AI-ბოტები თაღლითების დროს ფლანგავენ და თაღლითურ მონაცემებს აგროვებენ

AI „მსხვერპლები“ თაღლითებს აკავებენ

ორი წლის განმავლობაში ავსტრალიური კომპანია Apate-მ ააშენა სისტემა, რომელიც ტელეფონით თაღლითებს AI-ბოტებთან გადამისამართებს. ბოტები ისე არიან გაწვრთნილი, რომ საუბარი გააგრძელონ და თაღლითობას არ დაებას. დამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორი დალი კააფარი ამბობს, რომ მიზანია თაღლითებს საკმარისი იმედი მისცეს ხაზზე დარჩენისთვის, სანამ პლატფორმა თაღლითობის შესახებ ინფორმაციას აგროვებს.

Apate-ს თქმით, მის პლატფორმას ბანკები იყენებენ და ტელეკომკომპანიები უჭერენ მხარს; მას დაახლოებით 350 000 ბოტი ჰყავს. ბოტები პასუხობენ ზარებს, უერთდებიან თაღლითურ ჩატებს და პასუხობენ ტექსტურ შეტყობინებებს. კომპანია ამბობს, რომ 250 000-ზე მეტი რეალურ დროში მიღებული თაღლითური მონაცემი შეაგროვა, მათ შორის თაღლითური URL-ები, money mule ანგარიშები და საბანკო დეტალები.

იდეალური მსხვერპლის გამოცდა

Apate-ს თქმით, ბოტებს სხვადასხვა პიროვნება, ენობრივი უნარები და პროფილები აქვთ, რათა თაღლითებმა AI-ს ნაკლებად ამოიცნონ. ზოგ პერსონას WhatsApp აქვს, ზოგს არა. ზოგი ტელეფონს იღებს, ზოგი კი თიშავს და ამბობს, რომ მოგვიანებით დარეკავს.

დემონსტრაციაზე, სადაც WIRED-მა თაღლითის როლი შეასრულა, AI-პერსონები სკეპტიკურად იყვნენ განწყობილი, მაგრამ საუბრის გასაგრძელებლად ხარვეზებს ტოვებდნენ. ტაიმინგი ბუნებრივი ჩანდა ტესტში, რომელშიც მეგობარი ლუსი და ფინანსური მრჩეველი მიკი მონაწილეობდნენ. ექვსი წუთის შემდეგ ტესტის მონაწილეებმა მაინც ვერ დაარწმუნეს AI-ს, რომ მათ კრიპტოვალუტის შესაძლებლობაში ინვესტიცია ჩაედო. კააფარი ამბობს, რომ Apate-ს ზარები რეგულარულად ორ საათზე მეტხანს გრძელდება.

ჰონიფოთები უფრო რეალური ხდება

კიბერდამნაშავეები ყოველწლიურად მილიარდობით შეტყობინებასა და ზარს აგზავნიან, ზოგიერთი ოპერაცია კი ინდუსტრიული მასშტაბის თაღლითურ საიტებს მართავს. მკვლევარები ამბობენ, რომ AI-ს შეუძლია ხელი შეუწყოს თაღლითობის წინააღმდეგ ბრძოლის ახალ ეპოქას პოლიციას, სოციალური მედიის კომპანიებს, ბანკებსა და სხვა ინდუსტრიებს შორის ინფორმაციის უკეთ გაზიარებით, ასევე AI-ზე დაფუძნებული მონიტორინგითა და მონაცემთა ანალიზით.

დამცველები ასევე იყენებენ ყალბ ვირტუალურ მანქანებს, ე.წ. ჰონიფოთებს, რომ ჰაკერები მიიზიდონ, მათი დრო დაკარგონ და მათი ტექნიკები შეისწავლონ. ETH Zurich-ის დოქტორანტი მკვლევარი მარკ ვერო ამბობს, რომ ღია კოდის ჰონიფოთების პროვაიდერები ამატებენ დიდ ენობრივ მოდელებს, რათა სისტემები უფრო რეალურად გამოიყურებოდეს. ბოლო კვლევაში ვერომ და კოლეგებმა აღმოაჩინეს, რომ LLM-ზე დაფუძნებული ჰონიფოთი აიძულებდა AI-აგენტებს მნიშვნელოვნად უფრო დიდხანს გაეგრძელებინათ თავდასხმა და ჰონიფოთად გამოვლენის მაჩვენებელი გაცილებით დაბალი იყო.

წყაროები: Wired Ai