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टूल्स 2026-08-19

AI प्रशिक्षण के बड़े हिस्से के नीचे चलने वाला इंजन इस्तेमाल हो रहा है — और वाशिंगटन ने एजेंसियों को तीन दिन दिए

AI प्रशिक्षण के बड़े हिस्से के नीचे चलने वाला इंजन इस्तेमाल हो रहा है — और वाशिंगटन ने एजेंसियों को तीन दिन दिए

17 अगस्त को अमेरिकी साइबर सुरक्षा एजेंसी CISA ने CVE-2025-62593 को उन ख़ामियों की सूची में जोड़ा जिनका सक्रिय रूप से इस्तेमाल हो रहा है। यह ख़ामी Ray में है — वह ओपन-सोर्स वितरित कंप्यूट इंजन जिस पर उत्पादन स्तर की मशीन लर्निंग ट्रेनिंग और इनफ़रेंस का बड़ा हिस्सा चलता है। इसकी रेटिंग 10 में से 9.4 है। हमले का रास्ता असामान्य रूप से घुमावदार है: Ray ब्राउज़र से आने वाले अनुरोध रोकने के लिए जाँचता था कि User-Agent हेडर 'Mozilla' से शुरू होता है या नहीं — एक जाँच जिसे हमलावर आसानी से पूरा कर सकता है। इसे DNS रीबाइंडिंग की तरकीब के साथ जोड़ दें, तो कोई दुर्भावनापूर्ण वेब पेज — या कोई दुर्भावनापूर्ण विज्ञापन — उस व्यक्ति की मशीन पर कोड चला सकता है जो Ray चलाते हुए Firefox या Safari में ब्राउज़ कर रहा हो। संघीय नागरिक एजेंसियों को इसे ठीक करने के लिए 20 अगस्त तक का समय दिया गया: तीन दिन, जो बाध्यकारी परिचालन निर्देश 26-04 के तहत उपलब्ध सबसे छोटी अवधि है और उन्हीं संपत्तियों के लिए रखी गई है जो सार्वजनिक रूप से पहुँच योग्य हैं और जहाँ सफल हमला पूरी मशीन सौंप देता है। यह ख़ामी नवंबर 2025 में उजागर हुई थी, और BitSight के शोधकर्ताओं ने बाद में पाया कि RondoDox बॉटनेट उस घोषणा से दो दिन पहले से ही इसका इस्तेमाल कर रहा था। Ray के अनुरक्षक इस चित्रण से असहमत हैं: उनके दस्तावेज़ कहते हैं कि Ray कड़े नियंत्रित नेटवर्क के बाहर चलाने के लिए नहीं बना, और संस्करण 2.52.0 से टोकन प्रमाणीकरण उपलब्ध है।

यह क्यों मायने रखता हैयह वह बहस है जिसे AI निर्माण की दौड़ टालती आई है। Ray को आंतरिक क्लस्टर उपकरण के रूप में इस धारणा पर बनाया गया था कि जो इसे चलाएगा वह इसे फ़ायरवॉल के पीछे रखेगा — और वर्षों तक यह धारणा काफ़ी हद तक टिकी रही, क्योंकि बड़े क्लस्टर चलाने वाली प्रयोगशालाएँ गिनी-चुनी थीं। अब GPU बजट वाली हर कंपनी एक क्लस्टर चलाती है, अक्सर इन्फ़्रास्ट्रक्चर टीम के बजाय डेटा साइंस टीम द्वारा खड़ा किया गया; और खुले इंटरनेट से पहुँच योग्य Ray डैशबोर्ड कितने हैं, यह ठीक वही आँकड़ा है जिसे कोई नहीं मापता। आप इसे ख़ामी कहते हैं या तैनाती की ग़लती — यही तय करता है कि ठीक करने की ज़िम्मेदारी किसकी है, और इसीलिए अनुरक्षक और सरकार एक ही तथ्य को इतने अलग ढंग से बयान कर पाते हैं। तीन दिन की समय-सीमा बताती है कि अमेरिकी सरकार ने अपनी प्रणालियों के लिए यह सवाल किस तरफ़ तय किया है। यदि आपका नियोक्ता मॉडल प्रशिक्षित करता है, तो आज पूछने लायक़ सवाल है: क्लस्टर डैशबोर्ड किसके ज़िम्मे है और क्या वह बाहर से खुला है।
#कोडिंग

✓ सत्यापित · 4 स्रोत

▶ संबंधित वीडियो: Why Ray Became a Distributed Computing Engine for Modern AI
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