Yapay Zeka'nın İki Ucu: Sınırsız Dil Modellerinin Şifreleme Sektörüne Potansiyel Tehditleri

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, GPT serisinden Gemini gibi ileri düzey modellere kadar sürekli olarak yeni modeller ortaya çıkmakta ve bu durum çalışma ve yaşam tarzlarımızı derinden değiştirmektedir. Ancak, bu teknolojik ilerlemenin arkasında, sınırsız veya kötü niyetli büyük dil modellerinin ortaya çıkması ve bunların potansiyel riskleri gibi endişe verici bir sorun da giderek belirginleşmektedir.

Sınırsız dil modelleri, ana akım modellerin yerleşik güvenlik mekanizmalarını ve etik kısıtlamalarını aşmak için kasıtlı olarak tasarlanmış, değiştirilmiş veya "kırılmış" dil modellerini ifade eder. Ana akım geliştiricileri genellikle zararlı içerik üretmek veya yasa dışı talimatlar sağlamak için modellerin kötüye kullanılmasını önlemek amacıyla büyük kaynaklar ayırsa da, son yıllarda bazı bireyler veya kuruluşlar, kötü niyetli amaçlarla sınırsız modellere ulaşmayı veya kendileri geliştirmeyi aramaya başlamıştır. Bu makalede, bu tür sınırsız dil modellerinin tipik örnekleri incelenecek, şifreleme sektöründeki potansiyel kötüye kullanım yolları analiz edilecek ve ilgili güvenlik zorlukları ile yanıt stratejileri ele alınacaktır.

Sınırsız Dil Modellerinin Tehditleri

Geçmişte uzmanlık gerektiren görevler, örneğin kötü amaçlı kod yazma, oltalama e-postaları oluşturma veya dolandırıcılık planlama gibi, şimdi sınırsız dil modelleri sayesinde, programlama deneyimi olmayan sıradan insanlar tarafından bile kolayca yapılabiliyor. Saldırganlar sadece açık kaynak modelinin ağırlıklarını ve kaynak kodunu elde etmekte, ardından kötü içerikler, önyargılı ifadeler veya yasadışı talimatlar içeren veri setlerini kullanarak ince ayar yaparak özelleştirilmiş saldırı araçları oluşturabilmektedir.

Bu model birden fazla risk getirmektedir:

1. Saldırganlar belirli hedeflere yönelik "özelleştirilmiş" modeller oluşturabilir, daha aldatıcı içerikler üreterek standart modellerin içerik denetimi ve güvenlik kısıtlamalarını aşabilir.
2. Model, sahte web sitelerinin kod varyasyonlarını hızlı bir şekilde üretmek veya farklı sosyal medya platformları için dolandırıcılık metinlerini özelleştirmek için kullanılabilir.
3. Açık kaynak modellerinin elde edilebilirliği ve değiştirilebilirliği yeraltı AI ekosisteminin oluşumunu ve yayılmasını teşvik etti, yasadışı ticaret ve geliştirme için bir sıcak yatak sağladı.

Tipik Sınırsız Dil Modelleri ve Potansiyel Kötüye Kullanımı

bazı kötü niyetli dil modelleri

Bu, yeraltı forumlarında açıkça satılan bir kötü niyetli dil modelidir ve geliştiriciler bunun hiçbir etik kısıtlaması olmadığını açıkça belirtmektedir. Bu, bazı açık kaynaklı modeller üzerine kurulmuş ve kötü amaçlı yazılımlarla ilgili büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiştir. Kullanıcılar, düşük bir ücret ödeyerek kullanım izni alabilirler. Bu modelin en kötü şöhretli kullanımı, son derece gerçekçi ve ikna edici ticari e-posta saldırı e-postaları ve oltalama e-postaları oluşturmaktır.

şifreleme alanındaki tipik kötüye kullanım yöntemleri şunlardır:

• Phishing e-postaları/bilgileri oluşturma: Kullanıcıları kötü niyetli bağlantılara tıklamaya veya özel anahtarlarını/şifreleme kelimelerini ifşa etmeye yönlendirmek için kripto para borsası, cüzdan veya tanınmış projelerin taklitlerini yaparak "hesap doğrulama" talepleri göndermek.
• Kötü amaçlı kod yazma: Teknik düzeyi daha düşük olan saldırganlara, cüzdan dosyalarını çalma, panoyu izleme, klavye kaydetme gibi işlevselliklere sahip kötü amaçlı kod yazmaları konusunda yardımcı olma.
• Otomatik dolandırıcılık sürücüsü: Potansiyel kurbanlara otomatik yanıt vererek, onları sahte airdrop veya yatırım projelerine katılmaya yönlendirmek.

belirli bir karanlık ağ içerik modeli

Bu, karanlık ağ verileri (forumlar, kara pazarlar, sızdırılmış veriler gibi) üzerinde önceden eğitilmiş bir dil modelidir; amacı, siber güvenlik araştırmacıları ve yasaların uygulayıcılarının karanlık ağ ekosistemini daha iyi anlamalarını, yasadışı faaliyetleri takip etmelerini, potansiyel tehditleri tanımlamalarını ve tehdit istihbaratı elde etmelerini sağlamaktır.

Tasarım amacının olumlu olmasına rağmen, karanlık ağda sahip olduğu veriler, saldırı yöntemleri, yasa dışı ticaret stratejileri gibi hassas içerikler kötü niyetli aktörler tarafından ele geçirilirse veya benzer teknolojilerle sınırsız büyük modeller eğitilirse sonuçları tahmin edilemez. Şifreleme alanındaki potansiyel kötüye kullanım yolları şunları içerir:

• Hassas dolandırıcılık uygulama: Şifreleme kullanıcıları ve proje ekiplerinin bilgilerini toplayarak sosyal mühendislik dolandırıcılığı yapmak.
• Suç işleme yöntemlerini taklit etmek: Karanlık ağda olgunlaşmış kripto para çalma ve aklama stratejilerini yeniden üretmek.

belirli bir ağ dolandırıcılığı modeli

Bu, daha kapsamlı bir yükseltilmiş kötü amaçlı modeldir ve esasen karanlık ağ ve hacker forumlarında satılmaktadır. Şifreleme alanındaki tipik kötüye kullanım biçimleri şunlardır:

• Sahte şifreleme projeleri: Yanıltıcı beyaz kitaplar, resmi web siteleri, yol haritaları ve pazarlama metinleri oluşturarak sahte ICO/IDO'lar gerçekleştirmek.
• Toplu olarak sahte sayfalar oluşturma: Tanınmış şifreleme borsa giriş sayfalarını veya cüzdan bağlantı arayüzlerini hızlı bir şekilde taklit ederek oluşturun.
• Sosyal medya trolleri etkinliği: Sahte yorumlar ve tanıtımların büyük ölçekli üretilmesi, dolandırıcılık tokenlerini teşvik etmek veya rakip projeleri karalamak.
• Sosyal mühendislik saldırısı: Bu sohbet robotu, insan konuşmasını taklit edebilir, habersiz kullanıcılarla güven kurarak, onları istemeden hassas bilgileri ifşa etmeye veya zararlı işlemler yapmaya ikna edebilir.

bazı etik kısıtlamaları olmayan AI asistanı

Bu, etik kısıtlamaları olmayan bir AI sohbet robotu olarak açıkça konumlandırılmıştır ve şifreleme senaryosundaki tipik kötüye kullanma biçimleri şunlardır:

• Gelişmiş oltalama saldırıları: Ana akım borsa gibi davranarak sahte KYC doğrulama talepleri, güvenlik uyarıları veya hesap dondurma bildirimleri gönderen son derece gerçekçi oltalama e-postaları oluşturma.
• Akıllı sözleşme kötü niyetli kod oluşturma: Programlama bilgisi olmadan, saldırganlar gizli arka kapılar veya dolandırıcılık mantığı içeren akıllı sözleşmeleri hızlı bir şekilde oluşturabilir, bu da Rug Pull dolandırıcılıkları veya DeFi protokollerine saldırılar için kullanılabilir.
• Polimorfik şifreleme para hırsızı: Cüzdan dosyalarını, özel anahtarları ve kurtarma kelimelerini çalmak için sürekli şekil değiştirme yeteneğine sahip kötü amaçlı yazılım üretir. Polimorfik özelliği, geleneksel imza tabanlı güvenlik yazılımlarının tespit etmesini zorlaştırır.
• Sosyal mühendislik saldırıları: AI ile oluşturulan konuşma senaryolarını birleştirerek, saldırganlar sosyal platformlarda robotlar konuşlandırabilir, kullanıcıları sahte NFT mintleme, airdrop veya yatırım projelerine katılmaya teşvik edebilir.
• Derin sahtecilik dolandırıcılığı: Diğer AI araçları ile birlikte, sahte şifreleme proje kurucularının, yatırımcıların veya borsa yöneticilerinin seslerini oluşturmak için kullanılabilir, telefon dolandırıcılığı veya ticari e-posta saldırıları gerçekleştirmek için.

belirli bir sansürsüz erişim platformu

Bu, çeşitli dil modellerine erişim sağlayan bir platformdur, bazıları daha az sansürlenmiş veya daha gevşek kısıtlamalara sahip modellerdir. Kendini, kullanıcıların çeşitli dil modellerinin yeteneklerini keşfetmeleri için açık bir kapı olarak konumlandırmaktadır ve gerçekten sınırsız bir AI deneyimi sağlamak için en gelişmiş, en doğru ve sansürsüz modelleri sunmaktadır, ancak kötü niyetli kişiler tarafından kötü amaçlı içerik oluşturmak için de kullanılabilir. Bu platformun riskleri şunlardır:

• Sansürü aşarak kötü niyetli içerik oluşturma: Saldırganlar, platformda daha az kısıtlamaya sahip modelleri kullanarak oltalama şablonları, sahte tanıtımlar veya saldırı fikirleri üretebilir.
• İpucu mühendislik eşiğini düşürmek: Saldırganlar derin "jailbreak" ipucu tekniklerine sahip olmasalar bile, sınırlı olan çıktıyı kolayca elde edebilirler.
• Saldırı konuşma dilinin hızlandırılması: Saldırganlar, bu platformu kullanarak kötü niyetli komutlara farklı modellerin tepkisini hızlı bir şekilde test edebilir, dolandırıcılık senaryolarını ve saldırı yöntemlerini optimize edebilir.

Sonuç

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

Bu saldırı ve savunma sürekli yükselen oyununda, güvenlik ekosisteminin tüm tarafları ancak birlikte çalışarak gelecekteki risklerle başa çıkabilir: bir yandan, kötü niyetli dil modelleri tarafından üretilen oltalama içeriklerini, akıllı sözleşme açıklarını ve kötü niyetli kodları tanıyıp engelleyebilen tespit teknolojilerine yapılan yatırımların artırılması gerekmektedir; diğer yandan, modelin jailbreak yeteneklerinin geliştirilmesini teşvik etmek ve su işareti ile izleme mekanizmalarını keşfetmek de önemlidir, böylece finansal ve kod üretimi gibi kritik sahnelerde kötü niyetli içeriklerin kaynaklarını izlemek mümkün olacaktır; ayrıca, kötü niyetli modellerin geliştirilmesini ve kötüye kullanılmasını köklü bir şekilde sınırlamak için sağlam bir etik normlar ve denetim mekanizması oluşturulması gerekmektedir.