UPSC MainsGeneral Studies Paper IScience and Technologyअभ्यास प्रश्न

कृत्रिम बुद्धिमानी में सिक्योर बाय-डिजाइन दृष्टिकोण

कृत्रिम बुद्धिमानी (AI) की तीव्र प्रगति के लिए सिक्योर बाय-डिजाइन दृष्टिकोण की आवश्यकता है। चर्चा कीजिए।

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उत्तर कैसे लिखें

प्रारंभ में 'सिक्योर-बाय-डिजाइन' की अवधारणा को परिभाषित करें। इसके पश्चात AI के संदर्भ में इस दृष्टिकोण की अनिवार्यता और संबंधित विशिष्ट खतरों का परीक्षण करें। अंत में, वैश्विक तथा राष्ट्रीय सुरक्षा पहलों का उल्लेख करते हुए भविष्यगामी निष्कर्ष दें।

आदर्श उत्तर

334 शब्द

भूमिका

'सिक्योर-बाय-डिजाइन' (Secure-by-Design) दृष्टिकोण का अर्थ है कृत्रिम बुद्धिमानी (AI) प्रणाली के संपूर्ण जीवन-चक्र (डेटा संग्रह, एल्गोरिथम प्रशिक्षण से लेकर परिनियोजन तक) के प्रारंभिक चरण से ही सुरक्षा प्रोटोकॉल को अंतर्निहित करना। यह प्रणाली के विकसित होने के बाद सुरक्षा पैच या समाधान जोड़ने की पारंपरिक प्रतिक्रियात्मक पद्धति से भिन्न एक अग्रगामी सुरक्षा ढांचा है।

सिक्योर-बाय-डिजाइन दृष्टिकोण की आवश्यकता

AI के तीव्र विस्तार और जटिलता के कारण पारंपरिक सुरक्षा मॉडल अपर्याप्त साबित हो रहे हैं। इस दृष्टिकोण की अनिवार्यता निम्नलिखित कारणों से है:

  • AI-विशिष्ट साइबर खतरे: पारंपरिक सॉफ्टवेयर की तुलना में AI मॉडल विशिष्ट खतरों के प्रति संवेदनशील होते हैं, जैसे कि डेटा पॉइज़निंग (प्रशिक्षण डेटा में हेरफेर कर मॉडल को भ्रष्ट करना) तथा प्रॉम्प्ट इंजेक्शन व एडवरसैरियल हमले (एलएलएम को अनपेक्षित या हानिकारक कार्य करने के लिए बाध्य करना)।
  • जीरो-डे भेद्यता में कमी: AI के तीव्र और स्वायत्त विकास के कारण अज्ञात सुरक्षा खामियों (Zero-Day Vulnerabilities) का जोखिम बढ़ जाता है; प्रारंभिक डिजाइन स्तर पर सुरक्षा शामिल करने से इन जोखिमों को समय रहते न्यूनतम किया जा सकता है।
  • विश्वसनीयता और नैतिक अनुपालन: यह ढांचा डीपफेक, अनधिकृत डेटा निष्कर्षण, निजता हनन तथा एल्गोरिथम पूर्वाग्रह (Algorithmic Bias) को रोककर 'जिम्मेदार AI' (Responsible AI) के सिद्धांतों को सुदृढ़ करता है।

वैश्विक एवं राष्ट्रीय सुरक्षा ढाँचे

  • वैश्विक पहल: अमेरिका की CISA और यूके की NCSC द्वारा संयुक्त रूप से जारी 'Guidelines for Secure AI System Development (2023)' एक मानक प्रक्रिया प्रवाह प्रस्तुत करती है: सुरक्षित डिजाइन → सुरक्षित विकास → सुरक्षित परिनियोजन → सुरक्षित संचालन एवं रखरखाव।
  • राष्ट्रीय पहल (भारत): मार्च 2024 में स्वीकृत IndiaAI Mission के तहत 'सेफ एंड ट्रस्टेड AI' (Safe & Trusted AI) स्तंभ को प्राथमिकता दी गई है। इसके अंतर्गत मशीन अनलर्निंग, डीपफेक डिटेक्शन टूल्स और स्वदेशी AI गवर्नेंस फ्रेमवर्क का विकास शामिल है।

निष्कर्ष

AI नवाचार की गति को बाधित किए बिना साइबर सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए 'सिक्योर-बाय-डिजाइन' दृष्टिकोण अनिवार्य है। भारत द्वारा प्रस्तावित 'IndiaAI Safety Institute' जैसे कदम नवाचार, पारदर्शिता और राष्ट्रीय सुरक्षा के मध्य संतुलन स्थापित कर एक सुरक्षित व जवाबदेह डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र के निर्माण में निर्णायक सिद्ध होंगे।

याद रखने योग्य तथ्य

definition
सिक्योर-बाय-डिजाइन (Secure-by-Design)

सॉफ्टवेयर या AI प्रणाली के विकास के शुरूआती चरण से ही सुरक्षा उपायों और प्रोटोकॉल को संरचना में शामिल करने की तकनीक, जिससे बाद में पैच लगाने की आवश्यकता न्यूनतम हो जाती है।

scheme
IndiaAI Mission (2024)

केंद्रीय मंत्रिमंडल द्वारा स्वीकृत 10,372 करोड़ रुपये का राष्ट्रीय मिशन, जिसका एक मुख्य घटक 'सेफ एंड ट्रस्टेड AI' के तहत सुरक्षित और पूर्वाग्रह-मुक्त मॉडल्स का विकास करना है।

example
Secure AI System Development Guidelines (2023)

CISA (यूएस) और NCSC (यूके) द्वारा 21 अंतरराष्ट्रीय एजेंसियों के सहयोग से विकसित दिशानिर्देश, जो सुरक्षित AI डिजाइन, विकास, परिनियोजन और संचालन के मानक तय करते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

AI में डेटा पॉइजनिंग (Data Poisoning) का क्या अर्थ है?

डेटा पॉइजनिंग एक साइबर हमला है जिसमें हमलावर AI मॉडल के प्रशिक्षण डेटा (Training Data) में जानबूझकर त्रुटिपूर्ण या दुर्भावनापूर्ण इनपुट जोड़ देते हैं, जिससे मॉडल का अंतिम निर्णय या परिणाम पक्षपातपूर्ण और दोषपूर्ण हो जाता है।