🚨 ظهور مدل های مخرب زبان بزرگ: نحوه شناسایی و کاهش تهدید 🚨

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
بازار زیرزمینی مدل‌های زبان بزرگ غیرقانونی (LLM) در حال انفجار است 💥 و خطرات کاملاً جدیدی را برای امنیت سایبری ایجاد می‌کند. با پیشرفت فناوری هوش مصنوعی 🤖، مجرمان سایبری در حال یافتن راه‌هایی برای پیچاندن این ابزارها برای اهداف مضر هستند. تحقیقات دانشگاه ایندیانا بلومینگتون این تهدید رو به رشد را برجسته می کند و مقیاس و تأثیر “مالاس” – LLM های مخرب را آشکار می کند.اگر به دنبال درک خطرات و یادگیری نحوه کاهش آنها هستید، این مقاله شما را گام به گام از طریق آن راهنمایی می کند 🛡️.💡 LLM های مخرب چیست؟LLM های مخرب (یا “Mallas”) مدل های هوش مصنوعی هستند، مانند GPT OpenAI یا LLaMA متا، که هک شده، جیلبریک شده اند 🛠️، یا دستکاری شده اند تا محتوای مضر تولید کنند. به طور معمول، مدل‌های هوش مصنوعی دارای نرده‌های ایمنی برای جلوگیری از تولید خروجی‌های خطرناک هستند، اما Mallas این محدودیت‌ها را می‌شکند.💻 تحقیقات اخیر 212 LLM مخرب را برای فروش در بازارهای زیرزمینی پیدا کرد که برخی از مدل ها مانند WormGPT تنها در دو ماه 28000 دلار به دست می آورند. این مدل‌ها اغلب ارزان هستند و به‌طور گسترده در دسترس هستند و در را برای مجرمان سایبری باز می‌کنند تا به راحتی حملات خود را انجام دهند.🔥 تهدیدات مطرح شده توسط مالاسMallas می تواند چندین نوع حمله سایبری را خودکار کند ⚠️ و انجام حملات در مقیاس بزرگ را برای هکرها بسیار آسان تر می کند. در اینجا برخی از تهدیدات اصلی آورده شده است:

ایمیل‌های فیشینگ ✉️: Mallas می‌تواند ایمیل‌های فیشینگ بسیار قانع‌کننده‌ای ایجاد کند که از فیلترهای هرزنامه عبور کرده و به هکرها اجازه می‌دهد سازمان‌ها را در مقیاس بزرگ هدف قرار دهند.
ایجاد بدافزار 🦠: این مدل‌ها می‌توانند بدافزاری تولید کنند که از نرم‌افزار آنتی ویروس فرار می‌کند، با مطالعات نشان می‌دهد که تا دو سوم بدافزارهای تولید شده توسط DarkGPT و Escape GPT شناسایی نشدند.
Zero-Day Exploits 🚨: Mallas همچنین می‌تواند به هکرها کمک کند تا آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزار را پیدا کنند و از آن‌ها سوءاستفاده کنند و حملات روز صفر را تکرار کنند. ⚠️ تشخیص شدت LLM های مخرب محبوبیت روزافزون Mallas نشان می دهد که حملات سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی چقدر جدی شده اند. مجرمان سایبری در حال یافتن راه‌هایی برای دور زدن مکانیسم‌های ایمنی سنتی هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهایی مانند کلیدهای اسکلت 🗝️ برای نفوذ به مدل‌های محبوب هوش مصنوعی مانند GPT-4 OpenAI و LLaMA متا هستند. حتی پلتفرم هایی مانند FlowGPT و Poe که برای تحقیق یا آزمایش عمومی 🔍 طراحی شده اند، برای به اشتراک گذاری این ابزارهای مخرب استفاده می شوند. 🛡️ اقدامات متقابل و استراتژی های کاهش بنابراین، چگونه می توانید از خود در برابر تهدیدات ناشی از LLM های مخرب محافظت کنید؟ بیایید چند استراتژی موثر را بررسی کنیم:
حاکمیت و نظارت هوش مصنوعی 🔍: سیاست‌های روشنی را برای استفاده از هوش مصنوعی در سازمان خود تعیین کنید و به طور منظم فعالیت‌های هوش مصنوعی را زیر نظر داشته باشید تا هر گونه استفاده مشکوک را زودتر شناسایی کنید.
تنظیمات سانسور و کنترل دسترسی 🔐: مطمئن شوید که مدل‌های هوش مصنوعی با تنظیمات سانسور فعال هستند. فقط محققان مورد اعتماد باید به مدل‌های بدون سانسور با پروتکل‌های سخت‌گیرانه دسترسی داشته باشند.
امنیت نقطه پایانی قوی 🖥️: از ابزارهای امنیتی پیشرفته نقطه پایانی استفاده کنید که می توانند بدافزارهای پیچیده تولید شده توسط هوش مصنوعی را شناسایی کنند. ابزارهای آنتی ویروس را همیشه به روز نگه دارید!
آموزش آگاهی از فیشینگ 📧: از آنجایی که Mallas به طور فزاینده ای برای ایجاد ایمیل های فیشینگ استفاده می شود، به کارمندان خود آموزش دهید تا تلاش های فیشینگ را تشخیص دهند و خطرات محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی را درک کنند.
همکاری با محققان 🧑‍🔬: از مجموعه داده های ارائه شده توسط محققان دانشگاهی برای بهبود دفاع خود استفاده کنید و با کارشناسان امنیت سایبری و هوش مصنوعی همکاری کنید تا از تهدیدهای نوظهور جلوتر بمانید.
مدیریت آسیب‌پذیری: به‌طور منظم سیستم‌های خود را وصله و به‌روزرسانی کنید تا از تبدیل شدن به یک هدف آسان برای بهره‌برداری‌های روز صفر مبتنی بر هوش مصنوعی جلوگیری کنید. به روز نگه داشتن نرم افزار بسیار مهم است! 🔮 نگاه به آینده: آنچه که توسعه دهندگان هوش مصنوعی می توانند انجام دهند مبارزه با LLM های مخرب فقط بر عهده متخصصان امنیت سایبری نیست 🛡️. توسعه دهندگان هوش مصنوعی نیز باید نقش مهمی ایفا کنند: • تقویت حفاظ های هوش مصنوعی 🚧: به بهبود ویژگی های ایمنی هوش مصنوعی ادامه دهید تا نفوذ هکرها به آنها دشوارتر شود. • ممیزی های منظم 🕵️: مدل های هوش مصنوعی را مکرراً بررسی کنید تا هر گونه آسیب پذیری را که می تواند برای اهداف مخرب مورد سوء استفاده قرار گیرد، شناسایی کنید. • محدود کردن دسترسی به مدل های بدون سانسور 🔐: فقط به محققان و مؤسسات مورد اعتماد اجازه دهید از مدل های بدون سانسور در محیط های کنترل شده استفاده کنند. 📝نتیجه گیری ظهور LLM های مخرب یک مسئله امنیت سایبری جدی است که نیاز به اقدام فوری دارد ⚔️. با درک تهدیدات و برداشتن گام‌های پیشگیرانه برای دفاع در برابر آنها، سازمان‌ها می‌توانند یک قدم جلوتر از بازیگران بد باقی بمانند 🏃‍♂️. همانطور که فناوری هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، دفاع ما نیز باید تکامل یابد 🌐.