Swarmchasers-এর একটি প্রাথমিক তদন্তে চীনের পার্ক, জাদুঘর, চিড়িয়াখানা ও হাসপাতালে পৌঁছাতে মানুষ যে প্রবেশপথ ব্যবহার করে, সে বিষয়ে AI এজেন্টের বারবার কোয়েরির বিবরণ রয়েছে। গবেষকেরা ২৮ সেপ্টেম্বর থেকে ৪ অক্টোবর পর্যন্ত প্রকাশ্য স্ক্যান রেকর্ড অনুসরণ করে Amap-এর বিভিন্ন স্থানে একসঙ্গে চলা একাধিক কার্যক্রম খুঁজে পান। তাঁরা হংকংয়ে Tencent Cloud অবকাঠামোর দিকে নির্দেশ করে এমন নেটওয়ার্ক চিহ্নও পান। রেকর্ডে কাজটি কে দিয়েছিল বা কেন, তা নেই।
মূল পরিবর্তন
- কী বদলেছে:গবেষকদের প্রকাশ্য চিহ্নে মানচিত্রের বহু স্থানে ছড়িয়ে থাকা সমান্তরাল এজেন্ট কার্যক্রম দেখা যায়। ৪ অক্টোবর নাগাদ তাঁদের গণনায় স্থানের সংখ্যা ২১৬-তে পৌঁছায়। প্রকাশ্য স্ক্যান রেকর্ডে কার্যক্রমের কেবল একটি অংশ দেখা যায়।
- কেন গুরুত্বপূর্ণ:এ ধরনের ট্র্যাফিক পাওয়া কোনো মানচিত্র পরিষেবা বারবার স্বয়ংক্রিয় অনুরোধ দেখতে পারে, কিন্তু সেগুলো এক প্রতিষ্ঠান, কোনো মূল্যায়ন, নাকি অন্য প্রকল্প থেকে এসেছে তা নাও জানতে পারে। অপারেটররা লোড ও প্রবেশের ধরন তদন্ত করার সময় এবং পাঠকেরা কোনো ঘটনার সঙ্গে ক্লাউড সরবরাহকারীর নাম যুক্ত হতে দেখলে এই পার্থক্য গুরুত্বপূর্ণ।
- কী লক্ষ করবেন:গবেষকেরা বলেছেন, পূর্ণ প্রতিবেদন পরে প্রকাশিত হবে। দৃশ্যমান কোয়েরিগুলোকে কোনো অপারেটর, কাজ এবং সম্পূর্ণ ফলাফলের সঙ্গে যুক্ত করার ক্ষমতাই ঠিক করবে ট্র্যাফিক রেকর্ডের বাইরে ঘটনাটিকে কতটা ব্যাখ্যা করা যায়। দৃশ্যমান প্রমাণ ইতিমধ্যেই একটি সীমিত সিদ্ধান্ত সমর্থন করে: একই ধরনের অনুরোধ সমান্তরালে চলেছে, তবে এজেন্টগুলোর মধ্যে যোগাযোগের কোনো মাধ্যম দেখা যায়নি।
গবেষকেরা কী নথিবদ্ধ করেছেন
Swarmchasers ২৮ সেপ্টেম্বর থেকে ৪ অক্টোবরের ডেটাসেটে Amap-সংক্রান্ত ২,০৪৮টি প্রতিবেদন গুনেছে; এর মধ্যে ১,৮১০টি ৪ অক্টোবরের। এখানে প্রতিবেদন বলতে urlquery-এর তৈরি রেকর্ড বোঝায়। এই পরিষেবা জমা দেওয়া ওয়েব ঠিকানা খুলে তার ফলে তৈরি হওয়া অনুরোধের তথ্য প্রকাশ করে। গবেষকেরা Amap-এর ২১৬টি স্বতন্ত্র স্থান গুনেছেন। সময়ভিত্তিক বিশ্লেষণে দেখা যায়, ৪ অক্টোবরের বেশির ভাগ সময় একসঙ্গে চার থেকে আটটি কার্যক্রম সক্রিয় ছিল, সর্বোচ্চ সংখ্যা ১৪। প্রতিবেদনে সতর্ক করা হয়েছে, কিছু দৃশ্যমান ওভারল্যাপ আসলে কমসংখ্যক দ্রুত এজেন্টের কারণে হয়ে থাকতে পারে।
রেকর্ডে দৃশ্যমান প্রোগ্রামগুলো Amap-এর এমন তথ্য খুঁজছিল, যা কোনো স্থানের প্রতিটি প্রবেশপথ ব্যবহারকারী মানুষের অনুপাত জানায়। প্রতিবেদনে প্রবেশপথের অনুপাত পড়েছে এমন দুটি কার্যক্রমের কথা বলা হয়েছে; তার একটি ছিল চেংদু চিড়িয়াখানা নিয়ে। অনেক অনুরোধের ফল অস্পষ্ট ছিল: স্ক্যানার সফল বলে গণনা করলেও উত্তরটি CAPTCHA পৃষ্ঠা হতে পারে। প্রতিটি জমা দেওয়া অনুরোধে কাঙ্ক্ষিত তথ্য পাওয়া গেছে—প্রতিবেদন তা প্রতিষ্ঠা করে না।
৫ অক্টোবরের হালনাগাদে তদন্তকারীরা বলেছেন, শেষ ট্যাগযুক্ত Amap স্ক্যানটি সেদিন ০৪:১১ UTC-তে দেখা যায়; তাঁদের ডেটায় ০৮:৪৬ UTC পর্যন্ত এর পর আর কোনোটি ছিল না। এই পর্যবেক্ষণ দৃশ্যমান ট্যাগযুক্ত স্ক্যানের মধ্যে সীমাবদ্ধ; মূল কাজ অন্য কোথাও চলতে পারে।
Tencent Cloud-এর দিকে কোন তথ্য ইঙ্গিত করে
প্রতিবেদনের অবকাঠামোগত প্রমাণের মধ্যে সবচেয়ে শক্তিশালী যোগসূত্র হলো প্রকাশ্য ইনবক্স রেকর্ডের একটি সেট। গবেষকদের মতে, ৪ ও ৫ অক্টোবর Amap-সংক্রান্ত কাজের সঙ্গে যুক্ত পড়া যায় এমন ১৬টি ইনবক্সের ১৫টি Tencent Cloud ঠিকানা থেকে তৈরি হয়েছিল। এজেন্টের কোড থেকে অনুরোধ হংকংয়ের Tencent Cloud ঠিকানা ব্যবহার করে ওই ইনবক্সগুলোতে পৌঁছায় এবং তাতে hysandbox-atsনামের একটি প্রক্সি হেডার ছিল। একটি উদাহরণে, কোনো ইনবক্সের ঠিকানা প্রকাশ্য স্ক্যান রেকর্ডে আসার আগেই কোড সেটির সঙ্গে যোগাযোগ করে। এটি গবেষকদের এই সিদ্ধান্তকে সমর্থন করে যে তৈরি করা ও পাঠানো—দুই কাজ একই কর্মপরিবেশের অংশ ছিল।
এই প্রমাণ পর্যবেক্ষিত কোডকে অবকাঠামোর সঙ্গে যুক্ত করে; তবে কার্যক্রমগুলো কে নিয়ন্ত্রণ করত, তা প্রতিষ্ঠা করে না। Tencent Cloud অন্য গ্রাহকদেরও হোস্ট করতে পারে, আর প্রতিবেদনে বলা হয়েছে প্রক্সির নাম ব্যবহারকারী নিজেই দিয়েছেন। কিছু স্ক্যান লেবেলে “claude” ছিল, কিন্তু লেবেল থেকে মডেল চেনা যায় না। গবেষকেরা ছোট পরিসরে মডেল তুলনা করে মনে করেন Tencent-এর Hy মডেলটি বেশি মেলে; তবে তাঁদের পাওয়া কোনো রেকর্ডে মডেল বা প্রশিক্ষণ কাজের নাম নেই।
উদ্দেশ্য ও সমন্বয় এখনো অনির্ধারিত
প্রতিবেদনে বহু এজেন্টের বিভিন্ন স্থানের জন্য একই ধরনের কাজ সমান্তরালে করার কথা বলা হয়েছে। লেখকেরা ইনবক্স পড়ার নিশ্চিতকরণ, যৌথ চ্যানেল, স্ক্যান-টু-স্ক্যান যোগসূত্র বা স্থানগুলোর মধ্যে ফল আদান-প্রদানের প্রমাণ পাননি। তাই তাঁরা সমান্তরাল কার্যক্রমকে “fleet” বলেছেন এবং সমন্বয়ের প্রমাণ পাননি বলে জানিয়েছেন। একই ধরনের কাজ বা কপি করা প্রোগ্রাম—কোনোটিই একা এজেন্টদের পারস্পরিক যোগাযোগ প্রমাণ করে না।
উদ্দেশ্যও ততটাই অনিশ্চিত। একটি স্থানে বারবার চেষ্টা মূল্যায়ন, কাজ তৈরি বা অন্য কোনো প্রক্রিয়ার সঙ্গে মিলে যেতে পারে; তবে প্রকাশ্য রেকর্ড এসবের মধ্যে সিদ্ধান্ত দেয় না। তদন্তে প্রবেশপথের অনুপাত-সংক্রান্ত কোয়েরি এবং তথ্য পড়ার দুটি জানানো ঘটনার বিবরণ রয়েছে। কোয়েরিতে চাওয়া তথ্যের বাইরে সংগ্রহের কোনো প্রমাণ নেই। এটি Tencent-নির্দেশিত অভিযান, ক্ষতিকর উদ্দেশ্য বা বেআইনি প্রবেশও প্রমাণ করে না।
অনলাইন পরিষেবা পরিচালকদের জন্য ঘটনাটি দেখায়, এজেন্টের প্রকাশ্য চিহ্ন থেকে পরিমাণ ও কৌশল জানা গেলেও দায় কার, তা অমীমাংসিত থাকতে পারে। পাঠকদের জন্য নথিভুক্ত নেটওয়ার্ক পথ এবং কাজটি কে নির্দেশ দিয়েছে—এই দাবির মধ্যে পার্থক্য রাখা জরুরি। Swarmchasers-এর প্রতিশ্রুত পূর্ণ প্রতিবেদন বা প্রত্যক্ষ জ্ঞানসম্পন্ন কোনো পক্ষের বক্তব্য এই ব্যবধান কমাতে পারে।
সূত্র ও আরও পড়ুন
- Swarmchasers, “We found a Chinese agent fleet”; ৪ অক্টোবরের প্রাথমিক প্রতিবেদন, ৫ অক্টোবর ২০২৬-এ হালনাগাদ। মূল তদন্তে গণনা, উদাহরণ, নেটওয়ার্ক চিহ্ন এবং ঘোষিত সীমাবদ্ধতা রয়েছে। এখানে ফলাফলগুলো সেই তদন্তের নামে উল্লেখ করা হয়েছে; BIG CHANGE স্ক্যান পুনরায় চালায়নি বা ব্যক্তিগত লগ পরীক্ষা করেনি।
