अल्बर्टा ने क्लाउड का उपयोग करके 20 घंटों में 466M लाइनों के सरकारी कोड को स्कैन किया

अल्बर्टा सरकार ने मैन्युअल रूप से 6.5 साल लगने वाले सुरक्षा समीक्षा को पूरा करने के लिए ~50 समानांतर क्लाउड एजेंटों का उपयोग किया। यह पाठ दो-चरण स्कैन, फिक्स वर्कफ़्लो और उनके द्वारा बनाए गए निरंतर समीक्षा एजेंटों को तोड़ता है - और आपको दिखाता है कि उसी पैटर्न को कैसे लागू किया जाए।

अल्बर्टा सरकार ने अभी रिकॉर्ड पर सबसे बड़ा AI-सहायता प्राप्त सुरक्षा स्कैन पूरा किया है: 20 घंटों में 466 मिलियन लाइनों के सरकारी कोड की समीक्षा की गई। पारंपरिक रूप से किया गया यही काम, लगभग 6.5 साल लगते।

यह पाठ बताता है कि अल्बर्टा ने क्या किया, यह क्यों काम किया, और यह पैटर्न क्लाउड का उपयोग करके बड़े पैमाने पर तकनीकी काम को संभालने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए क्या मायने रखता है।

अल्बर्टा का प्रौद्योगिकी और नवाचार मंत्रालय सभी 27 प्रांतीय मंत्रालयों के लिए 3,400 कोड रिपॉजिटरी में 1,280 एप्लिकेशन रखता है - ऐसी प्रणालियाँ जिनमें कर रिकॉर्ड, सामाजिक सेवा केस फ़ाइलें और सार्वजनिक सुरक्षा डेटा होता है। अधिकांश ने कभी व्यवस्थित सुरक्षा समीक्षा नहीं की थी।

इस कोडबेस को स्कैन करने के लिए, टीम ने दो-चरण प्रक्रिया का उपयोग करके लगभग 50 क्लाउड एजेंटों को समानांतर में चलाया। सबसे पहले, एक नियम इंजन ने प्रत्येक रिपॉजिटरी में ज्ञात भेद्यता पैटर्न को चिह्नित किया। दूसरा, क्लाउड ने उन चिह्नों की समीक्षा की और प्रत्येक खोज के लिए सटीक फ़ाइल और लाइन नंबर का हवाला दिया - ताकि डेवलपर्स कुछ भी छूने से पहले सत्यापित कर सकें।

भेद्यताएँ खोजना पहला कदम था। अल्बर्टा की टीम ने फिर क्लाउड कोड का उपयोग पैच उत्पन्न करने, जहाँ कोई परीक्षण मौजूद नहीं थे वहाँ परीक्षण लिखने, और कुछ मामलों में आधुनिक भाषाओं में पूरी विरासत प्रणालियों का पुनर्निर्माण करने के लिए किया।

एक उदाहरण: लगभग 25 साल पहले जावा में हाथ से कोडित एक सब्सिडी पोर्टल - जिसे पहली बार बनाने में पांच महीने लगे थे - को चार से पांच दिनों में फिर से बनाया गया था। शिपिंग से पहले मंत्रालय के इंजीनियरों द्वारा प्रत्येक फिक्स की समीक्षा और अनुमोदन किया गया था। AI ने काम को तेज किया; मनुष्य निर्णय लूप में बने रहे।

अल्बर्टा ने क्लाउड एजेंट SDK का उपयोग करके तीन विशेष समीक्षा एजेंट भी बनाए। एक रेड टीम एजेंट बाहर से अनुप्रयोगों की जांच करता है, जैसे एक हमलावर करेगा। एक ब्लू टीम एजेंट एक अंतरराष्ट्रीय सुरक्षा मानक के खिलाफ सुरक्षा की जांच करता है और ठीक करने के लिए सटीक फ़ाइलों की ओर इशारा करते हुए एक सुधार योजना लिखता है। अतिरिक्त एजेंट कोड गुणवत्ता और सार्वजनिक-सामना लेखन की जांच करते हैं। प्रत्येक एप्लिकेशन प्रत्येक पास पर लगभग 95 सुरक्षा नियंत्रणों से गुजरता है।

अल्बर्टा की समस्या अद्वितीय नहीं है। दुनिया भर की सरकारी एजेंसियों में सुरक्षा अंतराल और कम-दस्तावेजीकृत विरासत प्रणालियाँ मौजूद हैं। अल्बर्टा ने अन्य एजेंसियों को उसी दृष्टिकोण को चलाने के लिए एक खाका देने वाले तकनीकी श्वेत पत्र प्रकाशित किए हैं, और जुलाई 2026 में एडमॉन्टन में एक उद्योग दिवस की मेजबानी कर रहा है ताकि उसने जो सीखा उसे साझा किया जा सके।

जिस पैटर्न ने इसे काम किया: समानांतर एजेंटों के साथ बड़े पैमाने पर स्कैन करें, फ़ाइल और लाइन संदर्भों के साथ विशिष्ट निष्कर्षों का हवाला दें, अनिवार्य मानव समीक्षा के साथ ठीक करें, फिर विकास प्रक्रिया में ही निरंतर सुरक्षा जांच का निर्माण करें।

क्या लेना है: अल्बर्टा ने 20 घंटों में 466 मिलियन लाइनों के कोड को ~50 समानांतर क्लाउड एजेंटों का उपयोग करके स्कैन किया - ऐसा काम जिसे मैन्युअल रूप से ~6.5 साल लगते। दो-चरण प्रक्रिया (नियम-इंजन स्कैन, फिर सटीक फ़ाइल/लाइन उद्धरणों के साथ क्लाउड समीक्षा) ने उन मुद्दों को पकड़ा जिन्हें पारंपरिक स्वचालित उपकरण चूक गए थे। क्लाउड ने फिर फिक्स उत्पन्न किए, लापता परीक्षण लिखे, और विरासत प्रणालियों का पुनर्निर्माण किया - शिपिंग से पहले मानव समीक्षा की आवश्यकता थी। तीन विशेष एजेंट अब प्रति एप्लिकेशन प्रति पास ~95 सुरक्षा नियंत्रणों को कवर करने वाली निरंतर जांच चलाते हैं।