Pandora'nın kutusuna dikkat edin: Kısıtlanmamış AI modellerinin şifreleme sektörüne potansiyel tehdidi

Son yıllarda yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, hayatımızı ve çalışma biçimimizi derinden değiştirmektedir. GPT serisinden Gemini gibi ileri modellere kadar, AI'nın sonsuz olasılıklarını görme fırsatını buluyoruz. Ancak, bu hızla gelişen teknoloji ortamında, kaygı verici bazı riskler de sessizce ortaya çıkmaktadır - kontrolsüz büyük dil modelleri (LLM).

Bu "sınırsız LLM" olarak adlandırılanlar genellikle özel olarak tasarlanmış veya değiştirilmiş modellerdir ve ana akım AI sistemlerinde yerleşik etik sınırlamaları ve güvenlik mekanizmalarını aşmaktadır. Ana akım AI geliştiricileri koruma duvarları inşa etmek için büyük yatırımlar yaparken, bazı kötü niyetli bireyler ve organizasyonlar bu sınırlamaları aşmanın yollarını gizlice aramaktadır ve kötüye kullanılabilecek modeller geliştirmektedir. Bu makalede, bu sınırsız modellerin durumu, şifreleme alanındaki potansiyel tehditleri ve bu yeni ortaya çıkan zorlukla nasıl başa çıkmamız gerektiği derinlemesine incelenecektir.

Kısıtsız LLM'in Tehlikeleri

Bu tür modellerin ortaya çıkması, ağ saldırıları gerçekleştirme teknik eşiklerini büyük ölçüde düşürdü. Geçmişte uzmanlık bilgisi gerektiren görevler, örneğin kötü amaçlı yazılım yazmak, aldatıcı e-postalar hazırlamak gibi, artık teknik acemiler tarafından kolayca yapılabiliyor. Saldırganlar yalnızca açık kaynak modelini edinmekte ve ardından kötü amaçlı içerik içeren bir veri seti ile eğitim yaparak, özel saldırı araçları oluşturabilmektedir.

Bu gelişim eğilimi çoklu riskler getirdi:

1. Saldırganlar belirli hedeflere yönelik modelleri özelleştirerek daha yanıltıcı içerikler üretebilir ve geleneksel AI'nin güvenlik denetimlerini aşabilir.
2. Bu modeller, hızlı bir şekilde varyant sahte siteler kodları oluşturmak veya farklı sosyal medya platformları için dolandırıcılık senaryoları oluşturmak için kullanılabilir.
3. Açık kaynaklı modellerin erişilebilirliği ve değiştirilebilirliği, yeraltı AI ekosisteminin oluşumunu teşvik ediyor ve yasa dışı faaliyetler için bir zemin sağlıyor.

Aşağıda birkaç tipik kısıtlanmamış LLM aracına bakalım:

"Karanlık Versiyon GPT"

Bu, bazı forumlarda açıkça satılan kötü niyetli bir LLM'dir ve geliştiricileri bunun tamamen etik kısıtlamaları olmadığını iddia etmektedir. Açık kaynaklı bir model temelinde inşa edilmiş ve büyük miktarda kötü amaçlı yazılım ile ilgili verilerle eğitilmiştir. Kullanıcılar, 200 dolardan daha az bir ödeme yaparak bir aylık kullanım hakkı alabilirler. Genellikle, (BEC) saldırı e-postaları ve kimlik avı e-postaları oluşturmak için son derece aldatıcı ticari e-postalar üretmek için kullanılır.

Kriptopara alanında, tipik kötüye kullanım şekilleri şunlardır:

• Kullanıcıları kötü niyetli bağlantılara tıklamaya veya özel anahtarları ifşa etmeye zorlamak için sahte borsa veya cüzdan kimlik avı e-postaları oluşturun.
• Teknik yetenekleri sınırlı saldırganlara cüzdan dosyalarını çalmak, panoyu izlemek gibi kötü amaçlı kodlar yazmalarında yardımcı olun.
• Otomatik dolandırıcılığı tetiklemek, potansiyel mağdurlara otomatik yanıt vermek, onları sahte projelere katılmaya teşvik etmek.

karanlık ağ verileri eğitim modeli

Bir araştırma kuruluşu tarafından geliştirilen bu model, karanlık ağ verileri (forumlar, kara pazarlar, sızdırılmış belgeler gibi) üzerinde ön eğitim yapmak için özel olarak tasarlanmıştır. Amacı güvenlik araştırmacılarına araç sağlamak olsa da, eğer kötü niyetli kişiler tarafından ele geçirilir veya taklit edilirse, sonuçları korkunç olabilir.

Şifreleme alanında, bu kötüye kullanılabilir:

• Kullanıcı ve proje ekip bilgilerini toplamak, hassas dolandırıcılık uygulamak.
• Kopyala karanlık ağda olgun hırsızlık ve para aklama yöntemleri.

ağ dolandırıcılığı "İsviçre çakısı"

Bu, daha kapsamlı bir kötü niyetli modeldir ve esasen karanlık web forumlarında satılmaktadır; aylık ücretleri 200 dolardan 1700 dolara kadar değişmektedir. Şifreleme alanındaki potansiyel kötüye kullanımları şunları içerir:

• Gerçekçi sahte proje beyaz kitapları, web siteleri ve pazarlama metinleri oluşturmak için ICO dolandırıcılığını uygulamak.
• Tanınmış borsa sahte sayfalarını toplu olarak oluşturma.
• Sahte yorumlar üretmek, dolandırıcılık tokenlerini tanıtmak veya rakip projeleri karalamak.
• Gerçek insan diyaloglarını taklit ederek kullanıcıyla güven oluşturmak, onu hassas bilgileri ifşa etmeye teşvik etmek.

ahlaki kısıtlaması olmayan AI asistanı

Bu, ahlaki kısıtlamalara sahip olmadığını açıkça belirten bir AI sohbet robotudur. Şifreleme alanında, şu amaçlarla kullanılabilir:

• Yüksek derecede gerçekçi oltalama e-postaları oluşturun, borsa tarafından sahte bildirimler yayımlayın.
• Hızlı bir şekilde arka kapı içeren akıllı sözleşmeler oluşturulmasına yardımcı olun, "kaçış" dolandırıcılığını gerçekleştirmek için.
• Cüzdan bilgilerini çalmak için şekil değiştirme yeteneğine sahip kötü amaçlı yazılım oluşturmak.
• Sosyal medya platformlarında dolandırıcılık robotları konuşlandırmak, kullanıcıları sahte projelere katılmaya teşvik etmek.
• Diğer AI araçlarıyla birlikte çalışarak, sahte proje sahiplerinin sesini üretmek ve telefon dolandırıcılığı yapmak.

sansürsüz erişim platformu

Bir platform, daha az kısıtlamaya sahip bazı modeller de dahil olmak üzere çeşitli LLM'lere erişim sunmaktadır. AI yeteneklerini keşfetmenin açık bir kapısı olarak kendini tanıtsa da, kötü niyetli içerik üretmek için kötüye kullanılma olasılığı da bulunmaktadır. Potansiyel riskleri arasında:

• Saldırganlar, daha az kısıtlamaya sahip modelleri kullanarak kimlik avı şablonları veya saldırı fikirleri oluşturabilir.
• Sınırlı model kullanımının teknik engellerini azaltmıştır.
• Saldırı yöntemlerinin iteratif optimizasyonunu hızlandırdı.

Sonuç

Kısıtlamasız LLM'nin ortaya çıkması, siber güvenliğin daha karmaşık, daha ölçeklenebilir ve otomatikleştirilmiş yeteneklere sahip saldırıların yeni bir paradigmasıyla karşı karşıya olduğunu göstermektedir. Bu durum, yalnızca saldırı eşiğini düşürmekle kalmıyor, aynı zamanda daha gizli ve daha aldatıcı yeni tehditler de getiriyor.

Bu zorlukla karşı karşıya, güvenlik ekosisteminin tüm tarafları işbirliği yapmalıdır:

1. Tespit teknolojilerine yatırımı artırmak, AI tarafından üretilen kötü niyetli içerikleri tanıma ve engelleme yeteneğini geliştirmek.
2. Modelin "jailbreak" yeteneğini güçlendirmek, içerik izleme mekanizmasını keşfetmek.
3. Kötü niyetli modellerin geliştirilmesini ve kötüye kullanılmasını kaynağında sınırlamak için etik normlar ve denetim mekanizmalarının kurulması ve güçlendirilmesi.

Sadece tüm taraflar el birliğiyle çalışırsa, bu sürekli yükselen saldırı ve savunma oyununda inisiyatifi ele alabilir ve dijital dünyanın güvenliğini koruyabiliriz.