दक्षिण कोरियाई फर्म Genians ने खुलासा किया है कि Kimsuky हैकिंग ग्रुप अब साइबर हमलों को ऑटोमेट करने और चुराए गए डेटा का विश्लेषण करने के लिए लोकल AI टूल्स का इस्तेमाल कर रहा है। ऑफलाइन मॉडल चलाने से हैकर्स पकड़े जाने से बच रहे हैं, जो साइबर-जासूसी (Cyber-espionage) क्षमताओं में एक बड़ा कदम है।
AI टूल्स से तेज हुए साइबर हमले
सियोल-आधारित साइबर सुरक्षा फर्म Genians की एक नई रिपोर्ट ने उत्तर कोरियाई हैकिंग समूह Kimsuky की बदलती रणनीति पर चिंता जताई है। 10 अगस्त 2026 को, फर्म ने बताया कि इस समूह ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को अपने वर्कफ़्लो में एकीकृत करके अपने ऑपरेशंस को अपग्रेड किया है। जहां पहले हैकर्स AI का इस्तेमाल मुख्य रूप से फ़िशिंग ईमेल लिखने के लिए करते थे, वहीं Kimsuky अब इन टूल्स को सीधे अपने अटैक इंफ्रास्ट्रक्चर में इस्तेमाल कर रहा है।
सबसे बड़ा बदलाव लोकल AI मॉडल का उपयोग है। Ollama, GPT4All और Msty जैसे सॉफ्टवेयर का उपयोग करके, यह ग्रुप अब AI टूल्स को अपने इंफ्रास्ट्रक्चर पर मैनेज और रन कर सकता है। चूंकि ये मॉडल लोकली रन होते हैं, इसलिए इन्हें डेटा बाहरी सर्वर या क्लाउड सेवाओं पर भेजने की आवश्यकता नहीं होती है। यह सेटअप हैकर्स को बिना किसी डिजिटल फुटप्रिंट छोड़े चुराए गए दस्तावेज़ों को प्रोसेस करने, मैलवेयर डेवलप करने और डेटा का विश्लेषण करने की सुविधा देता है, जिससे सुरक्षा टीमों को उनकी गतिविधि का पता नहीं चल पाता। फर्म ने AI-असिस्टेड कोडिंग टूल्स के उपयोग की भी पहचान की है, जो बताता है कि हैकर्स अब दुर्भावनापूर्ण सॉफ़्टवेयर बनाने की गति बढ़ाने के लिए ऑटोमेशन का उपयोग कर रहे हैं।
साइबर सुरक्षा क्षेत्र पर असर
बिजनेस और निवेशकों के लिए, यह खबर साइबर खतरों की तेजी से बदलती प्रकृति को रेखांकित करती है। जैसे-जैसे हैकिंग ग्रुप अपने हमलों की गति और पैमाने को बढ़ाने के लिए ऑटोमेशन अपना रहे हैं, वैश्विक साइबर सुरक्षा उद्योग पर नवाचार का दबाव बढ़ रहा है। चुराई गई जानकारी को कुशलतापूर्वक प्रोसेस करने की क्षमता का मतलब है कि हैकर्स पहले से कहीं ज्यादा तेजी से डेटा से मूल्य निकाल सकते हैं। इस बढ़ोतरी के कारण सरकारें और निजी निगम अपने रक्षा बजट बढ़ाने के लिए मजबूर होते हैं, उन टूल्स को प्राथमिकता देते हैं जो ऑटोमेटेड, हाई-स्पीड खतरों का पता लगा सकें।
कॉर्पोरेट और सरकारी डेटा के लिए जोखिम
सिर्फ डेटा चोरी के अलावा, यह ग्रुप अधिक यथार्थवादी डिकॉय (Decoy) दस्तावेज़ बनाने के लिए भी AI का उपयोग कर रहा है। ये फाइलें, जो अक्सर वित्त या क्रिप्टोकरेंसी रिपोर्ट की थीम पर आधारित होती हैं, कर्मचारियों को उन्हें खोलने के लिए लुभाने के लिए डिज़ाइन की गई हैं, जिससे हैकर्स को संवेदनशील सिस्टम तक पहुंच मिल जाती है। Kimsuky के ऐतिहासिक फोकस को देखते हुए, जिसमें रिसर्च संस्थानों, सरकारी संस्थाओं और वित्तीय संगठनों को लक्षित करना शामिल है, इस अपग्रेड से जासूसी और बौद्धिक संपदा चोरी का जोखिम बढ़ जाता है।
संगठनों के लिए मुख्य चुनौती यह है कि पारंपरिक पहचान विधियां अक्सर असामान्य बाहरी डेटा ट्रैफिक को स्पॉट करने पर निर्भर करती हैं। अब जब हैकर्स लोकल, ऑफलाइन AI का उपयोग कर रहे हैं, तो ब्रीच (Breach) की पहचान करना काफी अधिक कठिन हो गया है। भविष्य में, निवेशकों और उद्योग पर्यवेक्षकों के लिए ट्रैक करने का मुख्य क्षेत्र कॉर्पोरेट साइबर सुरक्षा खर्च में बदलाव होगा, विशेष रूप से ऑटोमेटेड, AI-संचालित दुर्भावनापूर्ण गतिविधि का मुकाबला करने में सक्षम उन्नत रक्षा प्रौद्योगिकियों को अपनाना।