فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
مدلهای GPT روش پردازش و تحلیل اطلاعات را تغییر دادهاند.
این یک موج بزرگ در زمینه هوش مصنوعی بوده است. اما، با این پیشرفت، پتانسیل قاچاق توکن به وجود میآید - یک حمله سایبری که ممکن است سیستم هوش مصنوعی شما را در معرض دستکاری و سرقت قرار دهد.
در این مقاله، قاچاق توکن را از جنبههای مختلف بررسی میکنیم، از جمله اینکه چگونه ممکن است بر مدلهای GPT و سیستمهای هوش مصنوعی تأثیر بگذارد. ما بررسی خواهیم کرد که چه کاری می توانید انجام دهید تا از فناوری خود در برابر این خطر در حال افزایش محافظت کنید.
قاچاق توکن دقیقاً چیست؟
قاچاق توکن نوعی حمله سایبری است که در آن توکن های دسترسی به سرقت می روند. و آنها به دسترسی غیرمجاز به سیستم ها یا شبکه های رایانه ای عادت می کنند.
به دلیل ظهور فناوری هوش مصنوعی و مدلهای GPT، که به نشانههای دسترسی برای تأیید هویت کاربر و امکان دسترسی به دادههای مهم متکی هستند، این روش در سالهای اخیر محبوبیت بیشتری پیدا کرده است. بیایید ببینیم که قاچاق نشانه چگونه کار می کند و چه معنایی برای فناوری دارد.
مبانی قاچاق توکن
حملات قاچاق توکن اغلب با دزدیدن یا کپی کردن یک توکن دسترسی که قبلاً توسط سیستم تأیید شده است توسط مهاجم شروع می شود. این ممکن است شامل استفاده از تاکتیکهای فیشینگ برای فریب کاربران برای تحویل توکنهایشان باشد.
این اقدامات از نقص های سیستم برای دسترسی مستقیم به توکن ها سوء استفاده می کنند. پس از اینکه مهاجم توکن را به دست آورد، میتواند از آن برای دسترسی به سیستم یا شبکه و انجام اقدامات خیانتآمیز مانند سرقت اطلاعات یا کاشت بدافزار استفاده کند.
قاچاق توکن چگونه کار می کند؟
برای سرقت یا تولید این توکن ها، مجرمان سایبری ممکن است از روش های مختلفی استفاده کنند. اینها شامل تزریق کد و مهندسی اجتماعی. مهاجمان با یک توکن معتبر می توانند هویت کاربران واقعی را جعل کنند و به داده های حساس دسترسی غیرمجاز داشته باشند.
این روش به ویژه در برابر سیستم های هوش مصنوعی که به طور قابل توجهی به شناسایی کاربر متکی هستند، مفید است.
ریسک برای همه
قاچاق توکن نگرانی های عمده ای را ایجاد می کند. این به سارقان اجازه می دهد تا دسترسی غیرمجاز به سیستم ها یا شبکه های رایانه ای داشته باشند. این حملات پتانسیل سرقت اطلاعات حساس مانند اطلاعات شخصی و سوابق مالی را دارند.
علاوه بر این، از قاچاق توکن می توان برای افزایش امتیازات و دسترسی به سایر بخش های سیستم یا شبکه استفاده کرد. این منجر به نقض و آسیب بسیار جدی تر می شود.
بنابراین، شناخت خطرات قاچاق توکن و اتخاذ تدابیر پیشگیرانه برای محافظت از سیستم های خود بسیار مهم است.
مدلهای قاچاق توکن و GPT: ترکیبی خطرناک
مدلهای GPT (ترانسفورماتور پیشآزمایششده) به طور فزایندهای محبوب میشوند. این مدل ها اما در معرض هک هایی مانند قاچاق توکن هستند. در اینجا به این صورت است:
بهره برداری از آسیب پذیری های مدل GPT
برای تولید مواد تازه، مدلهای GPT از وزنهها و سوگیریهای از پیش آموزشدیده استفاده میکنند. این وزنها در حافظه نگهداری میشوند و میتوان آنها را از طریق تکنیکهای قاچاق رمز تغییر داد. مجرمان سایبری می توانند توکن های مخرب را به مدل های GPT وارد کنند.
آنها خروجی مدل را تغییر می دهند یا آن را مجبور به ایجاد داده های نادرست می کنند. این می تواند عواقب عمده ای مانند کمپین های اطلاعات نادرست یا نقض داده ها داشته باشد.
عملکرد توکن های احراز هویت در مدل های GPT
امنیت مدل های GPT به شدت به توکن های احراز هویت بستگی دارد. این توکن ها برای احراز هویت کاربران و دسترسی آنها به منابع مدل استفاده می شود.
با این حال، مجرمان سایبری می توانند حفاظت های امنیتی مدل GPT را دور بزنند و در صورت به خطر افتادن این توکن ها، دسترسی غیرقانونی به آن ها داشته باشند. این به آنها توانایی تغییر خروجی مدل یا سرقت اطلاعات خصوصی را می دهد.
عملکرد توکن های احراز هویت در مدل های GPT
امنیت مدل های GPT به شدت به توکن های احراز هویت بستگی دارد. این توکن ها برای احراز هویت کاربران و دسترسی آنها به منابع مدل استفاده می شود.
با این حال، مجرمان سایبری می توانند حفاظت های امنیتی مدل GPT را دور بزنند و در صورت به خطر افتادن این توکن ها، دسترسی غیرقانونی به آن ها داشته باشند. این به آنها توانایی تغییر خروجی مدل یا سرقت اطلاعات خصوصی را می دهد.
حملات خصمانه به مدلهای GPT
حملات خصمانه به مدلهای GPT نوعی حمله است که هدف آن مختل کردن فرآیند یادگیری مدل است. این حملات می توانند توکن های مضر را به داده های آموزشی وارد کنند یا روند توکن سازی را تغییر دهند.
در نتیجه، مدل GPT ممکن است بر روی داده های خراب آموزش داده شود، که منجر به اشتباهات خروجی می شود و به طور بالقوه به مهاجمان اجازه می دهد تا رفتار مدل را تغییر دهند.
مثال
بیایید تصور کنیم که یک شرکت از GPT-3 برای ارسال پیام های سفارشی به مصرف کنندگان خود استفاده می کند. آنها می خواهند اطمینان حاصل کنند که ارتباطات به درستی سفارشی شده و شامل نام مشتری است.
با این حال، این شرکت نمیخواهد نام مشتری را به صورت متن ساده در پایگاه داده خود برای نگرانیهای امنیتی ذخیره کند.
آنها قصد دارند از قاچاق رمز برای غلبه بر این مشکل استفاده کنند. آنها توکنی را تولید و نگهداری می کنند که نام مشتری را در پایگاه داده خود منعکس می کند. و قبل از ارسال پیام به GPT-3 برای تولید یک پیام سفارشی، توکن را با نام مشتری جایگزین می کنند.
به عنوان مثال، فرض کنید نام مشتری جان است. نشانه ای مانند "@@CUSTOMER NAME@@" در پایگاه داده شرکت نگهداری می شود. هنگامی که آنها می خواهند پیامی به جان ارسال کنند، رمز را با "جان" جایگزین می کنند و آن را به GPT-3 منتقل می کنند.
نام مشتری هرگز به صورت متنی ساده در پایگاه داده شرکت به این روش ذخیره نمی شود و ارتباطات بصورت فردی باقی می ماند. با این حال، توکن ها ممکن است توسط مهاجمی که به پایگاه داده شرکت دسترسی دارد برای یادگیری نام واقعی مشتریان به دست آورده و استفاده شود.
به عنوان مثال، اگر یک هکر موفق شود به پایگاه داده شرکت دسترسی پیدا کند، ممکن است بتواند لیستی از توکن ها را دریافت کند که می توانند از آنها برای جمع آوری نام مشتریان استفاده کنند. حریم خصوصی مشتریان نقض می شود و همچنین در معرض خطر سرقت هویت آنها قرار می گیرد.
علاوه بر این، مهاجمان ممکن است از قاچاق توکن برای انتقال خود به عنوان مشتری و دسترسی به داده های محرمانه استفاده کنند. به عنوان مثال، اگر یک هکر موفق شود توکن مشتری را در دست بگیرد، ممکن است از آن برای تماس با کسب و کار که تظاهر به مشتری است استفاده کند و از این طریق به حساب مشتری دسترسی پیدا کند.
رویکردهای حفاظتی در برابر قاچاق توکن
حفاظت از اطلاعات حساس در عصر دیجیتال سختتر شده است. ما باید به تهدید مکرر ناشی از قاچاق نشانه ای توجه داشته باشیم.
در حالی که روشهای حفاظتی خاصی به طور گذرا در مقاله قبلی ذکر شد، این یکی به عمق بیشتر ابزارها و تاکتیکهایی میپردازد که افراد و سازمانها ممکن است برای دفاع از سیستمهای خود استفاده کنند.
گفته می شود مهاجمانی که از رمز یا کد دسترسی برای دور زدن اقدامات امنیتی و دسترسی به سیستم ها و داده ها بدون مجوز استفاده می کنند، قاچاق توکن هستند.
این توکنها ممکن است با استفاده از تکنیکهای مختلف، از جمله طرحهای فیشینگ، حملات مهندسی اجتماعی، و حملات brute-force به گذرواژهها با امنیت ناکافی گرفته شوند.
بنابراین، ابزارها و استراتژی هایی که می توانیم برای محافظت از سیستم های خود استفاده کنیم چیست؟
رمزهای عبور قوی و احراز هویت چند عاملی
استفاده از رمزهای عبور قوی و احراز هویت چند عاملی یکی از کارآمدترین راه ها برای محافظت از داده ها (MFA) است. رمز عبوری که حدس زدن آن دشوار است از ترکیبی از حروف، اعداد و کاراکترهای خاص تشکیل شده است.
از سوی دیگر، MFA با نیاز به عامل دوم، مانند اثر انگشت یا کدی که به دستگاه تلفن همراه منتقل می شود، یک لایه امنیتی اضافی را فراهم می کند. هنگامی که با اقدامات احتیاطی اضافی ترکیب شود، این تاکتیک بسیار موفق است.
نشانه های امنیت
استفاده از توکن های امنیتی یک دفاع متفاوت در برابر قاچاق توکن است. توکن های امنیتی فیزیکی با تولید یک کد دسترسی یک بار مصرف جایگزین نیاز به رمز عبور می شوند.
برای شرکت هایی که به سطوح بالایی از امنیت و کنترل نیاز دارند، این تاکتیک بسیار مفید است.
فایروال
برای جلوگیری از دسترسی ناخواسته به سیستم ها و داده ها، فایروال ها یک تکنیک معمولی هستند. آنها فعالیت های شبکه را زیر نظر دارند، ترافیک مشکوک را متوقف می کنند، و مدیران را از هرگونه بی نظمی مطلع می کنند.
نرم افزار امنیتی
نرم افزارهای آنتی ویروس و سیستم های تشخیص نفوذ نمونه هایی از نرم افزارهای امنیتی هستند که می توانند به شناسایی و توقف حملات سایبری توسط مجرمان کمک کنند. این فناوری ها مدیران را از هرگونه رفتار غیرعادی در شبکه ها و دستگاه ها مطلع می کنند.
پیامدهای آینده برای مدل های GPT
پیش بینی می شود با پیچیده تر شدن سیستم های هوش مصنوعی، خطرات مرتبط با قاچاق توکن افزایش یابد.
برای غلبه بر این مشکلات، کارشناسان باید برای ایجاد سیستمهای هوش مصنوعی قویتر که میتوانند از حملات متخاصم جان سالم به در ببرند و از دادههای حیاتی محافظت کنند، همکاری کنند.
کاربردهای بالقوه سودمند قاچاق رمز
قاچاق رمز را می توان به دلایل سودمند مورد استفاده قرار داد. به عنوان مثال، فرض کنید یک شرکت می خواهد به مصرف کنندگان خود برای فعالیت های خاص، مانند معرفی دوستان یا تکمیل وظایف، پاداش دهد. توکن ها را می توان توسط شرکت صادر کرد و به عنوان جایزه استفاده کرد یا برای کالاها یا خدمات دیگر معامله کرد.
در چنین شرایطی، قاچاق توکن میتواند به جلوگیری از تقلب کمک کند و اطمینان حاصل کند که کاربران قانونی که وظایف مربوطه را انجام دادهاند، از پاداشها استفاده میکنند.
قاچاق توکن را می توان در تلاش های خیریه که در آن توکن ها بین اهداکنندگان توزیع می شود، استفاده کرد. این تضمین میکند که فقط کمکهای واقعی به رسمیت شناخته میشوند و ممکن است توکنها با محصولات و خدمات مبادله شوند.
به طور خلاصه، بسته به موقعیت و مقاصد افراد درگیر، قاچاق نمادین می تواند پیامدهای مفید و مضری داشته باشد.
بسیار مهم است که از خطرات و مزایای احتمالی استفاده از توکن ها آگاه باشید و همچنین اقدامات حفاظتی مناسب را برای جلوگیری از دسترسی ناخواسته و سوء استفاده از نشانه ها انجام دهید.
بسته شدن
در حالی که اقدامات حفاظتی برای جلوگیری از قاچاق نماد ضروری است، همچنین در نظر گرفتن مشکلات اساسی که باعث این موضوع می شود، ضروری است.
به عنوان مثال، بخش ارزهای دیجیتال به دلیل فقدان استانداردها و مقررات ممکن است بیشتر در معرض این نوع حملات باشد.
برای تضمین امنیت مصرف کنندگان دارایی های دیجیتالتنظیم کننده ها و رهبران کسب و کار باید برای توسعه استانداردها و بهترین شیوه هایی که مسئولیت پذیری و باز بودن را تشویق می کند، همکاری کنند.
برای مبارزه موثر با قاچاق نماد، انجام مطالعات و تجزیه و تحلیل بیشتر ضروری است. همانطور که فناوری پیشرفت می کند، درک ما از نحوه محافظت از آن نیز باید ضروری باشد.
پاسخ دهید