Ερευνητές από το Technische Universität Clausthal στη Γερμανία και το CUBE Global στην Αυστραλία διερεύνησαν τις δυνατότητες του ChatGPT, του μεγάλου γλωσσικού μοντέλου που αναπτύχθηκε από την OpenAI, για την ανίχνευση κακής χρήσης κρυπτογράφησης.
Δείτε επίσης: OpenAI: Λανσάρει φωνητική λειτουργία για το ChatGPT
Αυτή η έρευνα υπογραμμίζει τον τρόπο με τον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αξιοποιηθεί για να ενισχύσει την ασφάλεια του λογισμικού εντοπίζοντας τρωτά σημεία σε κρυπτογραφικές εφαρμογές, τα οποία είναι κρίσιμα για την προστασία του απορρήτου των δεδομένων.
Η κρυπτογράφηση είναι απαραίτητη για την ασφάλεια των δεδομένων σε εφαρμογές λογισμικού. Ωστόσο, οι προγραμματιστές συχνά κάνουν κακή χρήση κρυπτογραφικών API, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικές ευπάθειες ασφαλείας.
Neuralink: Έγκριση FDA για επαναστατική συσκευή Blindsight
Τα παραδοσιακά εργαλεία στατικής ανάλυσης που έχουν σχεδιαστεί για τον εντοπισμό κακής χρήσης κρυπτογράφησης, έχουν δείξει ασυνεπή απόδοση και δεν είναι εύκολα προσβάσιμα σε όλους τους προγραμματιστές, κάτι που ώθησε τους ερευνητές σε εναλλακτικές λύσεις όπως το ChatGPT, το οποίο μπορεί δυνητικά να αποτελέσει αποτελεσματικό εργαλείο ασφαλείας.
Η μελέτη διεξήγαγε μια συγκριτική ανάλυση χρησιμοποιώντας το σημείο αναφοράς CryptoAPI-Bench, το οποίο έχει σχεδιαστεί ειδικά για την αξιολόγηση εργαλείων ανίχνευσης κακής χρήσης κρυπτογράφησης Java.
Τα αποτελέσματα ήταν ελπιδοφόρα: Το ChatGPT έδειξε ένα μέσο F-measure 86% σε 12 κατηγορίες κακής χρήσης κρυπτογράφησης. Συγκεκριμένα, ξεπέρασε το CryptoGuard, ένα κορυφαίο εργαλείο στατικής ανάλυσης, σε πολλές κατηγορίες. Για παράδειγμα, το ChatGPT πέτυχε μέτρηση F 92,43% στην ανίχνευση προβλέψιμων κλειδιών σε σύγκριση με το 76,92% του CryptoGuard.
Δείτε ακόμα: ChatGPT Mac App: Αποθηκεύει συνομιλίες χρηστών σε απλό κείμενο
Μία από τις βασικές καινοτομίες σε αυτήν την έρευνα ήταν η χρήση της άμεσης μηχανικής για τη βελτίωση της απόδοσης του ChatGPT. Βελτιώνοντας τις προτροπές που χρησιμοποιούνται για την υποβολή ερωτημάτων στο ChatGPT, οι ερευνητές μπόρεσαν να αυξήσουν τη μέση μέτρηση F στο 94,6%. Αυτή η βελτίωση επέτρεψε στο ChatGPT να ξεπεράσει τα υπερσύγχρονα εργαλεία σε 10 από τις 12 κατηγορίες και να επιτύχει σχεδόν τα ίδια αποτελέσματα στις υπόλοιπες δύο.
Οι συνέπειες αυτής της έρευνας εκτείνονται πέρα από την απλή ανίχνευση κακής χρήσης κρυπτογράφησης. Δείχνει πώς μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης όπως το ChatGPT μπορούν να προσαρμοστούν για διάφορες εργασίες που σχετίζονται με την ασφάλεια, μεταμορφώνοντας δυνητικά το τοπίο των δοκιμών ασφάλειας λογισμικού.
Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στις δοκιμές ασφαλείας μπορεί να προσφέρει πιο λεπτομερείς πληροφορίες για τα τρωτά σημεία και να ενισχύσει την αποδοτικότητα και την αποτελεσματικότητα αυτών των διαδικασιών.
Ωστόσο, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην ασφάλεια παρουσιάζει επίσης προκλήσεις. Οι ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο των δεδομένων και τα ηθικά ζητήματα πρέπει να αντιμετωπιστούν καθώς η τεχνητή νοημοσύνη ενσωματώνεται περισσότερο στις πρακτικές ασφαλείας.
Δείτε επίσης: Το ChatGPT-4o οδήγησε χρήστες σε scam site
Η κρυπτογράφηση, αν και είναι ένα ισχυρό εργαλείο για την ασφάλεια των πληροφοριών, μπορεί δυστυχώς να μην χρησιμοποιηθεί σωστά, οδηγώντας σε πιθανές ευπάθειες και παραβιάσεις ασφαλείας. Η κακή χρήση μπορεί να συμβεί με διάφορους τρόπους, όπως η χρήση απαρχαιωμένων αλγορίθμων που είναι επιρρεπείς σε επιθέσεις, ακατάλληλη εφαρμογή κρυπτογραφικών πρωτοκόλλων ή ανεπαρκείς πρακτικές διαχείρισης κλειδιών. Όταν η κρυπτογράφηση δεν εφαρμόζεται σωστά, μπορεί να δώσει μια ψευδή αίσθηση ασφάλειας, αφήνοντας τα συστήματα και τα δεδομένα εκτεθειμένα σε διάφορες απειλές. Είναι σημαντικό για τους οργανισμούς να τηρούν τις βέλτιστες πρακτικές και να ενημερώνουν τακτικά τις μεθόδους κρυπτογράφησής τους για να προστατεύονται από πιθανή εκμετάλλευση και να διατηρούν ισχυρή ασφάλεια.
Πηγή: cybersecuritynews
