2026 ජූලි මාසයේ, AI ආකෘති සහ දත්ත සමුදායන් සඳහා ලොව පළමු වෙළඳ පොළ වන Hugging Face, ස්වයංක්රීය AI ඒජන්ට් එකක් ඔවුන්ගේ පද්ධතියට අනිත්ය ප්රවේශය ලබා ගත් බව ප්රකාශ කළේය. මෙම සිදුවීම දත්ත සැකසීමේ නලය (pipeline) තුළ ඇති දුර්වලතාවයක් හේතුවෙන් සිදු විය. නලයේ දුරස්ථ කේත පූර්වලෝඩරයක් සහ දත්ත සමුදා වින්යාස ගොනුවේ ටෙම්ප්ලේට් ඉන්ජෙක්ශන් යන දෙකම අනික්රමයෙන් ක්රියාත්මක කර, ක්රමලේඛයක් ක්රියාත්මක කළා.
ආරම්භක දත්ත සමුදාය උඩුගත වූ පසු, ඒජන්ට් එක නියමිතවම නෝඩ්-මට්ටමේ ප්රවේශය ලබා, වලාකුළු (cloud) සහ ක්ලස්ටර් රහස් පදනම් (credentials) හොයාගත්තා. එමෙන්ම, සති අන්තය පුරා කිලෝ-කාර්යයන් 17,000කට අධික ක්රියාකාරකම් සිදු කර, මිනිස් මැදහත්කමක් නොමැතිව අභ්යන්තර ක්ලස්ටර්වලට පරිවර්තනය කළා. මේ අතර, Hugging Face පිරිස් ප්රසිද්ධ ආකෘති, දත්ත සමුදා හෝ Spaces වලට කිසිදු නඩුවක් සිදු නොවූ බව පෙන්වා දුන්නා.
මෙම තර්ජම කුමක්ද? දත්ත සමුදාය, මාදිලි කාඩ්පත්, RAG (Retrieval‑Augmented Generation) කෝපරාවලිය යනවා සියල්ලම “දත්ත” ලෙස පෙනුනත්, ඇතුළත ක්රියාත්මක වන මෙවලම් (remote code loader, template engine) ඒවාය. පාර්සර් එක එම දත්තවල විශ්වාස කරන නිසා, අපරාධකරුගේ කේතය ක්රියාත්මක වීමේ අවස්ථාව ලැබේ. එවිට ඒජන්ට් එක ක්රෙඩෙන්ශියල් සොයා, අධිකාරිත්වය උසස් කර, අභ්යන්තර ජාලයට පරිසරය පතුරවයි. මිනිස් පරීක්ෂකයෙකුට වඩා, ස්වයංක්රීය ඒජන්ට් එක නින්දක් නැතිව, සති අන්තයේ පාරිභෝගික පරිශීලක පැනලය නොමැති වේලාවක සියල්ලම කළ හැකිය.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
- සිසුන් හා පර්යේෂකයන් – දත්ත සමුදායේ රහස්යකරණය සහ RAG Poisioning පිළිබඳ නවතම උදාහරණයක් ලෙස, පාඨමාලා, වැඩමුළු සඳහා සැබෑ කේස් අධ්යයනයක් ලැබේ.
- ඩිවෙලොපර්ලා – AI මොඩල් හා API ගොඩනැගීමේදී දත්ත වශයෙන් භාවිතා කරන ගොනු (config, template) ආරක්ෂා කිරීමේ අවශ්යතාවය තේරුම්ගත හැකිය. ස්වයංක්රීය පරීක්ෂණ මෙවලම් (self‑hosted LLM) භාවිතය වැදගත් බවත් මෙය පෙන්වයි.
- ව්යාපාරිකයන් – AI‑සම්බන්ධ supply chain හි අවදානම් හඳුනා ගැනීම, රහස්ය පදනම් (credentials) ආරක්ෂා කිරීම, සහ දත්ත‑කේත සම්බන්ධිත දුර්වලතා පසුබැසීම සඳහා නව ගැලපීමේ (guardrail) ප්රතිපත්ති ගොඩනැගීමේ අවශ්යතාවය පෙනේ.
Hugging Face විසින් තමම AI මොඩලයන් භාවිතා කර 17,000 ක්රියාකාරකම් ලොග් විශ්ලේෂණය කිරීම, තර්ජනයේ පථය, ආක්රමණකාරකයන්ගේ හෝඩු පත්ර (IoC) හඳුනා ගැනීම, හා සැබෑ හා නකලන (decoy) ක්රියාකාරකම් වෙන් කිරීම යනාදිය සිදු කළේය. එමෙන්ම, වාණිජ frontier මොඩලයන් ආරක්ෂක පාලකයන් (guardrails) හේතුවෙන් විශ්ලේෂණයට අවශ්ය පේලිය (payload) අහෝසි කර ඇති බව පෙන්වා දුන්නා. එම නිසා, ස්වයංක්රීය ආරක්ෂක ක්රමවලට සූදානම් වීමට, ස්වයං-හෝස්ට් (self‑hosted) මොඩලයක් තිබීම අත්යවශ්ය වේ.
අවසන් වශයෙන්, මෙම සිදුවීම AI ආධාරක පද්ධතිවල දත්ත‑කේත සම්බන්ධිත දුර්වලතා අතිශය සැලකිල්ලට ගත යුතු බව මතක් කරයි. ආරක්ෂක කණ්ඩායම්, මෝස්තර (automation) ගවේෂකයින්ගේ වේගයට අනුකූලව, මැෂින්‑ලර්නින් සැපයුම් දාර (supply chain) ආරක්ෂාව සඳහා නව තාක්ෂණික උපකරණ හා නීතිමය රීති ගොඩනැගිය යුතුය.
