Πίνακας περιεχομένων[Κρύβω][Προβολή]
Τα μοντέλα GPT έχουν αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο επεξεργαζόμαστε και αναλύουμε πληροφορίες.
Ήταν ένα μεγάλο κύμα στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Ωστόσο, με αυτήν την πρόοδο έρχεται η δυνατότητα του λαθρεμπορίου - μια επίθεση στον κυβερνοχώρο που μπορεί να εκθέσει το σύστημά σας AI σε χειραγώγηση και κλοπή.
Σε αυτό το άρθρο, θα εξετάσουμε το λαθρεμπόριο διακριτικών από πολλές πτυχές, συμπεριλαμβανομένου του πώς μπορεί να επηρεάσει τα μοντέλα GPT και τα συστήματα AI. Θα ελέγξουμε τι μπορείτε να κάνετε για να προστατέψετε την τεχνολογία σας από αυτόν τον αυξανόμενο κίνδυνο.
Τι ακριβώς είναι το Token-Smuggling;
Το λαθρεμπόριο διακριτικών είναι ένα είδος κυβερνοεπίθεσης κατά την οποία κλέβονται μάρκες πρόσβασης. Και, συνηθίζουν να αποκτούν μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση σε συστήματα ή δίκτυα υπολογιστών.
Λόγω της έλευσης της τεχνολογίας AI και των μοντέλων GPT, τα οποία βασίζονται σε διακριτικά πρόσβασης για την επικύρωση της ταυτότητας των χρηστών και την πρόσβαση σε σημαντικά δεδομένα, αυτή η μέθοδος έχει αυξηθεί σε δημοτικότητα τα τελευταία χρόνια. Ας δούμε πώς λειτουργεί το συμβολικό λαθρεμπόριο και τι σημαίνει για την τεχνολογία.
Τα βασικά του λαθρεμπορίου μαρκών
Οι επιθέσεις λαθρεμπορίας διακριτικών ξεκινούν συχνά με τον εισβολέα να κλέβει ή να αντιγράφει ένα διακριτικό πρόσβασης που έχει προηγουμένως πιστοποιηθεί από το σύστημα. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει τη χρήση τακτικών phishing για να εξαπατήσουν τους χρήστες να παραδώσουν τα διακριτικά τους.
Αυτές οι ενέργειες εκμεταλλεύονται τα ελαττώματα του συστήματος για να αποκτήσουν άμεση πρόσβαση σε διακριτικά. Αφού ο εισβολέας αποκτήσει το διακριτικό, μπορεί να το χρησιμοποιήσει για να αποκτήσει πρόσβαση στο σύστημα ή το δίκτυο και να εμπλακεί σε προδοτικές ενέργειες όπως κλοπή δεδομένων ή φύτευση κακόβουλου λογισμικού.
Πώς λειτουργεί το λαθρεμπόριο διακριτικών;
Για να κλέψουν ή να παράγουν αυτά τα διακριτικά, οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου μπορεί να χρησιμοποιήσουν μια ποικιλία προσεγγίσεων. Αυτά περιλαμβάνουν την ένεση κώδικα και κοινωνική μηχανική. Οι εισβολείς με έγκυρο διακριτικό μπορούν να πλαστογραφήσουν τους γνήσιους χρήστες και να αποκτήσουν μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση σε ευαίσθητα δεδομένα.
Αυτή η μέθοδος είναι ιδιαίτερα χρήσιμη σε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σημαντικά στην αναγνώριση των χρηστών.
Κίνδυνος για Όλους
Το λαθρεμπόριο συμβολαίων παρουσιάζει μεγάλες ανησυχίες. Επιτρέπει στους κλέφτες να αποκτήσουν μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση σε συστήματα υπολογιστών ή δίκτυα. Αυτές οι επιθέσεις έχουν τη δυνατότητα να κλέψουν ευαίσθητες πληροφορίες, όπως προσωπικές πληροφορίες και οικονομικά αρχεία.
Επιπλέον, η λαθρεμπορία συμβολαίων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την κλιμάκωση των προνομίων και την απόκτηση πρόσβασης σε άλλα τμήματα του συστήματος ή του δικτύου. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα πολύ πιο σοβαρές παραβιάσεις και ζημιές.
Επομένως, είναι σημαντικό να αναγνωρίσετε τους κινδύνους του λαθρεμπορίου συμβολαίων και να λάβετε προληπτικά μέτρα για την προστασία των συστημάτων σας.
Μοντέλα Token-Smuggling και GPT: A Risky Combo
Τα μοντέλα GPT (Generative Pre-trained Transformer) γίνονται όλο και πιο δημοφιλή. Αυτά τα μοντέλα, ωστόσο, υπόκεινται σε αμυχές όπως το λαθρεμπόριο συμβολαίων. Δείτε πώς:
Εκμετάλλευση τρωτών σημείων του μοντέλου GPT
Για την παραγωγή φρέσκου υλικού, τα μοντέλα GPT χρησιμοποιούν προ-εκπαιδευμένα βάρη και προκαταλήψεις. Αυτά τα βάρη διατηρούνται στη μνήμη και μπορούν να αλλάξουν μέσω τεχνικών λαθρεμπορίας. Οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου μπορούν να εισάγουν κακόβουλα διακριτικά σε μοντέλα GPT.
Αλλάζουν την έξοδο του μοντέλου ή το αναγκάζουν να δημιουργήσει ψευδή δεδομένα. Αυτό μπορεί να έχει σημαντικές επιπτώσεις, όπως εκστρατείες παραπληροφόρησης ή παραβιάσεις δεδομένων.
Η λειτουργία των διακριτικών ελέγχου ταυτότητας σε μοντέλα GPT
Η ασφάλεια των μοντέλων GPT εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τα διακριτικά ελέγχου ταυτότητας. Αυτά τα διακριτικά χρησιμοποιούνται για τον έλεγχο ταυτότητας των χρηστών και την παροχή πρόσβασης στους πόρους του μοντέλου.
Οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου, ωστόσο, μπορούν να παρακάμψουν τις προστασίες ασφαλείας του μοντέλου GPT και να αποκτήσουν παράνομη πρόσβαση εάν αυτά τα διακριτικά παραβιαστούν. Αυτό τους δίνει τη δυνατότητα να αλλάξουν την έξοδο του μοντέλου ή να κλέψουν ιδιωτικές πληροφορίες.
Η λειτουργία των διακριτικών ελέγχου ταυτότητας σε μοντέλα GPT
Η ασφάλεια των μοντέλων GPT εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τα διακριτικά ελέγχου ταυτότητας. Αυτά τα διακριτικά χρησιμοποιούνται για τον έλεγχο ταυτότητας των χρηστών και την παροχή πρόσβασης στους πόρους του μοντέλου.
Οι εγκληματίες του κυβερνοχώρου, ωστόσο, μπορούν να παρακάμψουν τις προστασίες ασφαλείας του μοντέλου GPT και να αποκτήσουν παράνομη πρόσβαση εάν αυτά τα διακριτικά παραβιαστούν. Αυτό τους δίνει τη δυνατότητα να αλλάξουν την έξοδο του μοντέλου ή να κλέψουν ιδιωτικές πληροφορίες.
Αντιθετικές επιθέσεις σε μοντέλα GPT
Οι αντίθετες επιθέσεις σε μοντέλα GPT είναι μια μορφή επίθεσης που στοχεύει να διακόψει τη διαδικασία εκμάθησης του μοντέλου. Αυτές οι επιθέσεις μπορούν να εισαγάγουν επιβλαβή διακριτικά στα δεδομένα εκπαίδευσης ή να αλλάξουν τη διαδικασία δημιουργίας διακριτικών.
Ως αποτέλεσμα, το μοντέλο GPT μπορεί να εκπαιδευτεί σε κατεστραμμένα δεδομένα, με αποτέλεσμα λάθη εξόδου και ενδεχομένως επιτρέποντας στους εισβολείς να αλλάξουν τη συμπεριφορά του μοντέλου.
Ένα Παράδειγμα
Ας φανταστούμε μια εταιρεία χρησιμοποιεί το GPT-3 για να στείλει προσαρμοσμένα μηνύματα στους καταναλωτές της. Θέλουν να διασφαλίσουν ότι οι επικοινωνίες είναι κατάλληλα προσαρμοσμένες και περιλαμβάνουν το όνομα του πελάτη.
Ωστόσο, η εταιρεία δεν επιθυμεί να αποθηκεύσει το όνομα του πελάτη σε απλό κείμενο στη βάση δεδομένων της για λόγους ασφαλείας.
Σκοπεύουν να χρησιμοποιήσουν το λαθρεμπόριο συμβολαίων για να ξεπεράσουν αυτό το πρόβλημα. Δημιουργούν και διατηρούν ένα διακριτικό που αντικατοπτρίζει το όνομα του πελάτη στη βάση δεδομένων τους. Και, αντικαθιστούν το διακριτικό με το όνομα του πελάτη πριν στείλουν το μήνυμα στο GPT-3 για να δημιουργήσουν ένα προσαρμοσμένο μήνυμα.
Για παράδειγμα, ας υποθέσουμε ότι το όνομα του πελάτη είναι John. Ένα διακριτικό όπως "@@ΟΝΟΜΑ ΠΕΛΑΤΗ@@" θα διατηρηθεί στη βάση δεδομένων της εταιρείας. Όταν θέλουν να στείλουν ένα μήνυμα στον John, αντικαθιστούν το διακριτικό με "John" και το μεταδίδουν στο GPT-3.
Το όνομα του πελάτη δεν αποθηκεύεται ποτέ σε απλό κείμενο στη βάση δεδομένων της εταιρείας με αυτόν τον τρόπο και οι επικοινωνίες παραμένουν εξατομικευμένες. Ωστόσο, τα διακριτικά μπορεί να ληφθούν και να χρησιμοποιηθούν από έναν εισβολέα με πρόσβαση στη βάση δεδομένων της εταιρείας για να μάθει τα αληθινά ονόματα των πελατών.
Για παράδειγμα, εάν ένας χάκερ καταφέρει να αποκτήσει πρόσβαση στη βάση δεδομένων της εταιρείας, μπορεί να είναι σε θέση να λάβει μια λίστα με διακριτικά που μπορούν να χρησιμοποιήσουν για να συνδυάσουν τα ονόματα των πελατών. Το απόρρητο των πελατών θα παραβιαζόταν και θα κινδύνευαν επίσης να κλέψουν την ταυτότητά τους.
Επιπλέον, οι εισβολείς μπορεί να χρησιμοποιήσουν το λαθρεμπόριο διακριτικών για να περάσουν ως πελάτες και να αποκτήσουν πρόσβαση σε εμπιστευτικά δεδομένα. Για παράδειγμα, εάν ένας χάκερ καταφέρει να καταλάβει το διακριτικό ενός πελάτη, μπορεί να το χρησιμοποιήσει για να επικοινωνήσει με την επιχείρηση που προσποιείται ότι είναι ο πελάτης και έτσι να αποκτήσει πρόσβαση στον λογαριασμό του πελάτη.
Προσεγγίσεις διασφάλισης κατά του λαθρεμπορίου μαρκών
Η προστασία ευαίσθητων πληροφοριών έχει γίνει πιο δύσκολη στην ψηφιακή εποχή. Πρέπει να προσέχουμε τη συχνή απειλή που αποτελεί ιδιαίτερα το λαθρεμπόριο.
Ενώ ορισμένες μέθοδοι προστασίας αναφέρθηκαν εν παρόδω στο προηγούμενο άρθρο, αυτό θα εμβαθύνει περισσότερο στα πολλά εργαλεία και τις τακτικές που μπορούν να χρησιμοποιήσουν άνθρωποι και οργανισμοί για να υπερασπιστούν τα συστήματά τους.
Οι επιτιθέμενοι που χρησιμοποιούν ένα διακριτικό ή έναν κωδικό πρόσβασης για να παρακάμψουν τα μέτρα ασφαλείας και να έχουν πρόσβαση σε συστήματα και δεδομένα χωρίς εξουσιοδότηση λέγεται ότι είναι λαθρεμπόριο.
Αυτά τα διακριτικά μπορούν να ληφθούν χρησιμοποιώντας μια ποικιλία τεχνικών, συμπεριλαμβανομένων σχημάτων phishing, επιθέσεων κοινωνικής μηχανικής και επιθέσεων ωμής βίας σε κωδικούς πρόσβασης με ανεπαρκή ασφάλεια.
Λοιπόν, ποια είναι τα εργαλεία και οι στρατηγικές που μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε για να προστατεύσουμε τα συστήματά μας;
Ισχυροί κωδικοί πρόσβασης και έλεγχος ταυτότητας πολλαπλών παραγόντων
Η χρήση ισχυρών κωδικών πρόσβασης και ο έλεγχος ταυτότητας πολλαπλών παραγόντων είναι ένας από τους πιο αποτελεσματικούς τρόπους προστασίας δεδομένων (MFA). Ένας δύσκολος στην εικασία κωδικός πρόσβασης αποτελείται από ένα μείγμα γραμμάτων, αριθμών και ειδικών χαρακτήρων.
Το MFA, από την άλλη πλευρά, παρέχει ένα πρόσθετο επίπεδο ασφάλειας απαιτώντας έναν δεύτερο παράγοντα, όπως ένα δακτυλικό αποτύπωμα ή έναν κωδικό που μεταδίδεται σε μια κινητή συσκευή. Όταν συνδυάζεται με πρόσθετες προφυλάξεις ασφαλείας, αυτή η τακτική είναι πολύ επιτυχημένη.
Tokens of Security
Η χρήση διακριτικών ασφαλείας είναι μια διαφορετική άμυνα κατά του λαθρεμπορίου μαρκών. Τα διακριτικά φυσικής ασφάλειας αντικαθιστούν την ανάγκη για κωδικούς πρόσβασης δημιουργώντας έναν κωδικό πρόσβασης μίας χρήσης.
Για εταιρείες που χρειάζονται υψηλά επίπεδα ασφάλειας και ελέγχου, αυτή η τακτική είναι πολύ χρήσιμη.
firewalls
Για να αποφευχθεί η ανεπιθύμητη πρόσβαση σε συστήματα και δεδομένα, τα τείχη προστασίας είναι μια τυπική τεχνική. Παρακολουθούν τις δραστηριότητες του δικτύου, σταματούν την ύποπτη κυκλοφορία και ειδοποιούν τους διαχειριστές για τυχόν παρατυπίες.
Λογισμικό ασφαλείας
Το λογισμικό προστασίας από ιούς και τα συστήματα ανίχνευσης εισβολών είναι παραδείγματα λογισμικού ασφαλείας που μπορούν να βοηθήσουν στον εντοπισμό και να σταματήσουν τις επιθέσεις στον κυβερνοχώρο από εγκληματίες. Αυτές οι τεχνολογίες ειδοποιούν τους διαχειριστές για οποιαδήποτε ασυνήθιστη συμπεριφορά σε δίκτυα και συσκευές.
Μελλοντικές επιπτώσεις για μοντέλα GPT
Οι κίνδυνοι που σχετίζονται με το λαθρεμπόριο μαρκών αναμένεται να αυξηθούν καθώς τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης γίνονται πιο περίπλοκα.
Για να ξεπεραστούν αυτά τα ζητήματα, οι ειδικοί πρέπει να συνεργαστούν για να δημιουργήσουν πιο ισχυρά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να επιβιώσουν από αντίπαλες επιθέσεις και να προστατεύσουν κρίσιμα δεδομένα.
Πιθανές ωφέλιμες χρήσεις του μάρκετινγκ-λαθρεμπόριο
Το λαθρεμπόριο συμβολαίων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για ευεργετικούς λόγους. Για παράδειγμα, ας πούμε ότι μια εταιρεία επιθυμεί να επιβραβεύσει τους καταναλωτές της για συγκεκριμένες δραστηριότητες, όπως η εισαγωγή φίλων ή η ολοκλήρωση εργασιών. Τα διακριτικά μπορούν να εκδοθούν από την εταιρεία και να χρησιμοποιηθούν ως βραβεία ή να ανταλλάσσονται για άλλα αγαθά ή υπηρεσίες.
Σε τέτοιες περιπτώσεις, το λαθρεμπόριο διακριτικών μπορεί να βοηθήσει στην πρόληψη της απάτης και στη διασφάλιση ότι οι νόμιμοι χρήστες που έχουν κάνει τις σχετικές εργασίες χρησιμοποιούν τις ανταμοιβές.
Το λαθρεμπόριο συμβολαίων μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε φιλανθρωπικές προσπάθειες όπου διανέμονται μάρκες σε δωρητές. Αυτό εγγυάται ότι αναγνωρίζονται μόνο πραγματικές δωρεές και ότι οι μάρκες μπορούν να ανταλλάσσονται με προϊόντα και υπηρεσίες.
Συνοψίζοντας, ανάλογα με την κατάσταση και τις προθέσεις των εμπλεκομένων, το συμβολικό λαθρεμπόριο μπορεί να έχει ευεργετικές και επιβλαβείς συνέπειες.
Είναι κρίσιμο να γνωρίζετε τους πιθανούς κινδύνους και τα πλεονεκτήματα της χρήσης διακριτικών, καθώς και να λαμβάνετε τις κατάλληλες διασφαλίσεις για την αποφυγή ανεπιθύμητης πρόσβασης και κακής χρήσης διακριτικών.
Τύλιξε
Ενώ είναι απαραίτητα μέτρα διασφάλισης για να σταματήσει το λαθρεμπόριο συμβολαίων, είναι επίσης σημαντικό να ληφθούν υπόψη τα υποκείμενα προβλήματα που προκαλούν αυτό το ζήτημα.
Για παράδειγμα, ο τομέας των κρυπτονομισμάτων μπορεί να είναι πιο ευαίσθητος σε αυτού του είδους τις επιθέσεις λόγω έλλειψης προτύπων και κανονισμών.
Για τη διασφάλιση της ασφάλειας των καταναλωτών» ψηφιακά στοιχεία ενεργητικού, οι ρυθμιστικές αρχές και οι ηγέτες επιχειρήσεων θα πρέπει να συνεργάζονται για την ανάπτυξη προτύπων και βέλτιστων πρακτικών που ενθαρρύνουν τη λογοδοσία και τη διαφάνεια.
Για την αποτελεσματική καταπολέμηση του λαθρεμπορίου συμβολαίων, είναι απαραίτητο να γίνει περαιτέρω μελέτη και ανάλυση. Καθώς η τεχνολογία προχωρά, το ίδιο πρέπει και η κατανόησή μας για το πώς να τη διαφυλάξουμε.
Αφήστε μια απάντηση