பொருளடக்கம்[மறை][காட்டு]
GPT மாதிரிகள் நாம் தகவலைச் செயலாக்கும் மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்யும் முறையை மாற்றியுள்ளன.
இது செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் பெரும் அலையை ஏற்படுத்தியுள்ளது. ஆனால், இந்த முன்னேற்றத்துடன் டோக்கன்-கடத்தலின் சாத்தியம் வருகிறது - இது உங்கள் AI அமைப்பை கையாளுதல் மற்றும் திருட்டுக்கு வெளிப்படுத்தக்கூடிய சைபர் தாக்குதல்.
இந்தக் கட்டுரையில், டோக்கன் கடத்தல் GPT மாதிரிகள் மற்றும் AI அமைப்புகளை எவ்வாறு பாதிக்கலாம் என்பது உட்பட பல அம்சங்களில் இருந்து ஆராய்வோம். அதிகரித்து வரும் இந்த ஆபத்தில் இருந்து உங்கள் தொழில்நுட்பத்தைப் பாதுகாக்க நீங்கள் என்ன செய்யலாம் என்பதை நாங்கள் பார்ப்போம்.
டோக்கன் கடத்தல் என்றால் என்ன?
டோக்கன்-கடத்தல் என்பது ஒரு வகையான சைபர் தாக்குதலாகும், இதில் அணுகல் டோக்கன்கள் திருடப்படுகின்றன. மேலும், அவர்கள் கணினி அமைப்புகள் அல்லது நெட்வொர்க்குகளுக்கு அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலைப் பெறப் பழகிக் கொள்கிறார்கள்.
AI தொழில்நுட்பம் மற்றும் GPT மாடல்களின் வருகையின் காரணமாக, பயனர் அடையாளங்களைச் சரிபார்க்க அணுகல் டோக்கன்களை நம்பியிருக்கிறது மற்றும் முக்கியமான தரவுகளுக்கான அணுகலை செயல்படுத்துகிறது, இந்த முறை சமீபத்திய ஆண்டுகளில் பிரபலமடைந்து வருகிறது. டோக்கன் கடத்தல் எவ்வாறு செயல்படுகிறது மற்றும் தொழில்நுட்பத்திற்கு என்ன அர்த்தம் என்பதைப் பார்ப்போம்.
டோக்கன் கடத்தலின் அடிப்படைகள்
டோக்கன்-கடத்தல் தாக்குதல்கள் பெரும்பாலும் அமைப்பால் அங்கீகரிக்கப்பட்ட அணுகல் டோக்கனைத் தாக்குபவர் திருடுவது அல்லது நகலெடுப்பதன் மூலம் தொடங்கும். ஃபிஷிங் தந்திரங்களைப் பயன்படுத்தி பயனர்களை ஏமாற்றி அவர்களின் டோக்கன்களை வழங்குவது இதில் அடங்கும்.
இந்தச் செயல்கள் டோக்கன்களுக்கான நேரடி அணுகலைப் பெற கணினியின் குறைபாடுகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. தாக்குபவர் டோக்கனைப் பெற்ற பிறகு, அவர்கள் கணினி அல்லது நெட்வொர்க்கிற்கான அணுகலைப் பெற அதைப் பயன்படுத்தலாம் மற்றும் தரவு திருட்டு அல்லது தீம்பொருள் நடவு போன்ற துரோக செயல்களில் ஈடுபடலாம்.
டோக்கன் கடத்தல் எப்படி வேலை செய்கிறது?
இந்த டோக்கன்களைத் திருட அல்லது தயாரிக்க, சைபர் குற்றவாளிகள் பல்வேறு அணுகுமுறைகளைப் பயன்படுத்தலாம். இதில் குறியீடு ஊசி மற்றும் அடங்கும் சமூக பொறியியல். சரியான டோக்கனைக் கொண்டு தாக்குதல் நடத்துபவர்கள் உண்மையான பயனர்களைப் போல ஆள்மாறாட்டம் செய்யலாம் மற்றும் முக்கியமான தரவுகளுக்கு அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலைப் பெறலாம்.
இந்த முறை குறிப்பாக பயனர் அடையாளத்தை நம்பியிருக்கும் AI அமைப்புகளுக்கு எதிராக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
அனைவருக்கும் ஆபத்து
டோக்கன் கடத்தல் முக்கிய கவலைகளை அளிக்கிறது. இது திருடர்கள் கணினி அமைப்புகள் அல்லது நெட்வொர்க்குகளுக்கு அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலைப் பெற அனுமதிக்கிறது. இந்தத் தாக்குதல்கள் தனிப்பட்ட தகவல் மற்றும் நிதிப் பதிவுகள் போன்ற முக்கியத் தகவல்களைத் திருடும் சாத்தியம் உள்ளது.
மேலும், டோக்கன்-கடத்தல் சலுகைகளை அதிகரிக்கவும், கணினி அல்லது நெட்வொர்க்கின் பிற பிரிவுகளுக்கான அணுகலைப் பெறவும் பயன்படுத்தப்படலாம். இது மிகவும் கடுமையான மீறல்கள் மற்றும் தீங்கு விளைவிக்கும்.
எனவே, டோக்கன் கடத்தலின் அபாயங்களைக் கண்டறிந்து, உங்கள் அமைப்புகளைப் பாதுகாக்க முன்னெச்சரிக்கை நடவடிக்கைகளை மேற்கொள்வது மிகவும் முக்கியமானது.
டோக்கன்-கடத்தல் மற்றும் GPT மாதிரிகள்: ஒரு அபாயகரமான சேர்க்கை
GPT (ஜெனரேட்டிவ் ப்ரீ-ட்ரெய்ன்டு டிரான்ஸ்ஃபார்மர்) மாடல்கள் பிரபலமடைந்து வருகின்றன. இருப்பினும், இந்த மாதிரிகள் டோக்கன் கடத்தல் போன்ற ஹேக்குகளுக்கு உட்பட்டவை. எப்படி என்பது இங்கே:
GPT மாடல் பாதிப்புகளைப் பயன்படுத்துதல்
புதிய பொருட்களை தயாரிக்க, GPT மாதிரிகள் முன் பயிற்சி பெற்ற எடைகள் மற்றும் சார்புகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த எடைகள் நினைவகத்தில் பராமரிக்கப்பட்டு டோக்கன்-கடத்தல் நுட்பங்கள் மூலம் மாற்றப்படலாம். சைபர் குற்றவாளிகள் GPT மாடல்களில் தீங்கிழைக்கும் டோக்கன்களை அறிமுகப்படுத்தலாம்.
அவை மாதிரியின் வெளியீட்டை மாற்றுகின்றன அல்லது தவறான தரவை உருவாக்க கட்டாயப்படுத்துகின்றன. இது தவறான தகவல் பிரச்சாரங்கள் அல்லது தரவு மீறல்கள் போன்ற பெரிய விளைவுகளை ஏற்படுத்தலாம்.
GPT மாடல்களில் அங்கீகார டோக்கன்களின் செயல்பாடு
GPT மாடல்களின் பாதுகாப்பு, அங்கீகார டோக்கன்களை பெரிதும் சார்ந்துள்ளது. இந்த டோக்கன்கள் பயனர்களை அங்கீகரிக்கவும், மாதிரியின் ஆதாரங்களுக்கான அணுகலை வழங்கவும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
இருப்பினும், சைபர் குற்றவாளிகள், GPT மாதிரியின் பாதுகாப்புப் பாதுகாப்புகளைச் சுற்றி வரலாம் மற்றும் இந்த டோக்கன்கள் சமரசம் செய்யப்பட்டால், சட்டவிரோத அணுகலைப் பெறலாம். இது மாதிரியின் வெளியீட்டை மாற்றும் அல்லது தனிப்பட்ட தகவலைத் திருடும் திறனை அவர்களுக்கு வழங்குகிறது.
GPT மாடல்களில் அங்கீகார டோக்கன்களின் செயல்பாடு
GPT மாடல்களின் பாதுகாப்பு, அங்கீகார டோக்கன்களை பெரிதும் சார்ந்துள்ளது. இந்த டோக்கன்கள் பயனர்களை அங்கீகரிக்கவும், மாதிரியின் ஆதாரங்களுக்கான அணுகலை வழங்கவும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
இருப்பினும், சைபர் குற்றவாளிகள், GPT மாதிரியின் பாதுகாப்புப் பாதுகாப்புகளைச் சுற்றி வரலாம் மற்றும் இந்த டோக்கன்கள் சமரசம் செய்யப்பட்டால், சட்டவிரோத அணுகலைப் பெறலாம். இது மாதிரியின் வெளியீட்டை மாற்றும் அல்லது தனிப்பட்ட தகவலைத் திருடும் திறனை அவர்களுக்கு வழங்குகிறது.
GPT மாடல்களில் எதிரிகளின் தாக்குதல்கள்
GPT மாதிரிகள் மீதான விரோத தாக்குதல்கள் மாதிரியின் கற்றல் செயல்முறையை சீர்குலைப்பதை நோக்கமாகக் கொண்ட தாக்குதலின் ஒரு வடிவமாகும். இந்த தாக்குதல்கள் தீங்கிழைக்கும் டோக்கன்களை பயிற்சி தரவுகளில் அறிமுகப்படுத்தலாம் அல்லது டோக்கனைசேஷன் செயல்முறையை மாற்றலாம்.
இதன் விளைவாக, GPT மாதிரியானது சிதைந்த தரவுகளின் மீது பயிற்றுவிக்கப்படலாம், இதன் விளைவாக வெளியீடு தவறுகள் மற்றும் தாக்குபவர்கள் மாதிரியின் நடத்தையை மாற்ற அனுமதிக்கும்.
ஒரு எடுத்துக்காட்டு
ஒரு நிறுவனம் தனது வாடிக்கையாளர்களுக்கு தனிப்பயனாக்கப்பட்ட செய்திகளை அனுப்ப GPT-3 ஐப் பயன்படுத்துகிறது என்று கற்பனை செய்துகொள்வோம். தகவல்தொடர்புகள் சரியாகத் தனிப்பயனாக்கப்படுவதையும் வாடிக்கையாளரின் பெயரை உள்ளடக்கியிருப்பதையும் அவர்கள் உறுதிப்படுத்த விரும்புகிறார்கள்.
இருப்பினும், பாதுகாப்புக் காரணங்களுக்காக வாடிக்கையாளரின் பெயரைத் தங்கள் தரவுத்தளத்தில் எளிய உரையில் சேமிக்க நிறுவனம் விரும்பவில்லை.
இந்தப் பிரச்னையைச் சமாளிக்க டோக்கன் கடத்தலைப் பயன்படுத்த திட்டமிட்டுள்ளனர். அவர்கள் தங்கள் தரவுத்தளத்தில் வாடிக்கையாளரின் பெயரைப் பிரதிபலிக்கும் ஒரு டோக்கனை உருவாக்கி வைத்திருக்கிறார்கள். மேலும், தனிப்பயனாக்கப்பட்ட செய்தியை உருவாக்க GPT-3 க்கு செய்தியை அனுப்பும் முன் வாடிக்கையாளரின் பெயருடன் டோக்கனை மாற்றுகிறார்கள்.
உதாரணமாக, வாடிக்கையாளரின் பெயர் ஜான் என்று வைத்துக்கொள்வோம். “@@CUSTOMER NAME@@” போன்ற டோக்கன் நிறுவனத்தின் தரவுத்தளத்தில் வைக்கப்படும். அவர்கள் ஜானுக்கு ஒரு செய்தியை அனுப்ப விரும்பினால், அவர்கள் டோக்கனை "ஜான்" என்று மாற்றி GPT-3 க்கு அனுப்புகிறார்கள்.
வாடிக்கையாளரின் பெயர் இந்த வழியில் நிறுவனத்தின் தரவுத்தளத்தில் எளிய உரையில் சேமிக்கப்படாது, மேலும் தகவல்தொடர்புகள் தனிப்பட்டதாகவே இருக்கும். எவ்வாறாயினும், டோக்கன்கள் வாடிக்கையாளர்களின் உண்மையான பெயர்களை அறிய நிறுவனத்தின் தரவுத்தளத்திற்கான அணுகலுடன் தாக்குபவர்களால் பெறப்பட்டு பயன்படுத்தப்படலாம்.
உதாரணமாக, ஒரு ஹேக்கர் நிறுவனத்தின் தரவுத்தளத்தை அணுகினால், வாடிக்கையாளர்களின் பெயர்களை ஒன்றிணைக்க அவர்கள் பயன்படுத்தக்கூடிய டோக்கன்களின் பட்டியலைப் பெறலாம். வாடிக்கையாளர்களின் தனியுரிமை மீறப்படும், மேலும் அவர்களின் அடையாளங்கள் திருடப்படும் அபாயமும் இருக்கும்.
மேலும், தாக்குதல் நடத்துபவர்கள் டோக்கன் கடத்தலைப் பயன்படுத்தி தங்களை ஒரு வாடிக்கையாளராகவும், ரகசியத் தரவை அணுகவும் கூடும். உதாரணமாக, ஒரு ஹேக்கர் வாடிக்கையாளரின் டோக்கனைப் பிடிக்க முடிந்தால், வாடிக்கையாளரைப் போல் நடித்து வணிகத்தைத் தொடர்புகொள்ளவும் அதன் மூலம் வாடிக்கையாளரின் கணக்கிற்கான அணுகலைப் பெறவும் அதைப் பயன்படுத்தலாம்.
டோக்கன்-கடத்தலுக்கு எதிரான பாதுகாப்பு அணுகுமுறைகள்
டிஜிட்டல் சகாப்தத்தில் முக்கியமான தகவல்களைப் பாதுகாப்பது கடினமாகிவிட்டது. குறிப்பாக டோக்கன் கடத்தலால் அடிக்கடி ஏற்படும் அச்சுறுத்தல் குறித்து நாம் கவனமாக இருக்க வேண்டும்.
முந்தைய கட்டுரையில் சில பாதுகாப்பு முறைகள் குறிப்பிடப்பட்டிருந்தாலும், இது மக்கள் மற்றும் நிறுவனங்கள் தங்கள் அமைப்புகளைப் பாதுகாக்கப் பயன்படுத்தக்கூடிய பல கருவிகள் மற்றும் தந்திரோபாயங்களைப் பற்றி மேலும் ஆழமாகச் செல்லும்.
டோக்கன் அல்லது அணுகல் குறியீட்டைப் பயன்படுத்தி பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகள் மற்றும் அணுகல் அமைப்புகள் மற்றும் தரவு அங்கீகாரம் இல்லாமல் தாக்குதல் நடத்துபவர்கள் டோக்கன் கடத்தல் என்று கூறப்படுகிறது.
இந்த டோக்கன்கள் ஃபிஷிங் திட்டங்கள், சமூக பொறியியல் தாக்குதல்கள் மற்றும் போதிய பாதுகாப்பு இல்லாத கடவுச்சொற்கள் மீதான முரட்டுத்தனமான தாக்குதல்கள் உள்ளிட்ட பல்வேறு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி எடுக்கப்படலாம்.
எனவே, நமது அமைப்புகளைப் பாதுகாக்க நாம் பயன்படுத்தக்கூடிய கருவிகள் மற்றும் உத்திகள் யாவை?
வலுவான கடவுச்சொற்கள் மற்றும் பல காரணி அங்கீகாரம்
வலுவான கடவுச்சொற்கள் மற்றும் பல காரணி அங்கீகாரத்தைப் பயன்படுத்துவது தரவைப் பாதுகாப்பதற்கான மிகச் சிறந்த வழிகளில் ஒன்றாகும் (MFA). யூகிக்க கடினமான கடவுச்சொல் என்பது எழுத்துக்கள், எண்கள் மற்றும் சிறப்பு எழுத்துக்களின் கலவையாகும்.
MFA, மறுபுறம், கைரேகை அல்லது மொபைல் சாதனத்திற்கு அனுப்பப்படும் குறியீடு போன்ற இரண்டாவது காரணி தேவைப்படுவதன் மூலம் கூடுதல் பாதுகாப்பை வழங்குகிறது. கூடுதல் பாதுகாப்பு முன்னெச்சரிக்கைகளுடன் இணைந்தால், இந்த தந்திரோபாயம் மிகவும் வெற்றிகரமாக உள்ளது.
பாதுகாப்பு டோக்கன்கள்
பாதுகாப்பு டோக்கன்களைப் பயன்படுத்துவது டோக்கன் கடத்தலுக்கு எதிரான வேறுபட்ட பாதுகாப்பாகும். உடல் பாதுகாப்பு டோக்கன்கள் கடவுச்சொற்களின் தேவையை ஒரு முறை அணுகல் குறியீட்டை உருவாக்குவதன் மூலம் மாற்றுகின்றன.
அதிக அளவு பாதுகாப்பு மற்றும் கட்டுப்பாடு தேவைப்படும் நிறுவனங்களுக்கு, இந்த தந்திரோபாயம் மிகவும் உதவியாக இருக்கும்.
ஃபயர்வால்கள்
கணினிகள் மற்றும் தரவுகளுக்கான தேவையற்ற அணுகலைத் தடுக்க, ஃபயர்வால்கள் ஒரு பொதுவான நுட்பமாகும். அவர்கள் நெட்வொர்க் செயல்பாடுகளை கண்காணிக்கிறார்கள், சந்தேகத்திற்கிடமான போக்குவரத்தை நிறுத்துகிறார்கள் மற்றும் ஏதேனும் முறைகேடுகள் இருந்தால் நிர்வாகிகளுக்கு தெரிவிக்கிறார்கள்.
பாதுகாப்பு மென்பொருள்
வைரஸ் தடுப்பு மென்பொருள் மற்றும் ஊடுருவல் கண்டறிதல் அமைப்புகள் ஆகியவை பாதுகாப்பு மென்பொருளின் எடுத்துக்காட்டுகளாகும், அவை குற்றவாளிகளின் சைபர் தாக்குதல்களை அடையாளம் கண்டு நிறுத்த உதவுகின்றன. இந்த தொழில்நுட்பங்கள் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் சாதனங்களில் ஏதேனும் அசாதாரண நடத்தை இருந்தால் மேலாளர்களுக்குத் தெரிவிக்கும்.
GPT மாடல்களுக்கான எதிர்கால தாக்கங்கள்
AI அமைப்புகள் மிகவும் சிக்கலானதாக இருப்பதால், டோக்கன் கடத்தலுடன் தொடர்புடைய அபாயங்கள் அதிகரிக்கும் என எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.
இந்தச் சிக்கல்களைச் சமாளிப்பதற்கு, எதிரிகளின் தாக்குதல்களில் இருந்து தப்பிக்கவும், முக்கியமான தரவைப் பாதுகாக்கவும் கூடிய வலுவான AI அமைப்புகளை உருவாக்க வல்லுநர்கள் ஒத்துழைக்க வேண்டும்.
டோக்கன்-கடத்தலின் சாத்தியமான பயனுள்ள பயன்கள்
டோக்கன் கடத்தலை நன்மையான காரணங்களுக்காகப் பயன்படுத்தலாம். உதாரணமாக, ஒரு நிறுவனம் தனது வாடிக்கையாளர்களுக்கு நண்பர்களை அறிமுகப்படுத்துவது அல்லது பணிகளை முடிப்பது போன்ற குறிப்பிட்ட நடவடிக்கைகளுக்கு வெகுமதி அளிக்க விரும்புகிறது. டோக்கன்கள் நிறுவனத்தால் வழங்கப்படலாம் மற்றும் பரிசுகளாகப் பயன்படுத்தப்படலாம் அல்லது பிற பொருட்கள் அல்லது சேவைகளுக்கு வர்த்தகம் செய்யலாம்.
இத்தகைய சூழ்நிலைகளில், டோக்கன் கடத்தல் மோசடியைத் தடுப்பதற்கும், தொடர்புடைய பணிகளைச் செய்த முறையான பயனர்கள் வெகுமதிகளைப் பயன்படுத்துவதை உறுதி செய்வதற்கும் உதவும்.
நன்கொடையாளர்களுக்கு டோக்கன்கள் விநியோகிக்கப்படும் தொண்டு முயற்சிகளில் டோக்கன் கடத்தல் பயன்படுத்தப்படலாம். உண்மையான நன்கொடைகள் மட்டுமே அங்கீகரிக்கப்படும் என்பதற்கு இது உத்தரவாதம் அளிக்கிறது, மேலும் தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளுக்கு டோக்கன்கள் பரிமாறிக்கொள்ளப்படலாம்.
சுருக்கமாக, சம்பந்தப்பட்ட நபர்களின் சூழ்நிலை மற்றும் நோக்கத்தைப் பொறுத்து, டோக்கன் கடத்தல் நன்மை பயக்கும் மற்றும் தீங்கு விளைவிக்கும் விளைவுகளை ஏற்படுத்தும்.
டோக்கன்களைப் பயன்படுத்துவதால் ஏற்படக்கூடிய ஆபத்துகள் மற்றும் நன்மைகள் குறித்து விழிப்புடன் இருப்பதும், தேவையற்ற அணுகல் மற்றும் டோக்கன் தவறாகப் பயன்படுத்தப்படுவதைத் தவிர்ப்பதற்கு முறையான பாதுகாப்புகளை மேற்கொள்வதும் முக்கியம்.
மடக்கு
டோக்கன் கடத்தலைத் தடுக்க பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகள் அவசியம் என்றாலும், இந்த சிக்கலை ஏற்படுத்தும் அடிப்படை சிக்கல்களை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்வதும் முக்கியம்.
எடுத்துக்காட்டாக, கிரிப்டோகரன்சி துறையானது தரநிலைகள் மற்றும் ஒழுங்குமுறைகள் இல்லாததால் இந்த வகையான தாக்குதல்களுக்கு எளிதில் பாதிக்கப்படலாம்.
நுகர்வோரின் பாதுகாப்பை உறுதி செய்ய டிஜிட்டல் சொத்துக்கள், பொறுப்புணர்வு மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மையை ஊக்குவிக்கும் தரநிலைகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளை உருவாக்க கட்டுப்பாட்டாளர்கள் மற்றும் வணிகத் தலைவர்கள் ஒத்துழைக்க வேண்டும்.
டோக்கன் கடத்தலைத் திறம்பட எதிர்த்துப் போராட, மேலும் ஆய்வு மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்வது அவசியம். தொழில்நுட்பம் முன்னேறும்போது, அதை எவ்வாறு பாதுகாப்பது என்பது பற்றிய நமது புரிதலும் அவசியம்.
ஒரு பதில் விடவும்