Sınırsız Büyük Dil Modelleri: Şifreleme Sektöründe Güvenliğin Yeni Tehditi

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimiyle birlikte, GPT serisinden Gemini gibi ileri düzey modellere kadar birçok şey, çalışma ve yaşam tarzlarımızı derinden değiştirmektedir. Ancak, bu teknolojik ilerleme, özellikle sınırsız veya kötü niyetli büyük dil modellerinin ortaya çıkmasıyla birlikte potansiyel güvenlik risklerini de beraberinde getirmiştir.

Sınırsız LLM, ana akım modellerin yerleşik güvenlik mekanizmalarını ve etik sınırlamalarını aşmak için özel olarak tasarlanmış, değiştirilmiş veya "hapisten kaçırılmış" dil modellerini ifade eder. Ana akım LLM geliştiricileri, modellerin kötüye kullanılmasını önlemek için büyük kaynaklar yatırsa da, bazı bireyler veya kuruluşlar, kötü niyetli amaçlarla sınırsız modellere ulaşmaya veya geliştirmeye başlamıştır. Bu yazı, bu tür modellerin şifreleme endüstrisindeki potansiyel tehditlerini ve ilgili güvenlik zorluklarını ve yanıt stratejilerini inceleyecektir.

Sınırsız LLM'nin istismar yöntemleri

Bu tür modellerin ortaya çıkması, karmaşık saldırıların uygulanması için gereken eşiği büyük ölçüde düşürdü. Profesyonel becerilere sahip olmayan kişiler bile kolayca kötü niyetli kodlar üretebilir, oltalama e-postaları hazırlayabilir veya dolandırıcılık planlayabilir. Saldırganlar, sadece açık kaynak modelinin ağırlıklarını ve kodunu elde etmeli, ardından kötü niyetli içerik içeren bir veri seti ile ince ayar yaparak özelleştirilmiş saldırı araçları yaratabilirler.

Bu eğilim çoklu riskler getirdi:

1. Saldırganlar belirli hedeflere yönelik modelleri özelleştirerek daha aldatıcı içerikler üretebilir ve geleneksel içerik denetimini atlayabilir.
2. Model, oltalama web sitesi kodu varyasyonları hızlı bir şekilde oluşturmak veya farklı platformlar için dolandırıcılık metinleri özelleştirmek için kullanılabilir.
3. Açık kaynaklı modellerin erişilebilirliği, yeraltı AI ekosisteminin oluşumunu teşvik etti ve yasadışı faaliyetler için bir zemin sağladı.

Aşağıda tipik sınırsız LLM'lerin ve potansiyel tehditlerinin birkaç örneği bulunmaktadır:

WormGPT: Siyah versiyon GPT

WormGPT, yer altı forumlarda açıkça satılan kötü niyetli bir LLM'dir ve hiçbir ahlaki kısıtlaması olmadığını iddia etmektedir. GPT-J 6B gibi açık kaynaklı modellere dayanmaktadır ve kötü amaçlı yazılım ile ilgili büyük bir veri setinde eğitilmiştir. Kullanıcılar sadece 189 dolar karşılığında bir aylık kullanım hakkı elde edebilir.

Şifreleme alanında, WormGPT kötüye kullanılabilir:

• Gerçekçi oltalama e-postaları oluşturmak, kullanıcıları kötü niyetli bağlantılara tıklamaya veya özel anahtarlarını ifşa etmeye teşvik etmek.
• Cüzdan dosyalarını çalmak, panoyu izlemek gibi kötü niyetli kodların yazılmasına yardımcı olmak.
• Otomatik dolandırıcılığı yönlendirmek, kurbanları sahte projelere katılmaya teşvik etmek.

DarkBERT: Karanlık ağ içeriğinin çift taraflı kılıcı

DarkBERT, karanlık ağ verileri üzerinde eğitim almış özel bir dil modelidir ve başlangıçta araştırmacılarla kolluk kuvvetlerine karanlık ağ ekosistemini anlamalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Ancak, kötüye kullanılması durumunda, sahip olduğu hassas bilgiler ciddi sonuçlara yol açabilir.

Şifreleme alanında, DarkBERT'in potansiyel riskleri şunlardır:

• Kullanıcı ve proje ekip bilgilerini toplayarak, hassas dolandırıcılık uygulamak.
• Kopyala karanlık webde olgunlaşmış kripto para çalma ve aklama yöntemleri.

FraudGPT: Ağ dolandırıcılığı için çok yönlü bir araç

FraudGPT, WormGPT'nin bir üst versiyonu olduğunu iddia ediyor ve esas olarak karanlık web ve hacker forumlarında satılmakta. Şifreleme alanındaki kötüye kullanım şekilleri şunlardır:

• Gerçekçi sahte şifreleme proje metinleri ve pazarlama materyalleri oluşturun.
• Tanınmış borsa sahte sayfalarının toplu üretimi.
• Sahte yorumlar üretmek, dolandırıcılık tokenlerini tanıtmak veya rakip projeleri karalamak.
• İnsan diyalogunu taklit ederek, kullanıcıları hassas bilgileri ifşa etmeye teşvik etmek.

GhostGPT: Ahlaki kısıtlamalardan bağımsız AI asistanı

GhostGPT, ahlaki kısıtlamaları olmayan bir AI sohbet robotu olarak net bir şekilde konumlandırılmıştır. Şifreleme alanında, şu amaçlarla kullanılabilir:

• Yüksek derecede gerçekçi oltalama e-postaları oluşturun, ana akım borsa gibi davranarak sahte bildirimler yayınlayın.
• Gizli bir arka kapı içeren akıllı sözleşme kodunu hızlı bir şekilde oluşturun.
• Cüzdan bilgilerini çalmak için şekil değiştirme yeteneğine sahip kötü amaçlı yazılım oluşturmak.
• Diğer AI araçlarıyla birleştirerek, sahte proje sahiplerinin sesini üreterek telefon dolandırıcılığı yapmak.

Venice.ai: Sansürsüz erişimin potansiyel riskleri

Venice.ai, sınırlı sayıda model de dahil olmak üzere çeşitli LLM'lere erişim sağlar. Kullanıcılarına açık bir AI deneyimi sunmayı hedeflese de, kötü niyetli içerik oluşturmak için kötüye kullanılma olasılığı da vardır. Potansiyel riskler şunlardır:

• Daha az kısıtlamaya sahip modelleri kullanarak sansürü aşmak, oltalama şablonları veya saldırı fikirleri üretmek.
• Kötü niyetli ipuçları mühendisliğinin engellerini azaltmak.
• Şifreleme saldırı sözlerinin iterasyonunu ve optimizasyonunu hızlandırmak.

Stratejiler

Sınırsız LLM'nin getirdiği yeni tehditlerle yüzleşirken, şifreleme sektörü çok yönlü bir yaklaşım benimsemelidir:

1. Algılayıcı teknolojilerine yapılan yatırımları artırmak, AI tarafından üretilen kötü niyetli içeriği tanıyabilen ve engelleyebilen araçlar geliştirmek.
2. Modelin jailbreak önleme yeteneklerinin geliştirilmesini teşvik etmek, filigran ve izleme mekanizmalarını keşfetmek.
3. Kötü niyetli modellerin geliştirilmesi ve kötüye kullanılmasını kaynağında sınırlamak için etik normlar ve denetim mekanizmalarını oluşturmak ve güçlendirmek.
4. Kullanıcı eğitimini güçlendirin, AI tarafından üretilen içeriği tanıma becerisini artırın.
5. Sektör işbirliğini teşvik etmek, tehdit istihbaratını ve en iyi uygulamaları paylaşmak.

Sadece güvenli ekosistemin tüm paydaşlarının iş birliği yapması, bu yeni güvenlik tehdidiyle etkili bir şekilde başa çıkılmasını ve şifreleme endüstrisinin sağlıklı gelişiminin korunmasını sağlayabilir.