Yapay Zekanın Karanlık Yüzü: Sınırsız Büyük Dil Modellerinin Getirdiği Güvenlik Zorlukları

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimiyle birlikte, büyük dil modelleri yaşam tarzımızı derinden değiştiriyor. Ancak, bu parlaklığın arkasında, rahatsız edici bir gölge sessizce genişliyor - sınırsız veya kötü niyetli büyük dil modellerinin ortaya çıkışı.

Sınırsız büyük dil modelleri, standart modellerin yerleşik güvenlik mekanizmalarını ve etik sınırlamalarını aşmak için kasıtlı olarak tasarlanmış veya değiştirilmiş dil modelleridir. Ana akım model geliştiricileri, modellerin kötüye kullanılmasını önlemek için büyük kaynaklar yatırmasına rağmen, bazı kötü niyetli bireyler veya kuruluşlar yasadışı amaçlar için sınırsız modellere ulaşmaya veya kendileri geliştirmeye çalışmaktadır. Bu makale, kripto endüstrisinde bu tür sınırsız modellerin tipik örneklerini, potansiyel tehlikelerini ve ilgili güvenlik zorlukları ile yanıt stratejilerini inceleyecektir.

Sınırsız Büyük Dil Modellerinin Tehlikesi

Bu tür modellerin ortaya çıkması, siber suçların erişim engelini büyük ölçüde düşürmüştür. Geçmişte uzmanlık becerileri gerektiren görevler, örneğin kötü amaçlı kod yazma, sahte e-posta oluşturma, dolandırıcılık planlama gibi, artık sınırsız modellerin yardımıyla, programlama deneyimi olmayan sıradan insanlar tarafından bile kolayca uygulanabilir hale gelmiştir. Saldırganlar, yalnızca açık kaynak modelinin ağırlıklarını ve kaynak kodunu elde etmeli ve ardından kötü niyetli içerik veya yasadışı talimatlar içeren veri setleri ile ince ayar yapmalıdır, böylece özelleştirilmiş saldırı araçları oluşturabilirler.

Bu eğilim birden fazla riski beraberinde getiriyor: Saldırganlar belirli hedeflere yönelik özelleştirilmiş modeller oluşturabilir, daha aldatıcı içerikler üretebilir ve standart modellerin içerik denetimini aşabilir; modeller aynı zamanda hızlı bir şekilde kimlik avı sitelerinin kod varyantlarını oluşturabilir veya farklı platformlar için dolandırıcılık metinleri hazırlayabilir; bu arada, açık kaynaklı modellerin erişilebilirliği, yeraltı AI ekosisteminin oluşumunu teşvik ederek yasa dışı ticaret için bir sıcak nokta sağlıyor.

Tipik Sınırsız Büyük Dil Modelleri ve Potansiyel Tehditleri

WormGPT: Karanlık Versiyonu GPT

WormGPT, yer altı forumlarında açıkça satılan bir kötü niyetli modeldir ve hiçbir ahlaki kısıtlaması olmadığı iddia edilmektedir. GPT-J 6B gibi açık kaynaklı modellerin temelinde geliştirilmiş ve çok sayıda kötü amaçlı yazılım ile ilgili veriler üzerinde eğitilmiştir. Kullanıcılar, bir aylık kullanım için yalnızca 189 dolar ödemeleri gerekmektedir. WormGPT'nin en kötü şöhretli kullanımı, son derece gerçekçi ticari e-posta saldırı e-postaları ve kimlik avı e-postaları üretmektir.

Kripto alanında, WormGPT kötüye kullanılabilir:

• Phishing e-postaları oluşturma: Borsa veya proje tarafını taklit ederek "hesap doğrulama" talebi gönderin, kullanıcıları özel anahtarlarını ifşa etmeye teşvik edin.
• Kötü amaçlı kod yazma: Daha düşük teknik bilgiye sahip saldırganlara cüzdan dosyalarını çalmaya yönelik kötü amaçlı yazılımlar yazmalarında yardımcı olmak.
• Otomatik dolandırıcılığı tetikleme: Potansiyel kurbanlara otomatik yanıt vererek sahte airdrop veya yatırım projelerine katılmaları için yönlendirme.

DarkBERT: Karanlık ağ içeriğinin çift taraflı kılıcı

DarkBERT, karanlık ağ verileri üzerinde önceden eğitilmiş bir dil modelidir ve başlangıçta güvenlik araştırmacıları ve kolluk kuvvetlerine karanlık ağ ekosistemini daha iyi anlamaları için araçlar sağlamak amacıyla geliştirilmiştir. Ancak, kötü niyetli şahıslar tarafından kullanılabilir ya da benzer şekilde sınırsız bir modelin eğitilmesi durumunda potansiyel zararları şunları içermektedir:

• Hedefli dolandırıcılık uygulaması: Kripto kullanıcıları ve proje ekipleri hakkında bilgi toplayarak sosyal mühendislik dolandırıcılığı yapmak.
• Suç yöntemlerini kopyalamak: Karanlık ağda olgunlaşmış kripto para çalma ve aklama stratejilerini taklit etmek.

FraudGPT: Ağ dolandırıcılığı için İsviçre çakısı

FraudGPT, WormGPT'nin bir güncellemesi olarak kendini tanıtıyor, daha kapsamlı özelliklere sahip ve esasen karanlık ağda ve hacker forumlarında satılmaktadır. Kripto alanında, kötüye kullanılması mümkün olabilir:

• Sahte kripto projeleri: sahte ICO'lar için gerçekçi beyaz kağıtlar, web siteleri ve yol haritaları oluşturma.
• Toplu olarak sahte sayfalar oluşturma: Tanınmış borsa giriş sayfalarını hızlı bir şekilde oluşturma.
• Sosyal medya trolleri faaliyetleri: Sahte yorumlar üretmek, dolandırıcılık tokenlerini tanıtmak veya rakip projeleri karalamak.
• Sosyal mühendislik saldırıları: İnsan diyaloglarını taklit ederek kullanıcılarla güven oluşturmak ve hassas bilgilerin ifşa edilmesine neden olmak.

GhostGPT: Ahlaki kısıtlamaları olmayan AI asistanı

GhostGPT, ahlaki kısıtlamaları olmayan bir AI sohbet robotu olarak net bir şekilde konumlandırılmıştır. Kripto alanında, kötüye kullanılma ihtimali vardır:

• Gelişmiş Phishing Saldırıları: Borsa tarafından sahte KYC doğrulama talepleri yayınlamak için yüksek derecede gerçekçi phishing e-postaları oluşturmak.
• Akıllı sözleşme kötü niyetli kod oluşturma: Rug Pull dolandırıcılığı için gizli arka kapılar içeren akıllı sözleşmeleri hızlı bir şekilde oluşturma.
• Polimorfik kripto para hırsızı: Cüzdan dosyalarını ve özel anahtarları çalmak için şekil değiştirme yeteneğine sahip kötü amaçlı yazılım oluşturma.
• Sosyal mühendislik saldırısı: Sosyal platformlarda botlar kullanarak kullanıcıları sahte NFT mintleme veya airdrop'a katılmaya teşvik etme.
• Derin sahtecilik dolandırıcılığı: Sahte proje kurucularının veya borsa yöneticilerinin sesini üreterek telefon dolandırıcılığı yapma.

Venice.ai: Sansürsüz erişim potansiyel riski

Venice.ai, çeşitli kısıtlamaları az olan dil modellerine erişim sağlamaktadır. Amacı, AI yeteneklerini keşfetmek için açık bir platform olmak olsa da, kötü niyetli içerik üretmek için suistimal edilebilir. Potansiyel riskler arasında şunlar bulunmaktadır:

• Sansürü atlayarak kötü niyetli içerik oluşturma: Daha az kısıtlamaya sahip modelleri kullanarak oltalama şablonları veya saldırı fikirleri oluşturma.
• İpuçları mühendislik eşiğini düşürmek: Derin becerilere sahip olmadan, önceden sınırlı olan çıktılara kolayca ulaşabilirsiniz.
• Hızlı saldırı konuşma taktiği iterasyonları: Farklı modellerin kötü niyetli komutlara tepkilerini hızlı bir şekilde test edin, dolandırıcılık senaryolarını optimize edin.

Sonuç

Sınırsız büyük dil modellerinin ortaya çıkması, siber güvenliğin daha karmaşık, daha ölçeklenebilir ve otomatikleştirilmiş saldırıların yeni bir paradigmasıyla karşı karşıya olduğunu göstermektedir. Bu durum sadece saldırı eşiğini düşürmekle kalmıyor, aynı zamanda daha gizli ve daha aldatıcı yeni tehditler de beraberinde getiriyor.

Bu zorluğun üstesinden gelmek için güvenlik ekosisteminin tüm tarafları iş birliği yapmalıdır: kötü niyetli model üretilen içerikleri tanıyıp engelleyebilecek araçların geliştirilmesi için tespit teknolojilerine yatırım artırılmalı; modelin hapisten kaçma yeteneği geliştirilerek su işareti ve izleme mekanizmaları araştırılmalıdır; kötü niyetli modellerin geliştirilmesi ve kötüye kullanılmasını kökünden sınırlamak için sağlam bir etik standartlar ve denetim mekanizması oluşturulmalıdır. Ancak çok yönlü bir yaklaşım benimsenirse, AI çağında kripto endüstrisinin güvenli ve sağlıklı gelişimi sağlanabilir.