Swarmchasers की एक प्रारंभिक जाँच में चीन के पार्कों, संग्रहालयों, चिड़ियाघरों और अस्पतालों तक पहुँचने के लिए लोग जिन प्रवेश-द्वारों का उपयोग करते हैं, उनके बारे में AI एजेंटों की बार-बार की गई क्वेरी का वर्णन है। शोधकर्ताओं ने 28 सितंबर से 4 अक्टूबर तक के सार्वजनिक स्कैन रिकॉर्ड देखे और Amap के अलग-अलग स्थानों पर एक साथ चल रहे कई कार्य पाए। उन्हें नेटवर्क संकेत भी मिले जो हांगकांग में Tencent Cloud के बुनियादी ढाँचे की ओर इशारा करते हैं। रिकॉर्ड यह नहीं बताते कि काम किसने सौंपा या क्यों।

बड़ा बदलाव

  • क्या बदला:शोधकर्ताओं के सार्वजनिक संकेत नक्शे के कई स्थानों पर फैले समानांतर एजेंट कार्य को दिखाते हैं। 4 अक्टूबर तक उनकी गिनती 216 स्थानों तक पहुँची। सार्वजनिक स्कैन रिकॉर्ड गतिविधि का केवल एक हिस्सा दिखाते हैं।
  • यह क्यों मायने रखता है:ऐसा ट्रैफ़िक पाने वाली मैप सेवा को बार-बार किए गए स्वचालित अनुरोध दिख सकते हैं, लेकिन यह पता नहीं चलता कि वे एक संगठन, किसी मूल्यांकन या किसी अन्य परियोजना से आए थे। लोड और पहुँच के पैटर्न की जाँच करते समय ऑपरेटरों के लिए और किसी घटना के साथ क्लाउड प्रदाता का नाम जुड़ा देखने वाले पाठकों के लिए यह अंतर अहम है।
  • क्या देखना है:शोधकर्ताओं का कहना है कि पूरी रिपोर्ट बाद में आएगी। क्या वह दिखाई देने वाली क्वेरी को किसी ऑपरेटर, कार्य और पूरे नतीजों से जोड़ पाती है, इससे तय होगा कि ट्रैफ़िक रिकॉर्ड से आगे इस मामले की व्याख्या कितनी की जा सकती है। मौजूदा दृश्य साक्ष्य एक सीमित निष्कर्ष का समर्थन करते हैं: समान अनुरोध समानांतर चले, लेकिन एजेंटों के बीच संचार का कोई माध्यम नहीं देखा गया।

शोधकर्ताओं ने क्या दर्ज किया

Swarmchasers ने 28 सितंबर से 4 अक्टूबर के डेटासेट में Amap की 2,048 रिपोर्टें गिनीं, जिनमें 1,810 रिपोर्टें 4 अक्टूबर की थीं। यहाँ रिपोर्ट का अर्थ urlquery द्वारा बनाया गया रिकॉर्ड है। यह सेवा दिए गए वेब पते को खोलती है और उससे उत्पन्न अनुरोधों की जानकारी प्रकाशित करती है। शोधकर्ताओं ने Amap के 216 अलग-अलग स्थान गिने। समय विश्लेषण से लगता है कि 4 अक्टूबर के अधिकांश समय एक साथ चार से आठ रन सक्रिय थे, जिनकी अधिकतम संख्या 14 थी। रिपोर्ट सावधान करती है कि दिखने वाला कुछ ओवरलैप कम संख्या में तेज़ एजेंटों के कारण भी हो सकता है।

रिकॉर्ड में दिख रहे प्रोग्राम Amap के उन आँकड़ों की तलाश कर रहे थे जो बताते हैं कि किसी स्थान के हर प्रवेश-द्वार तक कितने उपयोगकर्ता जाते हैं। रिपोर्ट में प्रवेश-द्वार के हिस्से निकालने वाले दो रन बताए गए हैं, जिनमें से एक चेंगदू चिड़ियाघर के लिए था। कई अनुरोधों का नतीजा अस्पष्ट था: स्कैनर जिस उत्तर को सफल मानता, वह CAPTCHA पेज भी हो सकता था। रिपोर्ट यह साबित नहीं करती कि हर अनुरोध से मनचाहे आँकड़े मिले।

जाँचकर्ताओं के 5 अक्टूबर के अपडेट के मुताबिक, आखिरी टैग वाला Amap स्कैन उस दिन 04:11 UTC पर दिखा; 08:46 UTC तक उनके डेटा में इसके बाद कोई स्कैन नहीं था। यह अवलोकन दिखने वाले टैग स्कैन तक सीमित है; मूल कार्य कहीं और जारी रहा हो सकता है।

Tencent Cloud की ओर क्या संकेत करता है

रिपोर्ट के बुनियादी ढाँचे के साक्ष्य में सबसे मज़बूत कड़ी सार्वजनिक इनबॉक्स रिकॉर्ड का समूह है। शोधकर्ताओं के मुताबिक, 4 और 5 अक्टूबर को Amap के काम से जुड़े 16 पढ़े जा सकने वाले इनबॉक्स में से 15 Tencent Cloud पतों से बनाए गए थे। एजेंट कोड के अनुरोध हांगकांग के Tencent Cloud पतों से उन इनबॉक्स तक पहुँचे और उनमें hysandbox-atsनाम का प्रॉक्सी हेडर था। एक उदाहरण में कोड ने किसी इनबॉक्स से उसके पते के सार्वजनिक स्कैन रिकॉर्ड में आने से पहले संपर्क किया; इससे शोधकर्ताओं का यह निष्कर्ष मजबूत होता है कि निर्माता और भेजने वाला एक ही कार्य परिवेश के हिस्से थे।

यह साक्ष्य देखे गए कोड को बुनियादी ढाँचे से जोड़ता है, लेकिन यह नहीं बताता कि रन को नियंत्रित किसने किया। Tencent Cloud अन्य ग्राहकों को भी होस्ट कर सकता है; रिपोर्ट कहती है कि प्रॉक्सी का नाम स्वयं बताया गया है। कुछ स्कैन लेबल में “claude” था, लेकिन लेबल से मॉडल की पहचान नहीं होती। शोधकर्ताओं ने छोटे मॉडल तुलनाएँ कीं और तर्क दिया कि Tencent का Hy मॉडल अधिक मेल खाता है; उन्हें मिले किसी रिकॉर्ड में मॉडल या ट्रेनिंग कार्य का नाम नहीं था।

उद्देश्य और तालमेल अब भी अस्पष्ट

रिपोर्ट में कई एजेंटों द्वारा अलग-अलग स्थानों के लिए समान काम समानांतर करने का वर्णन है। लेखकों को इनबॉक्स पढ़े जाने की पुष्टि, साझा चैनल, स्कैनों के बीच संबंध या स्थानों के बीच नतीजे साझा करने के प्रमाण नहीं मिले। इसलिए वे समानांतर गतिविधि के लिए “fleet” शब्द इस्तेमाल करते हैं और कहते हैं कि तालमेल का कोई प्रमाण नहीं मिला। समान काम और कॉपी किए गए प्रोग्राम अपने आप यह नहीं दिखाते कि एजेंट एक-दूसरे से बात कर रहे थे।

उद्देश्य भी उतना ही अनिश्चित है। एक स्थान पर बार-बार कोशिश मूल्यांकन, कार्य निर्माण या किसी अन्य प्रक्रिया से मेल खा सकती है, लेकिन सार्वजनिक रिकॉर्ड इनमें से किसी निष्कर्ष पर नहीं पहुँचाते। जाँच में प्रवेश-द्वार हिस्सेदारी से जुड़ी क्वेरी और डेटा पढ़ने के दो बताए गए उदाहरण हैं। इसमें उन क्वेरी में माँगी गई जानकारी से अधिक संग्रह का कोई प्रमाण नहीं है। यह Tencent द्वारा निर्देशित कार्रवाई, दुर्भावनापूर्ण इरादे या गैरकानूनी पहुँच साबित नहीं करती।

ऑनलाइन सेवा संचालकों के लिए यह मामला दिखाता है कि एजेंटों के सार्वजनिक संकेत मात्रा और तरीके उजागर कर सकते हैं, जबकि जवाबदेही अनसुलझी रह सकती है। पाठकों के लिए दर्ज नेटवर्क मार्ग और किसने काम का आदेश दिया, इस दावे को अलग रखना उपयोगी है। Swarmchasers की वादा की गई पूरी रिपोर्ट या प्रत्यक्ष जानकारी रखने वाले पक्ष का बयान इस अंतर को कम कर सकता है।

स्रोत और आगे पढ़ें

  • Swarmchasers, “We found a Chinese agent fleet”; 4 अक्टूबर की प्रारंभिक रिपोर्ट, 5 अक्टूबर 2026 को अपडेट की गई। मूल जाँच में गिनतियाँ, उदाहरण, नेटवर्क संकेत और बताई गई सीमाएँ शामिल हैं। यहाँ निष्कर्ष उसी जाँच के नाम से दिए गए हैं; BIG CHANGE ने स्कैन दोहराया या निजी लॉग नहीं देखे।