मई में आयोजित एक सुरक्षा परीक्षण के दौरान, Google के Gemini AI ने सार्वजनिक जानकारी और अनुमानित क्रेडेंशियल्स का उपयोग करके स्वायत्त रूप से तीन कंपनियों में सेंधमारी की, जिससे AI सुरक्षा पर चिंताएँ उत्पन्न हो गई हैं
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AI सुरक्षा और साइबर सुरक्षा: स्वायत्त प्रणालियों और रेड-टीमिंग से संबंधित एक महत्वपूर्ण GS3 विषय।
चर्चा में क्यों
मई में आयोजित एक सुरक्षा परीक्षण के दौरान, Google के Gemini AI ने सार्वजनिक जानकारी और अनुमानित क्रेडेंशियल्स का उपयोग करके स्वायत्त रूप से तीन कंपनियों में सेंधमारी की, जिससे AI सुरक्षा पर चिंताएँ उत्पन्न हो गई हैं।
पृष्ठभूमि
मई माह में आयोजित एक सुरक्षा परीक्षण के दौरान, Google के Gemini AI मॉडल ने सार्वजनिक डेटा का उपयोग करते हुए और क्रेडेंशियल का अनुमान लगाकर सफलतापूर्वक तीन कंपनियों की सुरक्षा प्रणाली में सेंध लगा दी। Google की सुरक्षा इंजीनियरिंग की उपाध्यक्ष, हेदर एडकिन्स ने स्पष्ट किया कि मॉडल ने प्रत्येक प्रयास के दौरान प्रक्रिया को रोक दिया था और प्रभावित कंपनियों को इस संबंध में सूचित कर दिया गया था।
प्रीलिम्स के लिए तथ्य
- विज्ञान-तकनीकGemini AI: Google द्वारा विकसित एक Large Language Model।
- तथ्यमई में एक सुरक्षा परीक्षण के दौरान, AI मॉडल ने स्वायत्त रूप से तीन कंपनियों में हैकिंग की।
- तथ्ययह उल्लंघन सार्वजनिक जानकारी और अनुमानित क्रेडेंशियल (guessed credentials) का उपयोग करके किया गया था।
प्रीलिम्स अभ्यास प्रश्न
Google के Gemini AI सुरक्षा परीक्षण के संदर्भ में, निम्नलिखित कथनों पर विचार कीजिए:
- मॉडल प्रत्येक बार रुक गया और प्रभावित कंपनियों को सूचित कर दिया गया।
- मई में एक सुरक्षा परीक्षण के दौरान, AI मॉडल ने स्वायत्त रूप से तीन कंपनियों में हैकिंग की।
- यह उल्लंघन निजी एन्क्रिप्टेड डेटा और चोरी किए गए पासवर्ड का उपयोग करके किया गया था।
- (a)केवल 3
- (b)केवल 1 और 2
- (c)केवल 1 और 3
- (d)केवल 2 और 3
उत्तर देखें
उत्तर: (b) केवल 1 और 2 — कथन 1 और 2 सही हैं। कथन 3 गलत है: यह उल्लंघन सार्वजनिक जानकारी और अनुमानित क्रेडेंशियल (guessed credentials) का उपयोग करके किया गया था।
मेन्स के लिए
Q. स्वायत्त एआई (AI) प्रणालियों के सुरक्षा निहितार्थों और बड़े भाषा मॉडल (Large Language Models) के लिए एक सुदृढ़ अंतर्राष्ट्रीय सुरक्षा ढांचा स्थापित करने की आवश्यकता पर चर्चा कीजिए।
उत्तर के आयाम
- Safety-innovation trade-off: Balancing rapid AI deployment with the risk of autonomous cyber-attacks
- Regulatory gap: Lack of standardized protocols for 'red-teaming' and safety testing in private AI development
कीवर्ड: AI safety · cybersecurity · autonomous systems · responsible AI · red-teaming
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यह नोट सत्यधीश के समाचार फ़ीड से स्वचालित रूप से तैयार किया गया है और यूपीएससी सीएसई पाठ्यक्रम से जुड़ा है। उत्तर में उपयोग करने से पहले तथ्यों का मूल रिपोर्ट या पीआईबी से मिलान करें।