Sahte Captcha Dolandırıcılığı

 

Sahte Captcha Dolandırıcılığı: Dijital Dünyanın Yeni Bir Tehdit

                Sahte Captcha saldırıları, siber suçluların sürekli gelişen taktikleri nedeniyle hala aktif bir tehdittir. Bu saldırılar, kullanıcıları insan olduklarını kanıtlamak için dolaylı olarak kendi elleri ile kötü amaçlı yazılım yükletmeyi amaçlıyor. Sonn 1 ay içerisinde dünya genelinde 2.1 milyon kullanıcı bu saldırıdan etkilenmiştir (Kaynak: Avast Tehdit Laboratuvarı).  

Hedef Kitle: Sahte Captcha saldırıları genellikle finansal işlemler yapılan veya kişisel bilgiler içeren web sitelerinde daha sık görülür.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Etkisi : Siber suçlular, bu saldırıları daha etkili hale getirmek için yapay zeka ve makine öğrenmesi gibi teknolojileri kullanmaktadır.

Sahte Captcha Saldırıları Nasıl Çalışır?

Dolandırıcılar, kullanıcıları kimlik avı veya kötü amaçlı reklam gibi çeşitli tekniklerle kandırarak güvenliği ihlal edilmiş bir web sitesini ziyaret etmelerini sağlarlar. Burada, Captcha yoluyla insan olduklarını doğrulamaları istenir.

Saldırının İşleyişi:

1. Komut Dosyası Enjeksiyonu: Kullanıcı, Captcha testini geçmek için ekrandaki talimatları takip ettiğinde, aslında zararlı bir komut dosyası bilgisayarına yerleştirilir. Bu komut dosyası, kullanıcının bilgisizliğiyle bilgisayarın arka planında çalışmaya başlar.
2. Kullanıcı Etkileşimi: Komut dosyası, kullanıcıyı bilgisayarında "Çalıştır" penceresini açmaya ve buraya zararlı komut dosyasını yapıştırmaya yönlendirir.
3. Kötü Amaçlı Yazılım İndirme: Kullanıcının bu işlemi yapmasıyla birlikte, komut dosyası çalışır ve bilgisayarına kötü amaçlı yazılım indirmeye başlar.

 

Neden Tehlikeli?

• Kimlik Hırsızlığı: Bu yazılımlar, kullanıcıların şifreleri, banka bilgileri gibi hassas bilgilerini çalabilir.
• Cihazın Kontrolü: Sızan zararlı yazılımlar, cihazı uzaktan kontrol edebilir ve diğer cihazlara bulaşabilir.
• Finansal Kayıplar: Dolandırıcılar, çalıntı bilgileri kullanarak dolandırıcılık yapabilir.

Neler Yapılmalı?

• Bilinmeyen veya güvenilir olmayan web sitelerindeki Captcha doğrulamalarına dikkat edin.
• Lisanslı bir antivirüs programı kullanarak cihazınızı koruyun.
• İşletim sisteminizi ve uygulamalarınızı güncel tutarak güvenlik açıklarını kapatın.
• Karmaşık ve benzersiz şifreler oluşturun.
• İki faktörlü kimlik doğrulama kullanın

Siber güvenlik sürekli gelişen bir alandır. Bu nedenle, kendinizi korumak için sürekli olarak bilgi sahibi olmanız ve güncel kalmanız önemlidir.

Not: Bu saldırı türü ile yalnızca güvenliği ihlal edilmiş bir web sayfasını ziyaret ettiğinizde karşılaşabilirsiniz. Bu metin bilgilendirme amaçlıdır ve herhangi bir hukuki veya profesyonel tavsiye olarak değerlendirilmemelidir.

Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi Arasındaki Farklar

 Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi Arasındaki Farklar

Yapay zekâ ve makine öğrenimi, sık sık birbirinin yerine kullanılan ancak farklı anlamlara gelen iki kavramdır. Yapay zekâ ve makine öğrenimi, birbirini tamamlayan ve teknolojinin geleceğini şekillendiren iki önemli kavramdır. Makine öğrenimi, yapay zekânın bir alt dalı olarak, yapay zekânın gerçek dünyadaki uygulamalarını güçlendirmektedir.

• Yapay zekâ: Bir araba gibi düşünebiliriz. Araba, bizi bir yerden bir yere götürme gibi genel bir amaca hizmet eder. Daha geniş bir kavram olup, makinelerin insan gibi düşünmesini hedefler.
• Makine öğrenimi: Arabanın içindeki navigasyon sistemi gibidir. Bu sistem, haritaları kullanarak en iyi rotayı belirler ve bize uygun rotalar sağlar. Yapay zekânın bir alt dalı olup, verilerden öğrenerek belirli görevleri gerçekleştirmeye odaklanır.

Daha teknik olarak:

• Yapay zekâ (Yapay Zekâ): Makinelerin insan benzeri zekâ sergilemelerini sağlayan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Bu, problem çözme, öğrenme, karar verme ve doğal dil işleme gibi yetenekleri içerir. Yapay zekâ, geniş bir alanı kapsar ve makine öğrenimi bunun bir alt kümesidir (Satranç oynayan bir bilgisayar, bir chatbot veya otonom bir araba).
• Makine öğrenimi: Yapay zekânın bir alt dalı olup, bilgisayarların verilerden öğrenerek daha iyi tahminler yapmasını sağlar. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktarda veriyi analiz ederek kalıpları belirler ve bu kalıpları kullanarak gelecekteki olayları tahmin eder (Bir e-ticaret sitesindeki ürün önerileri, bir yüz tanıma sistemi veya spam filtreleri).

Neden bu ayrım önemli?

• Farklı amaçlar: Yapay zekâ, genel amaçlı bir zekâ yaratmayı hedeflerken, makine öğrenimi belirli bir görevi daha iyi yapmak için kullanılır.
• Farklı teknikler: Yapay zekâ, çok çeşitli teknikleri içerirken, makine öğrenimi genellikle istatistiksel yöntemlere dayanır.
• Farklı uygulamalar: Yapay zekâ, çok geniş bir uygulama alanına sahipken, makine öğrenimi genellikle daha spesifik problemleri çözmek için kullanılır.

Makine Öğrenimi Algoritmaları ve Türleri

Makine öğrenimi, temel olarak verilerden öğrenen algoritmalara dayanır. Bu algoritmalar, büyük veri kümelerini analiz ederek, gelecekteki olayları tahmin etmek veya belirli görevleri otomatikleştirmek için kullanılır.

• Denetimli Öğrenme: Veri kümesindeki her örneğin doğru bir etiketle eşleştirildiği öğrenme türüdür. Örneğin, bir e-postanın spam olup olmadığını belirlemek için kullanılan algoritmalar denetimli öğrenme yöntemiyle eğitilir.
• Denetimsiz Öğrenme: Veri kümesindeki örneklerin herhangi bir etiketi bulunmaz. Bu durumda, algoritma verilerdeki doğal grupları veya kalıpları bulmaya çalışır. Müşteri segmentasyonu ve sahtekarlık tespiti, denetimsiz öğrenmenin kullanıldığı örnekler arasındadır.
• Pekiştirmeli Öğrenme: Bir ajan, bir ortamda eylemler yaparak deneyim kazanır ve bu deneyimlerden öğrenerek ödüllerini maksimize etmeye çalışır. Satranç oynayan bilgisayarlar ve otonom araçlar, pekiştirmeli öğrenmenin tipik örnekleridir.

Popüler Yapay Zekâ Uygulamaları ve Kullanılan Makine Öğrenimi Türleri

• Sesli Asistanlar (Siri, Alexa, Google Asistan): Doğal dil işleme ve makine öğrenimi teknikleri kullanılarak, kullanıcıların sesli komutlarını anlar ve yanıtlar. Bu sistemler, büyük miktarda ses verisi üzerinde eğitilir ve sürekli olarak iyileştirilir. (Denetimli Öğrenme)
• Görüntü Tanıma: Nesne tanıma, yüz tanıma gibi uygulamalarda kullanılır. Örneğin, bir fotoğraftaki bir nesneyi tanımlamak için derin öğrenme algoritmaları kullanılır. (Denetimli Öğrenme)
• Öneri Sistemleri: E-ticaret sitelerinde ürün önerisi, müzik platformlarında şarkı önerisi gibi uygulamalarda kullanılır. Kullanıcı davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler sunar. (Denetimsiz Öğrenme)
• Otonom Araçlar: Çevrelerini algılamak, karar vermek ve hareket etmek için çeşitli sensörler ve makine öğrenimi algoritmaları kullanır. (Pekiştirmeli Öğrenme)
• Sağlıkta Yapay Zekâ: Hastalık teşhisi, ilaç keşfi ve kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturmak için kullanılır. Tıbbi görüntüleme verileri üzerinde derin öğrenme modelleri eğitilir. (Denetimli Öğrenme)

Yapay Zekâ ve Makine Öğreniminin Geleceği

Yapay zekâ ve makine öğrenimi, hızla gelişen teknolojilerdir ve gelecekte birçok alanda devrim yaratması bekleniyor. Özellikle sağlık, finans, üretim ve ulaşım gibi sektörlerde önemli etkileri olacak.

• Daha Akıllı Cihazlar: Evlerimizdeki cihazlar, daha akıllı hale gelerek yaşamımızı kolaylaştıracak.
• Kişiselleştirilmiş Hizmetler: Her bireye özel ürün ve hizmetler sunulacak.
• Yeni İş Modelleri: Yapay zekâ sayesinde yeni iş modelleri ortaya çıkacak ve mevcut iş modellerinde dönüşümler yaşanacak.

Özetle, yapay zekâ ve makine öğrenimi, günümüzde birçok alanda kullanılan ve geleceğin teknolojilerini şekillendirecek önemli konulardır. Bu konuyu daha derinlemesine incelemek için derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü gibi alanlara göz atabilirsiniz. Sonraki yazılarda bu konulara da değinilecek.

 

Resim Yapan Yapay Zekâ-1

 

Son zamanlarda girilen belirli  ifadelere göre resim çizen birçok yapay zekâ platformu kullanılmaya başlandı.  Bu yazımızda bazı platformları ve bu platformlarda örnek olarak oluşturduğum resimleri paylaşacağım.

https://stablediffusionweb.com/ adresine girip ücretsiz olarak görüntü oluşturmaya başlayabilirsiniz.  Ben denemek için "Turkuaz mermerli iç mekan, mavi beyaz duvarlar, büyük ametist taş" yazdığımda aşağıdaki görseli oluşturdu. 

Yazdığım ifadeyi web sitesine girmeden önce google translate ile ingiizceye çevirerek girdim.  " Turquoise marble interior, blue white walls, large amethyst stone"

Başka bir örnek.

Stable Diffusion, bir metin girişi sayesinde gerçekçi görüntüler üretebilen, insanları  çarpıcı sanat eserleri yaratmaya teşvik eden metinden görüntüye dönüşüm modelidir. Önemli bir ayrıntı ise kriterlerin İngilizce girilmesi halinde daha net sonuçlar alınması.

Stable Diffusion, gerçekten etkileyici bir yapay zeka modelidir. Metin girişi verildiğinde foto-gerçekçi görüntüler üretmek için kullanılır ve son derece inandırıcı sonuçlar verir. Bu model, OpenAI tarafından geliştirilmiştir ve GPT-3 mimarisine dayanır.

Stable Diffusion, özellikle sanat ve tasarım alanlarında oldukça ilgi çekicidir. Bu model, sanat eserleri üretmek için kullanılan geleneksel yöntemlerin yerini alabilir ve yaratıcılığı teşvik etmek için kullanılabilir.

Stable Diffusion, gerçekten benzersiz ve güçlü bir özgürlük düzeyine sahiptir. Bu model, birçok farklı özelliklere sahip birçok farklı görüntü üretebilir ve kullanıcılara geniş bir yaratıcılık aralığı sunar.

Nesnelerin İnterneti (IoT) Nedir?

 

Nesnelerin İnterneti (IoT) Nedir?

En basit anlatımla günlük kullanımımızda olan nesnelerin internete bağlanıp veri gönderip alması kabiliyeti olarak tanımlanabilir (Internet of Things). Bu açıdan nesne kavramı oldukça geniş bir anlama sahiptir. Her türlü izleme cihazları, sensörler, bio chipler veya erişim düzenekleri nesne olarak nitelendirilmektedir. IoT terimi, genellikle internet bağlantısına sahip olması beklenmeyen ve insan eyleminden bağımsız olarak ağ ile iletişim kurabilen cihazlar için kullanılır. Bu nedenle, bir bilgisayar veya akıllı cep telefonu genellikle bir IoT cihazı olarak kabul edilmez. Bununla birlikte, bir akıllı saat, fitness cihazları veya başka bir giyilebilir cihaz, internete bağlanabilen kombi, buzdolabı, klima vb. bir IoT cihazı olarak sayılabilir.

'Nesnelerin İnterneti' ifadesi ilk kez Kevin Ashton tarafından 1999'da kullanıldı. Ancak teknolojinin bu vizyona ulaşması en az on yıl daha aldı.

Hangi Cihazlar Akıllı Sayılır?

Tekil bir isme sahip olan (unique id), bağlanılabilir olan ve bir sensörü olan cihazlardır. Bu sayede, akıllı nesne dünyanın herhangi bir yerinden erişilebilir ve kontrol edilebilir hale gelmektedir. Teknoloji analist şirketi IDC’ye göre bugün bu sayının (2020) 10 milyar olduğu ve 2025'te 41 milyara çıkmasını beklenmektedir.

Nesnelerin interneti uygulamaları, sensörlerin tek tek erişilebilir olmasından başka, pek çok sensörün verisinin birleştirilerek değer üretilmesi amacıyla da kullanılmaktadır. Bu açıdan bakıldığında Nesnelerin internetinin Büyük Veri (Big Data) kavramları ve uygulamaları ile iç içe olduğu görülmektedir.

Örneğin akıllı trafik sistemlerinde, trafikteki kişilerin konumlarını sürekli olarak merkezi bir sisteme iletmeleri sayesinde, sistem, kişilerin hareket bilgilerini analiz ederek, bölgedeki trafik yoğunluğunu, trafiğin akış hızını, belirli bir rota üzerinde tahmini varış süresini tespit edebilir. Bu sayede trafiğe yeni çıkacak kişiler trafik yoğunluğuna göre alternatif rotaları tercih edebilirler.

Bir başka örnek olarak, bir oteldeki her bir odadaki karbon monoksit oranı sensörler yardımıyla ölçülüp, yönetici sisteme iletilir. Yönetici sistem, kritik eşik aşılınca elektrik/gaz vanalarının kapatılması ve gerekli odalardaki yangın musluklarının açılmasını denetleyebilir. Bunun yanı sıra yönetici sistem, kritik eşik aşılmasa bile zaman içerisinde gelen verileri inceleyerek odalardaki karbon monoksit oranının günün hangi saatlerinde daha yüksek olduğunu analiz ederek, o saatlerde pencerelerin kapalı kalmasını önerebilir.