Vedere Labs দেখিয়েছে যে Claude নামক একটি AI মডেল একটি WAGO programmable logic controller (PLC)-এর রিমোট-কোড-এক্সিকিউশন এক্সপ্লয়েট (exploit) অন্য একটিতে স্থানান্তর করতে পারে। গবেষকরা এখনও এই প্রক্রিয়াটি পরিচালনা করেছেন, যা প্রমাণ করে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিল্পক্ষেত্রে সাইবার হামলার জন্য একটি ব্যবহারিক হাতিয়ার হয়ে উঠছে। এই প্রুফ-অফ-কনসেপ্টটি Nucleus FTP সার্ভারের একটি বাফার-ওভারফ্লো (buffer-overflow) ত্রুটির বিরুদ্ধে একটি কার্যকর এক্সপ্লয়েট প্রদর্শন করেছে।

কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ

ইন্ডাস্ট্রিয়াল কন্ট্রোল সিস্টেমগুলো কারখানা, বিদ্যুৎ কেন্দ্র এবং পানি শোধন কেন্দ্র পরিচালনা করে। একটি দুর্বলতা (vulnerability) যা আক্রমণকারীকে একটি PLC-তে কোড চালানোর সুযোগ দেয়, তা প্রক্রিয়াগুলোতে বিঘ্ন ঘটাতে পারে, তথ্য চুরি করতে পারে বা স্থায়ী ব্যাকডোর (backdoor) ইনস্টল করতে পারে। এক্সপ্লয়েট অভিযোজন (exploit adaptation) স্বয়ংক্রিয় করার মাধ্যমে, AI এই ধরনের ত্রুটিগুলোকে অস্ত্র হিসেবে ব্যবহারের জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতার প্রয়োজনীয়তা কমিয়ে দিচ্ছে, যা সম্ভাব্য আক্রমণকারীদের সংখ্যা বাড়িয়ে দিচ্ছে।

AI এটি কীভাবে করেছে

Vedere টিম Claude-কে ওপেন-সোর্স রিভার্স-ইঞ্জিনিয়ারিং স্যুট Ghidra-এর সাথে যুক্ত করেছে। তারা AI-কে মূল এক্সপ্লয়েটের শেলকোড (shellcode)—যা বাফার ওভারফ্লোর পরে চলে এমন একটি ক্ষুদ্র প্রোগ্রাম—বিশ্লেষণ করতে এবং একটি ভিন্ন PLC মডেলের ফার্মওয়্যার সীমাবদ্ধতার সাথে সামঞ্জস্য রেখে এটি পুনরায় লিখতে নির্দেশ দিয়েছে। Claude:

  • টার্গেটের মেমরি লেআউট বাইপাস করার জন্য শেলকোডটি পরিবর্তন করেছে।
  • কোড এক্সিকিউশন সম্পন্ন করেছে যা বিশেষভাবে তৈরি নেটওয়ার্ক প্যাকেট পাঠিয়েছে, যা প্রমাণ করে যে এক্সপ্লয়েটটি এন্ড-টু-এন্ড (end-to-end) কাজ করেছে।
  • একটি কমান্ড-অ্যান্ড-কন্ট্রোল ইমপ্ল্যান্ট (command-and-control implant) অন্তর্ভুক্ত করার চেষ্টা করেছিল; সেই প্রচেষ্টায় PLC-টি স্থায়ীভাবে অকেজো (bricked) হয়ে যায়, যা বড় পরিসরে ট্রায়াল-অ্যান্ড-এরর (trial-and-error) পদ্ধতির ঝুঁকিকে তুলে ধরে।

গবেষকরা এখনও প্রক্রিয়াটি পরিচালনা করেছেন, ফলাফল যাচাই করেছেন এবং হার্ডওয়্যার ত্রুটি মোকাবিলা করেছেন। এই পরীক্ষাটি বিশ্লেষণ এবং কোড জেনারেশনের জন্য প্রয়োজনীয় API কলের উচ্চ খরচও প্রকাশ করেছে।

বৃহত্তর সতর্কতা

Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) এবং FBI উভয়ই সতর্ক করেছে যে AI-জেনারেটেড স্ক্রিপ্টগুলো ইন্ডাস্ট্রিয়াল কন্ট্রোল সিস্টেমগুলোকে ক্রমবর্ধমানভাবে আকর্ষণীয় লক্ষ্যবস্তু করে তুলছে। মূল উদ্বেগের বিষয় হলো, জটিল হামলার ক্ষেত্রে প্রবেশের বাধা কমে আসছে; গভীর রিভার্স-ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতা নেই এমন ব্যক্তিরাও এখন কার্যকরী এক্সপ্লয়েট তৈরির জন্য AI অ্যাসিস্ট্যান্টের ওপর নির্ভর করতে পারে।

সীমাবদ্ধতা এবং পাল্টা যুক্তি

এই পরীক্ষাটি কোনো স্বয়ংক্রিয় বা 'টার্নকি' (turnkey) অস্ত্র নয়। প্রম্পট সেটআপ করা, Ghidra ইন্টিগ্রেট করা এবং আউটপুট ব্যাখ্যা করার জন্য একটি দক্ষ দলের প্রয়োজন ছিল। একটি PLC-এর আকস্মিক ধ্বংস প্রমাণ করে যে প্রক্রিয়াটি এখনও ভঙ্গুর এবং ভুলপ্রবণ। লার্জ-ল্যাঙ্গুয়েজ-মডেল (LLM) API ব্যবহারের খরচ সাধারণ অপব্যবহারকে নিরুৎসাহিত করতে পারে।

যা লক্ষ্য রাখতে হবে

  • AI টুলগুলো আরও সহজলভ্য হওয়ার সাথে সাথে সরকারি সাইবার-নিরাপত্তা সংস্থাগুলোর কাছ থেকে ক্রমাগত পরামর্শ বা সতর্কতা।

Vedere Labs-এর ঘটনাটি স্পষ্ট করে দেয় যে AI এখন আর আক্রমণকারীদের জন্য কেবল একটি তাত্ত্বিক সহায়ক নয়—এটি নতুন হার্ডওয়্যারের জন্য সক্রিয়ভাবে ম্যালিশিয়াস কোড (malicious code) পুনরায় লিখতে পারে, যা গুরুত্বপূর্ণ শিল্প ব্যবস্থার হুমকির প্রোফাইলকে নতুন রূপ দিচ্ছে।