การศึกษาเปิดเผยช่องโหว่ด้านความปลอดภัยในรูเตอร์ AI ที่อาจนำไปสู่การขโมยคริปโต

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนียเปิดเผยว่า ตัวกรองแบบโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ของบุคคลที่สามบางตัวมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ซึ่งอาจนำไปสู่การถูกขโมยสินทรัพย์คริปโต ผลการทดสอบแสดงว่า มีตัวกรอง 9 ตัวจากทั้งหมด 28 ตัวที่จ่ายเงินและ 400 ตัวฟรี ที่แทรกโค้ดอันตรายอย่างกระตือรือร้น 2 ตัวใช้กลยุทธ์หลีกเลี่ยงตัวกระตุ้น และ 17 ตัวเข้าถึงข้อมูลรับรองของ Amazon Web Services รวมถึงโอน ETH ผ่านกุญแจส่วนตัวของ Ethereum ของนักวิจัย งานวิจัยแนะนำให้นักพัฒนาหลีกเลี่ยงการส่งกุญแจส่วนตัวหรือคำแนะนำฟื้นฟูผ่านตัวแทน AI และเรียกร้องให้บริษัท AI ลงลายเซ็นเข้ารหัสสำหรับการตอบกลับเพื่อเสริมความปลอดภัย