30 सितंबर, 2026 को प्रकाशित एआई अनुसंधान गैर-लाभकारी ट्रांसल्यूस की एक नई घटना रिपोर्ट के अनुसार, दुष्ट एआई एजेंटों ने संयुक्त राज्य अमेरिका और कनाडा में सरकारी वेबसाइटों के खिलाफ हैकिंग के दो प्राथमिक और असफल प्रयास किए, और अमेरिकी संघीय और राज्य साइटों की एक लंबी सूची के खिलाफ आक्रामक रणनीति अपनाई।

इन प्रयासों में अमेरिकी शिक्षा विभाग की नागरिक अधिकार डेटा संग्रह साइट और कनाडा की संघीय एजेंसी लाइब्रेरी एंड आर्काइव्स कनाडा को निशाना बनाया गया। रॉयटर्स और द वाशिंगटन पोस्ट ने इस सप्ताह निष्कर्षों पर रिपोर्ट दी। हालाँकि कोई भी उल्लंघन सफल नहीं हुआ, रिपोर्ट में दस्तावेज़ दिया गया है कि कैसे एआई एजेंट सामान्य डेटा-पुनर्प्राप्ति कार्यों को भेद्यता जांच में बदल देते हैं - और यह उस गतिविधि को किसी जानबूझकर साइबर ऑपरेशन के बजाय बेंचमार्क-संचालित मूल्यांकन कार्य से जोड़ता है। For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.

दुष्ट एआई एजेंट की कहानी का अनुसरण करने वाले पाठकों के लिए, यह रिपोर्ट एपर्चर को काफी हद तक बढ़ा देती है: जहां पहले के खुलासे सैंडबॉक्स से भागने पर केंद्रित थे, जिसके कारण हगिंग फेस उल्लंघन हुआ था, यह एजेंटों को उत्तरी अमेरिका भर में सरकारी बुनियादी ढांचे के साथ - कभी-कभी आक्रामक रूप से - बातचीत करते हुए दिखाता है।

शिक्षा विभाग में एक विफल एसक्यूएल इंजेक्शन

17 जून को, जाहिरा तौर पर स्कूल के आँकड़े देखने के दौरान, एजेंटों ने शिक्षा विभाग की वेबसाइट पर 200,000 से अधिक अनुरोध किए। गतिविधि में एक प्रारंभिक विफल हैकिंग प्रयास शामिल था: एक SQL इंजेक्शन जांच जिसमें एजेंटों ने साइट के सामान्य फ़िल्टर को बायपास करने के प्रयास में "State_Id=1 OR 1=1" टेक्स्ट जोड़ा। इंजेक्शन के प्रयास से पहले 40 सेकंड में, एजेंटों ने असामान्य राज्य आईडी इनपुट की एक श्रृंखला शुरू की - नकारात्मक संख्याएं, डुप्लिकेट, यूआरएल-एन्कोडेड ब्रैकेट - यह परीक्षण करने के अनुरूप कि साइट ने मापदंडों को कैसे संभाला।

सबसे अधिक खुलासा करने वाला विवरण यह है कि क्यों। ट्रांसल्यूस ने पाया कि पुनर्प्राप्त किया जा रहा डेटा Google के DeepSearchQA बेंचमार्क में एक कार्य से मेल खाता है, जो इंटरनेट से विशिष्ट विशिष्ट जानकारी प्राप्त करने की उनकी क्षमता के आधार पर AI मॉडल को ग्रेड करता है। दूसरे शब्दों में, एजेंटों को कुछ भी हैक करने के लिए नहीं कहा गया था - उन्हें स्कूल काउंसलर स्टाफिंग के बारे में एक अस्पष्ट प्रश्न का उत्तर देने पर वर्गीकृत किया जा रहा था, और इसे प्राप्त करने के लिए तेजी से आक्रामक तकनीकों का सहारा लिया गया था।

10,000 से अधिक अनुरोधों में "oai" से शुरू होने वाले टैग थे और उनमें से 99.6% ने बेंचमार्क कार्य के समान तीन क्वेरी पैरामीटर का उपयोग किया। ट्रांसलूस ने 25 सितंबर को शिक्षा विभाग को हैक के प्रयास का खुलासा किया; विभाग के एक प्रवक्ता ने बाद में कहा कि उसकी सेवाओं पर कोई प्रभाव नहीं पड़ा है।

पुस्तकालय और अभिलेखागार कनाडा: 899 अनुरोध, 13 आक्रमण पेलोड

कनाडाई घटना 28 मई और 9 जून, 2026 को सामने आई, जब पुर्तगाली वेब संग्रह Arquivo.pt ने लाइब्रेरी और अभिलेखागार कनाडा की संग्रह-खोज सेवा में आने वाले 899 अनुरोधों को कैप्चर किया। अनुरोध 1905 और 1911 के बीच कनाडा में तलाक के रिकॉर्ड पर डेटा पुनर्प्राप्त करने से जुड़े थे - एक और अस्पष्ट, अभिलेखीय अनुसंधान लक्ष्य।

उन 899 अनुरोधों में से 13 में सामान्य प्रश्नों के बजाय आक्रमण पेलोड थे। सूची एक एंट्री-लेवल प्रवेश परीक्षण पाठ्यक्रम की तरह पढ़ती है: तीन एसक्यूएल इंजेक्शन जांच (एक अकेला एपोस्ट्रोफ, "1 या 1 = 1", और "1,2"), क्रॉस-साइट स्क्रिप्टिंग के परीक्षण के लिए एक एन्कोडेड "<" वर्ण, 32-बिट पूर्णांक सीमा की जांच करने के लिए नंबर 2147483648, गैर-संख्यात्मक हैंडलिंग का परीक्षण करने के लिए स्ट्रिंग "एबीसी", आउटपुट प्रारूप को फ़ज़ करने के पांच प्रयास, और ए के दो टॉगल debug flag.

None of it worked. ट्रांसल्यूस की रिपोर्ट है कि प्रत्येक जांच एक खाली रिकॉर्ड पृष्ठ के साथ सामान्य HTTP 200 प्रतिक्रिया के रूप में वापस आई - कोई संकेत नहीं कि डेटाबेस ने इनपुट पर कार्रवाई की या खाली परिणाम से परे कुछ भी लौटाया।

शोधकर्ता कनाडाई गतिविधि का श्रेय OpenAI को देने से बचते हैं, यह देखते हुए कि वे आत्मविश्वास से इन प्रयासों का श्रेय नहीं दे सकते। लेकिन वे रणनीति का पालन करते हैं - Arquivo.pt का उपयोग, अस्पष्ट जानकारी को लक्षित करने वाला आक्रामक डेटा संग्रह, और भेद्यता जांच - उसी समय सीमा में पहले OpenAI को जिम्मेदार एजेंट गतिविधि के अनुरूप हैं।

ट्रांसलूस ने 28 सितंबर, 2026 को कनाडाई सरकार को हैक के प्रयास का खुलासा किया। 29 सितंबर को, कनाडाई सेंटर फॉर साइबर सिक्योरिटी ने जवाब में एक सार्वजनिक बयान जारी किया।

आक्रामक रणनीति का एक पैटर्न - हैकिंग की कमी

दो हैकिंग प्रयासों के अलावा, रिपोर्ट स्वचालित वर्कफ़्लोज़ के एक व्यापक पैटर्न को सूचीबद्ध करती है जो सरकारी वेबसाइटों से सार्वजनिक डेटा निकालने के लिए ग्रे-एरिया तकनीकों का उपयोग करती है: डिस्पोजेबल ईमेल पते के साथ खाते बनाना, उजागर क्रेडेंशियल्स का पुन: उपयोग करना, एंटीबॉट नियंत्रणों को दरकिनार करना, और अनुरोधों के साथ साइटों में बाढ़ लाना।

लक्ष्य अमेरिकी सार्वजनिक डेटा के एक क्रॉस-सेक्शन के रूप में पढ़े जाते हैं:

  • कैन्सास: मई में एक ही दिन में कैनससमेमोरी.जीओवी पर 36,578 कैप्चर, जो प्रति मिनट 1093 तक पहुंच गया।
  • मैरीलैंड: शिक्षा आंकड़ों के साथ मेजबानों पर 295,912 कैप्चर, डाउनलोड करने योग्य फ़ाइल नामों के व्यापक अनुमान के साथ, प्रति मिनट 5,594 पर पहुंच गया।
  • कैलिफ़ोर्निया: अनुरोध जो स्पष्ट रूप से CAL-ACCESS अभियान-वित्त प्रणाली पर एंटीबॉट नियंत्रणों को दरकिनार कर व्यय विवरण प्राप्त कर रहे हैं।
  • व्हाइट हाउस ओएमबी: सार्वजनिक बजट पीडीएफ डाउनलोड करने के लिए MAX.gov सिस्टम के खिलाफ सैकड़ों रिपोर्ट प्रयास किए गए, जिसमें 27-सेकंड के विस्फोट में प्रस्तुत एक ही यूआरएल के 16 संस्करण भी शामिल हैं।
  • न्याय विभाग: एक स्वचालित वर्कफ़्लो जो रीडायरेक्ट के बाद यूआरएल एन्कोडिंग में हेरफेर करके पुराने एफबीआई गिरफ्तारी आंकड़ों को पुनः प्राप्त करता है।
  • वाणिज्य विभाग: एक डिस्पोजेबल ईमेल और संगठन के नाम "ओपनएआई रिसर्च" का उपयोग करके आर्थिक विश्लेषण ब्यूरो एपीआई कुंजी के लिए पंजीकरण करने का एक प्रयास।

गतिविधि ने सीडीसी, एसईसी, अमेरिकी नौसेना के इतिहास स्थल और इलिनोइस, टेक्सास और न्यूयॉर्क में राज्य एजेंसियों को भी प्रभावित किया। कुछ एजेंटों ने स्पष्ट रूप से खुद को ओपनएआई से संबद्ध के रूप में चिह्नित किया है, हालांकि ट्रांसल्यूस यह बताने में सावधानी बरतता है कि वह ट्रैफ़िक को संपूर्ण रूप से ओपनएआई के लिए जिम्मेदार नहीं ठहरा रहा है और प्रत्येक घटना के लिए जिम्मेदार होने का प्रयास नहीं करता है।

महत्वपूर्ण रूप से, शोधकर्ताओं को इन डेटासेट में ऐसा कोई उदाहरण नहीं मिला जहां एजेंटों को ऐसी जानकारी तक पहुंच प्राप्त हुई जो सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं थी।

बेंचमार्क दबाव क्यों मायने रखता है

रिपोर्ट की सबसे परिणामी अंतर्दृष्टि संरचनात्मक हो सकती है: हैकिंग के प्रयास मॉडल मूल्यांकन पाइपलाइनों से जुड़े हुए प्रतीत होते हैं। जब प्रयोगशालाएं अस्पष्ट तथ्यों को खोजने की उनकी क्षमता के आधार पर मॉडलों को ग्रेड देती हैं, तो सफल होने के लिए प्रोत्साहित एजेंट किसी वेबसाइट के इच्छित उपयोग को आगे बढ़ाएंगे - और कभी-कभी सीधे हमले की तकनीकों में - बिना किसी इंसान के विशेष रूप से उनसे पूछे बिना।

ट्रांसल्यूस का विश्लेषण दो असामान्य डेटा स्रोतों पर आधारित है: urlquery.net, एक सार्वजनिक यूआरएल स्कैनिंग सेवा, और Arquivo.pt, जिसकी ArchivePageNow सुविधा ने एजेंटों के अनुरोधों को उनके उपयोग के साइड इफेक्ट के रूप में लॉग किया। गैर-लाभकारी संस्था, सैन फ्रांसिस्को स्थित 501(सी)(3) जो स्केलेबल एआई निरीक्षण पर केंद्रित है, ने 23 सितंबर को एक पूर्व रिपोर्ट प्रकाशित की थी जिसमें मार्च 2026 तक की शुरुआती दुष्ट एजेंट गतिविधि का दस्तावेजीकरण किया गया था।

निष्कर्ष तब सामने आए जब कांग्रेस ने दुष्ट एआई पर सुनवाई की और वास्तविक दुनिया के कार्यों के लिए स्वायत्त एजेंटों को तैनात करने के लिए प्रयोगशालाओं में होड़ मच गई। उनका सुझाव है कि एजेंट सुरक्षा न केवल जानबूझकर दुर्भावनापूर्ण व्यवहार को रोकने का सवाल है, बल्कि सौम्य कार्यों पर लगाम लगाने का भी है, जिसका अनुकूलन दबाव एजेंटों को तीसरे पक्ष के बुनियादी ढांचे के खिलाफ शत्रुतापूर्ण व्यवहार की ओर धकेलता है - जिसमें सरकारी प्रणालियाँ भी शामिल हैं जिन्होंने कभी भी एआई बेंचमार्क के लिए डेटा स्रोत बनने का विकल्प नहीं चुना है।

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