वेपरवेयर का डेमो मुफ्त है, लेकिन इसे ठीक करवाना महंगा है।

वेपरवेयर सिर्फ निराशा ही नहीं, बल्कि एक सुरक्षा जोखिम भी है।

वेपरवेयर ऐसी एआई है जिसकी घोषणा, प्रदर्शन और विपणन उत्पादन में सिद्ध होने से पहले ही कर दिया जाता है। हर अपरिपक्व सुविधा असुरक्षित नहीं होती, लेकिन अप्रमाणित सुविधा अपनी सुरक्षा का कोई प्रमाण नहीं देती। ईएचएस और ईएसजी में यह अंतर महत्वपूर्ण है, क्योंकि जल्दबाजी में बनाई गई सुविधाओं और साधारण उपकरणों को "एआई" या "एजेंटिक" के रूप में पुनः प्रस्तुत करके उचित खतरे के मॉडल के बिना ही बाजार में उतारा जा सकता है।

जब गति और कीमत को प्राथमिकता दी जाती है, तो सुरक्षा में कम निवेश करना आसान होता है, और शासन में कमियां आम बात हैं। आईबीएम की 2026 की रिपोर्ट के अनुसार, प्रभावित संगठनों में से 68% कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग की निगरानी करने या अनधिकृत "शैडो एआई" को प्रबंधित करने के लिए नीतियों का अभाव था। जल्दबाजी में विकसित की गई कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अक्सर निम्नलिखित कमियां रह जाती हैं:

• कोई परिभाषित डेटा पथ नहीं है। कोई नहीं बता सकता कि एआई क्या पढ़ता है, यह कहां चलता है या इसके आउटपुट को और कौन देख सकता है।
• अनुमति रहित मॉडल। एआई प्लेटफॉर्म की भूमिकाओं और पहुंच नियंत्रणों से बाहर है, इसलिए यह इसका उपयोग करने वाले व्यक्ति की अपेक्षा अधिक लोगों तक पहुंच सकता है।
• कोई मानवीय जाँच चौकी या लॉगिंग प्रणाली नहीं। बिना समीक्षा के ही कार्य होते हैं, और किए गए कार्यों का कोई रिकॉर्ड नहीं होता।
• कोई स्वतंत्र प्रमाण नहीं है। सुरक्षा का दावा तो किया जाता है, लेकिन इसके पीछे कोई ऑडिट रिपोर्ट, परीक्षण परिणाम या प्रमाण पत्र नहीं होता।

ईएचएस और ईएसजी में अच्छी तरह से सुरक्षित एआई आमतौर पर आकर्षक नहीं होता: यह नियंत्रित होता है, इसका रिकॉर्ड रखा जाता है और इसे अन्य सभी चीजों की तरह ही अनुमतियों से जोड़ा जाता है। यदि प्रस्तुति इससे अधिक रोमांचक है, तो यह पूछना उचित होगा कि इसमें क्या कमी रह गई है।

डेटा लीक को नज़रअंदाज़ करने की लागत असमान है। आईबीएम के अनुसार, डेटा लीक की वैश्विक औसत लागत रिकॉर्ड स्तर पर पहुंच गई है। 2026 में 4.99 मिलियन डॉलरऔर अनधिकृत एआई उपकरणों से जुड़े उल्लंघनों का औसत रहा 5.39 $ मिलियनइसके मुकाबले, स्प्रिंट या लाइसेंस शुल्क में होने वाली बचत मामूली है। ईएचएस टीमों के लिए, नुकसान केवल वित्तीय नहीं है।

अक्टूबर का महीना इस बात का प्रमाण था कि आपके सॉफ़्टवेयर की हर परत विफल हो सकती है, चाहे वह AI हो या नहीं। CISA के अनुसार, व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली वेब भाषा में दो गंभीर खामियां पाई गईं। हमलावरों को लॉग इन किए बिना कोड चलाने दें. हेल्प नेट सिक्योरिटी ने रिपोर्ट किया एक सर्टिफिकेट अथॉरिटी के पास मौजूद प्राइवेट कीज़ इतनी कमज़ोर थीं कि शोधकर्ताओं ने उन्हें एक सेकंड से भी कम समय में रिकवर कर लिया। और मेंटेनर्स की अपनी घटना का विवरण यह लेख एक ऐसे एआई गेटवे रिलीज़ का वर्णन करता है जिसमें क्रेडेंशियल चुराने वाला मैलवेयर मौजूद था। इनमें से कोई भी एआई वेपरवेयर विफलता नहीं थी, लेकिन प्रत्येक उदाहरण यह दर्शाता है कि एक्सेस सीमा, कुंजी नियंत्रण और रिलीज़ अनुशासन क्यों महत्वपूर्ण हैं।

उद्यम-तैयार एआई के लिए पांच आवश्यकताएँ

ये पाँच क्षमताएँ इस बात का उचित परीक्षण हैं कि क्या एआई ईएचएस और ईएसजी डेटा के लिए तैयार है। प्रत्येक के प्रमाण मांगें।

पहली दो पंक्तियों पर विशेष ध्यान देने की आवश्यकता है। आईबीएम की 2026 की रिपोर्ट के अनुसार, एआई से संबंधित कई सुरक्षा उल्लंघनों का कारण आसपास के नियंत्रण तंत्र में मौजूद कमजोरियां थीं।जैसे कि क्लाउड की गलत कॉन्फ़िगरेशन, असुरक्षित एपीआई और अपर्याप्त एक्सेस नियंत्रण।

ये पांच आवश्यकताएं वह मानक हैं जिनका पालन हर विक्रेता को करना चाहिए, जिसमें हम भी शामिल हैं।

बेंचमार्क जेनसुइट एंटरप्राइज-रेडी एआई के लिए किस प्रकार दृष्टिकोण अपनाता है?

अलग-अलग प्रणालियों में AI को जोड़ने और एक नियंत्रित, आपस में जुड़े प्लेटफॉर्म में AI को शामिल करने के बीच का अंतर यह है कि आपके डेटा को कितनी बाधाओं से गुजरना पड़ता है। केवल मूल एकीकरण से सुरक्षा की गारंटी नहीं मिलती, इसलिए हम जो जानकारी प्रकाशित करते हैं और आप उसे कहाँ देख सकते हैं, यह यहाँ बताया गया है।

प्रत्येक पंक्ति की तुलना हमारे प्रकाशित पृष्ठों से की जा सकती है, और हम चाहेंगे कि आप हमारी बात पर विश्वास करने के बजाय स्वयं जांच कर लें।

एआई द्वारा आपके डेटा को छूने से पहले पूछे जाने वाले तीन प्रश्न

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) पर्यावरण सुरक्षा और संरक्षण (EHS) और पर्यावरण संरक्षण (ESG) के क्षेत्र में गहराई से प्रवेश कर रही है, और इसके लाभ महत्वपूर्ण हो सकते हैं। जोखिम भी काफी बढ़ सकता है। आप जिस भी विक्रेता का मूल्यांकन करें, उससे तीन प्रश्नों के दस्तावेजी उत्तर अवश्य मांगें:

• हमारा डेटा कहाँ जाता है? एआई प्रोसेसिंग के स्थानों, प्रदाताओं और उप-प्रोसेसरों के बारे में पूछें, और यह भी पूछें कि क्या आपका डेटा किसी मॉडल को प्रशिक्षित करता है।
• इसे कौन और क्या एक्सेस कर सकता है और बदल सकता है? अनुमतियों, एजेंट की पहुंच, मानवीय अनुमोदन चरणों और ऑडिट ट्रेल्स की जांच करें।
• किस बात से साबित होता है कि यह तैयार है? उत्पादन तैनाती, वर्तमान SOC 2 और ISO 27001 रिपोर्ट, भेदन परीक्षण परिणाम और भेद्यता प्रबंधन के बारे में जानकारी मांगें।

वह एआई जो इन सवालों का जवाब नहीं दे सकता, आपके डेटा के लिए तैयार नहीं है, चाहे डेमो कितना भी अच्छा क्यों न दिखे।