Sınırsız Büyük Dil Modellerinin Şifreleme Sektörüne Yönelik Tehditleri

Arka Plan

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimiyle birlikte, GPT serisinden Gemini gibi gelişmiş AI'lar, çalışma ve yaşam tarzlarımızı derinden değiştiriyor. Ancak, bu teknolojik ilerlemenin arkasında endişe verici bir karanlık yüz de var - sınırsız veya kötü niyetli büyük dil modellerinin ortaya çıkması ve bunların potansiyel riskleri.

Sınırsız LLM, ana akım modellerin yerleşik güvenlik mekanizmalarını ve etik kısıtlamalarını aşmak için özel olarak tasarlanmış, değiştirilmiş veya "jailbreak" edilmiş dil modellerini ifade eder. Ana akım LLM geliştiricileri, modellerin nefret söylemi, sahte bilgi veya yasa dışı içerik üretimi için kötüye kullanılmasını önlemek amacıyla büyük kaynaklar yatırırken, bazı bireyler veya kuruluşlar yasadışı amaçlarla sınırsız modellere ulaşmayı veya kendileri geliştirmeyi aramaya başlamıştır. Bu makalede, bu tür sınırsız LLM'lerin tipik örnekleri incelenecek, bunların şifreleme alanındaki potansiyel tehditleri analiz edilecek ve ilgili güvenlik zorlukları ile yanıt stratejileri ele alınacaktır.

Sınırsız LLM'in Potansiyel Tehditleri

Sınırsız LLM'lerin ortaya çıkması, siber suçların teknik engelini büyük ölçüde düşürdü. Geçmişte uzmanlık gerektiren görevler, örneğin kötü amaçlı kod yazma, oltalama e-postaları oluşturma veya dolandırıcılık planlama gibi, artık teknik becerisi sınırlı olan kişiler tarafından bile kolayca gerçekleştirilebiliyor. Saldırganlar, yalnızca açık kaynaklı modellerin ağırlıklarını ve kaynak kodunu edinmekle kalmaz, aynı zamanda kötü amaçlı içerik veya yasa dışı talimatlar içeren veri setleriyle ince ayar yaparak özelleştirilmiş saldırı araçları oluşturabilirler.

Bu trend birden fazla risk getirdi:

1. Saldırganlar belirli hedefler için özel olarak model oluşturabilir, daha aldatıcı içerikler üretebilir ve sıradan LLM'nin içerik denetimini aşabilir.
2. Model, sahtecilik metinlerini farklı sosyal platformlara özel olarak uyarlamak veya hızlı bir şekilde oltalama sitelerinin kod varyasyonlarını oluşturmak için kullanılabilir.
3. Açık kaynak modellerinin erişilebilirliği ve değiştirilebilirliği, yeraltı AI ekosisteminin oluşumunu teşvik etti ve yasadışı ticaret ve geliştirme için bir ortam sağladı.

Tipik Sınırsız LLM ve Tehditleri

WormGPT: Siyah Versiyon GPT

WormGPT, ahlaki kısıtlama olmadan satıldığını iddia eden, yeraltı forumlarında açıkça satılan kötü niyetli bir LLM'dir. GPT-J 6B gibi açık kaynaklı modeller üzerine inşa edilmiştir ve büyük miktarda kötü amaçlı yazılım ile ilgili verilerle eğitilmiştir. Kullanıcılar, bir aylık kullanım hakkını yalnızca 189 dolara elde edebilirler. Şifreleme alanındaki tipik kötüye kullanımları şunlardır:

• Gerçekçi oltalama e-postaları oluşturmak, kullanıcıları özel anahtarlarını ifşa etmeleri için şifreleme borsası veya proje tarafı olarak kendini göstermek.
• Teknik yetenekleri sınırlı olan saldırganlara cüzdan dosyalarını çalmak veya panoyu izlemek için kötü amaçlı kod yazmalarında yardımcı olmak.
• Otomatik dolandırıcılığı tetikleyerek, mağdurları sahte airdrop veya yatırım projelerine katılmaya yönlendirir.

DarkBERT: Karanlık ağ içeriğinin çift taraflı kılıcı

DarkBERT, karanlık ağ verileri üzerinde önceden eğitilmiş özel bir dil modelidir ve başlangıçta araştırmacılara ve kolluk kuvvetlerine karanlık ağ ekosistemini anlamalarına yardımcı olmak amacıyla tasarlanmıştır. Ancak, eğer kötüye kullanılırsa, sahip olduğu hassas bilgiler ciddi sonuçlar doğurabilir:

• Şifreleme kullanıcıları ve proje ekip bilgilerini toplayarak hassas sosyal mühendislik dolandırıcılığı yapmak.
• Karanlık ağda olgun kripto çalma ve para aklama stratejilerini kopyalayın.

FraudGPT: Ağ dolandırıcılığı için çok işlevli bir araç

FraudGPT, WormGPT'nin bir üst versiyonu olduğu iddia ediliyor ve esasen karanlık ağda ve hacker forumlarında satılıyor. Şifreleme alanındaki potansiyel kötüye kullanımları şunları içeriyor:

• Gerçekmiş gibi görünen beyaz kitaplar, resmi web siteleri vb. oluşturmak, sahte ICO/IDO'ları uygulamak için.
• Tanınmış borsa sahte sayfalarını toplu olarak oluşturma.
• Sahte yorumların büyük ölçekli üretilmesi, dolandırıcılık tokenlerinin tanıtımı veya rakip projelerin karalanması.
• İnsan diyaloglarını taklit ederek kullanıcıları hassas bilgileri açıklamaya teşvik etmek.

GhostGPT：Ahlaki kısıtlaması olmayan AI asistanı

GhostGPT, etik sınırlamalara sahip bir AI sohbet robotu olarak net bir şekilde konumlandırılmıştır. Şifreleme alanındaki potansiyel tehditleri şunlardır:

• Yüksek derecede gerçekçi oltalama e-postaları oluşturun, ana akım borsa gibi davranarak sahte bildirimler yayınlayın.
• Rug Pull dolandırıcılığı veya DeFi protokollerine saldırılar için gizli arka kapılar içeren akıllı sözleşmeler hızlı bir şekilde oluşturun.
• Şekil değiştirme yeteneğine sahip kötü niyetli yazılım oluşturmak, cüzdan bilgilerini çalmak ve güvenlik yazılımı tespitinden kaçmak.
• Sosyal medya platformlarında dolandırıcılık robotları konuşlandırmak, kullanıcıları sahte projelere katılmaya teşvik etmek.
• Diğer AI araçlarıyla birlikte sahte proje sahibi sesleri üreterek telefon dolandırıcılığı yapmak.

Venice.ai: Sansürsüz erişim için potansiyel riskler

Venice.ai, bazı kısıtlamaları hafif olan modeller dahil olmak üzere, çeşitli LLM'lere erişim sunmaktadır. Açık bir keşif platformu olarak konumlandırılmasına rağmen, kötüye kullanılma olasılığı da bulunmaktadır:

• Kısıtlamaları daha az olan modeller kullanarak oltalama şablonları veya saldırı fikirleri üretmek.
• "Jailbreak" uyarısının teknik eşiklerini düşürmek, saldırganların kısıtlı çıktılara daha kolay erişmesini sağlıyor.
• Şifreleme saldırı taktiklerinin iteratif optimizasyonu.

Sonuç

Sınırsız LLM'nin ortaya çıkışı, siber güvenliğin daha karmaşık, daha ölçeklenebilir ve otomatikleştirilmiş saldırıların yeni bir paradigmasıyla karşı karşıya olduğunu işaret ediyor. Bu, yalnızca saldırı eşiğini düşürmekle kalmıyor, aynı zamanda daha gizli, yanıltıcı yeni tehditler de getiriyor.

Bu zorluğun üstesinden gelmek için güvenli ekosistemin tüm paydaşlarının işbirliği yapması gerekmektedir:

1. Kötü niyetli LLM tarafından üretilen içeriği tanıyıp engelleyebilen sistemler geliştirmek için test teknolojisine yatırım artırılmalıdır.
2. Modelin jailbreak'e karşı dayanıklılığını artırmak, anahtar senaryolarındaki kötü niyetli içerik kaynaklarını izlemek için su işareti ve izleme mekanizmalarını keşfetmek.
3. Kötü niyetli modellerin geliştirilmesini ve kötüye kullanılmasını kökünden sınırlamak için sağlam etik kurallar ve denetim mekanizmaları oluşturulmalıdır.

Sadece çok yönlü bir yaklaşım, sınırsız LLM'in getirdiği güvenlik zorluklarıyla etkili bir şekilde başa çıkmayı ve şifreleme endüstrisinin sağlıklı gelişimini güvence altına almayı sağlayabilir.