जापान की पहचान प्रणाली My Number को 2015 में कर, सामाजिक सुरक्षा और प्रशासनिक सेवाओं को एकीकृत करने के लिए शुरू किया गया था। लेकिन हाल के वर्षों में कई घटनाएँ — डेटा गलत‑लिंकिंग, कॉन्फ़िगरेशन त्रुटियाँ, और GSS सिस्टम में अनधिकृत एक्सेस — ने इस प्रणाली की गहरी संरचनात्मक कमजोरियों को उजागर किया है।

यह रिपोर्ट My Number की कमजोरियों का विश्लेषण करती है और इसे दुनिया के प्रमुख डिजिटल पहचान सिस्टमों से तुलना करती है।

1. My Number प्रणाली की संरचनात्मक कमजोरियाँ

1‑1. केंद्रीकृत डेटा प्रबंधन का अभाव (Fragmented Architecture)

Estonia eID या India Aadhaar के विपरीत, My Number केंद्रीकृत डेटाबेस का उपयोग नहीं करता।

डेटा विभाजित है:

• मंत्रालयों और सरकारी एजेंसियों में
• स्थानीय नगर पालिकाओं में
• निजी कंपनियों में (बैंक, बीमा, टेलीकॉम, कार रेंटल आदि)

परिणाम:

• सुरक्षा मानकों में असंगति
• गलत डेटा लिंकिंग
• क्रॉस‑सिस्टम विसंगतियों का पता लगाना कठिन

2023–2024 के बीमा और पेंशन डेटा गलत‑लिंकिंग की घटनाएँ इसी संरचना का परिणाम हैं।

1‑2. अत्यधिक मैनुअल प्रक्रियाएँ और कागज़ आधारित सत्यापन

My Number से जुड़े कई कार्य अभी भी निर्भर हैं:

• मैनुअल डेटा एंट्री
• मानव सत्यापन
• कागज़ी दस्तावेज़ों पर

जो जोखिम पैदा करते हैं:

• गलत डेटा एंट्री
• गलत लिंकिंग
• मानव त्रुटियाँ
• कम प्रशासनिक दक्षता

उन्नत देशों में ये प्रक्रियाएँ पहले से ही स्वचालित और एन्क्रिप्टेड हैं।

1‑3. पहचान और एक्सेस प्रबंधन (IAM) की कमजोरियाँ

My Number का उपयोग करते हैं:

• सरकारी संस्थान
• स्थानीय प्रशासन
• निजी कंपनियाँ
• ठेकेदार
• सिस्टम इंटीग्रेटर

इन सभी में प्रमाणीकरण और अनुमति प्रबंधन अलग‑अलग है।

जो जोखिम पैदा करता है:

• अत्यधिक अनुमति
• MFA का असंगत उपयोग
• बाहरी कनेक्शन की कमजोर निगरानी
• वास्तविक‑समय विसंगति पहचान का अभाव

GSS घटना (2.46 लाख रिकॉर्ड संभावित रूप से लीक) इसका स्पष्ट उदाहरण है।

1‑4. घटनाओं की देर से घोषणा और कम पारदर्शिता

जापान में अक्सर:

• घटनाएँ देर से घोषित होती हैं
• तकनीकी विवरण सीमित होते हैं
• बाद की रिपोर्टें संक्षिप्त होती हैं
• मंत्रालयों के बीच सीख साझा नहीं होती

इससे सार्वजनिक विश्वास कम होता है।

2. My Number त्रुटियों और लीक के पीछे के कारण

2‑1. निजी कंपनियों के साथ जटिल एकीकरण

My Number का उपयोग होता है:

• बैंक खाते खोलने में
• बीमा सेवाओं में
• कार रेंटल (Times Car)
• यात्रा बुकिंग (SkyTicket)
• टेलीकॉम सेवाओं में

हर कंपनी के सुरक्षा मानक अलग होते हैं, जिससे असमान जोखिम पैदा होता है।

Times Car घटना (6.6 मिलियन रिकॉर्ड लीक) दिखाती है कि निजी क्षेत्र की कमजोरियाँ My Number को प्रभावित करती हैं।

2‑2. सबकॉन्ट्रैक्टिंग की लंबी श्रृंखला

सिस्टम में शामिल होते हैं:

• मुख्य ठेकेदार
• द्वितीय स्तर के सबकॉन्ट्रैक्टर
• तृतीय स्तर के सबकॉन्ट्रैक्टर

जो पैदा करते हैं:

• कॉन्फ़िगरेशन त्रुटियाँ
• भेद्यता सुधार में देरी
• जिम्मेदारी का अस्पष्ट होना

GSS घटना इसी समस्या का परिणाम है।

2‑3. Zero Trust मॉडल का अधूरा अपनाना

जापान अभी भी पारंपरिक परिधि सुरक्षा पर निर्भर है। आधुनिक सिस्टम उपयोग करते हैं:

• निरंतर प्रमाणीकरण
• वास्तविक‑समय मॉनिटरिंग
• केंद्रीकृत IAM
• एन्क्रिप्टेड सत्यापन

पुराने और नए सिस्टमों का मिश्रण Zero Trust को कठिन बनाता है।

3. वैश्विक तुलना: जापान कहाँ खड़ा है

3‑1. Estonia eID — दुनिया का सबसे उन्नत मॉडल

• केंद्रीकृत आर्किटेक्चर
• ब्लॉकचेन आधारित अखंडता
• अनिवार्य एन्क्रिप्टेड प्रमाणीकरण
• निरंतर मॉनिटरिंग
• उच्च पारदर्शिता

3‑2. India Aadhaar — विशाल पैमाने पर मजबूत प्रमाणीकरण

• 1.3 अरब लोगों का कवरेज
• बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण
• केंद्रीकृत डेटाबेस
• सख्त API गवर्नेंस
• तेज घटना रिपोर्टिंग

3‑3. United States SSN — निजी क्षेत्र में अत्यधिक उपयोग का जोखिम

• कोई केंद्रीकृत डिजिटल ID नहीं
• SSN का व्यापक उपयोग
• पहचान चोरी का उच्च जोखिम

My Number कुछ जोखिम SSN के साथ साझा करता है।

3‑4. Japan My Number — जटिल, विभाजित और असंगत

• गैर‑केंद्रीकृत
• वितरित प्रबंधन
• पुराने और नए सिस्टमों का मिश्रण
• कॉन्फ़िगरेशन त्रुटियों का उच्च जोखिम

4. हाल की घटनाओं से उजागर भविष्य के जोखिम

4‑1. गलत डेटा लिंकिंग = डेटा अखंडता की समस्या

बीमा, पेंशन और नगर पालिका रिकॉर्ड में गलत लिंकिंग संरचनात्मक समस्या का संकेत है।

4‑2. GSS घटना = सरकारी IAM की कमजोरी

• बाहरी खाते का दुरुपयोग
• VPN भेद्यता
• 2.46 लाख रिकॉर्ड जोखिम में

4‑3. Times Car घटना = निजी क्षेत्र की सुरक्षा असंगति

• 6.6 मिलियन रिकॉर्ड लीक
• ड्राइविंग लाइसेंस की छवियाँ लीक
• API गवर्नेंस कमजोर

निष्कर्ष

My Number प्रणाली कई गहरी संरचनात्मक कमजोरियों से प्रभावित है:

• विभाजित आर्किटेक्चर
• कमजोर IAM
• मैनुअल प्रक्रियाएँ
• जटिल सबकॉन्ट्रैक्टिंग
• कम पारदर्शिता
• पुराने सिस्टमों का बोझ

हाल की घटनाएँ (GSS, Times Car, गलत लिंकिंग) इन समस्याओं का स्पष्ट प्रमाण हैं।