ChatGPT nie jest taki słaby, jak myślisz – odkryj, jak można go wykorzystać lepiej!

Redakcyjne podsumowanie DCM:Ten artykuł został niezależnie przeredagowany i podsumowany dla czytelników DCM, aby podkreślić kluczowe wydarzenia istotne dla regionu. Oryginalny materiał Spiders Web, kliknij ten post , aby przeczytać pełny oryginalny artykuł.

Zespół badaczy z Australii przeprowadził eksperyment, aby sprawdzić, czy duże modele językowe mogą być używane do łamania haseł. W ramach badania stworzyli fikcyjne profile użytkowników, zawierające typowe informacje, takie jak imię, data urodzenia i zainteresowania. Modele językowe miały za zadanie wygenerować listę prawdopodobnych haseł dla tych profili. Wyniki były zaskakujące, ponieważ skuteczność modeli w przewidywaniu haseł była bardzo niska, wynosząc poniżej 1,5% w przypadku Hit@10.

Badacze zauważyli, że duże modele językowe uczą się głównie na podstawie tekstów naturalnych, co sprawia, że mają trudności z przewidywaniem rzeczywistych haseł użytkowników. Hasła te rzadko występują w zbiorach danych, co ogranicza zdolność modeli do generowania prawdopodobnych kombinacji. W przeciwieństwie do nich, tradycyjne narzędzia do łamania haseł, które korzystają z reguł i słowników, osiągają znacznie lepsze wyniki.

Mimo uspokajających wyników eksperymentu, badacze podkreślają, że użytkownicy powinni nadal dbać o bezpieczeństwo swoich haseł. Zalecają tworzenie długich, unikalnych haseł, które nie zawierają łatwych do odgadnięcia informacji, oraz stosowanie menedżerów haseł i uwierzytelniania dwuskładnikowego. Warto również pamiętać, że hasła to tylko jedna warstwa ochrony przed cyberprzestępcami, którzy mogą wykorzystywać różne metody ataku.