Yapay Zekanın İki Ucu Keskin Kılıcı: Sınırsız Büyük Modellerin Şifreleme Sektörüne Potansiyel Tehditi
Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimiyle birlikte, GPT serisinden Gemini gibi ileri düzey dil modelleri, çalışma ve yaşam tarzımızı derinden değiştiriyor. Ancak, teknolojik ilerlemeler potansiyel riskler de beraberinde getiriyor; bunlar arasında en dikkat edilmesi gereken, sınırsız veya kötü niyetli büyük dil modellerinin ortaya çıkmasıdır.
Sınırsız dil modelleri, ana akım modellerin yerleşik güvenlik mekanizmalarını ve etik sınırlamalarını aşmak için kasıtlı olarak tasarlanmış veya değiştirilmiş AI sistemleridir. Ana akım AI geliştiricileri, modellerin kötüye kullanılmasını önlemek için büyük kaynaklar ayırsa da, bazı kişi veya kuruluşlar yasadışı amaçlar için sınırsız modeller aramaya veya kendileri geliştirmeye başlamıştır. Bu makalede, şifreleme endüstrisinde potansiyel kötüye kullanım yolları ve ilgili güvenlik zorlukları ile başa çıkma stratejileri hakkında birkaç tipik sınırsız dil modeli aracını inceleyeceğiz.
Sınırsız Dil Modelinin Tehditleri
Bu tür modellerin ortaya çıkması, siber suçların erişim eşiğini büyük ölçüde düşürdü. Geçmişte uzmanlık gerektiren görevler, örneğin kötü amaçlı kod yazma, oltalama e-postaları oluşturma, dolandırıcılık planlama gibi, şimdi sınırsız AI sayesinde, programlama deneyimi olmayan sıradan insanlar tarafından kolayca yapılabilir hale geldi. Saldırganlar, yalnızca açık kaynak modelin ağırlıklarını ve kaynak kodunu edinmekte ve ardından kötü niyetli içerik veya yasadışı talimatlar içeren bir veri seti ile ince ayar yaparak özelleştirilmiş saldırı araçları oluşturabilmektedir.
Bu model birden fazla risk getiriyor: Saldırganlar belirli hedeflere yönelik özel modeller oluşturabilir, daha yanıltıcı içerikler üretebilir ve geleneksel AI'nın içerik denetimini aşabilirler; modeller ayrıca hızlı bir şekilde phishing web siteleri için kod varyasyonları üretebilir veya farklı platformlar için dolandırıcılık metinleri oluşturabilir; aynı zamanda, açık kaynak modellerinin erişilebilirliği yeraltı AI ekosisteminin oluşumunu teşvik ediyor ve yasadışı ticaret ve geliştirme için bir ortam sağlıyor.
Tipik Sınırsız Dil Modelleri ve Potansiyel Tehditleri
Belirli bir ahlaki kısıtlaması olmayan model
Bu, yeraltı forumlarında açıkça satılan kötü niyetli bir dil modelidir; geliştiricileri bunun hiçbir etik kısıtlaması olmadığını iddia etmektedir. Model, açık kaynak mimarisi üzerine inşa edilmiştir ve büyük miktarda kötü amaçlı yazılım ile ilgili veri üzerinde eğitilmiştir. Kullanıcılar, kullanım izni almak için yalnızca küçük bir ücret ödemeleri yeterlidir. En kötü şöhretli kullanımı, son derece gerçekçi ticari e-posta saldırı e-postaları ve oltalama e-postaları üretmektir.
Şifreleme alanındaki tipik kötüye kullanma yöntemleri şunlardır:
Phishing e-postaları oluşturun, borsa veya proje tarafı gibi davranarak kullanıcıları özel anahtarlarını ifşa etmeye zorlayın.
Düşük teknik seviyeye sahip saldırganlara cüzdan bilgilerini çalan kötü niyetli kod yazmalarında yardımcı olmak
Otomatik dolandırıcılığı tetiklemek, mağdurları sahte airdrop veya yatırım projelerine katılmaya yönlendirmek
Karanlık ağ içeriği için özel model
Bu, araştırma kuruluşları tarafından geliştirilen, karanlık ağ verileri üzerinde ön eğitim yapılmış bir dil modelidir. Amacı, güvenlik araştırmacıları ve kolluk kuvvetlerinin karanlık ağ ekosistemini daha iyi anlamalarına ve yasadışı faaliyetleri takip etmelerine yardımcı olmaktır. Ancak, eğer bu teknoloji kötü niyetli kişiler tarafından ele geçirilir veya benzer bir teknikle sınırsız modeller eğitilirse, sonuçları tahmin edilemez olacaktır.
Kullanıcı ve proje ekip bilgilerini toplayarak hedefe yönelik sosyal mühendislik dolandırıcılığı için kullanmak
Kopyala karanlık ağda olgun kripto çalma ve aklama stratejileri
bazı çevrimiçi dolandırıcılık yardımcı araçları
Bu, karanlık ağ ve hacker forumlarında satılan daha kapsamlı bir kötü niyetli dil modelidir. Şifreleme alanındaki tipik kötüye kullanma yolları şunlardır:
Sahte şifreleme projeleri, sahte finansman için gerçekçi beyaz kağıtlar ve pazarlama metinleri oluşturma
Tanınmış borsa sahte sayfalarını toplu olarak oluşturma
Sosyal medyada sahte yorumlar üreterek, dolandırıcılık tokenlerini tanıtmak veya rakip projeleri karalamak
İnsan diyalogunu taklit ederek, kullanıcılarla güven ilişkisi kurmak, hassas bilgilerin sızdırılmasını teşvik etmek
ahlaki kısıtlamalardan yoksun AI asistanı
Bu, ahlaki kısıtlamalara sahip olmayan bir AI sohbet robotu olarak açıkça tanımlanmıştır. Şifreleme alanındaki potansiyel kötüye kullanımlar şunları içerir:
Yüksek derecede gerçekçi oltalama e-postaları oluşturmak, borsa gibi davranarak sahte güvenlik uyarıları yayınlamak
Gizli arka kapılar içeren akıllı sözleşme kodunu hızlı bir şekilde oluşturun, Rug Pull dolandırıcılığını uygulamak için
Cüzdan bilgilerini çalmak için şekil değiştirme yeteneğine sahip kötü amaçlı yazılım oluşturma
Sosyal medya platformlarında dolandırıcılık robotları konuşlandırarak kullanıcıları sahte projelere katılmaya teşvik etmek
Diğer AI araçlarıyla birlikte sahte proje kurucusu sesleri oluşturmak, telefon dolandırıcılığı yapmak
Belirli bir sansürsüz erişim platformu
Bu, çeşitli dil modellerine erişim sağlayan bir platformdur, bazı sansürsüz modeller de dahil. Kendini AI yeteneklerini keşfetmek için açık bir kapı olarak konumlandırıyor, ancak kötü niyetli içerik oluşturmak için de kullanılabilir. Riskleri şunları içerir:
Saldırganlar, sınırlı modelleri kullanarak oltalama şablonları ve saldırı fikirleri oluşturabilir.
Kötü niyetli ipucu mühendisliğinin eşiğini düşürmek
Şifreleme saldırı taktiklerinin iterasyonunu ve optimizasyonunu hızlandırmak
Önlemler
Sınırsız dil modellerinin ortaya çıkması, siber güvenliğin daha karmaşık, daha ölçeklenebilir ve otomatik yeteneklere sahip yeni bir saldırı paradigması ile karşı karşıya kaldığını göstermektedir. Bu, saldırı eşiklerini düşürmekle kalmayıp, aynı zamanda daha gizli ve daha aldatıcı yeni tehditlerle de karşı karşıya kalınmasına neden olmuştur.
Bu zorluklarla başa çıkmak için güvenlik ekosisteminin tüm taraflarının işbirliği yapması gerekiyor:
Test teknolojisi yatırımlarını artırmak, AI tarafından üretilen kötü niyetli içerikleri, akıllı sözleşme açıklarını ve kötü niyetli kodları tanıyıp engelleyebilen sistemler geliştirmek.
Modelin kaçakçılık önleme yeteneklerini geliştirmek, su işareti ve izleme mekanizmalarını keşfetmek, böylece kritik senaryolarda kötü niyetli içerik kaynaklarını izlemek.
Kötü niyetli modellerin geliştirilmesini ve kötüye kullanılmasını kökeninde sınırlamak için etik normlar ve denetim mekanizmalarının oluşturulması ve güçlendirilmesi.
Kullanıcı eğitimini güçlendirin, halkın AI tarafından üretilen içerikleri tanıma yeteneğini ve güvenlik bilincini artırın.
Sektör iş birliğini teşvik etmek, bilgi paylaşım mekanizmaları kurmak, yeni AI tehditlerini zamanında tespit etmek ve bunlara yanıt vermek.
Sadece çok yönlü bir yaklaşım ile AI teknolojisinin sunduğu faydalardan yararlanabiliriz ve aynı zamanda potansiyel risklerini etkili bir şekilde önleyerek şifreleme sektörünün sağlıklı gelişimini sürdürebiliriz.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Sınırsız büyük modeller, şifreleme endüstrisini tehdit ediyor: Yeni nesil AI saldırı araçları ve karşı stratejiler
Yapay Zekanın İki Ucu Keskin Kılıcı: Sınırsız Büyük Modellerin Şifreleme Sektörüne Potansiyel Tehditi
Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimiyle birlikte, GPT serisinden Gemini gibi ileri düzey dil modelleri, çalışma ve yaşam tarzımızı derinden değiştiriyor. Ancak, teknolojik ilerlemeler potansiyel riskler de beraberinde getiriyor; bunlar arasında en dikkat edilmesi gereken, sınırsız veya kötü niyetli büyük dil modellerinin ortaya çıkmasıdır.
Sınırsız dil modelleri, ana akım modellerin yerleşik güvenlik mekanizmalarını ve etik sınırlamalarını aşmak için kasıtlı olarak tasarlanmış veya değiştirilmiş AI sistemleridir. Ana akım AI geliştiricileri, modellerin kötüye kullanılmasını önlemek için büyük kaynaklar ayırsa da, bazı kişi veya kuruluşlar yasadışı amaçlar için sınırsız modeller aramaya veya kendileri geliştirmeye başlamıştır. Bu makalede, şifreleme endüstrisinde potansiyel kötüye kullanım yolları ve ilgili güvenlik zorlukları ile başa çıkma stratejileri hakkında birkaç tipik sınırsız dil modeli aracını inceleyeceğiz.
Sınırsız Dil Modelinin Tehditleri
Bu tür modellerin ortaya çıkması, siber suçların erişim eşiğini büyük ölçüde düşürdü. Geçmişte uzmanlık gerektiren görevler, örneğin kötü amaçlı kod yazma, oltalama e-postaları oluşturma, dolandırıcılık planlama gibi, şimdi sınırsız AI sayesinde, programlama deneyimi olmayan sıradan insanlar tarafından kolayca yapılabilir hale geldi. Saldırganlar, yalnızca açık kaynak modelin ağırlıklarını ve kaynak kodunu edinmekte ve ardından kötü niyetli içerik veya yasadışı talimatlar içeren bir veri seti ile ince ayar yaparak özelleştirilmiş saldırı araçları oluşturabilmektedir.
Bu model birden fazla risk getiriyor: Saldırganlar belirli hedeflere yönelik özel modeller oluşturabilir, daha yanıltıcı içerikler üretebilir ve geleneksel AI'nın içerik denetimini aşabilirler; modeller ayrıca hızlı bir şekilde phishing web siteleri için kod varyasyonları üretebilir veya farklı platformlar için dolandırıcılık metinleri oluşturabilir; aynı zamanda, açık kaynak modellerinin erişilebilirliği yeraltı AI ekosisteminin oluşumunu teşvik ediyor ve yasadışı ticaret ve geliştirme için bir ortam sağlıyor.
Tipik Sınırsız Dil Modelleri ve Potansiyel Tehditleri
Belirli bir ahlaki kısıtlaması olmayan model
Bu, yeraltı forumlarında açıkça satılan kötü niyetli bir dil modelidir; geliştiricileri bunun hiçbir etik kısıtlaması olmadığını iddia etmektedir. Model, açık kaynak mimarisi üzerine inşa edilmiştir ve büyük miktarda kötü amaçlı yazılım ile ilgili veri üzerinde eğitilmiştir. Kullanıcılar, kullanım izni almak için yalnızca küçük bir ücret ödemeleri yeterlidir. En kötü şöhretli kullanımı, son derece gerçekçi ticari e-posta saldırı e-postaları ve oltalama e-postaları üretmektir.
Şifreleme alanındaki tipik kötüye kullanma yöntemleri şunlardır:
Karanlık ağ içeriği için özel model
Bu, araştırma kuruluşları tarafından geliştirilen, karanlık ağ verileri üzerinde ön eğitim yapılmış bir dil modelidir. Amacı, güvenlik araştırmacıları ve kolluk kuvvetlerinin karanlık ağ ekosistemini daha iyi anlamalarına ve yasadışı faaliyetleri takip etmelerine yardımcı olmaktır. Ancak, eğer bu teknoloji kötü niyetli kişiler tarafından ele geçirilir veya benzer bir teknikle sınırsız modeller eğitilirse, sonuçları tahmin edilemez olacaktır.
Şifreleme alanındaki potansiyel kötüye kullanımlar şunlardır:
bazı çevrimiçi dolandırıcılık yardımcı araçları
Bu, karanlık ağ ve hacker forumlarında satılan daha kapsamlı bir kötü niyetli dil modelidir. Şifreleme alanındaki tipik kötüye kullanma yolları şunlardır:
ahlaki kısıtlamalardan yoksun AI asistanı
Bu, ahlaki kısıtlamalara sahip olmayan bir AI sohbet robotu olarak açıkça tanımlanmıştır. Şifreleme alanındaki potansiyel kötüye kullanımlar şunları içerir:
Belirli bir sansürsüz erişim platformu
Bu, çeşitli dil modellerine erişim sağlayan bir platformdur, bazı sansürsüz modeller de dahil. Kendini AI yeteneklerini keşfetmek için açık bir kapı olarak konumlandırıyor, ancak kötü niyetli içerik oluşturmak için de kullanılabilir. Riskleri şunları içerir:
Önlemler
Sınırsız dil modellerinin ortaya çıkması, siber güvenliğin daha karmaşık, daha ölçeklenebilir ve otomatik yeteneklere sahip yeni bir saldırı paradigması ile karşı karşıya kaldığını göstermektedir. Bu, saldırı eşiklerini düşürmekle kalmayıp, aynı zamanda daha gizli ve daha aldatıcı yeni tehditlerle de karşı karşıya kalınmasına neden olmuştur.
Bu zorluklarla başa çıkmak için güvenlik ekosisteminin tüm taraflarının işbirliği yapması gerekiyor:
Test teknolojisi yatırımlarını artırmak, AI tarafından üretilen kötü niyetli içerikleri, akıllı sözleşme açıklarını ve kötü niyetli kodları tanıyıp engelleyebilen sistemler geliştirmek.
Modelin kaçakçılık önleme yeteneklerini geliştirmek, su işareti ve izleme mekanizmalarını keşfetmek, böylece kritik senaryolarda kötü niyetli içerik kaynaklarını izlemek.
Kötü niyetli modellerin geliştirilmesini ve kötüye kullanılmasını kökeninde sınırlamak için etik normlar ve denetim mekanizmalarının oluşturulması ve güçlendirilmesi.
Kullanıcı eğitimini güçlendirin, halkın AI tarafından üretilen içerikleri tanıma yeteneğini ve güvenlik bilincini artırın.
Sektör iş birliğini teşvik etmek, bilgi paylaşım mekanizmaları kurmak, yeni AI tehditlerini zamanında tespit etmek ve bunlara yanıt vermek.
Sadece çok yönlü bir yaklaşım ile AI teknolojisinin sunduğu faydalardan yararlanabiliriz ve aynı zamanda potansiyel risklerini etkili bir şekilde önleyerek şifreleme sektörünün sağlıklı gelişimini sürdürebiliriz.