কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) দৈনন্দিন জীবনের বিভিন্ন দিককে রূপান্তর করছে, কিন্তু সাইবার অপরাধীরা এই অগ্রগতিকে কাজে লাগিয়ে ফিশিং স্ক্যামকে আরও উন্নত করছে। AI-চালিত চ্যাটবটগুলির যেমন ChatGPT, শিকারিদের দ্বারা ধাপে ধাপে ব্যবহার করা হচ্ছে যাতে তারা সুন্দর, পেশাদার দেখাতে পারা ফিশিং ইমেইল তৈরি করতে পারে, এগুলি পারস্পরিক গ্রামারগত ভুল বা অপ্রাসঙ্গিক বাক্য গঠনে মুক্ত, যার মাধ্যমে আগে অপরাধ চিহ্নিত করত শিকারীরা। এই উন্নতি প্রচলিত এন্টি-ফিশিং প্রতিরক্ষাকে গুরুতর দুর্বল করে দিচ্ছে, যা সাধারণত খারাপ ভাষা দেখেই শনাক্ত করত। অনেক স্ক্যামার, যার মধ্যে নন-নেটিভ ইংরেজি ভাষীও রয়েছে, বিশ্বাসিক ব্যাংক, খুচরা বিক্রেতা ও পরিষেবা সরবরাহকারীর আসল মার্কেটিং উপাদান ট্রেনিং নেওয়া AI টুলগুলি ব্যবহার করে জাল বার্তা তৈরি করছে, যা অপ্রতিভভাবে আসল ইমেইলের মতো দেখায়, ফলে সত্য এবং মন্দ বার্তার মধ্যে পার্থক্য করা খুবই কঠিন হয়ে পড়ে। এই প্রবণতা সাইবার সিকিউরিটি বিশেষজ্ঞ ও কর্তৃপক্ষকে উদ্বিগ্ন করে তুলেছে কারণ এর আকার এবং গুরুতরতা বিপুল। AI-সক্ষম ফিশিং এর প্রভাব সম্প্রতি FBI এর রিপোর্ট দ্বারা স্পষ্ট হয়েছে, যেখানে দেখা গেছে গত বছর ফিশিং ও সংশ্লিষ্ট স্ক্যামগুলো ১৬. ৬ বিলিয়ন ডলার ক্ষতি পৌঁছেছে। আর্থিক ক্ষতির বাইরে, ফিশিং পরিচয় চুরি, সংবেদনশীল অ্যাকাউন্টে অননুমোদিত প্রবেশ, এবং ম্যালওয়্যার ছড়ানোর মাধ্যমে দীর্ঘমেয়াদী ক্ষতি করে, ফলে শিকাররা অনেকটাই ক্ষতিগ্রস্ত হয়। বিশেষজ্ঞরা বলেন যে AI-এর অবদান শুধু ইমেইলের মান উন্নত করাই নয়; এটিতে আক্রমণের গতি ও গড়নও বৃদ্ধি পাচ্ছে। স্বয়ংক্রিয় স্ক্যাম বার্তা তৈরির মাধ্যমে সাইবার অপরাধীরা লক্ষ লক্ষ মানুষকে একসাথে লক্ষ্য করে ব্যাপক ক্যাম্পেইন পরিচালনা করতে পারে, কম মানুষের effort দিয়ে কাজটি করে, যা কার্যকারিতা এবং লাভজনকতা বাড়ায়। আর এক বিপদ হল, সস্তা জেনারেটিভ AI টুলের ব্যবহার বৃদ্ধি, যা ডিপফেক ভিডিও ও ভয়েস ক্লোন তৈরি করতে সক্ষম, ফলে স্ক্যামারদের জন্য বিশ্বাসযোগ্য অডিও ও ভিজ্যুয়াল ইম্পারসনেশন তৈরি করতে সুবিধা হয়, যেমন একটি কোম্পানি পরিচালকের বা ব্যাংকের প্রতিনিধি ব্যক্তির ভয়েস বা ভিডিও অনুকরণ। এটি লক্ষ্যভিত্তিক স্পিয়ার-ফিশিং আক্রমণ আরও কার্যকর করে তোলে, যেমন একজন কর্পোরেট নির্বাহী বা ব্যাংকের প্রতিনিধির ভয়েস বা ভিডিও অনুকরণ করে শিকারদের ব্যক্তিগত গোপনীয় তথ্য বলানো বা ভুয়া লেনদেন অনুমোদন করানো। এসব অগ্রগতির ফলে স্ক্যামাররা আরও সুবিধা পেলেও, সাইবার সিকিউরিটি পেশাদীরা মনে করেন যে স্ক্যাম ইমেইল শনাক্ত করা এখনো সম্ভব, যদিও সেটা আরও জটিল হচ্ছে। কার্যকর শনাক্তের জন্য এখন প্রয়োজন উন্নত বিশ্লেষণ, যেমন আচরণের বিশ্লেষণ, মেশিন লার্নিং ভিত্তিক ফিল্টারিং, অস্বাভাবিকতা নির্ণয়, এবং ব্যবহারকারীদের শিক্ষিত করা যাতে তারা নতুন ধরনের ফিশিংয়ের কৌশল বুঝতে পারে। পাশাপাশি, ব্যক্তিগত এবং সংস্থাগুলিকে সতর্ক থাকতে, সাইবার সুরক্ষা ব্যবস্থা আপডেট করতে, নিয়মিত প্রশিক্ষণ নিতে, মাল্টি-ফ্যাক্টর অটেনটিকেশন ব্যবহার করতে, এবং সন্দেহজনক বার্তা দ্রুত রিপোর্ট করতে হবে যাতে ঝুঁকি হ্রাস পায়। যেভাবে AI আরও উন্নত হচ্ছে এবং ফিশিং পদ্ধতির সাথে মিলিত হচ্ছে, সাইবার সিকিউরিটি কমিউনিটি একটি জরুরি চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি, যা হতে হবে ম্যালিশিয়াস অ্যাক্টরদের অগ্রগতি রোধ করা। এই চলমান AI চালিত স্ক্যাম উন্নয়ন আমাদের জন্য হুঁশিয়ার করে দেয় যে, আমাদের প্রযুক্তি নির্মাতা, আইনি প্রAllocate এবং জনসাধারণের মধ্যে সহযোগিতা জোরদার করে প্রতিরক্ষার নতুন উপায় খুঁজে বের করতে, হুমকি বিষয়ে তথ্য বিনিময় করতে, এবং সচেতনতা বাড়াতে হবে। সারসংক্ষেপে, AI-সক্ষম ফিশিং সাইবার অপরাধের জটিলতায় গুরুত্বপূর্ণ এক ধাপ বাড়িয়েছে। যেখানে AI যোগাযোগ ও বিষয়বস্তুর নির্মাণের জন্য শক্তিশালী সরঞ্জাম সরবরাহ করে, সেখানে একই সঙ্গে এটি স্ক্যামারদের জন্য অসাধারণ উপায় তৈরি করে, যাতে তারা বিশাল পরিমাণে প্রতারণা ও শিকার অপব্যবহার করতে পারে। এই অগ্রসর হুমকির মোকাবিলা করতে হলে একটি সক্রিয়, বহুস্তরীয় পদ্ধতি গ্রহণ করতে হবে, যেখানে উন্নত প্রযুক্তি, শিক্ষা এবং সচেতনতা মিলিত হয়ে ডিজিটাল যুগের ব্যক্তিগত ও সাধারণের সুরক্ষা নিশ্চিত করবে।