Yapay Zekanın İki Ucu Keskin Kılıcı: Sınırsız Büyük Dil Modellerinin Getirdiği Güvenlik Zorluklarını Tartışmak
Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, GPT serisinden Gemini gibi ileri düzey modellere kadar, yaşam biçimimizi derinden değiştiren bir dönüşüm yaşanıyor. Ancak, teknolojik ilerlemelerle birlikte, özellikle sınırsız veya kötü niyetli büyük dil modellerinin ortaya çıkması potansiyel riskler de getiriyor.
Sınırsız LLM, ana akım modellerin güvenlik mekanizmalarını ve etik kısıtlamalarını aşmak üzere tasarlanmış veya değiştirilmiş dil modellerini ifade eder. Ana akım LLM geliştiricileri, modellerin kötüye kullanılmasını önlemek için büyük kaynaklar harcasa da, bazı bireyler veya organizasyonlar kötü niyetli motivasyonlarla sınırsız modellere ulaşmayı veya geliştirmeyi arayışına girmiştir. Bu makale, bu tür modellerin kripto endüstrisindeki potansiyel tehditlerini ve bunlara karşı stratejileri inceleyecektir.
Sınırsız LLM'nin Potansiyel Tehditleri
Bu tür modeller, başlangıçta uzmanlık gerektiren görevleri basitleştirir; sıradan insanlar bile kötü niyetli kod yazma, oltalama e-postaları oluşturma gibi işlemleri kolayca yapabilir. Saldırganlar, açık kaynak modellerini elde ederek ve kötü niyetli bir şekilde ince ayar yaparak özelleştirilmiş saldırı araçları geliştirebilir. Bu model birden fazla risk getirmektedir:
İçerik denetimini dolayarak daha aldatıcı içerikler oluşturmak
Hızlı bir şekilde phishing sitesi kodu varyantları oluşturma
Farklı platformlar için dolandırıcılık metinleri özelleştirmek
Yeraltı AI ekosisteminin oluşumunu ve yayılmasını desteklemek
Tipik Sınırsız LLM Araçları ve Potansiyel Kötüye Kullanım
WormGPT: Karanlık Versiyon GPT
WormGPT, kötü niyetli bir LLM olarak yer altı forumlarında satılmaktadır; GPT-J 6B gibi açık kaynaklı modellere dayanmaktadır ve kötü amaçlı yazılım ile ilgili veriler üzerinde eğitilmiştir. Ana kullanım alanları şunlardır:
Gerçekçi ticari e-posta saldırı e-postaları oluşturma
Kripto para borsası veya proje sahiplerini taklit eden oltalama e-postaları oluşturmak
Cüzdan dosyalarını çalmak gibi kötü niyetli kodlar yazılmasına yardımcı olmak
Otomatik dolandırıcılık diyaloglarını harekete geçirmek
DarkBERT: Karanlık Ağ İçerik Analiz Aracı
DarkBERT, karanlık ağ verileri üzerinde önceden eğitilmiş bir dil modelidir ve başlangıçta güvenlik araştırmaları ve hukuk uygulamaları için kullanılmıştır. Ancak, eğer sahip olduğu hassas içerikler kötüye kullanılırsa, şu sonuçlara yol açabilir:
Hedefli dolandırıcılık yaparak kripto kullanıcı bilgilerini toplamak
Karanlık ağda olgun kripto para çalma ve aklama stratejilerini kopyalamak
FraudGPT: Ağ dolandırıcılığı araç seti
FraudGPT, WormGPT'nin gelişmiş bir versiyonu olarak adlandırılmaktadır ve daha kapsamlı işlevselliğe sahiptir. Kripto alanındaki potansiyel kötüye kullanımlar şunları içerir:
Sahte kripto projeleri, sahte beyaz kağıtlar ve pazarlama metinleri oluşturmak
Taklit borsa giriş sayfalarını topluca oluşturma
Sahte yorumlar ve tanıtımların büyük ölçekli üretilmesi
Sosyal mühendislik saldırıları gerçekleştirerek kullanıcıları hassas bilgileri ifşa etmeye yönlendirmek
GhostGPT: Ahlaki kısıtlaması olmayan AI asistanı
GhostGPT, ahlaki kısıtlamaları olmayan bir sohbet robotu olarak net bir şekilde konumlandırılmıştır ve şu amaçlarla kullanılabilir:
Yüksek derecede gerçekçi oltalama e-postaları oluşturma
Arka kapı içeren akıllı sözleşmeler hızlı bir şekilde oluşturun
Şekil değiştirme yeteneğine sahip kötü amaçlı yazılım oluşturma
Otomatik sosyal medya dolandırıcılık robotları dağıtmak
Diğer AI araçlarıyla birlikte derin sahtecilik dolandırıcılığı yapmak
Venice.ai: Sansürsüz erişim için potansiyel riskler
Venice.ai, daha az kısıtlamaya sahip bazı modeller de dahil olmak üzere çeşitli LLM'lere erişim sunmaktadır. Açık keşif platformu olarak konumlandırılmasına rağmen, kötüye kullanılma olasılığı da vardır:
Hızlandırılmış saldırı konuşma metinlerinin iterasyonu ve optimizasyonu
Stratejiler
Sınırsız LLM'lerin getirdiği yeni tehditlerle yüzleşirken, güvenlik ekosisteminin tüm paydaşları iş birliği yapmalıdır:
Kötü niyetli LLM tarafından üretilen içerikleri tanıma ve engelleme yeteneğini geliştirmek için test teknolojilerine daha fazla yatırım yapılması.
Modelin jailbreak koruma yeteneğini artırmak, su işareti ve izleme mekanizmasını keşfetmek
Kötü niyetli modellerin geliştirilmesi ve kullanımını kaynağından sınırlamak için etik normlar ve düzenleyici mekanizmalar oluşturmak ve güçlendirmek.
Sınırsız LLM'nin ortaya çıkışı, siber güvenliğin daha karmaşık, ölçeklenmiş ve otomatik saldırıların yeni bir paradigmasıyla karşı karşıya olduğu anlamına geliyor. Bu yeni tehditle etkili bir şekilde başa çıkmak için yalnızca teknolojik yenilikler, etik sınırlamalar ve çok taraflı işbirliği yoluyla, AI teknolojisinin yeniliği teşvik ederken kötüye kullanılmamasını sağlamak mümkündür.
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 LLM tehdit şifreleme güvenliği Çok boyutlu savunma anahtar noktasıdır.
Yapay Zekanın İki Ucu Keskin Kılıcı: Sınırsız Büyük Dil Modellerinin Getirdiği Güvenlik Zorluklarını Tartışmak
Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, GPT serisinden Gemini gibi ileri düzey modellere kadar, yaşam biçimimizi derinden değiştiren bir dönüşüm yaşanıyor. Ancak, teknolojik ilerlemelerle birlikte, özellikle sınırsız veya kötü niyetli büyük dil modellerinin ortaya çıkması potansiyel riskler de getiriyor.
Sınırsız LLM, ana akım modellerin güvenlik mekanizmalarını ve etik kısıtlamalarını aşmak üzere tasarlanmış veya değiştirilmiş dil modellerini ifade eder. Ana akım LLM geliştiricileri, modellerin kötüye kullanılmasını önlemek için büyük kaynaklar harcasa da, bazı bireyler veya organizasyonlar kötü niyetli motivasyonlarla sınırsız modellere ulaşmayı veya geliştirmeyi arayışına girmiştir. Bu makale, bu tür modellerin kripto endüstrisindeki potansiyel tehditlerini ve bunlara karşı stratejileri inceleyecektir.
Sınırsız LLM'nin Potansiyel Tehditleri
Bu tür modeller, başlangıçta uzmanlık gerektiren görevleri basitleştirir; sıradan insanlar bile kötü niyetli kod yazma, oltalama e-postaları oluşturma gibi işlemleri kolayca yapabilir. Saldırganlar, açık kaynak modellerini elde ederek ve kötü niyetli bir şekilde ince ayar yaparak özelleştirilmiş saldırı araçları geliştirebilir. Bu model birden fazla risk getirmektedir:
Tipik Sınırsız LLM Araçları ve Potansiyel Kötüye Kullanım
WormGPT: Karanlık Versiyon GPT
WormGPT, kötü niyetli bir LLM olarak yer altı forumlarında satılmaktadır; GPT-J 6B gibi açık kaynaklı modellere dayanmaktadır ve kötü amaçlı yazılım ile ilgili veriler üzerinde eğitilmiştir. Ana kullanım alanları şunlardır:
DarkBERT: Karanlık Ağ İçerik Analiz Aracı
DarkBERT, karanlık ağ verileri üzerinde önceden eğitilmiş bir dil modelidir ve başlangıçta güvenlik araştırmaları ve hukuk uygulamaları için kullanılmıştır. Ancak, eğer sahip olduğu hassas içerikler kötüye kullanılırsa, şu sonuçlara yol açabilir:
FraudGPT: Ağ dolandırıcılığı araç seti
FraudGPT, WormGPT'nin gelişmiş bir versiyonu olarak adlandırılmaktadır ve daha kapsamlı işlevselliğe sahiptir. Kripto alanındaki potansiyel kötüye kullanımlar şunları içerir:
GhostGPT: Ahlaki kısıtlaması olmayan AI asistanı
GhostGPT, ahlaki kısıtlamaları olmayan bir sohbet robotu olarak net bir şekilde konumlandırılmıştır ve şu amaçlarla kullanılabilir:
Venice.ai: Sansürsüz erişim için potansiyel riskler
Venice.ai, daha az kısıtlamaya sahip bazı modeller de dahil olmak üzere çeşitli LLM'lere erişim sunmaktadır. Açık keşif platformu olarak konumlandırılmasına rağmen, kötüye kullanılma olasılığı da vardır:
Stratejiler
Sınırsız LLM'lerin getirdiği yeni tehditlerle yüzleşirken, güvenlik ekosisteminin tüm paydaşları iş birliği yapmalıdır:
Sınırsız LLM'nin ortaya çıkışı, siber güvenliğin daha karmaşık, ölçeklenmiş ve otomatik saldırıların yeni bir paradigmasıyla karşı karşıya olduğu anlamına geliyor. Bu yeni tehditle etkili bir şekilde başa çıkmak için yalnızca teknolojik yenilikler, etik sınırlamalar ve çok taraflı işbirliği yoluyla, AI teknolojisinin yeniliği teşvik ederken kötüye kullanılmamasını sağlamak mümkündür.