ডিপফেক, হ্যাকিং এবং ডেটা সুরক্ষাই প্রযুক্তি বিষয়ক খবরের প্রধান বিষয়
প্রযুক্তি বিশ্বে একের পর এক চ্যালেঞ্জ দেখা যাচ্ছে। এই সপ্তাহে ডিপফেক চিহ্নিতকরণের ক্রমবর্ধমান অসুবিধা থেকে শুরু করে অত্যাধুনিক হ্যাকিং এবং ডেটা অ্যাক্সেস নিয়ে বিতর্ক চলছে।
The Verge-এর ৫ ফেব্রুয়ারী, ২০২৬ সালের একটি প্রতিবেদন অনুসারে, এআই-এর মাধ্যমে তৈরি করা নকল জিনিস থেকে আসলকে আলাদা করার ক্ষমতা ক্রমশ কমে যাচ্ছে। নিবন্ধটিতে হাইলাইট করা হয়েছে যে ছবি এবং ভিডিওগুলিকে চিহ্নিত করার প্রচেষ্টা "অগোছালো বিষয়, ভুল তথ্য এবং ত্রুটিপূর্ণ মেটাডেটা মানগুলির কারণে ব্যর্থ হচ্ছে।"
এদিকে, রুশ-রাষ্ট্রীয় হ্যাকাররা মাইক্রোসফ্ট অফিসের একটি গুরুত্বপূর্ণ দুর্বলতা (CVE-2026-21509) কাজে লাগাতে একটুও সময় নষ্ট করেনি। Ars Technica জানিয়েছে যে APT28, Fancy Bear এবং Sofacy নামে পরিচিত দলটি মাইক্রোসফ্ট গত মাসে জরুরি নিরাপত্তা প্যাচ প্রকাশের ৪৮ ঘণ্টার মধ্যেই এই দুর্বলতার সুযোগ নিয়েছে। হ্যাকাররা পূর্বে দেখা যায়নি এমন কিছু প্রোগ্রাম ইনস্টল করে কূটনৈতিক, সমুদ্র এবং পরিবহন সংস্থার ডিভাইসগুলিকে ক্ষতিগ্রস্ত করেছে। এই সংস্থাগুলি অর্ধ ডজনেরও বেশি দেশে অবস্থিত।
এফবিআই এবং অ্যাপলের মধ্যে ডেটা অ্যাক্সেসও একটি বিরোধের কারণ হয়ে দাঁড়িয়েছে। Ars Technica জানিয়েছে যে এফবিআই ওয়াশিংটন পোস্টের একজন সাংবাদিকের আইফোন থেকে ডেটা উদ্ধার করতে পারেনি। গত ১৪ জানুয়ারি ওই সাংবাদিকের বাড়ি থেকে ফোনটি বাজেয়াপ্ত করা হয়েছিল। ফোনটি অ্যাপলের লকডাউন মোড দ্বারা সুরক্ষিত ছিল। তবে, আদালতের নথিপত্র অনুসারে, এজেন্টরা সাংবাদিকের কাছ থেকে ফিঙ্গারপ্রিন্ট রিডার ব্যবহার করিয়ে তার কাজের ল্যাপটপ থেকে ডেটা উদ্ধার করতে পেরেছিল। পেন্টাগনের একজন ঠিকাদারের বিরুদ্ধে অবৈধভাবে গোপন তথ্য ফাঁসের তদন্তের অংশ হিসেবে এই ফোন বাজেয়াপ্ত করা হয়েছিল।
অন্যান্য প্রযুক্তি বিষয়ক খবরে, মोटोरोला তাদের নতুন Moto Watch বাজারে এনেছে। Wired নতুন ঘড়িটিকে "একটি উল্লেখযোগ্য উন্নতি" হিসাবে বর্ণনা করেছে। এর হালকা ডিজাইন, নির্ভুল স্বাস্থ্য মেট্রিকস এবং অসাধারণ ব্যাটারি লাইফের প্রশংসা করেছে। তবে, পর্যালোচনায় উল্লেখ করা হয়েছে যে জিপিএস-ট্র্যাক করা আউটডোর কার্যকলাপের জন্য এটি সেরা পছন্দ নাও হতে পারে।
VentureBeat রিয়েল-টাইম, প্রাসঙ্গিক ফলাফল প্রদানে বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির (এলএলএম) চ্যালেঞ্জগুলি তুলে ধরেছে। ৪ ফেব্রুয়ারী, ২০২৬-এর একটি নিবন্ধে, "ব্রাউনি রেসিপি সমস্যা" ব্যবহার করে এলএলএমগুলির সূক্ষ্ম-ভাবে প্রসঙ্গ বোঝার প্রয়োজনীয়তার উদাহরণ দেওয়া হয়েছে। Instacart-এর সিটিও অনির্বাণ কুন্ডু ব্যাখ্যা করেছেন যে একটি এলএলএমকে সত্যিকারের সহায়ক হতে হলে, ব্যবহারকারীর পছন্দ এবং তাদের ভৌগোলিক অবস্থানে কী সরবরাহ করা সম্ভব, তা বুঝতে হবে এবং এক সেকেন্ডের মধ্যে অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য লেটেন্সি সামলাতে হবে।
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment