मार्केट

बाज़ार डेटा लोड हो रहा है…

विलंबित भाव
लाइव टीवी
राजनीति

इनोडाटा ने एआई कोडिंग एजेंटों के लिए साइबर प्रशिक्षण सूट का पहला चरण जारी किया

इनोडाटा ने एआई साइबर प्रशिक्षण सूट का पहला चरण जारी किया, जिसमें बारह डेटासेट और मूल्यांकन प्रणालियाँ शामिल हैं, जो एआई कोडिंग एजेंटों को सुरक्षित कोड लिखने और मौजूदा कमजोरियों को ठीक करने में मदद करेंगी।

इनोडाटा ने एआई कोडिंग एजेंटों के लिए साइबर प्रशिक्षण सूट का पहला चरण जारी किया
Graphic: Amrit Khabar NewsroomImage rights policy

मुख्य तथ्य

कंपनी
इनोडाटा इंक. (नैस्डैक: आईएनओडी)
उत्पाद
एआई साइबर प्रशिक्षण सूट का पहला चरण
घटक
बारह डेटासेट और मूल्यांकन प्रणालियाँ
लक्ष्य
एआई कोडिंग एजेंटों को सुरक्षित कोड लिखने और कमजोरियों को ठीक करने में सक्षम बनाना
परीक्षण परिणाम
सर्वश्रेष्ठ ओपन-वेट मॉडल ने 23% कमजोरियाँ ठीक कीं; फाइन-ट्यूनिंग के बाद 18.4% से 41.2% तक सुधार
उपलब्धता
आज से मॉडल बिल्डरों और उद्यमों के लिए उपलब्ध

पृष्ठभूमि

न्यूयॉर्क स्थित डेटा इंजीनियरिंग कंपनी इनोडाटा इंक. (नैस्डैक: आईएनओडी) ने 4 अगस्त 2026 को अपने एआई साइबर प्रशिक्षण सूट का पहला चरण जारी किया। यह सूट बारह डेटासेट और मूल्यांकन प्रणालियों से बना है, जिन्हें हाथ से तैयार किया गया है।

कंपनी के अनुसार, यह सूट एआई कोडिंग एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि वे ज्ञात सुरक्षा कमजोरियों से बचने वाला कोड लिख सकें, नई कमजोरियाँ पेश न करें, और मौजूदा सॉफ्टवेयर में पहले से मौजूद कमजोरियों को ठीक कर सकें।

यह सूट पिछले दस वर्षों में पाइथन, टाइपस्क्रिप्ट, जावास्क्रिप्ट, रस्ट, सी, गो और अन्य भाषाओं में खोजी गई हजारों वास्तविक सुरक्षा कमजोरियों पर आधारित है। इन कमजोरियों को इनोडाटा के साइबर सुरक्षा इंजीनियरों ने हाथ से सुलझाया और लक्षित हमले के साथ सॉफ्टवेयर की एक सीलबंद ऑफ़लाइन प्रति के अंदर फिर से बनाया।

वर्तमान स्थिति

इनोडाटा ने बताया कि सूट का निर्माण इस तरह किया गया है कि यह एआई की कमजोरी को ठीक करने की क्षमता को मापता है, यह सत्यापित करके कि मूल हमला अब ठीक किए गए कोड के खिलाफ सफल नहीं हो सकता, साथ ही यह भी पुष्टि करता है कि सॉफ्टवेयर अभी भी इच्छित रूप से काम करता है।

कंपनी ने दस प्रमुख एआई मॉडल और एजेंटों का परीक्षण किया, जिसमें पाया गया कि सबसे अच्छे ओपन-वेट एआई मॉडल ने सत्यापित कमजोरियों में से अधिकतम 23% को ठीक किया, भले ही उन्हें दिखाया गया कि प्रत्येक कमजोरी कहाँ है। हालाँकि, सूट के डेटा के एक हिस्से पर एक बार फाइन-ट्यूनिंग के बाद, बिना मार्गदर्शन के कमजोरियों को ठीक करने की मॉडल की क्षमता 18.4% से बढ़कर 41.2% हो गई, जो दोगुने से अधिक है।

इनोडाटा के साइबर सुरक्षा डेटा इंजीनियरिंग टीम के प्रमुख योनाटन ब्रैंडर ने कहा कि यह सूट मॉडल बिल्डरों और उद्यमों दोनों के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह सुनिश्चित करता है कि एआई एजेंटों द्वारा उत्पन्न कोड न केवल प्रभावी है, बल्कि सुरक्षित भी है।

एआई मॉडल की कमजोरी ठीक करने की क्षमता
मॉडल प्रकार सुधार दर
सर्वश्रेष्ठ ओपन-वेट मॉडल (मार्गदर्शन के साथ)23%
फाइन-ट्यूनिंग से पहले (बिना मार्गदर्शन)18.4%
फाइन-ट्यूनिंग के बाद (बिना मार्गदर्शन)41.2%
आंकड़े इनोडाटा द्वारा किए गए परीक्षण से लिए गए हैं।

प्रभाव

इस सूट का उद्देश्य उद्यमों को विरासत प्रणालियों को आधुनिक बनाने के लिए एआई का उपयोग करने में सक्षम बनाना है, साथ ही सुरक्षा कमजोरियों को पेश करने के जोखिम को कम करना है। यह एआई का उपयोग करके पहचानी गई कमजोरियों को ठीक करने में भी मदद करता है।

इनोडाटा के मुख्य कार्यकारी अधिकारी जैक अबूहॉफ ने कहा कि एआई अब दुनिया के कोड का एक बढ़ता हुआ हिस्सा लिखता है, और इसे लिखने वाले एजेंटों को यह सुनिश्चित करना होगा कि कोड सुरक्षित है। अन्यथा, व्यवसाय पेशेवर सुरक्षा टीम की समीक्षा के बिना एआई-जनित कोड पर भरोसा नहीं कर सकते, जो एआई अपनाने में एक वास्तविक बाधा है।

यह सूट मॉडल बिल्डरों और उद्यमों के लिए आज से उपलब्ध है, और यह कोडिंग एजेंटों के पूरे स्टैक पर काम करता है - मॉडल, हार्नेस और टूल - यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे जो कोड बनाते हैं वह न केवल कार्यात्मक है, बल्कि सुरक्षित भी है।

भविष्य की संभावनाएँ

विश्लेषणात्मक परिदृश्य: नीचे दी गई संभावनाएं निश्चित भविष्यवाणी नहीं हैं।

यदि यह सूट व्यापक रूप से अपनाया जाता है, तो यह एआई-जनित कोड में सुरक्षा कमजोरियों को कम करने में मदद कर सकता है, जिससे उद्यमों को एआई एजेंटों द्वारा आधुनिकीकरण और सुविधा संवर्धन के दौरान पहले से टाली या पैच की गई कमजोरियों को फिर से पेश करने की चिंता कम हो सकती है।

हालाँकि, यह स्पष्ट नहीं है कि यह सूट वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में कितना प्रभावी होगा, क्योंकि परीक्षण के परिणाम केवल एक बार फाइन-ट्यूनिंग के बाद सुधार दिखाते हैं। यदि अधिक फाइन-ट्यूनिंग या विभिन्न मॉडलों पर परीक्षण किए जाते हैं, तो परिणाम भिन्न हो सकते हैं।

भविष्य में, यदि इनोडाटा सूट के अतिरिक्त चरण जारी करता है, तो यह एआई कोडिंग एजेंटों की सुरक्षा को और बेहतर बना सकता है। लेकिन यह संभावना इस बात पर निर्भर करेगी कि कंपनी अपने डेटासेट और मूल्यांकन प्रणालियों को कैसे विकसित करती है और बाजार में उनकी स्वीकार्यता कैसी रहती है।

स्रोत: hawaiitelegraph.com

AMRIT EXPLAINER

खबर को बेहतर समझें

आंकड़े, तुलना और घटनाक्रम—एक ही जगह, बिना अनुमान के

स्रोत-समर्थित
तुलना

एआई मॉडल की कमजोरी ठीक करने की क्षमता

सुधार दर
41.230.920.610.302318.441.2सर्वश्रेष्ठ ओपन-वेट मॉडल (मार्गदर्शन के साथ)सर्वश्रेष्ठ ओपन…फाइन-ट्यूनिंग से पहले (बिना मार्गदर्शन)फाइन-ट्यूनिंग स…फाइन-ट्यूनिंग के बाद (बिना मार्गदर्शन)फाइन-ट्यूनिंग क…
सर्वश्रेष्ठ ओपन-वेट मॉडल (मार्गदर्शन के साथ)23
फाइन-ट्यूनिंग से पहले (बिना मार्गदर्शन)18.4
फाइन-ट्यूनिंग के बाद (बिना मार्गदर्शन)41.2

फाइन-ट्यूनिंग के बाद (बिना मार्गदर्शन)41.2

सटीक आंकड़े देखें
श्रेणीसुधार दर
सर्वश्रेष्ठ ओपन-वेट मॉडल (मार्गदर्शन के साथ)23
फाइन-ट्यूनिंग से पहले (बिना मार्गदर्शन)18.4
फाइन-ट्यूनिंग के बाद (बिना मार्गदर्शन)41.2

स्रोत:hawaiitelegraph.com स्रोत-समर्थित

इस समाचार को साझा करें