AI پہلے ہی سائبر آپریشنز میں استعمال ہو رہا ہے
ریاست سے وابستہ اور مجرمانہ کردار نگرانی، ترجمہ، اسکرپٹنگ، فشنگ مواد، کمزوری کے تجزیے، اور میلویئر سے متعلقہ کام کے لیے عمومی-مقصد AI استعمال کرتے ہیں۔ OpenAI اور Microsoft نے 2024 میں چین، روس، ایران، اور شمالی کوریا سے وابستہ گروہوں کے ذریعے ایسا استعمال رپورٹ کیا، جبکہ کہا کہ انہوں نے ایسا کوئی بڑا حملہ شناخت نہیں کیا جو صرف ان کے ماڈلز کی وجہ سے ممکن ہوا ہو (مشترکہ OpenAI–Microsoft انکشاف)۔
نومبر 2025 میں، Anthropic نے رپورٹ دی کہ ایک چینی ریاستی-سرپرستی یافتہ گروہ نے ایک سائبر جاسوسی مہم میں Claude Code استعمال کیا اور زیادہ تر حکمتِ عملی کا کام ماڈل کو منسوب کیا۔ Anthropic نے اسے کم سے کم انسانی مداخلت کے ساتھ پہلا دستاویزی بڑے پیمانے کا آپریشن قرار دیا۔ وہ بیان اہم کمپنی کی خود-رپورٹنگ ہے، ایک آزادانہ طور پر دوبارہ تعمیر شدہ عوامی واقعہ نہیں: حساس تفصیلات اور ٹیلی میٹری بیرونی محققین کے لیے دستیاب نہیں، اور “80-90 فیصد” خودکاری کے تخمینے اس بات پر منحصر ہیں کہ کاموں کو کیسے شمار کیا جاتا ہے (Anthropic انکشاف)۔
2026 کی بین الاقوامی AI حفاظتی رپورٹ ایک متوازن نتیجے تک پہنچتی ہے: سائبر صلاحیت بہتر ہو رہی ہے اور حملہ آور AI اپنا رہے ہیں، لیکن کسی مکمل طور پر خودکار سرے سے سرے تک حملے کی عوامی طور پر رپورٹ نہیں کی گئی اور مجموعی حملے کی تعدد پر اثر غیر واضح رہتا ہے (بین الاقوامی AI حفاظتی رپورٹ 2026)۔
AI ورک فلو کو کہاں بدل سکتا ہے
ایک سائبر آپریشن ایک زنجیر ہے، ایک واحد پرامپٹ نہیں۔ حملہ آور اہداف کی شناخت کرتے ہیں، معلومات جمع کرتے ہیں، رسائی حاصل کرتے ہیں، نیٹ ورکس میں منتقل ہوتے ہیں، مراعات بڑھاتے ہیں، پتہ لگانے سے بچتے ہیں، اور چوری یا خلل کا تعاقب کرتے ہیں۔ AI بڑے کوڈ بیسز کی تلاش، مختلف حالتیں پیدا کرنے، تکنیکی مواد کا ترجمہ کرنے، یا بار بار ہونے والے اعمال کو مربوط کرنے کے ذریعے اس زنجیر کے حصوں کو تیز کر سکتا ہے۔
سب سے مضبوط صلاحیت کا ثبوت کمزوری کی دریافت سے متعلق ہے۔ AI نظاموں نے حقیقی سافٹ ویئر خامیاں تلاش کی ہیں، اور DARPA کے AI Cyber Challenge میں ٹیموں نے اوپن-سورس سافٹ ویئر کا تجزیہ اور پیچ کرنے کے لیے روایتی آلات کے ساتھ AI استعمال کیا (DARPA AIxCC)۔ دریافت دوہرے استعمال کی ہے: ایک محافظ ایک خامی کو پیچ کر سکتا ہے، جبکہ ایک حملہ آور اس کا استحصال کر سکتا ہے۔ آیا کوئی نتیجہ سیکیورٹی کو بہتر بناتا ہے یہ اس پر منحصر ہے کہ اسے پہلے کون تلاش کرتا ہے، انکشاف کو کیسے سنبھالا جاتا ہے، اور متاثرہ نظام کتنی جلدی اپ ڈیٹ ہو سکتے ہیں۔
ایجنٹ نئی مہارت پیدا کیے بغیر بھی مہارت اور وقت کے تقاضے کم کر سکتے ہیں۔ ایک قابل آپریٹر معمول کے ذیلی کاموں کو تفویض کر سکتا ہے اور بڑے پیمانے پر کام کر سکتا ہے۔ ایک نوآموز کو قابلِ فہم نظر آنے والا کوڈ مل سکتا ہے لیکن اسے ڈیبگ کرنے یا چھپانے کی فہم کی کمی ہو سکتی ہے۔ بینچ مارکس اکثر صاف کیپچر-دی-فلیگ مشقیں یا معلوم کمزوریاں استعمال کرتے ہیں، اس لیے زیادہ کارکردگی خودکار طور پر ایک محفوظ ادارے میں منتقل نہیں ہوتی۔
بنیادی ڈھانچہ خصوصی توجہ کا مستحق کیوں ہے
بجلی، پانی، مواصلات، نقل و حمل، صحت کے نظام، اور مالیاتی کلیئرنگ باہم منسلک ڈیجیٹل اور آپریشنل ٹیکنالوجی پر انحصار کرتے ہیں۔ کچھ آلات کے طویل تبدیلی کے چکر، محدود لاگنگ، نازک دستیابی کے تقاضے، یا میراثی پروٹوکول ہوتے ہیں۔ آپریٹرز ٹیسٹنگ کی بندش اور حفاظتی اثرات کے بغیر ایک عام پیچ انسٹال کرنے کے قابل نہیں ہو سکتے۔
پھر بھی، “اہم بنیادی ڈھانچہ” یکساں طور پر بے نقاب نہیں ہے۔ کچھ نظام تقسیم شدہ ہیں، دستی کنٹرول استعمال کرتے ہیں، یا مضبوط شعبہ-مخصوص ریگولیشن رکھتے ہیں۔ بہت سے واقعات ایک غیر معمولی AI-ڈیزائن کردہ استحصال کے بجائے مانوس کمزوریوں—چوری شدہ اسناد، بغیر پیچ کے انٹرنیٹ-سامنے والے نظام، وینڈر رسائی، خراب بیک اپس، یا سماجی انجینئرنگ—سے شروع ہوتے ہیں۔ AI ان راستوں کو تیز کر سکتا ہے، لیکن بنیادی سیکیورٹی انتہائی متعلقہ رہتی ہے۔
نتائج بھی مختلف ہوتے ہیں۔ کاروباری ای میل کا سمجھوتہ جسمانی سازوسامان کے کنٹرول سے مختلف ہے۔ ایک تباہ کن بنیادی ڈھانچے کے حملے کے دعووں کو ڈیجیٹل رسائی سے جسمانی نقصان تک کا راستہ، اس میں شامل حفاظتی انٹرلاکس، اور حملہ آور کی رسائی برقرار رکھنے کی صلاحیت کی وضاحت کرنی چاہیے۔ دفاعی سطح پر اس تفصیل سے بچنا ایک قابلِ فہم منظرنامے کو ایک غیر تصدیق شدہ سرخی میں بدل سکتا ہے۔
جارحیت-دفاع کا توازن حل طلب ہے
یہ کہنا آسان ہے کہ حملہ آوروں کو صرف ایک بار کامیاب ہونا ہے جبکہ محافظوں کو ہر بار کامیاب ہونا چاہیے۔ یہ نعرہ ایک عدم توازن کو پکڑتا ہے لیکن دوسروں کو چھوڑ دیتا ہے۔ محافظ فن تعمیر، شناخت، پیچنگ، نگرانی، بیک اپس، اور بحالی کو کنٹرول کرتے ہیں۔ دفاعی AI انسانی ٹیموں سے کہیں زیادہ کوڈ اور ٹیلی میٹری کا معائنہ کر سکتا ہے، الرٹس کو ترجیح دے سکتا ہے، ریلیز سے پہلے خامیاں تلاش کر سکتا ہے، اور تدارک کو خودکار بنا سکتا ہے۔ حملہ آوروں کو اکثر پوشیدہ رہنا چاہیے، رسائی برقرار رکھنی چاہیے، اور ایسے ماحول کے مطابق ڈھلنا چاہیے جسے وہ کنٹرول نہیں کرتے۔
بین الاقوامی AI حفاظتی رپورٹ واضح طور پر کہتی ہے کہ یہ غیر واضح ہے کہ آیا عمومی-مقصد AI حملہ آوروں یا محافظوں کو زیادہ فائدہ دے گا۔ یہ غیر یقینی صورتحال درست پیش گوئی ہے۔ نتائج شعبے اور وقت کے لحاظ سے مختلف ہو سکتے ہیں: جارحیت کو ایک نئی صلاحیت سے پہلے فائدہ ہو سکتا ہے، اس کے بعد آلات اور پیچ پھیلنے کے بعد دفاع کو۔ اوپن-سورس اجزاء کمزوریوں اور اصلاحات دونوں کو تیزی سے پھیلا سکتے ہیں۔
AI نظام نئی حملے کی سطحیں بھی پیدا کرتے ہیں۔ پرامپٹ انجیکشن ایک ایجنٹ کو ای میل، دستاویزات، یا ویب صفحات میں شامل بدنیت ہدایات کی پیروی کرنے کا سبب بن سکتا ہے۔ ضرورت سے زیادہ آلاتی اجازتیں ایک ماڈل کی غلطی کو ڈیٹا کے نقصان میں بدل سکتی ہیں۔ ماڈل سپلائی چینز، پلگ انز، میموری اسٹورز، اور اسناد کو دیگر سافٹ ویئر کی طرح کم از کم مراعات اور تنہائی کے اصولوں کی ضرورت ہے—ساتھ ہی ماڈل-مخصوص طرزِ عمل کے لیے نئی جانچ کی۔
اچھا ثبوت کیسا نظر آتا ہے
سائبر دعووں کو منسوب کرنا مشکل ہے۔ ایک خطرہ-انٹیلی جنس کمپنی یا AI ڈیولپر صرف اپنی ٹیلی میٹری دیکھتا ہے اور اس کے تجارتی محرکات ہو سکتے ہیں۔ متاثرین واقعات کا انکشاف نہیں کر سکتے۔ حملہ آور متعدد ماڈلز اور روایتی آلات استعمال کر سکتے ہیں، جس سے AI کے معمولی اثر کو الگ کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔
بینچ مارکس آلودگی یا غیر حقیقی اسکیفولڈنگ کے ذریعے صلاحیت کو بڑھا چڑھا کر پیش کر سکتے ہیں اور کمزور اخذ کے ذریعے کم بیان کر سکتے ہیں۔ رپورٹس کو ماڈل ورژن، ایجنٹ آلات، کام کی نیاپن، انسانی مدد، کامیابی کے معیار، دہرائی جانے والی-ٹرائل کی شرح، اور آیا ہدف نقلی تھا یا حقیقی ظاہر کرنا چاہیے۔ آزادانہ تکرار اور ذمہ دار انکشاف اعتماد بڑھاتے ہیں۔
سب سے اہم بات، مشاہدہ شدہ اپنانے کو وجہ بنانے والے اثر سے الگ کریں۔ “ایک حملہ آور نے AI استعمال کیا” یہ ثابت نہیں کرتا کہ AI نے خلاف ورزی کو ممکن بنایا، نقصان بڑھایا، یا مہم کے نتیجے کو بدلا۔ اسی وقت، عوامی انتساب کی کمی غیر موجودگی ثابت نہیں کرتی۔ اعتماد کے لیبل زمرہ جاتی دعووں سے زیادہ ایماندار ہیں۔
دفاع جو صلاحیت کے منظرناموں میں کام کرتے ہیں
بنیادی ڈھانچے کے آپریٹرز کو اثاثوں اور انحصار کی فہرست بنانی چاہیے، آپریشنل ٹیکنالوجی کو تقسیم کرنا چاہیے، فشنگ-مزاحم کثیر-عنصر تصدیق کا تقاضا کرنا چاہیے، مستقل مراعات کو کم سے کم کرنا چاہیے، اور ریموٹ اور وینڈر رسائی کی نگرانی کرنی چاہیے۔ آزمائے گئے آف لائن بیک اپس اور دستی بحالی کے طریقہ کار AI-فعال حملوں اور عام رینسم ویئر دونوں کے اثر کو محدود کرتے ہیں۔ خریداری کو محفوظ ترقی اور بروقت کمزوری کی ہینڈلنگ کا تقاضا کرنا چاہیے۔
AI ایجنٹس کو محدود اجازتیں، تنہا عمل درآمد، لاگنگ، اور ناقابلِ واپسی اعمال کے لیے انسانی اجازت درکار ہے۔ غیر معتبر ذرائع سے مدخلات کو مخالفانہ سمجھا جانا چاہیے۔ تنظیموں کو ایجنٹس کو پیداواری نظاموں سے جوڑنے سے پہلے پرامپٹ انجیکشن، اسناد کے اخراج، اور آلاتی غلط استعمال کو ریڈ-ٹیم کرنا چاہیے۔
حکومتیں شعبہ جاتی معلوماتی اشتراک، کم از کم سائبر سیکیورٹی معیارات، مربوط انکشاف، افرادی قوت کی ترقی، اور ایسی مشقوں کی حمایت کر سکتی ہیں جن میں جسمانی بحالی شامل ہو۔ ماڈل ڈیولپرز غلط استعمال کی نگرانی کر سکتے ہیں، ثبوت محفوظ رکھ سکتے ہیں، اشارے ذمہ داری سے بانٹ سکتے ہیں، اور اہل بیرونی جانچنے والوں کو سائبر-صلاحیت کے ٹیسٹ تک رسائی فراہم کر سکتے ہیں۔
متوازن نتیجہ
AI قیاسی سائبر مطابقت سے دستاویزی استعمال کی طرف عبور کر چکا ہے۔ یہ آپریشنز کے معنی خیز حصوں کو خودکار بنا سکتا ہے اور کمزوری کی دریافت کو بہتر بنا سکتا ہے۔ سب سے مضبوط عوامی ثبوت ابھی تک مکمل طور پر خودمختار سرے سے سرے تک سائبر مہمات کو ظاہر نہیں کرتا، اور نہ ہی یہ قائم کرتا ہے کہ جارحیت مستقبل قریب میں دفاع سے آگے نکل جائے گی۔
خطرہ سنگین ہے کیونکہ صلاحیت پیمانہ بنا سکتی ہے، بنیادی ڈھانچے میں مستقل کمزوریاں موجود ہیں، اور ایجنٹ انسانی جائزے سے تیز عمل کر سکتے ہیں۔ موقع اتنا ہی ٹھوس ہے: وہی نظام کمزوریوں کو تلاش اور ٹھیک کر سکتے ہیں۔ پالیسی کو نتائج ماپنے چاہئیں، نظاموں کو مضبوط بنانا چاہیے، اور ایک متنازع جارحیت-دفاع توازن کو طے شدہ قانون سمجھنے کے بجائے دفاعی رسائی کو محفوظ رکھنا چاہیے۔