न्यू इंग्लैंड में कुछ हफ़्तों के भीतर अलग-अलग घटनाओं में चालीस हज़ार ऑयस्टर (घोंघे), 400,000 डॉलर के लॉबस्टर (झींगे), और केकड़े के मांस का एक जखीरा चोरी हो गया, जिससे जाँच शुरू हो गई और आपूर्ति श्रृंखला सुरक्षा के बारे में चिंताएँ बढ़ गईं। पहली चोरी 22 नवंबर को फालमाउथ, मेन में हुई, जहाँ अधिकारियों को संदेह है कि किसी ने कास्को खाड़ी में एक जलकृषि स्थल से ऑयस्टर से भरे 14 पिंजरे चुरा लिए।

मेन मरीन पेट्रोल ने चोरी हुए ऑयस्टर और पिंजरों का मूल्य 20,000 डॉलर आंका है। मरीन पेट्रोल सार्जेंट मैथ्यू सिंक्लेयर ने कहा, "यह एक छोटे व्यवसायी के लिए विनाशकारी स्थिति है।" ऑयस्टर पूरी तरह से विकसित थे और बिक्री के लिए तैयार थे।

अन्य दो चोरियाँ टॉनटन, मैसाचुसेट्स में हुईं, जो लगभग 160 मील (255 किलोमीटर) दूर है। 2 दिसंबर को, लाइनएज लॉजिस्टिक्स गोदाम से निकलने के बाद केकड़े का एक भार गायब हो गया। दस दिन बाद, 12 दिसंबर को, इलिनोइस और मिनेसोटा में कॉस्टको स्टोर्स के लिए नियत लॉबस्टर मांस को एक धोखेबाज ट्रक कंपनी ने चुरा लिया, यह जानकारी उस ब्रोकर ने दी जिसने पिकअप की व्यवस्था की थी।

रेक्सिंग कंपनीज के सीईओ डायलन रेक्सिंग ने कहा कि वाहक ने एक वास्तविक वाहक का प्रतिरूपण किया। "उनके पास एक स्पूफ किया हुआ ईमेल पता था। उन्होंने ट्रक के किनारे का नाम बदल दिया। उन्होंने एक नकली प्रमाणित ड्राइवर का लाइसेंस बनाया। यह एक बहुत ही परिष्कृत ऑपरेशन है," रेक्सिंग ने मंगलवार को कहा।

ये घटनाएँ समुद्री भोजन आपूर्ति श्रृंखला में कमजोरियों को उजागर करती हैं, विशेष रूप से परिवहन और भंडारण के लिए सत्यापन प्रक्रियाओं के संबंध में। स्पूफ किए गए ईमेल पतों और जाली पहचान दस्तावेजों का उपयोग एक परिष्कार के स्तर को दर्शाता है जिसके लिए उन्नत सुरक्षा उपायों की आवश्यकता है।

एआई-संचालित धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणालियों का उदय भविष्य में ऐसे जोखिमों को कम कर सकता है। ये प्रणालियाँ डेटा में पैटर्न का विश्लेषण करती हैं, जैसे कि शिपिंग मार्ग, वाहक जानकारी और भुगतान विवरण, ताकि उन विसंगतियों की पहचान की जा सके जो धोखाधड़ी गतिविधि का संकेत दे सकती हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को सूक्ष्म असंगतियों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है जिन्हें मानव समीक्षक याद कर सकते हैं, जिससे सुरक्षा की एक अतिरिक्त परत मिलती है।

हालांकि, एआई-संचालित सुरक्षा उपाय भी चुनौतियां पेश करते हैं। एक चिंता एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह की संभावना है, जिससे अनुचित या भेदभावपूर्ण परिणाम हो सकते हैं। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि एआई प्रणालियों को विविध और प्रतिनिधि डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाए ताकि मौजूदा असमानताओं को कायम रखने से बचा जा सके। इसके अतिरिक्त, एआई-संचालित धोखाधड़ी की बढ़ती परिष्कार के लिए पता लगाने वाले एल्गोरिदम के निरंतर अनुकूलन और सुधार की आवश्यकता होती है।

समुद्री भोजन चोरी की जांच जारी है। कानून प्रवर्तन एजेंसियां अपराधियों की पहचान करने और चोरी हुए सामान को बरामद करने के लिए काम कर रही हैं। इन घटनाओं ने उद्योग हितधारकों को अपनी सुरक्षा प्रोटोकॉल का पुनर्मूल्यांकन करने और भविष्य के नुकसान से बचाने के लिए नई तकनीकों का पता लगाने के लिए प्रेरित किया है। मजबूत सत्यापन प्रक्रियाओं के साथ एआई-आधारित समाधानों का एकीकरण, एक अधिक सुरक्षित और लचीली समुद्री भोजन आपूर्ति श्रृंखला की ओर एक मार्ग प्रदान कर सकता है।