# एआई से ऐप बनाने की होड़ में बढ़ा सुरक्षा का खतरा, सॉफ्ट्र की शिरन ब्रोडी ने बताया हाइब्रिड आर्किटेक्चर का समाधान

> प्रॉम्प्ट आधारित वाइब कोडिंग ने ऐप निर्माण को बेहद आसान बना दिया है, लेकिन डेटाबेस लीक और असुरक्षित API जैसी सुरक्षा खामियों ने बड़ा खतरा पैदा कर दिया है। इसे देखते हुए सॉफ्ट्र जैसी कंपनियां हाइब्रिड आर्किटेक्चर का रास्ता अपना रही हैं, जो एआई कोड को पहले से सुरक्षित इंफ्रास्ट्रक्चर के भीतर सीमित रखता है।

**Type:** article · **Category:** गाइड · **Published:** 2026-08-18 · **Source:** TrendKia
**Canonical:** https://trendkia.com/guides/ai-se-aipa-banane-ki-hora-men-barha-suraksha-ka-khatara-softr-ki-shiran-brodie-ne-bataya-haibrida-arkitekchara-ka-samadhana-18177 · **Language:** Hindi
**Tags:** वाइब कोडिंग, साइबर सुरक्षा, एआई ऐप विकास, सॉफ्ट्र, डेटाबेस सुरक्षा, शैडो AI

प्रॉम्प्ट आधारित वाइब कोडिंग के तेजी से बढ़ते चलन ने सॉफ्टवेयर विकास का तरीका पूरी तरह बदल दिया है। अब आम लोग भी बिना पारंपरिक कोडिंग सीखे केवल आसान भाषा में निर्देश देकर काम करने वाले ऐप्स बना रहे हैं। हालांकि, इस आसानी के साथ ही गंभीर साइबर सुरक्षा जोखिम भी सामने आए हैं। इनमें असुरक्षित डेटाबेस, लीक होती API की, दूरस्थ प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमले और अनधिकृत एआई स्क्रैपिंग शामिल हैं। जैसे-जैसे व्यवसाय अपने आंतरिक कार्यों और पोर्टल के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सहारा ले रहे हैं, सुरक्षा विशेषज्ञों के बीच यह सवाल गहरा गया है कि क्या केवल एआई द्वारा तैयार कोड वास्तविक बिजनेस माहौल में टिक सकता है। सॉफ्ट्र की ग्रोथ प्रमुख शिरन ब्रोडी ने एआई ऐप डेवलपमेंट के खतरों और इसके समाधानों पर विस्तृत प्रकाश डाला है। सॉफ्ट्र की शुरुआत मूल रूप से पेशेवरों, छोटे व्यवसायों और बड़े संस्थानों के लिए एक नो-कोड प्लेटफॉर्म के रूप में हुई थी, जिसका उद्देश्य आंतरिक वर्कफ़्लो संचालन के लिए वेब ऐप और पोर्टल बनाना था। बड़े पैमाने पर संवेदनशील व्यावसायिक डेटा संभालने के कारण सुरक्षा हमेशा से सॉफ्ट्र की प्राथमिक प्राथमिकताओं में शामिल रही है। समय के साथ सॉफ्ट्र ने वाइब कोडिंग को अपनी मुख्य विशेषताओं में शामिल किया है, लेकिन उसने अपने बुनियादी इंफ्रास्ट्रक्चर को मजबूत बनाए रखा है। कंपनी अब एक हाइब्रिड मॉडल पेश कर रही है, जिसमें पहले से तैयार डेटाबेस प्रबंधन, एक्सेस कंट्रोल और डेवलपर विजिबिलिटी जैसे सुरक्षा ढांचे पर वाइब कोडिंग की सुविधाएं जोड़ी गई हैं।

 

## एआई कोड से बने ऐप्स में बढ़ता सुरक्षा संकट

वाइब कोडिंग से जुड़े सुरक्षा खतरे केवल कागजी नहीं हैं बल्कि आंकड़ों में भी साबित हो चुके हैं। वर्ष 2025 में साइबर सुरक्षा फर्म एस्केप DAST ने लवेबल, रेप्लिट, बेस44 और बोल्ट जैसे लोकप्रिय प्लेटफॉर्म का उपयोग करके बनाए गए 5,600 वाइब-कोडेड ऐप्स का गहन परीक्षण किया। इस जांच के नतीजे बेहद चौंकाने वाले थे। परीक्षण किए गए ऐप्स में से 2,000 से अधिक ऐप्स में गंभीर सुरक्षा खामियां पाई गईं। इनमें कुल 2,038 अति-संवेदनशील सुरक्षा कमियां और 400 से अधिक सार्वजनिक रूप से लीक हुए क्रेडेंशियल शामिल थे। शिरन ब्रोडी के अनुसार, असली समस्या इन प्लेटफॉर्म्स के काम करने के तरीके में है। उन्होंने स्पष्ट किया कि असल समस्या यह है कि ये प्लेटफॉर्म बिल्कुल शुरुआत से रो कोड तैयार करते हैं। हालांकि यह तरीका गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए ऐप बनाना आसान बनाता है, लेकिन जो लोग कोडिंग नहीं जानते, वे कोड की अंदरूनी खामियों को पहचानने में पूरी तरह असमर्थ होते हैं।

 वर्ष 2025 में ही जॉर्जिया टेक के शोधकर्ताओं ने वाइब सिक्योरिटी रडार नामक एक प्लेटफॉर्म तैयार किया, जो सार्वजनिक सुरक्षा चेतावनियों को सीधे एआई कोडिंग प्लेटफॉर्म और बड़े भाषा मॉडल (LLM) से जोड़कर ट्रैक करता है। शोधकर्ताओं ने 40,000 से अधिक सुरक्षा चेतावनियों को स्कैन किया और आठ मुख्य वाइब कोडिंग प्लेटफॉर्म पर 43 गंभीर सुरक्षा कमियों का खुलासा किया। इन खामियों के कारण हमलावर कमांड इंजेक्शन, सर्वर-साइड रिक्वेस्ट फोर्जरी (SSRF) और ऑथेंटिकेशन बायपास जैसे हमले करने में सक्षम हो गए थे। यह सिलसिला वर्ष 2026 के अंत तक जारी रहा, जब सुरक्षा विश्लेषकों ने मेटा के स्वामित्व वाले मॉल्टबुक और हगिंग फेस कम्युनिटी से बड़े पैमाने पर API की लीक होने की घटनाओं का पता लगाया। ये सभी घटनाएं उस कमजोर कोड के कारण हुईं, उसने निजी API की को खुले वेब से सुरक्षित रखने के उचित इंतजाम नहीं किए थे।

 

## पारंपरिक वाइब कोडिंग में क्यों असुरक्षित रह जाता है मुख्य इंफ्रास्ट्रक्चर

प्रारंभिक वाइब कोडिंग मॉडल का सबसे बड़ा दोष यह है कि यह कोर इंफ्रास्ट्रक्चर के निर्माण की पूरी जिम्मेदारी एआई मॉडल पर छोड़ देता है। जब एआई को शुरुआत से पूरा ऐप लिखने को कहा जाता है, तो उसे थर्ड-पार्टी इंटीग्रेशन और यूजर परमिशन सिस्टम का कोड भी खुद ही लिखना पड़ता है। चूंकि एआई मॉडल का मुख्य ध्यान सुरक्षा बढ़ाने के बजाय ऐप को चालू करने पर होता है, इसलिए वे इनपुट वेरिफिकेशन और क्रेडेंशियल सुरक्षा जैसे जरूरी चरणों को अक्सर छोड़ देते हैं। शिरन ब्रोडी ने स्पष्ट किया कि जब थर्ड-पार्टी इंटीग्रेशन और परमिशन मैनेजमेंट जैसे संवेदनशील हिस्सों को पूरी तरह एआई जनरेशन पर छोड़ दिया जाता है, तो सबसे ज्यादा सुरक्षा खामियां वहीं से पैदा होती हैं।

 जब गैर-तकनीकी कर्मचारी वाइब कोडिंग टूल का उपयोग करके ऐप बनाते हैं, तो वे मान लेते हैं कि अगर यूजर इंटरफेस सही दिख रहा है तो पीछे का सिस्टम भी सुरक्षित होगा। लेकिन हकीकत में, एक ऐप बाहर से सुंदर दिखते हुए भी अंदर से गोपनीय डेटाबेस को हैकर्स के लिए खुला छोड़ सकता है। बुनियादी इंफ्रास्ट्रक्चर में मजबूत सुरक्षा व्यवस्था न होने के कारण हर नया प्रॉम्प्ट बिजनेस नेटवर्क में नए साइबर खतरों को जन्म देता है।

 

## विजुअल स्केफोल्डिंग: एआई कोड को सुरक्षित दायरे में सीमित करने की तकनीक

बिना नियंत्रण वाले कोड जनरेशन के खतरों से निपटने के लिए आधुनिक ऐप निर्माण प्लेटफॉर्म हाइब्रिड मॉडल अपना रहे हैं, जिसे विजुअल स्केफोल्डिंग कहा जाता है। इस व्यवस्था में एआई मॉडल को शुरुआत से बैकएंड इंफ्रास्ट्रक्चर, होस्टिंग, इंटीग्रेशन और परमिशन बनाने की छूट नहीं दी जाती। सॉफ्ट्र जैसे प्लेटफॉर्म अपना पहले से लिखा हुआ सुरक्षित बैकएंड इंफ्रास्ट्रक्चर बरकरार रखते हैं। वाइब कोडिंग फीचर्स का उपयोग केवल डिजाइन में बदलाव करने और वर्कफ़्लो ऑटोमेशन को स्मार्ट बनाने के लिए किया जाता है, जबकि कोर डेटा सुरक्षा और सिस्टम रूल्स पहले की तरह सुरक्षित रहते हैं।

 इसे समझने के लिए एक उदाहरण लेते हैं। मान लीजिए कि आपको किसी आंतरिक डेटाबेस से जानकारी प्राप्त करने के लिए API का उपयोग करके एक ऑनलाइन पोर्टल बनाना है। क्लॉड कोड या लवेबल जैसे टूल पर एआई मॉडल कस्टम लॉजिक, वेबहुक्स और UI वायरिंग खुद लिखकर पूरा इंटीग्रेशन तैयार करने की कोशिश करेगा। दूसरी ओर, सॉफ्ट्र जैसे प्लेटफॉर्म पर ये इंटीग्रेशन पहले से बने हुए कंपोनेंट्स के रूप में उपलब्ध होते हैं, जिनमें सुरक्षा के सर्वोत्तम मानक पहले से शामिल होते हैं। उपयोगकर्ता वाइब कोडिंग के जरिए इनके लुक और काम करने के तरीके को कस्टमाइज कर सकते हैं, लेकिन मुख्य सुरक्षा प्रोटोकॉल पूरी तरह सुरक्षित रहते हैं।

 नो-कोड और लो-कोड क्षेत्र के अन्य प्रमुख प्लेटफॉर्म भी इसी तरह के अलगाव मॉडल को अपना रहे हैं। उदाहरण के लिए, फ्रेमर अपने ऐप मार्केटप्लेस में एआई-संचालित वर्कशॉप एक्सटेंशन प्रदान करता है, जिसे प्रॉम्प्ट-आधारित लेआउट निर्माण और ऑटोमेटेड मेंटेनेंस एआई एजेंट्स तक विस्तारित किया गया है। इसी तरह, iOS और Android के लिए स्मार्टफोन ऐप बनाने वाला नो-कोड टूल फ्लटरफ्लो भी उपयोगकर्ताओं को स्थापित सुरक्षा मानकों के भीतर एआई की मदद से पेज और कंपोनेंट्स बनाने की सुविधा देता है। शिरन ब्रोडी ने स्पष्ट किया कि सॉफ्ट्र में वाइब-कोडेड तत्वों को किसी साधारण आईफ्रेम में बंद नहीं किया जाता। इसके बजाय, एआई-जनरेटेड कोड विशिष्ट कंपोनेंट ब्लॉक्स तक सीमित रहता है, जिससे कस्टम कोड स्थापित इंफ्रास्ट्रक्चर के भीतर ही काम करता है।

 

## शैडो AI का खतरा और कॉरपोरेट डेटा का बेलगाम फैलाव

वाइब कोडिंग के प्रसार ने साइबर सुरक्षा की एक पुरानी समस्या को नए रूप में जन्म दिया है, जिसे शैडो AI कहा जाता है। अतीत में इसे शैडो IT कहा जाता था, जहां कर्मचारी IT विभाग की मंजूरी के बिना ट्रेलो जैसे अनधिकृत सॉफ्टवेयर पर कंपनी का डेटा रख देते थे। शैडो AI के दौर में स्थिति और गंभीर हो गई है। अब कर्मचारी केवल अनधिकृत ऐप का इस्तेमाल नहीं कर रहे, बल्कि क्लॉड कोड या जेमिनी पर अपने व्यक्तिगत खातों को सीधे कंपनी के गोपनीय डेटाबेस से जोड़कर ऐप्स बना रहे हैं।

 एआई प्लेटफॉर्म अपने व्यक्तिगत खातों पर भी काफी उदार सीमाएं देते हैं। इस वजह से कर्मचारी कंपनी के केंद्रीय सुरक्षा मंजूरी सिस्टम के बिना ही व्यावसायिक डेटा का उपयोग करके खुद ऐप बनाना शुरू कर देते हैं। शिरन ब्रोडी ने बताया कि कर्मचारियों के पास कंपनी के सुरक्षा नियमों के भीतर रहने का कोई प्रोत्साहन नहीं होता है। जब कर्मचारी अपने बनाए वाइब-कोडेड ऐप्स की जानकारी देते भी हैं, तो IT टीमों को उस कमजोर कोड का रखरखाव करना पड़ता है, जो किसी भी मानक सुरक्षा ऑडिट में फेल हो जाएगा।

 वर्ष 2026 की शुरुआत में सुरक्षा फर्म रेडएक्सेस ने लवेबल, रेप्लिट और बेस44 पर बने 380,000 से अधिक वाइब-कोडेड ऐप्स को स्कैन किया। जांच में पाया गया कि इनमें से 5,000 से अधिक ऐप इंटरनेट पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध थे और 2,000 ऐप सक्रिय रूप से कंपनी का गोपनीय डेटा लीक कर रहे थे। इनमें ग्राहकों की संवेदनशील वित्तीय जानकारी और मेडिकल रिकॉर्ड शामिल थे। इस खतरे से निपटने के लिए कंपनियों को केवल एआई मॉडल सुधारने पर निर्भर नहीं रहना चाहिए, बल्कि IT प्रशासकों को बेहतर विजिबिलिटी और मजबूत एक्सेस कंट्रोल देना अनिवार्य है।

 

## मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) और परमिशन मैनेजमेंट की चुनौतियां

एंथ्रोपिक द्वारा विकसित ओपन-सोर्स मानक मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) ने एआई मॉडल को बाहरी एप्लिकेशनों और डेटा स्रोतों से जोड़ना बेहद आसान बना दिया है। अपनी सुविधा और मुफ्त उपलब्धता के कारण यह उद्योग का मानक बन चुका है। लेकिन MCP कनेक्टर्स की सबसे बड़ी समस्या यह है कि वे उसी डेटाबेस या एप्लिकेशन के परमिशन स्ट्रक्चर को अपनाते हैं जिससे वे जुड़े होते हैं।

 यदि किसी डेटाबेस में एक्सेस कंट्रोल का मजबूत स्तर नहीं है, तो MCP से जुड़ा एआई मॉडल पूरे डेटाबेस का नियंत्रण हासिल कर लेता है। सॉफ्ट्र का डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम यह नियंत्रित करने की सुविधा देता है कि MCP क्या देख सकता है और क्या नहीं। उदाहरण के लिए, जब ब्रोडी सॉफ्ट्र डेटाबेस में सीधे लिखने और पढ़ने के लिए क्लॉड के MCP कनेक्टर का उपयोग करती हैं, तो डेटा पूरी तरह सुरक्षित रहता है क्योंकि डेटाबेस में पहले से कड़े नियम और परमिशन लागू हैं। इसके विपरीत, सामान्य वाइब कोडिंग प्लेटफॉर्म बिना किसी परमिशन लेयर के कच्चे डेटाबेस तक सीधी पहुंच दे देते हैं। इससे प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों के दौरान डेटा चोरी का खतरा बढ़ जाता है।

 सॉफ्ट्र डेटाबेस के अलावा, यह प्लेटफॉर्म हबस्पॉट, स्ट्राइप और क्लिकअप जैसे लोकप्रिय टूल्स के लिए 60 से अधिक पहले से कोड किए गए सुरक्षित इंटीग्रेशन प्रदान करता है। उपयोगकर्ता जैपियर या मेक से जोड़कर सुरक्षित ऑटोमेशन भी बना सकते हैं। ये सभी पूर्व-निर्मित इंटीग्रेशन मानक वाइब-कोडेड MCP स्क्रिप्ट की तुलना में कहीं अधिक सुरक्षित और विश्वसनीय साबित होते हैं।

 

## छोटे व्यवसायों और बड़े उद्यमों की सुरक्षा आवश्यकताओं में संतुलन

एक छोटे व्यवसाय या शुरुआती स्टार्ट-अप की सुरक्षा जरूरतों और एक बड़े बहुराष्ट्रीय उद्यम की आवश्यकताओं में जमीन-आसमान का अंतर होता है। छोटे स्टार्ट-अप आमतौर पर बुनियादी परमिशन प्रबंधन और डेटा एन्क्रिप्शन से संतुष्ट हो जाते हैं। दूसरी ओर, बड़े कॉर्पोरेट संस्थानों को GDPR और SOC II कॉम्प्लायंस, डेटा सेंटर स्थानों पर नियंत्रण, मल्टी-फैक्टर ऑथेंटिकेशन (MFA) और सिंगल साइन-ऑन (SSO) सुविधाओं की सख्त जरूरत होती है।

 वाइब कोडिंग के कारण पैदा हुए इस सुरक्षा अंतर को समझते हुए कई लो-कोड प्लेटफॉर्म अपने इंफ्रास्ट्रक्चर को मजबूत कर रहे हैं। रिटूल नामक लो-कोड ऐप बिल्डर ने SOC II टाइप 1 प्रमाणन प्राप्त किया है और रोल-आधारित एक्सेस कंट्रोल (RBAC) लागू किया है ताकि एआई मॉडल मुख्य डेटाबेस को नुकसान न पहुंचा सकें। इसी तरह, वेवमेकर अपने कॉर्पोरेट ग्राहकों के लिए LDAP-आधारित ऑथेंटिकेशन, केंद्रीकृत परमिशन प्रबंधन, क्रॉस-साइट स्क्रिप्टिंग (XSS) से बचाव और ओक्टा के माध्यम से SSO इंटीग्रेशन जैसी सुविधाएं दे रहा है।

 शिरन ब्रोडी ने जोर देकर कहा कि कोई भी संगठन सिर्फ एक आंतरिक टूल को सुरक्षित रखने के लिए नए डेवलपर्स को काम पर रखना या ट्रेनिंग देना नहीं चाहता। बड़ी कंपनियां उम्मीद करती हैं कि एआई कोडिंग प्लेटफॉर्म में सुरक्षा सुविधाएं पहले से निर्मित हों। एआई कोडिंग स्पेस में सुरक्षा घटनाओं को देखते हुए, नो-कोड प्लेटफॉर्म अब उपयोगकर्ताओं को बिना किसी सुरक्षा जोखिम के अधिकतम लचीलापन देने का प्रयास कर रहे हैं।

## इसका आप पर असर
**व्यावसायिक उपयोग के लिए:** एआई से ऐप बनाते समय बुनियादी सुरक्षा और एक्सेस परमिशन ढांचे पर ध्यान न देने से कंपनी का गोपनीय डेटा सार्वजनिक रूप से लीक हो सकता है।

**डेवलपर्स और आईटी टीमों के लिए:** हाइब्रिड आर्किटेक्चर और विजुअल स्केफोल्डिंग अपनाने से बिना अधिक डेवलपर्स नियुक्त किए आंतरिक टूल्स को सुरक्षित रखा जा सकता है।

## सवाल-जवाब

### 1. वाइब कोडिंग क्या है और इसमें क्या सुरक्षा जोखिम हैं?
वाइब कोडिंग प्राकृतिक भाषा प्रॉम्प्ट के जरिए एआई से ऐप बनाने की प्रक्रिया है। इसमें मुख्य जोखिम खुले डेटाबेस, API की लीक, प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमले और कमजोर ऑथेंटिकेशन हैं।

### 2. एस्केप DAST के अध्ययन में क्या सामने आया?
2025 के अध्ययन में 5,600 वाइब-कोडेड ऐप्स की जांच की गई, जिनमें से 2,000 से अधिक ऐप्स में 2,038 गंभीर सुरक्षा कमियां और 400 से अधिक लीक हुए क्रेडेंशियल पाए गए।

### 3. शैडो AI क्या है और यह कंपनियों के लिए क्यों खतरनाक है?
जब कर्मचारी आधिकारिक अनुमति के बिना व्यक्तिगत एआई खातों को कंपनी के डेटाबेस से जोड़कर ऐप बनाते हैं, तो उसे शैडो AI कहते हैं। इससे गोपनीय वित्तीय और मेडिकल डेटा लीक होने का खतरा रहता है।

### 4. सॉफ्ट्र का हाइब्रिड मॉडल और विजुअल स्केफोल्डिंग कैसे काम करता है?
यह मॉडल बैकएंड इंफ्रास्ट्रक्चर, परमिशन और डेटाबेस रूल्स को पहले से सुरक्षित रखता है, जबकि एआई का उपयोग केवल डिजाइन और ऑटोमेशन को कस्टमाइज करने के लिए किया जाता है।

### 5. रेडएक्सेस की 2026 की रिपोर्ट में क्या पाया गया?
380,000 से अधिक वाइब-कोडेड ऐप्स की जांच में 5,000 से अधिक ऐप इंटरनेट पर खुले मिले और 2,000 ऐप ग्राहकों का वित्तीय व मेडिकल डेटा सक्रिय रूप से लीक कर रहे थे।

### 6. मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) में सुरक्षा चुनौतियां क्यों हैं?
MCP कनेक्टर्स उसी डेटाबेस की परमिशन अपनाते हैं जिससे वे जुड़े होते हैं। बिना एक्सेस कंट्रोल वाले डेटाबेस में एआई को असीमित पहुंच मिल जाती है, जिससे प्रॉम्प्ट इंजेक्शन का खतरा बढ़ जाता है।

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