Açık Ağırlıklı Yapay Zeka Modelleri Siber Güvenlik ve Ağ Sızma Yeteneklerinde Kapalı Modelleri Yakaladı
Kaynak: wired.com ·
Yapay zeka yeteneklerini ölçen Vals şirketinin araştırmasına göre, herkesin indirip kullanabildiği açık ağırlıklı yapay zeka modelleri, en iyi kapalı modellerin bilgisayar ağlarına sızma yeteneklerine neredeyse ulaştı. Yapılan testlerde, OpenAI şirketinin sadece güvenilir ortaklara sunulan Daybreak modeli görevlerin yüzde 81'ini tamamlarken, Çin kaynaklı açık ağırlıklı DeepSeek modeli yüzde 73 başarı gösterdi. Araştırma, açık modellerin kendi donanımları üzerinde çalıştırılabilmesi sayesinde token maliyetlerinin kapalı modellere kıyasla çok daha ucuz olduğunu ortaya koydu. Bu durum, siber güvenlik alanındaki kapalı laboratuvarların sınırlandırılmış erişim politikalarının etkisini tartışmaya açarken, savunma tarafındakiler için de önemli bir maliyet avantajı sunuyor.
Neden önemli?
Kapalı modellerin siber güvenlik yeteneklerindeki tekelliğinin kırılması, bu teknolojilerin denetlenmesini ve erişimini kısıtlayan laboratuvar stratejilerinin işlevini tartışmalı hale getiriyor. Hem saldırganlar hem de savunmacılar için açık ağırlıklı modellere düşük maliyetle erişilebilmesi, kurumsal ağ güvenliği maliyetlerini ve stratejilerini kökten değiştiriyor.
Bununla neler yapılabilir?
- Olası kullanım: Kurumlar, şirket içi ağ güvenliğini test etmek ve olası açıkları erken fark etmek amacıyla açık ağırlıklı modelleri kendi donanımlarında çalıştırabilirler.
- Olası kullanım: Siber güvenlik ekipleri, karmaşık ve çok aşamalı ağ senaryolarında maliyetleri düşürmek için açık modelleri entegre edebilir.
Somut sonuçlar ve kanıtlar
- OpenAI şirketinin Daybreak modeli simüle edilmiş kurumsal ağlarda verilen görevlerin yüzde 81'ini ortalama iki testte tamamlarken, DeepSeek modeli yüzde 73 oranında başarı gösterdi. (Kaynak)
- GPT-6-Sol modeli ile bir saldırı gerçekleştirmenin maliyeti token cinsinden 17 ila 46 dolar tutarken, DeepSeek modeliyle bu maliyet 2 ila 3 dolara düşüyor. (Kaynak)
Sınırlar ve açık kalan sorular
Testler yalnızca iki simüle edilmiş senaryo üzerinde gerçekleştirilmiştir ve gerçek dünya koşullarındaki tüm tehdit çeşitliliğini tam olarak yansıtmayabilir. Ayrıca kapalı laboratuvarların henüz kamuyla paylaşmadığı daha gelişmiş modellerin bulunma ihtimali bir belirsizlik unsuru olarak durmaktadır.