ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
GPT ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਇਹ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਲਹਿਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਪਰ, ਇਸ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ ਟੋਕਨ-ਤਸਕਰੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਆਉਂਦੀ ਹੈ - ਇੱਕ ਸਾਈਬਰ ਹਮਲਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਚੋਰੀ ਲਈ ਬੇਨਕਾਬ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਈ ਪਹਿਲੂਆਂ ਤੋਂ ਟੋਕਨ ਤਸਕਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਇਹ GPT ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵਧ ਰਹੇ ਖ਼ਤਰੇ ਤੋਂ ਆਪਣੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਟੋਕਨ-ਤਸਕਰੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ?
ਟੋਕਨ-ਤਸਕਰੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਸਾਈਬਰ ਹਮਲਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਕਸੈਸ ਟੋਕਨ ਚੋਰੀ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ, ਉਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜਾਂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਤੱਕ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਦੀ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ GPT ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਆਗਮਨ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਲਈ ਐਕਸੈਸ ਟੋਕਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਵਿਧੀ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੈ। ਆਓ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਟੋਕਨ ਤਸਕਰੀ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ।
ਟੋਕਨ ਤਸਕਰੀ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ
ਟੋਕਨ-ਤਸਕਰੀ ਦੇ ਹਮਲੇ ਅਕਸਰ ਹਮਲਾਵਰ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਐਕਸੈਸ ਟੋਕਨ ਚੋਰੀ ਕਰਨ ਜਾਂ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣ ਲਈ ਧੋਖਾ ਦੇਣ ਲਈ ਫਿਸ਼ਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਟੋਕਨਾਂ ਤੱਕ ਸਿੱਧੀ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਦੀਆਂ ਖਾਮੀਆਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਮਲਾਵਰ ਦੁਆਰਾ ਟੋਕਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਉਹ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਸਟਮ ਜਾਂ ਨੈਟਵਰਕ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦੇਸ਼ਧ੍ਰੋਹੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਚੋਰੀ ਜਾਂ ਮਾਲਵੇਅਰ ਪਲਾਂਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਟੋਕਨ ਤਸਕਰੀ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਇਹਨਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਚੋਰੀ ਕਰਨ ਜਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਈਬਰ ਅਪਰਾਧੀ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ. ਇੱਕ ਵੈਧ ਟੋਕਨ ਵਾਲੇ ਹਮਲਾਵਰ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਵਿਧੀ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ 'ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਜੋਖਮ
ਟੋਕਨ-ਤਸਕਰੀ ਮੁੱਖ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਚੋਰਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਜਾਂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਤੱਕ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਹਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਰਿਕਾਰਡ ਚੋਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਟੋਕਨ-ਤਸਕਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਜਾਂ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਦੂਜੇ ਭਾਗਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗੰਭੀਰ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਟੋਕਨ ਤਸਕਰੀ ਦੇ ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਸਾਵਧਾਨੀ ਦੇ ਉਪਾਅ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਟੋਕਨ-ਤਸਕਰੀ ਅਤੇ GPT ਮਾਡਲ: ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਕੰਬੋ
ਜੀਪੀਟੀ (ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ) ਮਾਡਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹੈਕ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੋਕਨ ਤਸਕਰੀ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ:
GPT ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨਾ
ਤਾਜ਼ੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਜੀਪੀਟੀ ਮਾਡਲ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਜ਼ਨ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਟੋਕਨ-ਤਸਕਰੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਰਾਹੀਂ ਬਦਲੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਾਈਬਰ ਅਪਰਾਧੀ GPT ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਖਤਰਨਾਕ ਟੋਕਨ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਗਲਤ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਵੱਡੇ ਨਤੀਜੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਗਾੜ ਦੀਆਂ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ।
GPT ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਟੋਕਨਾਂ ਦਾ ਕੰਮ
GPT ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਟੋਕਨਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸਾਈਬਰ ਅਪਰਾਧੀ, ਹਾਲਾਂਕਿ, GPT ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੁਰੱਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਇਹਨਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਗੈਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਚੋਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
GPT ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਟੋਕਨਾਂ ਦਾ ਕੰਮ
GPT ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਟੋਕਨਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸਾਈਬਰ ਅਪਰਾਧੀ, ਹਾਲਾਂਕਿ, GPT ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੁਰੱਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਇਹਨਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਗੈਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਚੋਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
GPT ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਵਿਰੋਧੀ ਹਮਲੇ
GPT ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਵਿਰੋਧੀ ਹਮਲੇ ਹਮਲੇ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹਨ ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਮਲੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਹਾਨੀਕਾਰਕ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, GPT ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਮਲਾਵਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਕ ਉਦਾਹਰਣ
ਚਲੋ ਕਲਪਨਾ ਕਰੀਏ ਕਿ ਇੱਕ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਆਪਣੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸੰਦੇਸ਼ ਭੇਜਣ ਲਈ GPT-3 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸੰਚਾਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦਾ ਨਾਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ.
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੰਪਨੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਦੇ ਨਾਮ ਨੂੰ ਪਲੇਨ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਉਹ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਟੋਕਨ ਤਸਕਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ ਟੋਕਨ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਦੇ ਨਾਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ, ਉਹ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸੁਨੇਹਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ GPT-3 ਨੂੰ ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗਾਹਕ ਦੇ ਨਾਮ ਨਾਲ ਟੋਕਨ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਗਾਹਕ ਦਾ ਨਾਮ ਜੌਨ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ “@@CUSTOMER NAME@@” ਵਰਗਾ ਇੱਕ ਟੋਕਨ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਜਦੋਂ ਉਹ ਜੌਨ ਨੂੰ ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਟੋਕਨ ਨੂੰ "ਜੌਨ" ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ GPT-3 ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਮਿਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਦਾ ਨਾਮ ਕਦੇ ਵੀ ਸਾਦੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਟੋਕਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਅਸਲੀ ਨਾਮ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵਾਲੇ ਹਮਲਾਵਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਹੈਕਰ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਚੋਰੀ ਹੋਣ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਵੀ ਹੋਵੇਗਾ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹਮਲਾਵਰ ਟੋਕਨ ਤਸਕਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਵਜੋਂ ਪਾਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਹੈਕਰ ਗਾਹਕ ਦੇ ਟੋਕਨ ਨੂੰ ਫੜਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਗਾਹਕ ਹੋਣ ਦਾ ਦਿਖਾਵਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗਾਹਕ ਦੇ ਖਾਤੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਟੋਕਨ-ਤਸਕਰੀ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਹੁੰਚ
ਡਿਜੀਟਲ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੋਕਨ ਤਸਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਅਕਸਰ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਪਿਛਲੇ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਪਾਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸੁਰੱਖਿਆ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਹੋਰ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਜਾਵੇਗਾ ਜੋ ਲੋਕ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਹਮਲਾਵਰ ਜੋ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਟੋਕਨ ਜਾਂ ਐਕਸੈਸ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਧਿਕਾਰ ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨੂੰ ਟੋਕਨ-ਤਸਕਰੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਟੋਕਨ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫਿਸ਼ਿੰਗ ਸਕੀਮਾਂ, ਸੋਸ਼ਲ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਹਮਲੇ, ਅਤੇ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਾਲੇ ਪਾਸਵਰਡਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਹਮਲੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਤਾਂ, ਉਹ ਕਿਹੜੇ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਾਸਵਰਡ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਫੈਕਟਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ
ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਾਸਵਰਡ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਫੈਕਟਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਡੇਟਾ (MFA) ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਔਖਾ ਪਾਸਵਰਡ ਅੱਖਰਾਂ, ਨੰਬਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੱਖਰਾਂ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
MFA, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਕਾਰਕ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ ਜਾਂ ਇੱਕ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸ ਤੇ ਸੰਚਾਰਿਤ ਕੋਡ ਦੀ ਲੋੜ ਕਰਕੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਪਰਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਵਾਧੂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਾਵਧਾਨੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਚਾਲ ਬਹੁਤ ਸਫਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਟੋਕਨ
ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਟੋਕਨ ਦੀ ਤਸਕਰੀ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਬਚਾਅ ਹੈ। ਭੌਤਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੋਕਨ ਇੱਕ-ਵਾਰ ਐਕਸੈਸ ਕੋਡ ਬਣਾ ਕੇ ਪਾਸਵਰਡ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
ਉਹਨਾਂ ਫਰਮਾਂ ਲਈ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਚਾਲ ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ।
ਫਾਇਰਵਾਲ
ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਅਣਚਾਹੇ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ, ਫਾਇਰਵਾਲ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤਕਨੀਕ ਹੈ। ਉਹ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਸ਼ੱਕੀ ਆਵਾਜਾਈ ਨੂੰ ਰੋਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬੇਨਿਯਮੀਆਂ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਾਫਟਵੇਅਰ
ਐਂਟੀਵਾਇਰਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਘੁਸਪੈਠ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜੋ ਅਪਰਾਧੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਈਬਰ ਹਮਲਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸਾਧਾਰਨ ਵਿਵਹਾਰ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
GPT ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਟੋਕਨ ਤਸਕਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦੇ ਵਧਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ 'ਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਣ ਲਈ, ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਰੋਧੀ ਹਮਲਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਟੋਕਨ-ਤਸਕਰੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਲਾਭਕਾਰੀ ਉਪਯੋਗ
ਟੋਕਨ ਦੀ ਤਸਕਰੀ ਨੂੰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਕਾਰਨਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਹੋ ਕਿ ਇੱਕ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਆਪਣੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਇਨਾਮ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੋਸਤਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ। ਟੋਕਨ ਫਰਮ ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਨਾਮ ਵਜੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਵਪਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਟੋਕਨ ਦੀ ਤਸਕਰੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਾਰਜ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਜਾਇਜ਼ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਨਾਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਟੋਕਨ ਦੀ ਤਸਕਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਚੈਰਿਟੀ ਯਤਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਦਾਨੀਆਂ ਨੂੰ ਟੋਕਨ ਵੰਡੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਅਸਲ ਦਾਨ ਹੀ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਟੋਕਨਾਂ ਦਾ ਵਟਾਂਦਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਇਰਾਦਿਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਿਆਂ, ਟੋਕਨ ਦੀ ਤਸਕਰੀ ਦੇ ਲਾਭਕਾਰੀ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਨਤੀਜੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਖ਼ਤਰਿਆਂ ਅਤੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸੁਚੇਤ ਹੋਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਅਣਚਾਹੇ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਟੋਕਨ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਉਚਿਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਕਰਨੇ ਹਨ।
ਸਮੇਟੋ ਉੱਪਰ
ਹਾਲਾਂਕਿ ਟੋਕਨ ਦੀ ਤਸਕਰੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਪਰ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਅੰਤਰੀਵ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕ੍ਰਿਪਟੋਕਰੰਸੀ ਸੈਕਟਰ ਮਿਆਰਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਹਮਲਿਆਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਪਤੀ, ਰੈਗੂਲੇਟਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਤੇ ਖੁੱਲੇਪਨ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਿਆਰਾਂ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਟੋਕਨ ਦੀ ਤਸਕਰੀ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਹੋਰ ਅਧਿਐਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਾਡੀ ਸਮਝ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ