्थ यह नहीं है कि वास्तविक दुनिया में पूरी तरह स्वायत्त, शुरुआत से अंत तक चलने वाले साइबर हमले सामने आ चुके हैं। लेकिन सुरक्षा टीमों को संदिग्ध गतिविधि पहचानने, जांचने और रोकने के लिए मिलने वाला समय कम हो सकता है। 25

असिस्टेंस से जुड़े हुए अटैक वर्कफ़्लो तक

पहले AI का दुरुपयोग अक्सर अलग-अलग उत्पादकता कार्यों तक सीमित दिखता था—लक्ष्य के बारे में जानकारी जुटाना, फ़िशिंग संदेश तैयार करना, कोड लिखना या डीबग करना, अथवा अनुवाद करना। GTIG के सितंबर अपडेट के अनुसार, कुछ हमलावर अब ऐसे वर्कफ़्लो की ओर बढ़ रहे हैं जिनमें AI सिस्टम कई परस्पर जुड़े काम संभालते हैं और AI-सक्षम ऑटोमेशन का सहारा देते हैं। 25

यह अंतर महत्वपूर्ण है। जुड़ा हुआ वर्कफ़्लो टोही, कमजोरियों की स्कैनिंग, क्रेडेंशियल जुटाने, तकनीकी समस्या-समाधान और आगे की गतिविधियों जैसे चरणों के बीच बहुत तेजी से आगे बढ़ सकता है। GTIG की चिंता है कि इंसानी हस्तक्षेप कम होने पर सुरक्षा टीमों के पारंपरिक प्रतिक्रिया-समय की खिड़की सिमट सकती है। 25

आर्थिक लाभ के लिए काम करने वाले अपराधी: छह घंटे से कम में बड़े पैमाने पर क्रेडेंशियल चोरी

रिपोर्ट का एक उल्लेखनीय उदाहरण आर्थिक लाभ के उद्देश्य वाले एक हमलावर से जुड़ा है। उसने मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क के जरिए बड़े पैमाने पर क्रेडेंशियल-हार्वेस्टिंग अभियान को छह घंटे से कम समय में तैयार कर लॉन्च किया। रिपोर्टिंग के अनुसार, एजेंटों ने स्कैनिंग, क्रेडेंशियल जुटाने और तकनीकी दिक्कतों को ठीक करने जैसे कामों को स्वचालित करने में मदद की। 212

बात सिर्फ इतनी नहीं है कि अपराधियों ने AI से कोई स्क्रिप्ट लिखवाई। एजेंट सामान्य तकनीकी बाधाएं आने पर भी ऑपरेशन को आगे बढ़ाने में मदद कर सकते हैं, जिससे हमले के विभिन्न हिस्सों के समन्वय में लगने वाला मानवीय श्रम घटता है।

राज्य-समर्थित समूह घुसपैठ के कई चरणों में AI का इस्तेमाल कर रहे हैं

GTIG ने बताया कि राज्य-संबद्ध हमलावर शुरुआती शोध और लक्ष्य-सूचना से लेकर ऑपरेशन के दौरान तकनीकी समस्या-समाधान तक AI का उपयोग कर रहे हैं। चीन-संबद्ध जासूसी समूह BASINCASTLE के बारे में रिपोर्ट है कि उसने शोध और घुसपैठ के दौरान आने वाली समस्याएं सुलझाने के लिए बड़े भाषा मॉडल (LLM) का उपयोग किया। 1

रिपोर्ट में एक अन्य चीन-संबद्ध समूह का भी उल्लेख है, जिसने Gemini का उपयोग करके स्वचालित पेनिट्रेशन-टेस्टिंग फ्रेमवर्क बनाने की कोशिश की। इसमें एजेंटिक AI से घुसपैठ के शुरुआती चरणों को स्वायत्त रूप से पूरा कराने का इरादा था। 1

इन उदाहरणों से स्पष्ट है कि AI हमले के किसी विनाशकारी चरण से बहुत पहले भी उपयोगी हो सकता है—यह शोध को तेज कर सकता है, तकनीकी प्रयोग को आसान बना सकता है और ऑपरेशन के दौरान हमलावरों को परिस्थितियों के अनुरूप ढलने में मदद दे सकता है।

फ़िशिंग और प्रतिरूपण का खतरा क्यों बना हुआ है

जनरेटिव AI का सबसे व्यापक असर पूरी तरह नए हमलों के बजाय पहले से मौजूद, लोगों को निशाना बनाने वाले तरीकों पर हो सकता है। AI से फ़िशिंग और सोशल-इंजीनियरिंग सामग्री तेज़ी से बनाई जा सकती है, किसी व्यक्ति के हिसाब से ढाली जा सकती है और अलग-अलग भाषाओं व क्षेत्रों में अधिक विश्वसनीय बनाई जा सकती है। GTIG पहले भी हमलावरों द्वारा सूचना-संग्रह, वास्तविक दिखने वाले फ़िशिंग घोटालों और मैलवेयर विकास के लिए AI इस्तेमाल किए जाने की बात कह चुका है। 11

इसका असर प्रतिरूपण और प्रभाव-ऑपरेशनों पर भी पड़ता है। AI-सहायित सामग्री अधिक विश्वसनीय बहाने, गढ़ी हुई ऑनलाइन पहचानें और बड़े पैमाने पर भ्रामक संदेश तैयार करने में इस्तेमाल हो सकती है। Q3 निष्कर्षों पर रिपोर्टिंग में कहा गया कि ईरान-समर्थित समूहों ने Gemini का इस्तेमाल फ़िशिंग और नकली पहचान बनाने जैसे कार्यों में किया। 4

संगठनों के लिए सीधा सबक है: किसी ईमेल, दस्तावेज़ या आवाज़-आधारित अनुरोध का साफ-सुथरा और पेशेवर दिखना अब उसकी वैधता का भरोसेमंद प्रमाण नहीं है।

अहम सावधानी: पूरी तरह स्वायत्त हमले अभी वास्तविक दुनिया में नहीं देखे गए

GTIG के आकलन को यह प्रमाण नहीं मानना चाहिए कि हमलावरों ने वास्तविक लक्ष्यों के खिलाफ पूरी तरह स्वायत्त, एंड-टू-एंड अटैक सिस्टम तैनात कर दिए हैं। समूह ने स्पष्ट रूप से कहा कि उसने अब तक हमलावरों को वास्तविक दुनिया के लक्ष्यों के खिलाफ पूरी तरह स्वायत्त पाइपलाइन इस्तेमाल करते नहीं देखा है। 2

रिपोर्ट इसके बजाय स्वायत्तता की दिशा में बढ़ते बदलाव को दर्ज करती है। एजेंट पहले से ही बड़े उप-कार्य संभाल सकते हैं और हमले के विभिन्न हिस्सों को जोड़ सकते हैं, जबकि लक्ष्य तय करने और गंभीर फैसलों में अभी भी इंसानों की भूमिका दिखती है। निकट अवधि की चुनौती किसी एक “AI सुपरहैकर” से अधिक यह है कि सामान्य हमले तेज़, सस्ते और समय रहते जांचना कठिन हो सकते हैं। 25

सुरक्षा टीमों के लिए व्यावहारिक निष्कर्ष

रिपोर्ट बताती है कि बचाव में सिर्फ हमले की जटिलता नहीं, उसकी रफ्तार को भी ध्यान में रखना होगा:

• पहचान-आधारित हमलों को प्रमुख जोखिम मानें। फ़िशिंग-रोधी प्रमाणीकरण मजबूत करें और असामान्य क्रेडेंशियल उपयोग पर नजर रखें।
• पहचान और नियंत्रण का समय घटाएं। एजेंट-सहायित ऑपरेशन खोज, पहुंच और डेटा-संग्रह के चरणों के बीच बहुत तेजी से बढ़ सकते हैं।
• उच्च जोखिम वाले अनुरोधों की अलग माध्यम से पुष्टि करें। भुगतान बदलाव, पासवर्ड/क्रेडेंशियल मांगने या संवेदनशील फाइल साझा करने के निर्देशों को केवल ईमेल या दस्तावेज़ की विश्वसनीय दिखने वाली भाषा के आधार पर स्वीकार न करें।
• AI संपत्तियों और डेवलपमेंट वर्कफ़्लो की सुरक्षा करें। GTIG के अनुसार, हमलावर AI-संबंधित बौद्धिक संपदा, AI उपयोगकर्ताओं, सिस्टमों और सप्लाई-चेन कमजोरियों को भी तेजी से निशाना बना रहे हैं। 15

Google की Q3 2026 ट्रैकर रिपोर्ट का केंद्रीय संदेश सतर्क लेकिन तात्कालिक है: AI ने पूरी तरह स्वायत्त साइबर हमलों को अभी वास्तविक दुनिया की स्थापित हकीकत नहीं बनाया है, लेकिन यह अपराधियों और राज्य-संबद्ध समूहों को परिचित तरीकों को अधिक समन्वित और बड़े पैमाने पर चलाने में पहले ही मदद कर रहा है। 25