ठगों का समय बर्बाद करने वाला AI बॉट ‘Apate’: बातचीत लंबी खींचता है, URL और खाते की जानकारी जुटाता है

ऑस्ट्रेलिया की Apate ऐसे AI बॉट विकसित और संचालित करती है जो ठगों के साथ फोन कॉल और संदेशों का आदान-प्रदान लंबा खींचते हैं। यह पीड़ित होने का नाटक करके ठगों का समय खर्च कराता है और साथ ही धोखाधड़ी वाली वेबसाइटों तथा पैसे भेजने के खातों जैसी जानकारी जुटाता है।

ठगी की कॉल काटे बिना ठगों का समय बर्बाद करना

संदिग्ध कॉल तुरंत काट देना—इंसानों के लिए यही सुरक्षा का तरीका है, लेकिन Apate का AI उलटी भूमिका निभाता है। वह ठगी में नहीं फँसता, फिर भी इतनी दिलचस्पी दिखाता है कि सामने वाला अपनी बात जारी रखना चाहे, और बातचीत को लंबा खींचता है।

निशाना उस समय पर है जिसे ठग अपने अगले शिकार के लिए इस्तेमाल कर सकते थे। कॉल रोककर उपयोगकर्ताओं की रक्षा करने वाले उपायों से अलग, इसका विचार ठगी करने वालों के काम में बाधा डालने का है। हालांकि, बातचीत जितनी देर लंबी चली, उससे सीधे यह नहीं पता चलता कि नुकसान कितना कम हुआ।

संस्थापक और CEO Dali Kaafar बताते हैं कि बॉट के साथ फोन कॉल का दो घंटे से अधिक चलना भी असामान्य नहीं है। बॉट के अलग-अलग व्यक्तित्व, भाषा क्षमताएँ और चरित्र-परिचय होते हैं। वे न सिर्फ फोन उठाते हैं, बल्कि कभी-कभी यह कहकर कॉल काट देते हैं कि बाद में बात करेंगे। हर बार एक जैसा जवाब न देना भी AI के रूप में पकड़े जाने की संभावना कम करने का एक तरीका है।

संदेह जताते हुए भी बातचीत जारी रखने की रणनीति

बातचीत का अहम पहलू किसी ऐसे व्यक्ति का अभिनय करना नहीं है जो हर बात पर विश्वास कर ले। बॉट संदेह जताता है, लेकिन बातचीत बंद नहीं करता और ठग को यह सोचने की गुंजाइश देता है कि वह अभी भी उसे मना सकता है। सतर्कता और दिलचस्पी के बीच अदल-बदल करके ठग को अपनी बात समझाते रहने के लिए प्रेरित किया जाता है।

जब WIRED ने ठग की भूमिका निभाकर सार्वजनिक डेमो आज़माया, तो AI ने करीब छह मिनट तक काल्पनिक क्रिप्टोकरेंसी निवेश का प्रस्ताव सुनने के बावजूद निवेश के लिए हामी नहीं भरी। परीक्षण में जवाब देने का समय और बातचीत का प्रवाह स्वाभाविक पाया गया। हालांकि, यह डेमो का अनुभव था, वास्तविक ठगी को रोकने की क्षमता मापने वाला परीक्षण नहीं।

बातचीत के ज़रिए ठगी वाली वेबसाइटों और पैसे भेजने के खातों की जानकारी जुटाना

एक और मकसद जानकारी जुटाना है। अगर सामने वाला अपनी पेशकश जारी रखता है, तो बातचीत में ठगी के लिए इस्तेमाल होने वाली जानकारी—जैसे उस वेबसाइट का URL जहाँ भेजा जा रहा है या पैसे जमा करने का खाता—सामने आती है। इस तरह, सिर्फ समय बर्बाद कराने के बजाय उस बातचीत को जाँच-पड़ताल के लिए उपयोगी सामग्री में बदला जाता है।

Kaafar के मुताबिक, इस व्यवस्था में करीब 3.5 लाख बॉट हैं और 2.5 लाख से अधिक जानकारियाँ जुटाई गई हैं। इनमें ठगी वाली वेबसाइटों के URL, धन के हस्तांतरण में इस्तेमाल होने वाले खाते और बैंक से जुड़ी जानकारी शामिल हैं। ये कंपनी की ओर से बताए गए आँकड़े हैं, स्वतंत्र रूप से सत्यापित नतीजे नहीं।

इसकी गतिविधियाँ सिर्फ फोन कॉल तक सीमित नहीं हैं। बताया जाता है कि बॉट टेक्स्ट संदेशों का जवाब देते हैं और ऑनलाइन ठगी वाले चैट समूहों में भी शामिल होते हैं। बैंक इस सेवा का इस्तेमाल करते हैं और इसे दूरसंचार कंपनियों का समर्थन भी प्राप्त है। वहीं, उपलब्ध सामग्री में किसी खास ग्राहक का नाम या जुटाई गई जानकारी के आधार पर बंद किए गए खातों और वेबसाइटों की संख्या नहीं बताई गई है।

हमलावरों को उलझाए रखने वाला AI नकली सिस्टमों में भी

हमलावरों को जानबूझकर आकर्षित करना और उनकी गतिविधियों पर नज़र रखना साइबर सुरक्षा में लंबे समय से इस्तेमाल की जाने वाली तकनीक है। इसका एक जाना-पहचाना उदाहरण हनीपॉट है। इसमें असली दिखने वाला सिस्टम तैयार किया जाता है, ताकि घुसपैठियों के तौर-तरीकों की जाँच की जा सके या उनका समय खर्च कराया जा सके।

ETH ज्यूरिख के डॉक्टरेट शोधकर्ता Mark Vero और उनके सहयोगी ऐसे हनीपॉट पर शोध कर रहे हैं जिसमें पाठ तैयार करने जैसे कामों के लिए बड़े भाषा मॉडल शामिल हैं। प्रस्तुत शोध में, अनुमान लगाना आसान जवाब देने वाली व्यवस्था की तुलना में, हमले करने वाले AI एजेंट अधिक समय तक इसमें उलझे रहे और उनके इसे चारा समझने की दर भी कम थी।

Apate इंसानों जैसी बातचीत तैयार करता है, जबकि यह तरीका असली सिस्टम जैसे जवाब तैयार करता है। दोनों में समानता यह है कि AI का इस्तेमाल सिर्फ संदिग्ध गतिविधियों का पता लगाने के लिए नहीं, बल्कि सामने वाले के साथ बातचीत करने के लिए किया जाता है। हालांकि, यह शोध हमले करने वाले AI पर केंद्रित है; इसके नतीजों को इंसानी ठगों पर प्रभाव के समान नहीं माना जा सकता।

लंबी कॉल का रिकॉर्ड और नुकसान घटाने का रिकॉर्ड अलग-अलग हैं

इस उपाय का आकलन करने के लिए सिर्फ बातचीत की अवधि या बॉट की संख्या पर्याप्त नहीं है। यह अलग-अलग जाँचना होगा कि इससे ठगों के काम में कितनी बाधा आई, जुटाई गई जानकारी से खाते या वेबसाइटें बंद कराने में मदद मिली या नहीं, और अंततः नुकसान घटा या नहीं।

अगर बैंक, दूरसंचार कंपनियाँ, सोशल मीडिया मंच और जाँच एजेंसियाँ जानकारी साझा कर सकें, तो बातचीत से मिले सुरागों को दूसरे उपायों से जोड़ना संभव हो सकता है। दूसरी ओर, ठगी करने वाले भी बड़े पैमाने पर स्वचालित कॉल और संगठित ठिकानों का इस्तेमाल करते हैं। इसलिए कुछ ठगों को लंबी बातचीत में उलझाने भर से पूरे नेटवर्क को रोक पाना तय नहीं है।

उपलब्ध सामग्री में Apate के संचालन का पैमाना, जुटाई गई जानकारी की संख्या और लंबी बातचीत के उदाहरण दिए गए हैं। इसमें नुकसान की रकम में कमी की दर या ठगी की सफलता दर कितनी घटी, यह बताने वाले आँकड़े शामिल नहीं हैं।