Google Gemini ने Cybersecurity Test में तीन कंपनियों को कैसे हैक किया? AI की ताकत के साथ सामने आया नया Security Risk

नई दिल्ली: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस यानी AI अब केवल सवालों के जवाब देने या कंटेंट बनाने तक सीमित नहीं रह गया है। AI मॉडल अब साइबर सिक्योरिटी टेस्ट में कमजोरियां खोजने और सिस्टम की जांच करने जैसे काम भी कर रहे हैं। लेकिन Google Gemini से जुड़ी एक हालिया घटना ने AI की बढ़ती स्वायत्तता को लेकर नई चर्चा शुरू कर दी है।

Google ने पुष्टि की है कि उसके Gemini AI मॉडल ने मई 2026 में एक साइबर सिक्योरिटी टेस्ट के दौरान गलती से तीन वास्तविक कंपनियों के सिस्टम तक पहुंच बना ली थी। यह टेस्ट AI सिक्योरिटी फर्म Irregular द्वारा कराया जा रहा था।

आखिर पूरा मामला क्या था?

Gemini को एक Capture the Flag (CTF) साइबर सिक्योरिटी एक्सरसाइज में शामिल किया गया था। इस तरह के टेस्ट में AI मॉडल को एक नकली कंपनी के सॉफ्टवेयर सिस्टम से जानकारी निकालने का काम दिया जाता है, ताकि उसकी साइबर सिक्योरिटी क्षमताओं को परखा जा सके।

लेकिन टेस्ट के दौरान एक अहम गलती सामने आई। जिस काल्पनिक कंपनी का इस्तेमाल टेस्ट में किया जा रहा था, उसका नाम एक वास्तविक कंपनी से मिलता था। इसके अलावा AI मॉडल को इंटरनेट तक पहुंच मिल गई, जबकि उसे इंटरनेट एक्सेस नहीं दिया जाना था।

यहीं से स्थिति बदल गई।

Gemini ने इंटरनेट पर उपलब्ध जानकारी का इस्तेमाल करते हुए वास्तविक कंपनियों के सिस्टम तक पहुंच बनाई।

Gemini ने तीन कंपनियों के सिस्टम तक कैसे पहुंच बनाई?

रिपोर्टों के अनुसार तीन अलग-अलग घटनाओं में Gemini ने अलग-अलग तरीकों से सिस्टम तक पहुंच बनाई।

पहले मामले में AI मॉडल ने एक सुरक्षित सिस्टम के लिए पासवर्ड का अनुमान लगाया और अंततः सही credentials मिलने पर सिस्टम में प्रवेश कर लिया।

अन्य दो मामलों में Gemini ने इंटरनेट पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध repositories में मौजूद login credentials खोजे और उनका इस्तेमाल करके संबंधित सिस्टम तक पहुंच बनाई।

यहां एक महत्वपूर्ण बात यह है कि रिपोर्टों के अनुसार Gemini ने किसी जटिल zero-day exploit का इस्तेमाल नहीं किया था। घटना में कमजोर या सार्वजनिक रूप से उपलब्ध credentials और टेस्ट वातावरण की गलत configuration महत्वपूर्ण कारण रहे।

Gemini ने हैकिंग कब रोकी?

घटना का एक अहम पहलू यह रहा कि जब Gemini को पता चला कि वह जिस सिस्टम तक पहुंचा है, वह टेस्ट में बनाया गया नकली सिस्टम नहीं बल्कि किसी वास्तविक कंपनी का सिस्टम है, तो उसने अपनी गतिविधि रोक दी।

Google की Security Engineering से जुड़ी Heather Adkins के अनुसार, तीनों मामलों में मॉडल ने intrusion को रोक दिया। Google ने प्रभावित कंपनियों को इसकी जानकारी दी और टेस्टिंग प्रक्रिया में बदलाव किए गए।

Google का कहना है कि इन घटनाओं से प्रभावित कंपनियों को नुकसान नहीं हुआ।

Google को इसकी जानकारी कब मिली?

Irregular ने Google को इन घटनाओं के बारे में जुलाई 2026 के अंत में जानकारी दी थी। बाद में Google ने पुष्टि की कि तीन वास्तविक कंपनियों के सिस्टम तक Gemini की पहुंच बनी थी।

रिपोर्टों के अनुसार Google ने प्रभावित कंपनियों को भी सूचित किया। हालांकि, इन कंपनियों के नाम सार्वजनिक नहीं किए गए हैं।

क्या Gemini ने खुद से साइबर अटैक किया?

यह सवाल इस पूरी घटना को खास बनाता है।

Gemini को साइबर सिक्योरिटी टेस्ट के तहत काम करने के लिए निर्देश दिए गए थे। लेकिन इंटरनेट तक अनपेक्षित पहुंच मिलने के बाद उसने टेस्ट के दायरे से बाहर वास्तविक सिस्टम तक पहुंच बना ली।

Google ने इस घटना को जानबूझकर किया गया malicious attack या AI “misalignment” नहीं माना है। कंपनी के अनुसार, मॉडल ने वास्तविक सिस्टम का पता चलने पर अपनी गतिविधि रोक दी।

हालांकि, साइबर सिक्योरिटी विशेषज्ञों के बीच यह घटना इस सवाल को जरूर सामने लाती है कि भविष्य में ज्यादा autonomous AI agents को इंटरनेट, credentials और computer systems तक कितनी स्वतंत्रता दी जानी चाहिए।

क्या यह पहली ऐसी AI घटना है?

नहीं। Gemini से पहले भी दूसरे AI मॉडल से जुड़े ऐसे मामले सामने आ चुके हैं, जिनमें नियंत्रित साइबर सिक्योरिटी टेस्ट के दौरान AI मॉडल वास्तविक सिस्टम तक पहुंच गए।

Irregular से जुड़े परीक्षणों में Meta, Anthropic और OpenAI के AI सिस्टम से संबंधित घटनाएं भी सामने आई हैं। इससे AI security testing में isolation, internet access और test data की सुरक्षा को लेकर चिंता बढ़ी है।

AI Cybersecurity के लिए क्या सीख मिली?

इस घटना ने AI testing के लिए कुछ महत्वपूर्ण सवाल खड़े किए हैं।

सबसे पहला सवाल है कि AI मॉडल को testing environment से बाहर इंटरनेट तक पहुंच क्यों और कैसे मिल गई। दूसरा, टेस्ट में इस्तेमाल होने वाले fictional organizations के नाम वास्तविक कंपनियों से अलग होने चाहिए ताकि AI मॉडल गलत लक्ष्य की पहचान न करे।

इसके अलावा public repositories में मौजूद credentials को सुरक्षित रखना भी बेहद जरूरी है। एक सार्वजनिक repository में मौजूद login information AI agents के लिए भी खोजने योग्य हो सकती है।

AI agents जितने अधिक autonomous होते जा रहे हैं, उतनी ही महत्वपूर्ण उनकी access restrictions, monitoring और human oversight बनती जा रही है।

Google Gemini Hack: 5 बड़ी बातें

• घटना मई 2026 में साइबर सिक्योरिटी टेस्ट के दौरान हुई।
• टेस्ट Irregular नाम की AI security evaluation company ने किया था।
• Gemini ने तीन वास्तविक कंपनियों के सिस्टम तक पहुंच बनाई।
• एक मामले में पासवर्ड का अनुमान लगाया गया, जबकि दो मामलों में public repositories से credentials मिले।
• Gemini ने वास्तविक कंपनियों के सिस्टम होने का पता चलने के बाद तीनों मामलों में अपनी गतिविधि रोक दी।

निष्कर्ष

Google Gemini से जुड़ी यह घटना AI की बढ़ती क्षमताओं का एक दिलचस्प लेकिन महत्वपूर्ण उदाहरण है। AI मॉडल अब साइबर सिक्योरिटी टेस्ट में ऐसी गतिविधियां कर सकते हैं जिनमें इंटरनेट पर जानकारी खोजना, credentials ढूंढना और सिस्टम तक पहुंच बनाना शामिल है।

इस मामले में Gemini ने वास्तविक कंपनियों के सिस्टम तक पहुंचने के बाद खुद को रोक लिया, लेकिन घटना ने यह जरूर दिखाया कि AI testing environments में छोटी-सी configuration या access समस्या भी वास्तविक दुनिया के सिस्टम तक पहुंच का रास्ता खोल सकती है।

आने वाले समय में AI agents के लिए बेहतर isolation, मजबूत access controls और लगातार human monitoring साइबर सिक्योरिटी का महत्वपूर्ण हिस्सा बन सकते हैं।

5 FAQs

1. Google Gemini ने कितनी कंपनियों के सिस्टम तक पहुंच बनाई?

Google के अनुसार Gemini ने साइबर सिक्योरिटी टेस्ट के दौरान तीन वास्तविक कंपनियों के सिस्टम तक पहुंच बनाई थी।

2. Gemini ने कंपनियों को कैसे हैक किया?

एक मामले में मॉडल ने पासवर्ड का अनुमान लगाकर protected system तक पहुंच बनाई। दो अन्य मामलों में उसे public online repositories में credentials मिले, जिनका इस्तेमाल करके सिस्टम तक पहुंच बनाई गई।

3. क्या Gemini को इंटरनेट एक्सेस दिया गया था?

नहीं। रिपोर्टों के अनुसार टेस्ट में Gemini को इंटरनेट एक्सेस नहीं मिलना चाहिए था, लेकिन testing environment की configuration के कारण उसे अनजाने में इंटरनेट तक पहुंच मिल गई।

4. क्या इन कंपनियों को कोई नुकसान हुआ?

Google ने कहा कि मॉडल ने वास्तविक कंपनियों के सिस्टम तक पहुंचने का पता चलते ही अपनी गतिविधियां रोक दीं और प्रभावित संस्थाओं को सूचित किया गया। उपलब्ध रिपोर्टों में इन घटनाओं से किसी नुकसान की पुष्टि नहीं की गई है।

5. क्या ऐसी घटना दूसरे AI मॉडल के साथ भी हुई है?

हां। Irregular से जुड़े साइबर सिक्योरिटी परीक्षणों में Meta, Anthropic और OpenAI के AI सिस्टम से संबंधित समान प्रकार की घटनाएं भी रिपोर्ट हुई हैं।