Yapay Zekanın Potansiyel Tehditleri: Sınırsız Dil Modellerinin Şifreleme Sektörüne Etkisi
Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, GPT serisinden Gemini gibi ileri düzey modellere kadar hayat tarzımızı sürekli olarak değiştiren bir süreç yaşanıyor. Ancak bu süreçte, dikkat edilmesi gereken bir sorun giderek belirginleşiyor - sınırsız veya kötü niyetli büyük dil modellerinin ortaya çıkması.
Sınırsız dil modelleri, ana akım modellerin yerleşik güvenlik mekanizmalarını ve etik kısıtlamalarını aşmak için özel olarak tasarlanmış, değiştirilmiş veya "hapisten çıkartılmış" dil modellerini ifade eder. Ana akım geliştiriciler genellikle modellerinin kötüye kullanılmasını önlemek için büyük kaynaklar yatırırken, son yıllarda bazı bireyler veya kuruluşlar kötü niyetli amaçlarla sınırsız modellere ulaşmaya veya kendi modellerini geliştirmeye başladılar.
Bu sınırsız modellerin ortaya çıkması, ağ saldırılarının eşiğini önemli ölçüde düşürdü. Geçmişte, kötü amaçlı kod yazmak, oltalama e-postaları hazırlamak, dolandırıcılık planlamak gibi görevler için uzmanlık becerileri gerekmekteydi; ancak bu modeller sayesinde, hiçbir programlama deneyimi olmayan sıradan insanlar bile rahatlıkla bu işlere girebiliyor. Saldırganlar, yalnızca açık kaynak modelin ağırlıklarını ve kaynak kodunu elde etmeli, ardından kötü amaçlı içerik içeren bir veri kümesi üzerinde ince ayar yaparak özelleştirilmiş saldırı araçları oluşturabilirler.
Bu trend birden fazla risk getirmektedir: Saldırganlar belirli hedeflere yönelik olarak modelleri özelleştirerek daha aldatıcı içerikler üretebilir, olağan güvenlik kısıtlamalarını aşabilir; modeller, ayrıca hızlı bir şekilde oltalama web sitelerinin kod varyantlarını üretmek veya farklı platformlar için dolandırıcılık metinleri tasarlamak için kullanılabilir; aynı zamanda, açık kaynaklı modellerin erişilebilirliği yeraltı AI ekosisteminin oluşumunu ve yayılmasını da teşvik etmektedir.
Aşağıda birkaç tipik sınırsız dil modeli ve bunların potansiyel kötüye kullanım yolları bulunmaktadır:
Kötü niyetli bir dil modeli: Bu, yeraltı forumlarında açık bir şekilde satılan bir modeldir ve hiçbir etik kısıtlaması olmadığı iddia edilmektedir. Açık kaynak modeline dayanmakta ve kötü amaçlı yazılımlarla ilgili verilerle eğitilmektedir. Ana kullanım alanları arasında gerçekçi ticari e-posta saldırı e-postaları ve oltalama e-postaları üretmek bulunmaktadır. Şifreleme alanında, oltalama bilgileri üretmek, kötü amaçlı kod yazmak ve otomatik dolandırıcılığı sürdürmek için kullanılabilir.
Belirli bir model: Bu, karanlık web verileri üzerinde eğitilmiş bir modeldir ve aslında araştırmacılara ve kolluk kuvvetlerine karanlık web ekosistemini anlamalarına yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Ancak, kötüye kullanıldığında, hassas dolandırıcılık yapmak veya karanlık webdeki suç yöntemlerini taklit etmek için kullanılabilir.
Bir ağ dolandırıcılığı modeli: Bu, daha kapsamlı bir modeldir ve esasen karanlık web ve hacker forumlarında satılmaktadır. Şifreleme alanında, şifreleme projelerini sahtelemek, toplu olarak phishing sayfaları oluşturmak, sosyal medya trolleri faaliyetlerinde bulunmak ve sosyal mühendislik saldırıları gerçekleştirmek için kullanılabilir.
Ahlaki sınırlamaları olmayan bir model: Bu, ahlaki sınırlamaları olmayan bir AI sohbet robotu olarak açıkça konumlandırılmıştır. Şifreleme alanında, yüksek düzeyde kimlik avı saldırıları, kötü amaçlı akıllı sözleşme kodları oluşturma, çok biçimli şifreleme para çalıcıları yaratma, sosyal mühendislik saldırıları yapma ve derin sahteciliğe dayalı dolandırıcılık için kullanılabilir.
Bazı açık erişim platformları: Bu platform, bazı sansürsüz veya daha esnek sınırlara sahip modeller de dahil olmak üzere çok sayıda dil modeline erişim sağlar. Açık bir AI deneyimi sunmayı amaçlasa da, kötü niyetli kişiler tarafından kötü amaçlı içerik üretmek, sansürü aşmak ve saldırı tekniklerini optimize etmek için kullanılabilir.
Sınırsız dil modellerinin ortaya çıkması, siber güvenliğin daha karmaşık, daha ölçeklenebilir ve otomatikleştirilmiş yeteneklere sahip yeni bir saldırı paradigmasıyla karşı karşıya olduğunu göstermektedir. Bu, yalnızca saldırı engellerini düşürmekle kalmamakta, aynı zamanda daha gizli, daha aldatıcı yeni tehditler de getirmektedir.
Bu zorluklarla başa çıkmak için güvenlik ekosisteminin tüm paydaşları işbirliği yapmalıdır: Tespit teknolojilerine yatırım yapmak, kötü niyetli model üretilen içerikleri tanıyıp engelleyebilecek araçlar geliştirmek; modelin kaçmasını önleme yeteneklerinin inşasını teşvik etmek, su işareti ve izleme mekanizmalarını keşfetmek; etik normlar ve denetim mekanizmaları oluşturmak ve geliştirmek, kötü niyetli modellerin geliştirilmesini ve kötüye kullanılmasını kökünden sınırlamak. Ancak bu şekilde, AI teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte, şifreleme endüstrisinin ve tüm siber alanın güvenliğini sağlayabiliriz.
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.
12 Likes
Reward
12
8
Repost
Share
Comment
0/400
FudVaccinator
· 07-28 09:16
Yine fud yapıldı, bu yüzden diyorum ki
View OriginalReply0
MagicBean
· 07-28 07:52
Güvenlik endişeleri bir yana, şimdi para kazanmak önemli.
View OriginalReply0
CryptoAdventurer
· 07-26 16:45
Bir başka zeka vergisi toplayıcı geldi, enayiler hızlıca bir pozisyon girin
View OriginalReply0
MevTears
· 07-25 15:03
insanları enayi yerine koymak başladı, kim buna dayanabilir?
View OriginalReply0
MerkleDreamer
· 07-25 15:02
Riskler ve fırsatlar gerçektir.
View OriginalReply0
HalfIsEmpty
· 07-25 14:42
Çalışan işte uykulu.
View OriginalReply0
GasFeeVictim
· 07-25 14:38
enayiler her zaman kaybeder gas
View OriginalReply0
NightAirdropper
· 07-25 14:37
Sarmaya başladık, sarmaya başladık, ai karşı saldırıya geçti.
Sınırsız AI dil modeli: Şifreleme sektöründe güvenliğin yeni tehdidi
Yapay Zekanın Potansiyel Tehditleri: Sınırsız Dil Modellerinin Şifreleme Sektörüne Etkisi
Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, GPT serisinden Gemini gibi ileri düzey modellere kadar hayat tarzımızı sürekli olarak değiştiren bir süreç yaşanıyor. Ancak bu süreçte, dikkat edilmesi gereken bir sorun giderek belirginleşiyor - sınırsız veya kötü niyetli büyük dil modellerinin ortaya çıkması.
Sınırsız dil modelleri, ana akım modellerin yerleşik güvenlik mekanizmalarını ve etik kısıtlamalarını aşmak için özel olarak tasarlanmış, değiştirilmiş veya "hapisten çıkartılmış" dil modellerini ifade eder. Ana akım geliştiriciler genellikle modellerinin kötüye kullanılmasını önlemek için büyük kaynaklar yatırırken, son yıllarda bazı bireyler veya kuruluşlar kötü niyetli amaçlarla sınırsız modellere ulaşmaya veya kendi modellerini geliştirmeye başladılar.
Bu sınırsız modellerin ortaya çıkması, ağ saldırılarının eşiğini önemli ölçüde düşürdü. Geçmişte, kötü amaçlı kod yazmak, oltalama e-postaları hazırlamak, dolandırıcılık planlamak gibi görevler için uzmanlık becerileri gerekmekteydi; ancak bu modeller sayesinde, hiçbir programlama deneyimi olmayan sıradan insanlar bile rahatlıkla bu işlere girebiliyor. Saldırganlar, yalnızca açık kaynak modelin ağırlıklarını ve kaynak kodunu elde etmeli, ardından kötü amaçlı içerik içeren bir veri kümesi üzerinde ince ayar yaparak özelleştirilmiş saldırı araçları oluşturabilirler.
Bu trend birden fazla risk getirmektedir: Saldırganlar belirli hedeflere yönelik olarak modelleri özelleştirerek daha aldatıcı içerikler üretebilir, olağan güvenlik kısıtlamalarını aşabilir; modeller, ayrıca hızlı bir şekilde oltalama web sitelerinin kod varyantlarını üretmek veya farklı platformlar için dolandırıcılık metinleri tasarlamak için kullanılabilir; aynı zamanda, açık kaynaklı modellerin erişilebilirliği yeraltı AI ekosisteminin oluşumunu ve yayılmasını da teşvik etmektedir.
Aşağıda birkaç tipik sınırsız dil modeli ve bunların potansiyel kötüye kullanım yolları bulunmaktadır:
Kötü niyetli bir dil modeli: Bu, yeraltı forumlarında açık bir şekilde satılan bir modeldir ve hiçbir etik kısıtlaması olmadığı iddia edilmektedir. Açık kaynak modeline dayanmakta ve kötü amaçlı yazılımlarla ilgili verilerle eğitilmektedir. Ana kullanım alanları arasında gerçekçi ticari e-posta saldırı e-postaları ve oltalama e-postaları üretmek bulunmaktadır. Şifreleme alanında, oltalama bilgileri üretmek, kötü amaçlı kod yazmak ve otomatik dolandırıcılığı sürdürmek için kullanılabilir.
Belirli bir model: Bu, karanlık web verileri üzerinde eğitilmiş bir modeldir ve aslında araştırmacılara ve kolluk kuvvetlerine karanlık web ekosistemini anlamalarına yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Ancak, kötüye kullanıldığında, hassas dolandırıcılık yapmak veya karanlık webdeki suç yöntemlerini taklit etmek için kullanılabilir.
Bir ağ dolandırıcılığı modeli: Bu, daha kapsamlı bir modeldir ve esasen karanlık web ve hacker forumlarında satılmaktadır. Şifreleme alanında, şifreleme projelerini sahtelemek, toplu olarak phishing sayfaları oluşturmak, sosyal medya trolleri faaliyetlerinde bulunmak ve sosyal mühendislik saldırıları gerçekleştirmek için kullanılabilir.
Ahlaki sınırlamaları olmayan bir model: Bu, ahlaki sınırlamaları olmayan bir AI sohbet robotu olarak açıkça konumlandırılmıştır. Şifreleme alanında, yüksek düzeyde kimlik avı saldırıları, kötü amaçlı akıllı sözleşme kodları oluşturma, çok biçimli şifreleme para çalıcıları yaratma, sosyal mühendislik saldırıları yapma ve derin sahteciliğe dayalı dolandırıcılık için kullanılabilir.
Bazı açık erişim platformları: Bu platform, bazı sansürsüz veya daha esnek sınırlara sahip modeller de dahil olmak üzere çok sayıda dil modeline erişim sağlar. Açık bir AI deneyimi sunmayı amaçlasa da, kötü niyetli kişiler tarafından kötü amaçlı içerik üretmek, sansürü aşmak ve saldırı tekniklerini optimize etmek için kullanılabilir.
Sınırsız dil modellerinin ortaya çıkması, siber güvenliğin daha karmaşık, daha ölçeklenebilir ve otomatikleştirilmiş yeteneklere sahip yeni bir saldırı paradigmasıyla karşı karşıya olduğunu göstermektedir. Bu, yalnızca saldırı engellerini düşürmekle kalmamakta, aynı zamanda daha gizli, daha aldatıcı yeni tehditler de getirmektedir.
Bu zorluklarla başa çıkmak için güvenlik ekosisteminin tüm paydaşları işbirliği yapmalıdır: Tespit teknolojilerine yatırım yapmak, kötü niyetli model üretilen içerikleri tanıyıp engelleyebilecek araçlar geliştirmek; modelin kaçmasını önleme yeteneklerinin inşasını teşvik etmek, su işareti ve izleme mekanizmalarını keşfetmek; etik normlar ve denetim mekanizmaları oluşturmak ve geliştirmek, kötü niyetli modellerin geliştirilmesini ve kötüye kullanılmasını kökünden sınırlamak. Ancak bu şekilde, AI teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte, şifreleme endüstrisinin ve tüm siber alanın güvenliğini sağlayabiliriz.