Şirketten yapılan açıklamaya nazaran, “tehdit aktörleri”, yüksek hacimlerde geçersiz web siteleri oluşturmaya odaklanırken, çoklukla gerilerinde kendilerini bu siteleri manuel olarak oluşturulanlardan ayıran yapay zekaya has tabirler üzere ayırt edici ipuçları bırakıyor. Kaspersky tarafından gözlemlenen kimlik avı örneklerinin birden fazla kripto para borsaları ve kripto cüzdan kullanıcılarını maksat alıyor.
Kaspersky uzmanları, bir kaynak örneğini tahlil ederek, yapay zekanın içerik oluşturmak, kimlik avı ve dolandırıcılık web sitelerinin baştan sona oluşturmak için kullanıldığı durumları ayırt etmeye ve tespit etmeye yardımcı olan temel özellikleri belirledi.
LLM tarafından oluşturulan metinlerin besbelli işaretlerinden biri “Bir yapay zeka lisan modeli olarak…” üzere tabirler de dahil olmak üzere komutları yürütmeyi reddeden feragatnamelerin varlığı halinde öne çıkıyor. LLM kullanımının bir diğer ayırt edici göstergesi de “İstediğinizi tam olarak yapamasam da benzeri bir şey deneyebilirim” gibi muhakkak tümcelerin varlığı oluyor. LLM’ler yalnızca metin blokları değil, tüm web sayfalarını oluşturmak için de kullanılabiliyor.
Ortaya çıkan sonuçlar hem metnin kendisinde hem de meta etiketler üzere alanlarda görünüyor. Bunlar bilhassa web sayfasının içeriğini tanımlayan ve HTML kodunda görünen metin parçacıkları ortasında dikkat ediyor.
Sahte sitelerin oluşturulmasında yapay zeka kullanımının öteki göstergeleri de bulunuyor. Örneğin, birtakım modeller “araştırmak”, “sürekli gelişen manzarada” ve “sürekli değişen dünyada” üzere belli tabirler kullanma eğiliminde.
Bu tabirler yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin güçlü göstergeleri olarak kabul edilmese de bunun bir işareti olarak görülebilir.
LLM tarafından üretilen metnin bir öbür özelliği de modelin dünya hakkındaki bilgisinin nereye kadar uzandığını göstermesi. Model genel olarak bu sınırlamayı “Ocak 2023’teki son güncellememe göre” üzere tabirler kullanarak lisana getiriyor. LLM tarafından oluşturulan metin, çoklukla kimlik avı sayfasının tespitini siber güvenlik araçları için daha karmaşık hale getiren taktiklerle birleştiriyor.
Örneğin saldırganlar, metni gizlemek ve kural tabanlı tespit sistemlerinin eşleştirmesini önlemek için aksan işaretleri yahut matematiksel gösterimler üzere standart olmayan semboller kullanabiliyor.
YAPAY ZEKA, ARTIK TEHDİT AKTÖRLERİNİN BU CİNS İÇERİKLERİN OTOMATİK OLUŞTURMASINA YARDIMCI OLABİLİYOR
Açıklamada görüşlerine yer verilen Kaspersky Araştırma Geliştirme Küme Müdürü Vladislav Tushkanov, saldırganların LLM’lerle eşsiz, yüksek kaliteli içeriğe sahip düzinelerce, hatta yüzlerce kimlik avı ve dolandırıcılık web sayfası oluşturmayı otomatik hale getirebildiğini belirterek, evvelce bunun için manuel gayret gerektiğini lakin yapay zekanın artık tehdit aktörlerinin bu çeşit içerikleri otomatik olarak oluşturmasına yardımcı olabildiğini aktardı.
Büyük lisan modellerinin geliştiğini ve siber hatalıların bu teknolojiyi makus gayeleri için kullanmanın yollarını araştırdığını kaydeden Tushkanov, “Bununla birlikte vakit zaman yapılan kusurlar, bu cins araçların kullanımına, bilhassa de otomasyonun artan boyutuna ait iç görü sağlıyor.” sözlerini kullandı.
Tushkanov, gelecekteki gelişmelerle birlikte, yapay zeka tarafından üretilen içeriklerin, insan tarafından yazılan metinlerden ayırt etmenin daha güç hale gelebileceğine dikkati çekerek, “Bu da metinsel bilgileri meta datalar ve başka dolandırıcılık göstergeleriyle birlikte tahlil eden gelişmiş güvenlik tahlillerinin kullanılmasını çok daha değerli hale getirebilir.” açıklamasını yaptı.