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परिचय: आतंकवाद में न्यू फ्रंटियर

आतंकवाद हमेशा सुरक्षा बलों के बीच एक दौड़ रहा है और जो नुकसान पहुंचाने की कोशिश करते हैं। पिछले दो दशकों में, परिदृश्य नाटकीय रूप से स्थानांतरित हो गया है। जहां एक बार प्राथमिक उपकरण मानव खुफिया, भौतिक निगरानी और चेकपॉइंट थे, आज उभरती प्रौद्योगिकियों का एक नया शस्त्रागार यह है कि सरकारें, खुफिया एजेंसियां और कानून प्रवर्तन की भविष्यवाणी कैसे की जाती हैं, आतंकवादी खतरों को रोकने और जवाब देती हैं। कृत्रिम बुद्धि से कि लगातार हवाई निगरानी प्रदान करने वाले ड्रोन के लिए सेकंड में डेटा के पेटीबाइट्स के माध्यम से चली गई है, ये उपकरण अप्रत्याशित क्षमताओं की पेशकश करते हैं। फिर भी प्रत्येक तकनीकी लीप के साथ गोपनीयता, नागरिक स्वतंत्रता और डिजिटल युग में सुरक्षा की प्रकृति के बारे में गहरा प्रश्न आते हैं।

यह लेख आतंकवाद रणनीति, उनके वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों और उनके द्वारा पेश किए गए नैतिक और परिचालन चुनौतियों में बदलाव लाने वाली प्रमुख तकनीकों की जांच करता है। इन नवाचारों, नीति निर्माताओं और जनता के दोनों की शक्ति और नुकसान को समझने से सुरक्षा और स्वतंत्रता के बीच नाजुक संतुलन को बेहतर ढंग से नेविगेट कर सकते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग: द ब्रेन विद मॉडर्न काउंटरटेरिज्म

शायद आज आतंकवाद में सबसे परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकी कृत्रिम बुद्धि (AI) है। पारंपरिक नियम आधारित प्रणालियों के विपरीत, आधुनिक एआई - विशेष रूप से मशीन लर्निंग (ML) और गहरी सीखने - डेटा से सीख सकते हैं, नए पैटर्न के अनुकूल हैं, और मानव विश्लेषकों के लिए गति और पैमाने के साथ भविष्यवाणियां बना सकते हैं।

भविष्यवाणी एनालिटिक्स और थ्रिएट डिटेक्शन

एआई सिस्टम का उपयोग अब सोशल मीडिया, वित्तीय लेनदेन, यात्रा रिकॉर्ड और संचार अवरोधों से डेटा के बड़े पैमाने पर धाराओं का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। अनामली और सहसंबंधित घटनाओं की पहचान करके, ये सिस्टम भौतिककरण से पहले संभावित भूखंडों को ध्वज दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, U.S. Department of Homeland Security] खुले स्रोत खुफिया की निगरानी करने और कट्टरपंथी कथाओं या भर्ती पैटर्न का पता लगाने के लिए AI का उपयोग करता है। यूरोप में, Europol आतंकवादी जांच में एन्क्रिप्टेड संचार का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग को रोजगार देता है, हालांकि बहस जारी रहती है।

एक उल्लेखनीय अनुप्रयोग ऑनलाइन सामग्री को स्कैन करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग है। एआई मॉडल अब कोडित भाषा, प्रचार वीडियो और यहां तक कि मौलिक समूहों द्वारा अक्सर मंचों में भावना बदलाव का पता लगा सकते हैं। इससे पहले एजेंसियों को हस्तक्षेप करने की अनुमति मिलती है, चाहे वह सामग्री मॉडरेशन या लक्षित डेराडेकलाइजेशन प्रोग्राम के माध्यम से।

रियल टाइम डिसेम्बरशिप सपोर्ट

एआई भी परिचालन निर्णय लेने में सहायता करता है। एक बंधक संकट या सक्रिय शूटर घटना के दौरान, एआई-संचालित प्रणाली सबसे तेज प्रतिक्रिया मार्ग या इष्टतम बातचीत रणनीति की सिफारिश करने के लिए लाइव वीडियो फीड, सेंसर डेटा और ऐतिहासिक घटना पैटर्न को संसाधित कर सकती है। इज़राइली रक्षा बलों ने एआई को अपने कमांड सेंटरों में ड्रोन, ग्राउंड सेंसर और साइबर स्रोतों से खुफिया को फ्यूज करने के लिए एकीकृत किया है, जो प्रतिक्रिया समय को काफी कम कर सकता है।

AI के साथ चुनौतियां

अपने वादा के बावजूद, आतंकवाद में एआई महत्वपूर्ण बाधाओं का सामना करता है। Algorithmic पूर्वाग्रह झूठे सकारात्मकता का कारण बन सकता है जो अनौपचारिक रूप से अल्पसंख्यक समुदायों को लक्षित करता है, सार्वजनिक ट्रस्ट को मिटा देता है। इसके अलावा, एआई मॉडल केवल उनके प्रशिक्षण डेटा के रूप में अच्छे हैं - यदि ऐतिहासिक डेटा पूर्वाग्रह को दर्शाता है, तो एल्गोरिदम उन पूर्वाग्रहों को दोहरा देगा। इसके अतिरिक्त, विरोधी प्रतिकूल एआई तकनीकों का उपयोग करके फोल डिटेक्शन सिस्टम को कर सकते हैं, जैसे कि यथार्थवादी नकली पहचान उत्पन्न करना या निगरानी फुटेज में हेरफेर करना।

बॉयोमीट्रिक पहचान: जानिए कौन आप किसके साथ सौदा कर रहे हैं

बॉयोमीट्रिक्स - अद्वितीय भौतिक या व्यवहारिक विशेषताओं का माप - आतंकवाद में आधुनिक पहचान सत्यापन का एक आधारशिला बन गया है। जबकि फिंगरप्रिंटिंग का उपयोग एक सदी से अधिक के लिए किया गया है, नए तौर पर आधुनिकता और तेजी से प्रसंस्करण ने द्विपदीयों की भूमिका को तेजी से बढ़ा दिया है।

स्केल पर चेहरे की पहचान

चेहरे की पहचान प्रणाली अब हवाई अड्डों, सीमा पार करने, स्टेडियमों और शहर के केंद्रों पर तैनात की जाती है। U.S. Customs and border Protection] Watchlists के खिलाफ यात्रियों की पहचान सत्यापित करने के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग करता है, सालाना 100 मिलियन यात्रियों को संसाधित करता है। चीन में, चेहरे की पहचान डेटाबेस से जुड़े कैमरों का एक राष्ट्रव्यापी नेटवर्क सुरक्षा सूचियों पर व्यक्तियों को ट्रैक करने के लिए उपयोग किया जाता है, हालांकि इसने मानवाधिकार समूहों से तेज आलोचना की है।

हाल के अग्रिमों में शामिल हैं real-time मिलान ज्ञात या संदिग्ध आतंकवादियों के डेटाबेस के खिलाफ। उदाहरण के लिए, FBI के अगली पीढ़ी पहचान प्रणाली में चेहरे की पहचान, आईरिस स्कैन, हथेली प्रिंट और डीएनए प्रोफाइल शामिल हैं। सुपर बाउल या राजनीतिक शिखर सम्मेलनों जैसे प्रमुख घटनाओं में, पोर्टेबल स्कैनर व्यक्तियों को सेकंड के भीतर नो-फ्लाई या घड़ी सूची पर पहचान सकते हैं।

मल्टीमोडल बॉयोमीट्रिक्स: परे चेहरे

अकेले चेहरे की पहचान मास्क या प्रकाश के साथ हो सकती है। इसका मुकाबला करने के लिए, एजेंसियां बहुमॉडल प्रणालियों में बदल रही हैं जो चेहरे, आईरिस, आवाज, गेट और यहां तक कि दिल की धड़कन पैटर्न को जोड़ती हैं। Iris मान्यता ], उदाहरण के लिए, फोर्ज करने के लिए अत्यंत सटीक और कठिन है। संयुक्त राष्ट्र काउंटर-टेरिज्म कमेटी कार्यकारी निदेशालय [FLT: 3]] ने यह नोट किया है कि जब ठीक से विनियमित डेटा सुरक्षा सिद्धांतों का सम्मान करते हुए सीमा को सुरक्षित करने के लिए बॉयोमीट्रिक्स आवश्यक हैं।

व्यवहारिक बॉयोमीट्रिक्स - जैसे कि टाइपिंग ताल, चलने की शैली, या माउस आंदोलनों - दूर से पहचान को प्रमाणित करने के लिए भी उपयोग किया जा रहा है। यह किसी को चोरी किए गए क्रेडेंशियल का उपयोग करके या ऑनलाइन निगरानी करने में मदद कर सकता है। हालांकि, ऐसी निष्क्रिय निगरानी गोपनीयता चिंताओं को बढ़ाती है, खासकर जब सहमति के बिना इस्तेमाल किया जाता है।

गोपनीयता और कानूनी ढांचा

बॉयोमीट्रिक्स की जन तैनाती ने कानूनी लड़ाई का नेतृत्व किया है। यूरोपीय संघ के सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (GDPR) को संवेदनशील के रूप में बॉयोमीट्रिक डेटा को वर्गीकृत किया गया है, जिसके लिए स्पष्ट सहमति की आवश्यकता होती है या प्रसंस्करण के लिए एक स्पष्ट कानूनी आधार होता है। सैन फ्रांसिस्को और बोस्टन सहित कई अमेरिकी शहरों ने पूर्वाग्रह और निगरानी ओवररीच के भय पर चेहरे की पहचान पर प्रतिबंध लगा दिया है। 2023 में, ] यूरोपीय डेटा संरक्षण पर्यवेक्षक [[FLT: 3]] को सार्वजनिक स्थानों में वास्तविक समय के चेहरे की पहचान पर एक स्थगन के लिए बुलाया गया है।

ड्रोन और मानव रहित एरियल सिस्टम: स्काई में लगातार आंखें

मानव रहित हवाई वाहन (यूएवी) आमतौर पर ड्रोन के रूप में जाना जाता है, ने आतंकवाद में निगरानी और सामरिक संचालन को बदल दिया है। घंटों तक उनका शिकार करने की क्षमता, कठिन इलाके तक पहुंचना और वास्तविक समय में वीडियो फीड प्रदान करना उन्हें अमूल्य बनाता है।

निगरानी और पुनर्जागरण

MQ-9 रीपर जैसे बड़े ड्रोन का उपयोग अफगानिस्तान, पाकिस्तान, यमन और सोमालिया के दूरदराज के क्षेत्रों में आतंकवादी लक्ष्यों को ट्रैक करने के लिए वर्षों तक अमेरिकी सैन्य और CIA द्वारा किया गया है। उनके उच्च परिभाषा कैमरे, इन्फ्रारेड सेंसर और सिग्नल इंटेलिजेंस पेलोड का पता लगाने के बिना दिनों के लिए संदिग्धों की निगरानी कर सकते हैं। हाल ही में, थर्मल इमेजिंग से लैस छोटे वाणिज्यिक ड्रोन घरेलू आतंकवाद के संचालन के लिए कानून प्रवर्तन द्वारा उपयोग किए जाते हैं, जैसे कि सार्वजनिक घटना के दौरान संदिग्ध वाहन या भीड़ की निगरानी करना।

यूरोप में, फ्रांस की GIGN और जर्मनी के GSG9] ने अपने आतंकवाद इकाइयों में ड्रोन को एकीकृत किया है, जिसका उपयोग उन्हें छापे से पहले पेरीमीटर बनाने के लिए किया जाता है। यूरोपीय सीमा और तट रक्षक एजेंसी (Frontex)] पेट्रोल समुद्र सीमा के लिए ड्रोन तैनात करता है, अवैध क्रॉसिंग का पता लगाता है जो आतंकवादी यात्रा से जुड़ा हो सकता है।

काउंटर-ड्रोन प्रौद्योगिकी

चूंकि ड्रोन सस्ता और अधिक सुलभ हो जाते हैं, वे एक खतरा भी पैदा करते हैं। आतंकवादी समूहों ने विस्फोटकों को छोड़ने, निगरानी करने या बुनियादी ढांचे पर हमले करने के लिए ऑफ-शेल्फ ड्रोन का इस्तेमाल किया है। 2018 में, सीरिया में रूस के Hmeimim हवाई अड्डे को लक्षित करने के लिए एक ड्रोन स्वarm का उपयोग किया गया था। जवाब में, रेडियो फ्रीक्वेंसी जैमिंग, जीपीएस स्पूफिंग और लेजर अवरोधन का उपयोग करके रेडियो फ्रीक्वेंसी जैमिंग, जीपीएस स्पूफिंग और लेजर अवरोधन का परीक्षण हवाई अड्डों, सैन्य अड्डों और सार्वजनिक सम्मेलनों के लिए महत्वपूर्ण हो गया है।

लक्ष्यित हत्याओं पर नैतिक बहस

लक्षित हत्याओं के लिए सशस्त्र ड्रोन का उपयोग तीव्र नैतिक जांच को आकर्षित करता है। जबकि प्रणोदक तर्क देते हैं कि वे हवाई हमलों या जमीनी संचालन की तुलना में संपार्श्विक क्षति को कम करते हैं, अपराधी गलती से उत्पन्न होने वाली नागरिक हताहतों या गलतफहमी से उत्पन्न होते हैं। संयुक्त राष्ट्र ने कई घटनाओं का दस्तावेजीकरण किया है जहां ड्रोन हमलों ने गैर-कॉम्बैटेंट्स को मार दिया है, स्थानीय ट्रस्ट को कम करने और चरमवादी समूहों के लिए ईंधन भर्ती। ड्रोन के लिए कानूनी ढांचा सक्रिय युद्धक्षेत्रों के बाहर हड़ताल करता है - जैसे पाकिस्तान या यमन में - अंतरराष्ट्रीय कानून के तहत तत्कालीन लड़ाई के नियमों की आवश्यकता होती है।

डिजिटल ट्रेल के बाद साइबर और डिजिटल फोरेंसिक: डिजिटल ट्रेल के बाद

आतंकवादी संचार, भर्ती, वित्त पोषण और योजना के लिए डिजिटल उपकरणों पर तेजी से भरोसा करते हैं। इसलिए आतंकवादी रणनीति को साइबरस्पेस में विस्तार करना चाहिए। डिजिटल फोरेंसिक- कंप्यूटर, स्मार्टफोन और नेटवर्क से डेटा की वसूली और विश्लेषण- दुनिया भर में एजेंसियों के लिए एक मुख्य क्षमता बन गई है।

एन्क्रिप्शन और गोइंग डार्क प्रॉब्लम

व्हाट्सएप, सिग्नल और टेलीग्राम जैसी ऐप में एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन आतंकवादी संचार को रोकने के लिए कानून प्रवर्तन के लिए मुश्किल बनाता है। इस "अंधेरे" समस्या ने सुरक्षा एजेंसियों और गोपनीयता के वकीलों के बीच भयंकर बहस को शुरू किया है। कुछ सरकारों ने ब्रिटेन और ऑस्ट्रेलिया सहित, ने अनुरोध पर डिक्रिप्टेड एक्सेस प्रदान करने के लिए तकनीकी कंपनियों की आवश्यकता वाले कानूनों को पारित किया है। हालांकि, आलोचकों का तर्क है कि ऐसे बैकडोर सभी उपयोगकर्ताओं के लिए सुरक्षा को कमजोर करते हैं और उन्हें आगे बढ़ने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। RAND Corporation] ने व्यापार-बंद पर व्यापक शोध प्रकाशित किया है, यह ध्यान दें कि एन्क्रिप्शन के दौरान नागरिकों और निगरानी के लिए सामान्य निगरानी की रक्षा करना भी महत्वपूर्ण है।

जवाब में, प्रतिवादी एजेंसियां वैकल्पिक तरीकों का विकास कर रही हैं: मेटाडाटा विश्लेषण, यातायात पैटर्न निगरानी, और वैध हैकिंग (जैसे, किसी संदिग्ध डिवाइस तक पहुंचने के लिए मैलवेयर तैनात करना)। ये तकनीक विवादास्पद हैं और अक्सर कानूनी ग्रे क्षेत्रों में काम करती हैं।

ओपन-सोर्स इंटेलिजेंस (OSINT)

एक अन्य बढ़ते क्षेत्र OSINT है - इंटरनेट, सोशल मीडिया, डार्क वेब फोरम और यहां तक कि क्रिप्टोक्यूरेंसी के लीडर से सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी को एकत्रित और विश्लेषण करना। एआई उपकरण नेटवर्क की पहचान करने के लिए इस डेटा को स्क्रैप और सहसंबंधित कर सकते हैं, धन के प्रवाह को ट्रैक कर सकते हैं और हमले चक्र की भविष्यवाणी कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, संयुक्त राष्ट्र कार्यालय काउंटर-टेरिज्म ने तकनीकी कंपनियों के साथ भर्ती और प्रचार के लिए प्लेटफार्मों के आतंकवादी उपयोग की निगरानी के लिए भागीदारी की है। जबकि OSINT को वारंटी की आवश्यकता नहीं है, यह अभी भी बिना किसी व्यक्ति की ऑनलाइन गतिविधियों की निगरानी के लिए इस्तेमाल होने पर गोपनीयता मुद्दों को बढ़ा देता है।

आतंकवाद रणनीति पर प्रभाव: सक्रिय, डेटा संचालित, और नेटवर्क-सेंट्रिक

इन तकनीकी बदलावों ने मूल रूप से बदल दिया है कि आतंकवाद रणनीतियों को कैसे डिजाइन और निष्पादित किया गया है। पारंपरिक प्रतिक्रियाशील मॉडल- एक हमले, जवाब देने और जांच को इंगित करता है- एक सक्रिय, पूर्वानुमान दृष्टिकोण का रास्ता दे रहा है।

प्रारंभिक जांच और रोकथाम

एआई एनालिटिक्स और व्यापक निगरानी के साथ, एजेंसियां अब पूर्ववर्ती व्यवहारों का पता लगा सकती हैं: असामान्य यात्रा पैटर्न, वित्तीय लेनदेन, ऑनलाइन कट्टरता, या रसायनों / हथियारों का अधिग्रहण। यह एक साजिश परिपक्व होने से पहले हस्तक्षेप को सक्षम बनाता है। उदाहरण के लिए, Denmark's PET (सुरक्षा खुफिया सेवा) मौलिकता के जोखिम पर व्यक्तियों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है, जिससे सामाजिक सेवाओं को गिरफ्तारी के बजाय अपमानजनक कार्यक्रमों के माध्यम से हस्तक्षेप करने की अनुमति मिलती है।

तेज़, अधिक समन्वित प्रतिक्रियाएं

एक घटना के दौरान, ड्रोन, कैमरे और सेंसर से वास्तविक समय के डेटा संलयन - एआई-चालित कमांड और नियंत्रण के साथ संयोजन - तेजी से और अधिक समन्वित प्रतिक्रियाओं को सक्षम करता है। London मेट्रोपॉलिटन पुलिस ने 2019 लंदन ब्रिज हमले के दौरान इस तरह के एक प्रणाली का इस्तेमाल किया, जो ड्रोन फीड्स और बॉडी-वॉर्न कैमरों को एकीकृत करने के लिए सशस्त्र अधिकारियों को मार्गदर्शन किया। हमले के बाद, एल्गोरिदम का उपयोग करके घटना के बाद विश्लेषण ने जांचकर्ताओं को समयरेखा को फिर से व्यवस्थित करने और एक्यूप्लिस की पहचान करने में मदद की।

वैश्विक सूचना साझा करना

प्रौद्योगिकी अंतर्राष्ट्रीय सहयोग को भी सुविधाजनक बनाती है। बॉयोमीट्रिक्स, चोरी किए गए दस्तावेजों और आतंकवादी प्रोफाइल पर इंटरपोल के डेटाबेस को 195 देशों में कानून प्रवर्तन के लिए सुलभ हैं। वित्तीय एक्शन टास्क फोर्स (FATF) सीमा के पार आतंकवादी वित्तपोषण का पता लगाने के लिए ब्लॉकचैन एनालिटिक्स का उपयोग करता है। हालांकि, सूचना साझा करना असमान रहता है, और देशों के बीच कानूनी मतभेद सहयोग को बाधित कर सकते हैं।

चुनौतियां और नैतिक विचार: सुरक्षा की कीमत

चूंकि आतंकवाद प्रौद्योगिकियों की क्षमताओं का विस्तार होता है, इसलिए जोखिम करते हैं। मौलिक अधिकारों के साथ सुरक्षा संतुलन शायद हमारे समय की सबसे बड़ी चुनौती है।

गोपनीयता और निगरानी ओवररीच

मास निगरानी कार्यक्रम - पूरी तरह से फोन मेटाडाटा संग्रह, चेहरे की पहचान कैमरे या इंटरनेट निगरानी के माध्यम से - गोपनीयता पर उल्लंघन के लिए आलोचना की गई है। यूरोपीय न्यायालय के मानवाधिकार] ने फैसला किया है कि अंधाधुंध निगरानी अनुच्छेद 8 (निजी जीवन के लिए सही) का उल्लंघन करती है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, यूएसए स्वतंत्रता अधिनियम ] ने स्नोडेन विद्रोह के बाद कुछ NSA थोक संग्रह कार्यक्रमों को ठीक किया। फिर भी तनाव जारी रहता है: अस्थायी सुरक्षा उपाय अक्सर स्थायी हो जाते हैं, और "थ्रैट" की परिभाषा राजनीतिक निष्क्रिय या कानून को शामिल करने के लिए बढ़ा सकती है।

Bias and Discrimination

पूर्वाग्रहित डेटा पर प्रशिक्षित एआई सिस्टम जातीय या धार्मिक अल्पसंख्यकों को अवगत करा सकते हैं, जिससे अधिक-पॉलिसिंग और सामुदायिक अलगाव हो सकता है। उदाहरण के लिए, अध्ययनों से पता चला है कि चेहरे की पहचान प्रणाली में अंधेरे त्वचा वाले लोगों के लिए उच्च त्रुटि दर है। यह न केवल विश्वास को नुकसान पहुंचाता है बल्कि कुछ समूहों के लिए झूठे सकारात्मकता से बचने के लिए एल्गोरिदम को कैलिब्रेट कर दिया जाता है। एल्गोरिथ्मिक न्याय लीग को सरकारी एआई प्रणालियों की पारदर्शिता और लेखा परीक्षा के लिए बुलाया गया है।

जवाबदेही और कानूनी निरीक्षण

कई आतंकवादी प्रौद्योगिकियों को गुप्त रूप से काम करते हैं, जो राष्ट्रीय सुरक्षा वर्गीकरण द्वारा संरक्षित हैं। इससे अदालतों, विधायिकाओं या जनता के लिए उनकी प्रभावशीलता और वैधता का आकलन करना मुश्किल हो जाता है। स्वतंत्र निगरानी निकायों, प्रभाव आकलन और सूर्यास्त खंडों की बढ़ती मांग यह सुनिश्चित करने के लिए कि असाधारण शक्तियों का दुरुपयोग नहीं किया जाता है। UN मानवाधिकार समिति ने जोर दिया है कि राज्यों को अंतरराष्ट्रीय मानवाधिकार कानून का अनुपालन सुनिश्चित करना चाहिए।

What Lies Ahead?

उभरती हुई प्रौद्योगिकियों को विकसित करना जारी रहेगा, जिससे आतंकवाद के लिए दोनों अवसर और खतरे पैदा होंगे। अगले दशक में कई रुझानों को आकार देने की संभावना है।

क्वांटम कम्प्यूटिंग और एन्क्रिप्शन

क्वांटम कंप्यूटर अंततः वर्तमान एन्क्रिप्शन मानकों को तोड़ सकता है, संभावित रूप से एजेंसियों को संचार को डिक्रिप्ट करने की अनुमति देता है जो वे आज तक पहुंच नहीं सकते हैं। हालांकि, क्वांटम भी अधिक परिष्कृत एआई और डेटा विश्लेषण को शक्ति प्रदान कर सकता है। सरकार पहले से ही भविष्य में जहां एन्क्रिप्शन अब एक बाधा नहीं है, वहां की तैयारी करते हुए अपने स्वयं के रहस्यों की रक्षा के लिए पोस्ट-quantum क्रिप्टोग्राफी में निवेश कर रही है।

स्वायत्त प्रणाली और एआई एथिक्स

पूरी तरह से स्वायत्त हथियारों का विकास-या "किलर रोबोट" - नैतिक प्रश्नों को गहरा बनाता है। जबकि वर्तमान अमेरिकी नीति को घातक निर्णयों पर मानव नियंत्रण की आवश्यकता होती है, अन्य राष्ट्रों और गैर-राज्य अभिनेता सूट का पालन नहीं कर सकते हैं। ]] स्टॉप किलर रोबोट्स को एक अंतरराष्ट्रीय संधि के लिए धक्का दे रहा है। आतंकवाद में, स्वायत्त ड्रोन या भेजे गएरी गश्ती सीमा को गश्ती कर सकती है, लेकिन जब मशीन जीवन या मृत्यु के फैसले को बनाने की गलतियों का जोखिम बहुत अधिक है।

बॉयोमीट्रिक विस्तार और डिजिटल पहचान

भविष्य बॉयोमीट्रिक सिस्टम निरंतर प्रमाणीकरण (जैसे, हमेशा आइरिस स्कैन) या अदृश्य मार्करों जैसे दिल की धड़कन पैटर्न पर निर्भर हो सकता है। छेड़छाड़ प्रूफ पहचान रिकॉर्ड के लिए ब्लॉकचेन के साथ संयुक्त, यह एक वैश्विक पहचान परत बना सकता है जो आतंकवादियों के लिए झूठी पहचान के तहत काम करना लगभग असंभव बनाता है। फिर भी ऐसे डेटा की एकाग्रता आधिकारिक नियंत्रण के लिए हैकिंग या टूल के लिए एक लक्ष्य बन सकती है।

A Arms Race

दोनों राज्य और गैर-राज्य अभिनेता एआई को हथियार बनाने की कोशिश करेंगे। आतंकवादी समूह एआई का उपयोग गहरे हमले के प्रचार के लिए कर सकते हैं, साइबर हमले को स्वचालित कर सकते हैं, या ड्रोन पेलोड की सटीकता में सुधार कर सकते हैं। इसलिए आतंकवादी एजेंसियों को न केवल एआई रक्षा में बल्कि एआई-जनित खतरों का पता लगाने में भी निवेश करना चाहिए। एक नए अमेरिकी सुरक्षा (CNAS) के लिए केंद्र ने "AI-enabled आतंकवाद" की चेतावनी दी है जो पारंपरिक तरीकों से पता लगाने और मुकाबला करने में कठिन हो सकता है।

निष्कर्ष: अधिकारों के साथ संतुलन नवाचार

उभरती हुई प्रौद्योगिकियों तेजी से आतंकवाद के परिदृश्य को बदल रही है, जो खतरों का पता लगाने, रोकने और जवाब देने के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करती है। एआई, बॉयोमेट्रिक्स, ड्रोन और डिजिटल फोरेंसिक ने पहले ही हमलों को रोकने और प्रति अपराधियों को न्याय में लाने के द्वारा जीवन को बचाया है। लेकिन ये लाभ बिना लागत के नहीं हैं। वही तकनीकें जो हमें सुरक्षा प्रदान करती हैं वह गोपनीयता, प्रतिच्छेदन पूर्वाग्रह और सुरक्षा एजेंसियों के हाथों में अभूतपूर्व शक्ति को भी बढ़ा सकती हैं।

जिस तरह से आगे की जरूरत जानबूझकर, पारदर्शी शासन। नीति निर्माताओं को कानून बनाना चाहिए जो दुरुपयोग के खिलाफ सुरक्षा उपायों को एम्बेड करते समय प्रौद्योगिकी के प्रभावी उपयोग की अनुमति देते हैं। स्वतंत्र निरीक्षण, नियमित लेखा परीक्षा और सार्वजनिक बहस विश्वास को बनाए रखने के लिए आवश्यक हैं। नागरिकों के रूप में, हमें इस बारे में सूचित रहना चाहिए कि कैसे हमारे डेटा का उपयोग किया जाता है और उन लोगों से जवाबदेही मांग की जाती है जो इन प्रौद्योगिकियों को तैयार करते हैं। केवल सही संतुलन को हड़ताल करके हम नवाचार के वादा का उपयोग कर सकते हैं जबकि लोकतांत्रिक मूल्यों को संरक्षित करते हैं जो सुरक्षा के लायक समाज बनाते हैं।

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