सुरक्षा · 7 अक्टूबर 2026
ऑनलाइन जुआ और कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनियों के भीतर डेटा लीक के लिए नए खतरे बने
कंपनियों के डेटा की सुरक्षा के लिए अब केवल बाहरी हैकर्स ही खतरा नहीं हैं, बल्कि संगठन के भीतर के लोग या आंतरिक खतरे भी चिंता का विषय बन गए हैं। यह जोखिम तब बढ़ जाता है जब ऑनलाइन जुए के कारण होने वाला वित्तीय दबाव कार्यस्थल पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बढ़ते उपयोग के साथ जुड़ जाता है।
SearchInform के संस्थापक Lev Matveev के अनुसार, आंतरिक खतरों के पीछे मुख्य रूप से वित्तीय लाभ, लापरवाही और सावधानी की कमी जैसे कारण होते हैं। इंडोनेशिया में निगरानी प्रणालियों, डेटा वर्गीकरण और पहुंच अधिकारों के प्रबंधन में कमी के कारण डेटा लीक होने की संभावना बढ़ गई है, जो गलतियों या जानबूझकर किए गए कार्यों का परिणाम हो सकता है।
वित्तीय दबाव के उदाहरण के रूप में, सितंबर 2026 में एक सरकारी बैंक के आठ कर्मचारियों पर 104 कर्जदारों के डेटा में हेरफेर करने का आरोप लगा, जिससे बैंक को 2.66 बिलियन रुपिया का नुकसान हुआ। एक अन्य मामले में, Sabang के एक बैंक कर्मचारी ने ऑनलाइन जुए और व्यक्तिगत जरूरतों के लिए ग्राहकों के खातों से 1.4 बिलियन रुपिया निकाल लिए। PPATK के आंकड़ों के अनुसार, 2025 में लगभग 12.3 मिलियन लोगों ने ऑनलाइन जुए के खातों में कुल 36 ट्रिलियन रुपिया जमा किए, जिनमें 2017 से 51,000 से अधिक सरकारी कर्मचारी शामिल रहे हैं।
जेनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेटा लीक के नए रास्ते खोल रही है। कर्मचारी बाहरी चैटबॉट में ग्राहकों की सूची, अनुबंध या वित्तीय दस्तावेज अपलोड कर रहे हैं, जिससे कंपनी का अपने डेटा पर नियंत्रण खत्म हो जाता है। जोखिम तब और बढ़ जाता है जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों को आंतरिक प्रणालियों, जैसे ईमेल या ग्राहक संबंध प्रबंधन से जोड़ा जाता है, क्योंकि वे बड़ी मात्रा में डेटा स्थानांतरित कर सकते हैं।
Matveev का सुझाव है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर पूरी तरह प्रतिबंध लगाना प्रभावी नहीं है, क्योंकि कर्मचारी निजी उपकरणों का उपयोग कर सकते हैं। इसके बजाय, कंपनियों को यह नियंत्रित करना चाहिए कि सिस्टम में क्या जानकारी डाली जा रही है। साथ ही, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग संदिग्ध गतिविधियों की पहचान करने और पारंपरिक प्रणालियों द्वारा छोड़े गए डेटा लीक का पता लगाने के लिए सुरक्षा को मजबूत करने में किया जा सकता है।
जोखिम कम करने के लिए, कंपनियां डेटा हानि रोकथाम, डेटा सुरक्षा मुद्रा प्रबंधन और डेटा केंद्रित ऑडिट और सुरक्षा जैसी तकनीकों का उपयोग कर सकती हैं। इसके अलावा, गोपनीय जानकारी के प्रबंधन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के जिम्मेदार उपयोग के बारे में कर्मचारियों की शिक्षा को मजबूत करना आवश्यक है।