Yapay Zekanın Karanlık Yüzü: Sınırsız Büyük Dil Modellerinin Şifreleme Sektörüne Tehdidi

Yapay zeka teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte, GPT serisinden Gemini gibi ileri düzey modellere kadar birçok şey çalışma ve yaşam şeklimizi derinden değiştiriyor. Ancak, bu teknolojik devrimin arkasında, sınırsız veya kötü niyetli büyük dil modellerinin ortaya çıkması ve bunların potansiyel zararları ile ilgili endişe verici bir sorun yavaş yavaş gün yüzüne çıkıyor.

Sınırsız LLM, ana akım modellerin yerleşik güvenlik mekanizmalarını ve etik kısıtlamalarını aşmak için kasıtlı olarak tasarlanmış, değiştirilmiş veya "hapisten çıkmış" dil modellerini ifade eder. Ana akım LLM geliştiricileri genellikle modellerin kötüye kullanılmasını önlemek için büyük kaynaklar harcasa da, son yıllarda bazı bireyler veya kuruluşlar kötü niyetli amaçlar için sınırsız modellere ulaşmayı veya kendileri geliştirmeyi aramaya başladılar. Bu makale, tipik sınırsız LLM araçlarını, bunların şifreleme alanındaki kötüye kullanım yollarını ve ilgili güvenlik zorluklarını ve yanıt stratejilerini inceleyecektir.

Sınırsız LLM'nin Tehlikeli Uygulamaları

Sınırsız LLM sayesinde, uzmanlık becerisi olmayan sıradan insanlar bile kötü niyetli kod yazma, oltalama e-postası oluşturma, dolandırıcılık planlama gibi karmaşık görevleri kolayca tamamlayabilir. Saldırganlar, açık kaynak modelinin ağırlıklarını ve kaynak kodunu elde ettikten sonra, kötü niyetli içerik, önyargılı ifadeler veya yasadışı talimatlar içeren veri setleri kullanarak ince ayar yaparak özelleştirilmiş saldırı araçları oluşturabilirler.

Bu model birden fazla risk getirdi:

• Saldırganlar belirli hedeflere göre özelleştirilmiş modeller oluşturabilir, daha aldatıcı içerikler üretebilir ve sıradan LLM'nin içerik denetimi ve güvenlik kısıtlamalarını aşabilir.
• Model, hızlı bir şekilde oltalama web sitesi kodu varyasyonları oluşturmak veya farklı sosyal platformlar için dolandırıcılık metinleri özelleştirmek için kullanılabilir.
• Açık kaynaklı modellerin erişilebilirliği ve değiştirilebilirliği, yeraltı AI ekosisteminin oluşumunu ve yayılmasını teşvik etti, yasa dışı ticaret ve geliştirme için bir sıcak yatak sağladı.

Aşağıda birkaç tipik sınırsız LLM ve potansiyel tehditleri bulunmaktadır:

WormGPT: Karanlık versiyon GPT

WormGPT, yer altı forumlarda açıkça satılan kötü niyetli bir LLM'dir ve geliştiricileri bunun herhangi bir etik sınırlaması olmadığını açıkça belirtmiştir. GPT-J 6B gibi açık kaynaklı modellerin temelinde geliştirilmiş ve kötü amaçlı yazılımla ilgili büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilmiştir. Kullanıcılar yalnızca 189 dolar ödeyerek bir aylık kullanım iznine sahip olabilir.

WormGPT'nin şifreleme alanındaki tipik kötüye kullanım yolları şunlardır:

• Gerçekçi bir şekilde oltalama e-postaları oluşturun, şifreleme borsası veya tanınmış proje ekiplerinden gelen "hesap doğrulama" taleplerini taklit edin.
• Daha düşük teknik seviyeye sahip saldırganlara, cüzdan dosyalarını çalmak, pano izlemek gibi kötü amaçlı kodlar yazmalarında yardımcı olmak.
• Otomatik dolandırıcılığı tetiklemek, potansiyel kurbanlara otomatik yanıt vermek, onları sahte airdrop veya yatırım projelerine katılmaya yönlendirmek.

DarkBERT: Karanlık ağ içeriğinin çift taraflı kılıcı

DarkBERT, Güney Kore Bilim ve Teknoloji Enstitüsü ve S2W Inc. tarafından iş birliğiyle geliştirilen bir dil modelidir ve karanlık ağ verileri üzerinde önceden eğitilmiştir. Temel amacı, siber güvenlik araştırmacıları ve kolluk kuvvetlerine araçlar sunarak karanlık ağ ekosistemini daha iyi anlamalarına ve yasadışı faaliyetleri takip etmelerine yardımcı olmaktır.

Ancak, DarkBERT'in elinde tuttuğu karanlık ağ hassas bilgileri kötü niyetli aktörler tarafından ele geçirilir veya kullanılırsa, ciddi sonuçlar doğurabilir. Şifreleme alanındaki potansiyel kötüye kullanımlar şunları içerir:

• Hassas dolandırıcılık uygulaması: Şifreleme kullanıcıları ve proje ekipleri hakkında bilgi toplamak, sosyal mühendislik dolandırıcılığı için.
• Suç yöntemlerini taklit etme: Karanlık ağdaki olgun para çalma ve aklama stratejilerini kopyalamak.

FraudGPT: Ağ dolandırıcılığı için İsviçre çakısı

FraudGPT, WormGPT'nin bir üst versiyonu olarak kendini tanıtıyor, daha kapsamlı özelliklere sahip, genellikle karanlık web ve hacker forumlarında satılıyor, aylık ücret 200 dolardan 1,700 dolara kadar değişiyor.

Şifreleme alanındaki tipik kötüye kullanım yöntemleri şunlardır:

• Sahte şifreleme projeleri: Yanıltıcı beyaz kitaplar, web siteleri, yol haritaları ve pazarlama metinleri oluşturmak için, sahte ICO/IDO'lar gerçekleştirmek amacıyla.
• Toplu olarak sahte sayfalar oluşturma: Tanınmış şifreleme borsa giriş sayfalarını veya cüzdan bağlantı arayüzlerini hızlı bir şekilde oluşturma.
• Sosyal medya trol faaliyetleri: Sahte yorumlar ve tanıtımlar oluşturmak, dolandırıcılık tokenlerini tanıtmak veya rekabetçi projeleri karalamak.
• Sosyal mühendislik saldırıları: İnsan diyaloglarını taklit ederek, habersiz kullanıcılarla güven oluşturarak, hassas bilgilerin sızdırılmasına veya zararlı işlemlerin gerçekleştirilmesine neden olma.

GhostGPT: Ahlaki kısıtlamalardan bağımsız AI asistanı

GhostGPT, ahlaki sınırlamaları olmayan bir AI sohbet robotu olarak açıkça konumlandırılmıştır. Şifreleme alanındaki tipik kötüye kullanım biçimleri şunlardır:

• Gelişmiş oltalama saldırısı: Ana akım borsa gibi davranarak sahte KYC doğrulama talepleri veya güvenlik uyarıları yayınlayan son derece gerçekçi oltalama e-postaları oluşturma.
• Akıllı sözleşme kötü niyetli kod üretimi: Saldırganların, Rug Pull dolandırıcılığı veya DeFi protokollerine saldırmak için gizli arka kapılar veya dolandırıcılık mantığı içeren akıllı sözleşmeleri hızlı bir şekilde oluşturmalarına yardımcı olur.
• Polimorfik şifreleme para hırsızı: Cüzdan dosyalarını, özel anahtarları ve mnemonik ifadeleri çalmak için sürekli biçim değiştirme yeteneğine sahip kötü amaçlı yazılım üretir.
• Sosyal mühendislik saldırıları: AI tarafından üretilen konuşma senaryolarını birleştirerek sosyal platformlarda robotlar konuşlandırmak, kullanıcıları sahte NFT basımı veya airdrop'a katılmaya teşvik etmek.
• Derin sahtecilik dolandırıcılığı: Diğer AI araçları ile birlikte, sahte kripto proje kurucularının veya borsa yöneticilerinin sesini üreterek telefon dolandırıcılığı veya ticari e-posta saldırıları gerçekleştirme.

Venice.ai: Sansürsüz erişimin potansiyel riski

Venice.ai, daha az sansürlenmiş veya daha esnek sınırlamalara sahip bazı modeller de dahil olmak üzere, çeşitli LLM'lere erişim sağlar. Kendini kullanıcıların çeşitli LLM yeteneklerini keşfetmesi için bir açık kapı olarak konumlandırsa da, kötü niyetli kişiler tarafından zararlı içerik oluşturmak için de kullanılabilir. Bu platformun riskleri şunlardır:

• Sansürü aşarak kötü niyetli içerik oluşturma: Saldırganlar, daha az kısıtlamaya sahip modelleri kullanarak oltalama şablonları, sahte reklamlar veya saldırı fikirleri oluşturabilir.
• Uyarı mühendisliği engelini azaltmak: Saldırganların yüksek düzeyde "jailbreak" uyarı becerilerine sahip olmadan, başlangıçta kısıtlı olan çıktılara kolayca ulaşabilmeleri.
• Saldırı konuşma dilinin hızlandırılması: Saldırganlar, kötü niyetli komutlara karşı farklı modellerin tepkilerini hızlı bir şekilde test edebilir, dolandırıcılık senaryolarını ve saldırı yöntemlerini optimize edebilir.

Sonuç

Sınırsız LLM'lerin ortaya çıkması, siber güvenliğin daha karmaşık, daha ölçeklenebilir ve otomatikleştirilmiş saldırıların yeni bir paradigmasıyla karşı karşıya kaldığını göstermektedir. Bu tür modeller, saldırı eşiğini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda daha gizli ve daha aldatıcı yeni tehditler getirir.

Bu saldırı ve savunma mücadelesinin devam eden yükselişinde, güvenlik ekosisteminin tüm paydaşları işbirliği yaparak gelecekteki risklerle birlikte başa çıkmak zorundadır.

• Tespit teknolojilerine yapılan yatırımları artırmak, kötü niyetli LLM'ler tarafından üretilen oltalama içeriğini, akıllı sözleşme güvenlik açıklarını ve kötü niyetli kodları tespit ve engelleyebilen teknolojiler geliştirmek.
• Modelin jailbreak önleme yeteneklerinin geliştirilmesini teşvik etmek, su işareti ve izleme mekanizmalarını keşfetmek, böylece finans ve kod üretimi gibi kritik senaryolarda kötü niyetli içerik kaynaklarını izlemek.
• Kötü niyetli modellerin geliştirilmesini ve kötüye kullanılmasını kökünden sınırlamak için sağlam bir etik kural ve denetim mekanizması oluşturmak.

Sadece çok yönlü çabalarla, AI teknolojisinin sağladığı kolaylıklardan yararlanırken potansiyel güvenlik tehditleriyle etkili bir şekilde başa çıkabiliriz.