giriiş
Son teknoloji yapay zeka teknolojilerinin kesişimi ve kişisel verilerin kapsamlı bir şekilde maruz kalması, bir Pandora’nın hiper hedefli dolandırıcılıklar da dahil olmak üzere potansiyel kötüye kullanımı kutusu açtı. Büyük dil modelleri (LLM’ler), hiper hedefli bağlam farkında, kişiselleştirilmiş içerik üretme yetenekleri ile, özellikle karanlık ağdan hasat edilen ayrıntılı kişisel bilgilerle silahlandırıldığında bu endişenin ön saflarında yer almaktadır.
Büyük geni dil modellerinin yetenekleri
Kapsamlı veri kümeleri ve sofistike algoritmalarla güçlendirilen llms, alakalı ve çok düşük bir maliyetle ilgilenen insan benzeri metnin üretilmesinde mükemmeldir. Çok miktarda bilgi ayrıştırma ve kullanma yetenekleri, sadece ikna edici değil, aynı zamanda sonsuz konularda da özelleştirilmiş içerik üretmelerini sağlar. Bu modeller, yanıtlarını kendilerine verilen bağlama göre uyarlayabilir ve uygulamalarını çok yönlü hale getirebilir – yazma romanlarından konuşmaları simüle etmeye kadar.
Maruz kalan kişisel bilgilerin sömürülmesi
Dark Web’de yüz milyarlarca kişisel kimlik mevcutken, genellikle veri ihlalleri sonucunda, dolandırıcıların ellerinde geniş bir ayrıntılı kişisel veri deposu vardır. Bu bilgiler, isimlerden ve adreslerden daha hassas finansal ve sağlık bilgilerine kadar her şeyi içerebilir. LLM’lerin üretken özellikleri ile birleştirildiğinde, dolandırıcılar, bireysel hedefleri manipüle etmek için özel olarak tasarlanmış dolandırıcılıklar oluşturabilir. Bu dolandırıcılıklar sadece kişiselleştirilmiş değil, aynı zamanda mağdurun kişisel koşullarıyla yankılanmak için hazırlanmış, bilinen gerçekleri ve şüpheciliği atlamak için gerçek durumlardan yararlanıyor.
Geliştirilmiş aldatmaca teknikleri
LLM’leri kullanan dolandırıcılar, bir kurbanın yanıtlarına tepki veren ve inandırıcı ve etkileşimli bir diyalogu sürdüren içerik oluşturabilir. Örneğin, bir dolandırıcı bir veri ihlalinden bir kişinin yakın zamanda bir kredi için başvurduğunu biliyorsa, LLM, sektöre özgü dil ve basınç taktikleri kullanarak belirli bir kredi bankasından sözde kredi teklifleri veya sorunları etrafında bir aldatmaca anlatısı oluşturabilir ve uyarlayabilir. yanıtları ortaya çıkardığı bilinen.
Genai modelleri, bağlam ve nüansın ileri bir anlayışıyla doğal dil konuşmalarına katılma konusunda beceriklidir. Konuşmada daha önceki bağlamı koruyarak ve hatırlayarak genişletilmiş diyaloglar boyunca tutarlılığı koruyabilirler. Bu yetenek, yanıtları diyalog akışına uyarlamalarını, tonu ve stili gerektiği gibi ayarlamalarını sağlar. Ses etkileşimleri veya anlık mesajlaşma gibi gerçek zamanlı uygulamalarda, LLMS işlemi ve hemen yanıt vererek, düzgün ve inandırıcı değişimleri kolaylaştırır. Ölçeklenebilirlikleri aynı anda çok sayıda etkileşimi yönetmelerine izin verir ve çok dilli yetenekleri farklı dillerdeki konuşmaları destekleyerek çeşitli ortamlarda faydalarını artırır.
Etik ve güvenlik zorlukları
Yapay zekanın bu tür dolandırıcılıklar için kötüye kullanılması, AI gelişimini ve veri gizliliğini çevreleyen etik zorlukları ve güvenlik sorunlarını vurgulamaktadır. Hem AI teknolojilerinin hem de kişisel verilerin kötüye kullanılmasını önlemek için kapsamlı etik standartlar ve sağlam güvenlik önlemleri oluşturmak çok önemlidir. Bu, kişisel bilgilerin kullanımının düzenlenmesini, ihlallere karşı verilerin güvence altına alınmasını ve AI sistemlerinin geliştirilmesini ve dağıtımını izlemeyi içerir.
Proaktif Savunma: Kullanıcıları AI simüle edilmiş aldatmaca farkındalık eğitimi ile eğitmek
Kullanıcıları üretken yapay zeka destekli dolandırıcılıkların ortaya koyduğu sofistike tehditlere karşı korumak için proaktif eğitim stratejileri esastır. Bireylere maruz kalan kişisel bilgileri ve potansiyel saldırı yüzeyleri hakkında bilgi vererek, güvenlik açıklarını daha iyi anlayabilir ve tanıyabilirler. Yenilikçi bir yaklaşım, bir kullanıcının maruz kalan bilgilerinin belirli parçalarını kullanan hedefli dolandırıcılıkları simüle etmek için üretken AI kullanmayı içerir.
Bu simüle edilmiş dolandırıcılıkları kontrollü bir ortamda deneyimleyerek, kullanıcılar dolandırıcıların kişisel verilerini nasıl manipüle edebileceğini ilk elden öğrenebilirler. Bu eğitim yöntemi sadece AI tarafından üretilen tehditlerin gerçekçi doğasını vurgulamakla kalmaz, aynı zamanda kullanıcıların gelecekte gerçek aldatmaca girişimlerini belirlemelerini ve bunları etkili bir şekilde yanıtlamalarını da güçlendirir. Bu proaktif savunma stratejisi, ileri AI teknolojilerini kullanarak suçlular tarafından hazırlanan giderek daha kişiselleştirilmiş ve aldatıcı dolandırıcılara karşı esneklik oluşturmada çok önemlidir.
Yazar hakkında
Constella Intelligence’ın kurucusu ve CIO’su Julio Casal aslen Madrid’den ve 14 yıldır Silikon Vadisi’nde yaşıyor. 1 milyar doların üzerinde birleşik çıkış değeri olan girişimleri kurdu ve kurdu.
Casal, Madrid’deki Universidad Complutense’de fizik okudu ve kariyerine 13 yaşında video oyunları satarak başladı. 1995 yılında erken bir e -posta servis sağlayıcısı olan Cybered’i piyasaya sürdü. Daha sonra 1997 yılında İspanya’nın ilk adanmış siber güvenlik şirketi IP6 Seguridad’ı kurmadan önce İspanyol ISS’leri öncü için baş güvenlik görevlisi olarak çalıştı. Casal, 2007’de Ossim açık kaynaklı SIEM projesini icat etti. AlienVault 110 milyon dolar topladı ve 2018’de AT&T tarafından satın alındı.
Constella’yı 2014 yılında önde gelen bir siber istihbarat şirketi kurdu ve Wazuh, Stratio ve Playgiga’da kurucu yatırımcı oldu (2019’da Facebook’a satıldı). Sermaye sermayesi firmalarına tavsiyelerde bulunur ve küresel başarıyı hedefleyen İspanyol ve İspanyol girişimcilere yatırım yapar.
Julio’ya çevrimiçi olarak ulaşılabilir. [email protected] ve Constella’nın web sitesinde: https://constella.ai/.