Büyük Dil Modellerinin İki Ucu Keskin Kılıcı: Potansiyel Riskler ve Baş Etme Stratejileri

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi yaşam tarzımızı derinden değiştiriyor. GPT serisinden Gemini'ye, çeşitli açık kaynaklı modellere kadar, ileri düzey AI, iş ve yaşam şeklimizi yeniden şekillendiriyor. Ancak, teknolojik ilerleme aynı zamanda sınırsız veya kötü niyetli büyük dil modellerinin ortaya çıkması gibi yeni zorlukları da beraberinde getiriyor.

Sınırsız LLM, ana akım modellerin yerleşik güvenlik mekanizmalarından ve etik sınırlamalarından kaçınmak için kasten tasarlanmış, değiştirilmiş veya "hapisten çıkarılmış" dil modellerini ifade eder. Ana akım LLM geliştiricileri genellikle, modellerinin nefret söylemi, yanlış bilgi, kötü niyetli kod üretimi veya yasadışı faaliyetlere yönelik talimatlar sağlamak için kullanılmasını önlemek amacıyla büyük miktarda kaynak yatırmaktadır. Ancak son yıllarda, bazı bireyler veya kuruluşlar yasadışı amaçlar için sınırsız modeller bulmaya veya kendileri geliştirmeye başlamıştır.

Sınırsız LLM'nin Potansiyel Tehditleri

Bu tür modellerin ortaya çıkması, bazı yasadışı faaliyetlerin eşiğini büyük ölçüde düşürdü. Geçmişte uzmanlık gerektiren görevler, örneğin kötü niyetli kod yazmak, oltalama e-postaları oluşturmak, dolandırıcılık planlamak gibi işler, artık sınırsız LLM sayesinde, programlama deneyimi olmayan sıradan insanlar tarafından bile kolayca yapılabilir hale geldi. Saldırganların yalnızca açık kaynak modelin ağırlıklarını ve kaynak kodunu edinmeleri, ardından kötü niyetli içerik, önyargılı ifadeler veya yasadışı talimatlar içeren bir veri seti ile ince ayar yapmaları yeterlidir; böylece özelleştirilmiş saldırı araçları oluşturabilirler.

Bu model birden fazla risk getiriyor:

1. Saldırganlar belirli bir hedef "modifiye" modeli hedef alarak, geleneksel LLM'nin içerik denetimi ve güvenlik kısıtlamalarını aşan daha aldatıcı içerikler üretebilir.
2. Model, sahte web sitelerinin kod varyantlarını hızlı bir şekilde oluşturmak veya farklı sosyal medya platformları için dolandırıcılık metinleri özelleştirmek için kullanılabilir.
3. Açık kaynak modellerinin erişilebilirliği ve değiştirilebilirliği yeraltı AI ekosisteminin oluşumunu ve yayılmasını teşvik ederek yasa dışı ticaret ve geliştirme için bir zemin sağladı.

Tipik Sınırsız LLM ve Potansiyel Tehditleri

Siyah versiyon GPT

Bu, yer altı forumlarında açıkça satılan kötü niyetli bir LLM'dir, geliştiricisi bunun hiçbir etik kısıtlaması olmadığını açıkça belirtmiştir. Açık kaynaklı bir model üzerine inşa edilmiştir ve kötü amaçlı yazılımlarla ilgili büyük veri kümesi üzerinde eğitilmiştir. Kullanıcılar en az 189 dolar ödeyerek bir aylık kullanım izni alabilirler. En kötü şöhrete sahip kullanımı, son derece gerçekçi ve ikna edici ticari e-posta saldırı e-postaları ve oltalama e-postaları oluşturmaktır.

Kripto para alanında, bunun için kullanılabilir:

• Kullanıcılara "hesap doğrulama" isteği göndermek için borsa veya proje taklidi yapan oltalama e-postaları/bilgilendirmeleri oluşturun.
• Cüzdan dosyalarını çalmak, panoyu izlemek, klavye kaydetmek gibi işlevler için kötü niyetli kod yazımına yardımcı olmak
• Otomatik dolandırıcılığı tetiklemek, potansiyel mağdurlara otomatik yanıtlar vermek ve onları sahte airdrop veya yatırım projelerine katılmaya yönlendirmek

Karanlık Web İçerik Uzmanı

Bu, araştırmacılar tarafından geliştirilen, karanlık ağ verileri üzerinde önceden eğitilmiş bir dil modelidir; amacı, siber güvenlik araştırmalarına ve kolluk kuvvetlerine destek sağlamaktır. Ancak, kötü niyetli kişiler bu tür bir teknolojiyi ele geçirirse veya sınırsız büyük modeller eğitmek için kullanırsa, sonuçlar tahmin edilemez.

Kripto para alanında, potansiyel kötüye kullanımlar şunları içerir:

• Kullanıcı ve proje ekibi bilgilerini toplayarak sosyal mühendislik dolandırıcılığı için kullanılır.
• Karanlık ağda olgun hırsızlık ve para aklama stratejilerini taklit etme

Ağ Dolandırıcılığı Asistanı

Bu, karanlık web ve hacker forumlarında satılan bir üst düzey modeldir, aylık ücret 200 dolardan 1.700 dolara kadar değişmektedir.

Kripto para alanında, bu şu amaçlarla kullanılabilir:

• Sahte bir ICO/IDO uygulamak için gerçekçi beyaz kağıtlar, resmi web siteleri, yol haritaları ve pazarlama metinleri oluşturun.
• Tanınmış borsa giriş sayfasını veya cüzdan bağlantı arayüzünü hızlı bir şekilde oluşturun.
• Sahte yorumlar ve tanıtımların büyük ölçekli üretimi, dolandırıcılık tokenlerini teşvik etme veya rekabetçi projeleri karalama.
• İnsan diyalogunu taklit ederek, habersiz kullanıcılarla güven kurmak, onları hassas bilgileri ifşa etmeye veya zararlı eylemler gerçekleştirmeye teşvik etmek

ahlaki kısıtlama olmayan AI asistanı

Bu, açıkça ahlaki kısıtlamalara sahip olmayan bir AI sohbet robotu olarak tanımlanmış bir şeydir.

Kripto para alanında, şu amaçlarla kullanılabilir:

• Yüksek derecede gerçekçi oltalama e-postaları oluşturma, ana akım borsa kimlik doğrulama taleplerini taklit etme gibi.
• Rug Pull dolandırıcılığı veya DeFi protokollerine saldırılar için gizli arka kapılar veya dolandırıcılık mantığı içeren akıllı sözleşmeleri hızlı bir şekilde oluşturun.
• Cüzdan dosyalarını, özel anahtarları ve kurtarma cümlelerini çalmak için sürekli şekil değiştirme yeteneğine sahip kötü amaçlı yazılımlar oluşturmak
• AI tarafından üretilen konuşma senaryolarını birleştirerek, sosyal medya platformlarında botları dağıtmak ve kullanıcıları sahte projelere katılmaya teşvik etmek
• Diğer AI araçlarıyla işbirliği yaparak sahte proje kurucuları veya borsa yöneticilerinin sesini oluşturmak, telefon dolandırıcılığı yapmak.

sansürsüz erişim platformu

Bu tür platformlar, daha az sansürlenen veya daha gevşek kısıtlamalara sahip bazı modeller de dahil olmak üzere, çeşitli LLM'lere erişim sağlar. Kullanıcıların açık keşif fırsatları sunma amacı olsa da, kötü niyetli kişiler tarafından da kullanılabilir.

Potansiyel riskler şunlardır:

• Saldırganlar, daha az kısıtlamaya sahip modelleri kullanarak oltalama şablonları, sahte tanıtımlar veya saldırı fikirleri üretebilir.
• Saldırganların önceden kısıtlı olan çıktılara daha kolay erişimini sağlamak için uyarı mühendislik eşiklerini düşürmek
• Kötü niyetli komutlara karşı farklı modellerin tepkilerini hızlı bir şekilde test etmek için saldırı argümanlarının iterasyonunu hızlandırmak

Önlemler

Sınırsız LLM'nin ortaya çıkması, siber güvenliğin daha karmaşık, ölçeklenebilir ve otomatik yeteneklere sahip yeni bir saldırı paradigmasıyla karşı karşıya olduğunu göstermektedir. Bu tür modeller, saldırı eşiğini düşürmekle kalmayıp, aynı zamanda daha gizli ve daha aldatıcı yeni tehditler getirmektedir.

Bu zorluklarla başa çıkmak için, güvenlik ekosisteminin tüm taraflarının birlikte çalışması gerekmektedir:

1. Kötü niyetli LLM tarafından üretilen phishing içeriklerini, akıllı sözleşme açıklarını ve kötü amaçlı kodları tanıyıp engelleyebilen tespit teknolojilerine yatırım yapmayı artırmak.

2. Modelin jailbreak koruma yeteneklerinin geliştirilmesini teşvik etmek ve su işareti ile izleme mekanizmalarını keşfetmek, böylece finans ve kod üretimi gibi kritik senaryolarda kötü niyetli içerik kaynaklarını takip edebilmek için.

3. Kötü niyetli modellerin geliştirilmesini ve kötüye kullanılmasını kökünden sınırlamak için sağlam bir etik standart ve denetim mekanizması oluşturulmalıdır.

4. Kullanıcı eğitimini güçlendirin, kamuoyunun AI tarafından üretilen içerikleri tanıma yeteneğini ve güvenlik bilincini artırın.

5. Akademik dünya ve sanayi arasında işbirliğini teşvik etmek, AI güvenlik teknolojileri üzerine sürekli araştırmalar yapmak, örneğin karşıt eğitim, model dayanıklılığının artırılması gibi.

6. Uluslararası işbirliğini teşvik etmek, AI güvenlik standartları ve en iyi uygulamaları ortaklaşa oluşturmak, sınır ötesi uygulamaları koordine ederek AI suçlarıyla mücadele etmek.

Sadece tüm tarafların işbirliği yapması durumunda, AI teknolojisinin faydalarından yararlanabilir ve potansiyel risklerini etkili bir şekilde kontrol edebiliriz ve daha güvenli, daha güvenilir bir dijital gelecek inşa edebiliriz.