Yapay Zekanın Bug Bounty ve Penetrasyon Testine Etkisi ve Birlikte Kullanımı
Summary
TLDRThe speaker discusses the complexities of explaining artificial intelligence (AI) and machine learning algorithms in a video, touching on topics like data processing, model training, and potential vulnerabilities in AI systems. They explore the use of AI in cybersecurity, such as in bug bounty platforms and attack surface management, while also acknowledging the risks and the importance of understanding these technologies for future applications. The script emphasizes the need for continuous learning and adaptation in the field of cybersecurity as AI evolves.
Takeaways
- 🧠 The speaker is attempting to explain the concept of artificial intelligence (AI) and machine learning algorithms, emphasizing the complexity and the interrelatedness of various components.
- 📈 AI involves mathematical processes that take data, preprocess it, and then use algorithms to train models, resulting in trained weights or a model that can be saved as a file.
- 🔒 The concept of 'model theft' is introduced, where the trained model could be stolen or misused, and the importance of data security during the training process is highlighted.
- 🔬 The script discusses the importance of understanding the vulnerabilities in emerging technologies and the role of penetration testing (pentest) and bug bounty programs in identifying and mitigating these vulnerabilities.
- 🛠️ The speaker suggests starting with understanding the technology, its development, and identifying potential vulnerabilities from a security perspective, which is crucial for both pentesters and bug bounty hunters.
- 📚 The script touches on the use of large language models (LLMs) like chat GPT and mentions the existence of vulnerabilities in such technologies, indicating the need for constant learning and adaptation.
- 🛡️ The potential of AI in security, such as attack surface management and zero-day tracking, is discussed, along with the limitations and risks of using AI in critical roles due to the possibility of errors.
- 🔧 The speaker mentions the use of AI in suggesting solutions and automating tasks in software development, such as automatically fixing code vulnerabilities upon detection.
- 🔎 The potential applications of AI in academia, such as classification tasks and false positive extraction, are highlighted, showing the versatility of AI in research and practical applications.
- 🤖 The future implications of AI in various fields, including e-commerce and customer service, are speculated upon, suggesting a shift towards more automated and AI-driven systems.
- 📈 The importance of continuous learning and development in the field of AI and cybersecurity is emphasized, as the technology evolves rapidly and new vulnerabilities and solutions emerge.
Q & A
What is the main topic discussed in the video script?
-The main topic discussed in the video script is the concept and application of Artificial Intelligence (AI), Machine Learning algorithms, and their potential vulnerabilities and impacts on cybersecurity, including bug bounty and penetration testing.
What does the speaker mention about the process of explaining AI and Machine Learning algorithms?
-The speaker mentions that they are attempting to explain AI and Machine Learning algorithms, including their logic and the process of data preprocessing, training, and model creation, but finds it challenging due to the complexity and interrelatedness of the concepts.
What is the significance of 'training data' in the context of AI models?
-Training data is crucial for AI models as it is used to teach the model to recognize patterns and make predictions. It goes through preprocessing and is then used to train the model, resulting in the creation of trained weights or a model file.
What is the role of 'test data' in AI model evaluation?
-Test data is used to evaluate the performance of a trained AI model. It helps to determine how well the model generalizes to new, unseen data by using the trained weights to produce outcomes.
Why does the speaker mention the importance of understanding the vulnerabilities in AI and Machine Learning technologies?
-The speaker emphasizes understanding vulnerabilities in AI and Machine Learning technologies to ensure their security and to be prepared for potential attacks, such as input manipulation or data poisoning, which could exploit these systems.
What is the potential risk mentioned when using AI in critical systems?
-The potential risk mentioned is that while AI can perform tasks, there is a high possibility of causing disruptions or errors, especially in critical systems where direct involvement might not be advisable.
How does the speaker suggest using AI and Machine Learning in a company's security strategy?
-The speaker suggests using AI and Machine Learning for tasks such as Attack Surface Management, identifying vulnerabilities, and tracking zero-day exploits, as well as providing solutions and recommendations within a company.
What is the potential application of AI in the context of false positive detection in cybersecurity?
-AI can be used to analyze and classify data, potentially improving the detection of false positives in cybersecurity by learning from patterns and reducing the number of incorrect security alerts.
What is the speaker's view on the future of AI and its impact on jobs, particularly in the field of cybersecurity?
-The speaker believes that AI will not replace jobs but rather enhance them, suggesting that skilled individuals who understand and can utilize AI technologies will be in high demand.
What are some of the tools and libraries mentioned that could be used in conjunction with AI and Machine Learning for cybersecurity?
-The speaker mentions tools and libraries such as pandas, TensorFlow, Keras, and others that are used in data analysis and neural network modeling, which can be applied to cybersecurity tasks.
How does the speaker describe the current state of AI in terms of its ability to perform complex tasks autonomously?
-The speaker describes AI as currently not being fully capable of performing complex tasks autonomously without the risk of causing issues, suggesting that while AI can assist, it is not yet at a stage where it can completely take over tasks.
Outlines
🤖 Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning
The speaker begins by expressing the difficulty of explaining Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) concepts in a video, having attempted multiple times due to the complexity. They mention a question from a friend about the impact of AI on bug bounty and penetration testing, topics to be discussed later. The explanation of AI involves algorithms with underlying mathematical processes that take data, preprocess it, and then train models using this data. Preprocessing involves data cleaning and preparation before it is fed into algorithms to train a model. The trained model then produces outputs based on the trained weights, which can be saved as a file. The speaker also touches on the concept of model poisoning and service disruptions in the context of AI.
🛠️ Exploring AI's Role in Security and Penetration Testing
The speaker discusses the potential of AI in the field of security, specifically in penetration testing and bug bounty hunting. They mention the use of AI in identifying vulnerabilities in technologies and managing attack surfaces within companies. The speaker suggests that while AI can be used to learn about new technologies and their vulnerabilities, it might not be ready for critical roles in security due to the risk of causing disruptions. They also talk about the use of AI in tools for source code analysis and automatic resolution of vulnerabilities, highlighting the potential of AI to assist but also the need for caution due to potential errors.
🔬 AI's Application in Academic and Corporate Settings
The speaker explores the use of AI in academic and corporate environments, such as in classification tasks and false positive extraction. They suggest that AI can be beneficial in handling large volumes of false positives in companies by using tools like chatbots. The speaker also mentions the potential for AI to automate tasks, such as writing scripts or tools for false positive extraction, thereby increasing efficiency. They emphasize the importance of understanding the underlying technology and AI models to effectively utilize them in various applications.
🗣️ Final Thoughts on AI and Future Perspectives
In the final paragraph, the speaker wraps up the discussion by inviting questions from the audience and offering to answer them in future videos. They reflect on the potential of AI to take over certain tasks but also acknowledge the uncertainty of its full capabilities. The speaker encourages continuous learning and development in the field of AI and related technologies, suggesting that AI will play an increasingly significant role in various sectors, including e-commerce and other industries.
Mindmap
Keywords
💡Artificial Intelligence (AI)
💡Machine Learning
💡Data Preprocessing
💡Model Training
💡Weights
💡Testing Data
💡Bug Bounty
💡Pentest (Penetration Testing)
💡Data Poisoning
💡Feature Extraction
💡Convolutional Neural Network (CNN)
💡False Positive
Highlights
The speaker is attempting to explain the concept of artificial intelligence (AI) and machine learning algorithms, emphasizing the complexity and the intertwining of various elements.
AI involves mathematical processes that take in data, apply preprocessing, and then train models using algorithms, resulting in trained weights or a model file.
The concept of 'model poisoning' is introduced, where the model's trained weights could be stolen or manipulated, causing service disruption.
The importance of understanding the initial data poisoning in AI models is highlighted, using the example of classifying cats and dogs.
The speaker discusses the potential of AI in bug bounty and penetration testing, suggesting that these technologies can be utilized for security purposes.
AI models like Large Language Models (LLMs) are mentioned, with the speaker noting the presence of vulnerabilities such as the ASP 10 vulnerabilities.
The role of AI in identifying and addressing security vulnerabilities in technologies is explored, including the use of AI for attack surface management.
The potential of AI in automating tasks such as zero-day vulnerability mitigation is discussed, with the use of bots to constantly scan for issues.
The speaker expresses skepticism about AI completely taking over tasks, suggesting that while it can assist, it may not be ready for critical roles without the risk of causing disruptions.
The use of AI in suggesting solutions and improvements within a company is highlighted, such as in attack surface management or tracking zero-day vulnerabilities.
The potential of AI in software development is discussed, with the possibility of AI writing scripts or tools that can perform tasks more efficiently than humans.
The speaker mentions the use of AI in academic research, such as in classification tasks and false positive extraction, suggesting it as a promising area for study.
The potential of AI in handling false positives in corporate environments is highlighted, where AI could assist in identifying and filtering out non-critical alerts.
The speaker talks about the evolution of AI and its increasing role in various sectors, suggesting that it will become more integrated into daily tasks and systems.
The importance of understanding and learning about new technologies and their vulnerabilities is emphasized for those in the field of penetration testing and security.
The potential of AI in creating chatbots for customer service in e-commerce is mentioned, suggesting a future where AI could handle transactions and product recommendations.
The speaker concludes by encouraging continuous learning and adaptation to new technologies, emphasizing the importance of staying updated in the field of cybersecurity.
Transcripts
Arkadaşlar merhaba Bu videoyu Sanırım 3
veya 4 kez çekiyorum çünkü her
seferinde Belli bir yerden girip işte
bir Yapay Zeka algoritması veya bir işte
Machine learning algoritması anlatmaya
çalışıyorum mantığını anlatmaya
çalışıyorum ve her şey birbirine
karışıyor ama yine de anlatmayı
deneyeceğim E şimdi bir arkadaşımız bir
soru sormuş demiş ki yapay zeka ve işte
Yapay zekanın ve değil Eee yapay zekanın
bug bounty ve Eee Pent teste etkisi ne
olur ilerleyen süreçlerde ondan
bahsedeceğiz şimdi Yapay Zeka dediğimiz
şey zaten aslında
Eee belli algoritmalar içeren bu
algoritmalarda arkada matematiksel
işlemler yapan bir veriyi alıp işleyip E
bu işleme kısmına
Eee önce ön işlemler uygulanıyor bir
veriye Eee farklı işlemler eee data
processing diye geçebilir bu işlemler E
daha sonra işte belli
algoritmalarla bu veriler
eğitiliyor model eğitiliyor Pardon bir
model oluşturuluyor ve o veriyle o model
eğitiliyor daha sonra elimizde eğitilmiş
ağırlıklar oluyor onu bir dosya olarak
düşünün daha sonra test verisi
geldiğinde o eğitilmiş ağırlıklarla bir
sonuç üretiyor temel olarak b böyle bir
yapı var burada E yani aslında şurada
model tift dediği şey o modelin
çalınması gibi düşünebilirsiniz ya da
e modelde bir hizmet kesintisi olduğunda
İşte o verinin
alıp modelde işlenmesi kısmında bir
kesinti gibi düşünebilirsiniz bakın
Training data dediğinde de e ne dedik
modelim iz var ve Training verimiz
var Ne oluyor orada o Training Eee
verisinden bahsediyor Aslında baştaki
verinin zehirlenmesi orada örnek
veriyorum Siz kediyle köpeği
sınıflandırabiliriz Şimdi direkt olarak
anlatmaya başladım Çünkü bir önceki
çektiğim videolarda
Eee anlatamadım çok karıştı böyle biraz
bilmeyenler için belki bir küçük bir yer
etmiştir bilenler Beni daha iyi anladı
şimdi nereden başladım ben Large
Language modelden başladım Bunlar işte
chat gpt gibi yapılar Aslında
Eee Bu yapılar
Eee işte Bu yapılarda Açıklar var o ASP
işte 10 tane açığı varmış burada Şimdi
ben şey kısmına hiç girmiyorum işte
Yapay zeka işimizi elimizden alır mı
işte şöyle olur mu Mu Böyle Olur Mu
kısmına girmiyorum elimizde bir
teknoloji var Ve bunu kullanmak
zorundayız gerek pentest olsun gerek
işte bug banti de olsun bunları
kullanacağız şimdi ilk olarak bunlardan
belki başlayabilirsiniz örnek E bir
teknoloji var ve o teknolojide gelişen
bir teknoloji ve yayılan bir teknoloji o
teknolojide hangi Açıklar varmış Hangi
Açıklar nasıl olabilirmiş bunları
öğreniyoruz bir pentest bakış açısı
pentester bakış açısı işte Güvenlik
bakış açısı Çünkü önümüzde bir teknoloji
var onu biraz öğrenip daha sonra
açıklarını öğrenip orada Eee ya
güvenliğini sağlayacağız ya orada açık
bulup
raporlayan learning de de bakın e
modellerle ilgili şeyler var yine benzer
yapılar görüyorsunuz veriyle veri
zehirlemesi ile ilgili şeyler var input
manipulation la ilgili şeyler var Çünkü
ne dedik bir veri var bir model var o
model o veri ile eğitiliyor ve bir
çıktı ağırlık dosyaları elde ediliyor
bir ağırlıklar elde ediliyor bir
ağırlıklar diyorum şu an basit anlatmaya
çalışırken
E sonra test verisi geliyor O
ağırlıkları kullanarak
çıktı elde ediyor sadece bu önce Train
işlemi uzun sürer Train eder çalışır
uzun sürer saatlerce sürebilir Hatta
görsellerle videolarla vesaire
çalışıyorsanız günlerce de sürebilir E
ama ağırlıklar artık o ağırlıkları elde
ettiğinizde Yani verinizi artık
modelinizi Train ettiğinizde
Eee onu direkt olarak kullanabilirsiniz
o sondaki ağırlıkları Eee onun için de
test verisi gerekiyor test verisi de
nereden gelecek büyük ihtimal
Eee input alacaksınız bir inden Orada da
bir manipulation
e saldırısı yapabilirsiniz gibi anlatmış
olayım Burada tabii her şey olabilir
arkada Bir web uygulamasında çıkan her
açık çıkabilir E yani yazılımcının ne
yaptığını tahmin edemezsiniz çok
Kısacası böyle hızlı bir anlatım oldu
Ben çok anlatmak istedim Neden
Bilmiyorum E ama bu
iki şeyde learning ve llm
kısmında kısmındaki açıklara
bakabilirsiniz
Eee ne dedik biz dedik ki e şunu
yapacağız Yapay Zeka var Evet E işte bu
büyük modeller var E çok güzel
kullanılıyor herkes
kullanıyor bunları kullanacağız şu an e
mesela Burası e bug bounty Platformu e
aı ve Machine learning için bir bir bgb
anti Platformu bunu Açıkçası ben burada
hesabım yok ama gördüm sizlere de
göstermek istedim bakın Mesela e pandas
nay Bunlar e kullanılan kütüphaneler çok
fazla
eee akakın bir sürü var burada girip
Açıklar arayabilirsiniz E bu da çok
güzeldir E peki şuna gelelim şimdi Yapay
Zeka gelişiyor Evet E peki bir şirket
içinde
tüm açıkları bulabilir mi ya da Attack
Surface management yapıyoruz şirketlerde
mesela saldırı yüzeyini tespit ediyoruz
ki bir açığımız
olmasın her şeyi görebil vesaire ya da
bir Zero Day Mesela mitigation örnek
veriyorum bir Zero Day var
E yeni çıktı Haberi geldi tamam E bizim
de bir botumuz olsun sürekli bu yerleri
tarıyor Evet daha sonra bu okuyor e bu
Large Language mod chat jpt gibi düşünün
bunu okuyor
Eee okuduktan sonra hangi nerelerde
sıkıntı olduğunu buluyor Eğer Open
Source bir proje isse ve belli bir
sunucuda bu gidiyor işte o işlemleri
yapıyor işte sonra sunucuyu yeniden
başlatıyor vesaire vesaire Bunlar çok
kritik işler yani
eee Bu sadece bir örnek Hani Yapay Zeka
bu kısmı yapabilir mi mesela bence şu an
yapamaz Bence yapamaz Eee yani yapar ama
bir şeyleri bozma ihtimali yüksektir ve
kritik yerlerde direkt olarak rol
oynayacak bir seviyede değil Şu an bence
ikinci olarak
e Bence biz bunları kullanıp çok güzel
şeyler yapabiliriz şirket içinde örnek
veriyorum Az önceki Surface Attack
Surface management veya Zero takibi için
yapabiliriz çözüm önerileri sunabiliriz
e Şimdi mesela Eee bazı Eee Sas toolları
var mesela Source kod analizi yapan
toollar var mesela onlarla
görüştüğümüzde poc aşamaları için
vesaire eee yapay zeka kullandıklarını
ve Eee işte çözüm önerisi sunduklarını
söylüyorlar bir açık bulduğunda hatta
kendisi çözüyor ve siz tek tıkla işte
onu Eee Koda ekleyebiliyorsunuz diyor E
tabii Bunlar Bunların hepsi chat jpt
gibi yapılar kullanıyorlar arka tarafta
yani böyle Eee Bu yapılar kullanıyorlar
ama Eee hata riski şeyi yok mu hata
payları yok mu Bence var çok fazla ama o
alanda da kullanabilirsiniz Siz de Eee
yani bir güvenlik
açığınızı yazılımcıya e öneri
gönderirsiniz veya kodu atarsınız
tararsın E tabii orada içeride kendiniz
böyle bir yapıyı kurmanız gerekiyor
direkt Cloud vesaire eee Eee kendi
verinizi kodunuzu bir şeyinizi
yollamayın gibi düşünebilirsiniz Tabii
bunları basit şeyler Onun dışında belki
E bu scriptlerin vesaire mesela
yazabilirsiniz çok hızlı bir şekilde ben
çok kullanıyorum chat gpt yi Bu aşamada
Eee başka
E yani mal verir taraflarını çok
bilmiyorum ama o tarafta yazılan
makaleler görüyorum ben Eee Hatta eee
yani dosyaların
e
gerçekten şu an anlatamayacağım O kısmı
çok çok hakim olmadığım için ama yani
bazı görüntüler çıkarıyorlar işte örnek
veriyorum ses dalgaları gibi düşünün ama
o şekilde değil görüntülerden e bazı
yapılar çıkarıyorlar ve onu mesela CNN
diye bir Algoritma var E convolutional
neural Network diye geçiyor
E bu yapılardan sınıf sınıflandırmalar
yapıyorlar İşte bu mal verdir bu malware
değildir gibi mesela bu tarz yapılar
mesela çalışmalar yapabilirsiniz e Eğer
Akademi tarafında çalışıyorsanız e Belki
böyle çalışmalar yapabilirsiniz öle
sınıflandırma işlemleri çok iyi olabilir
aynısını e mesela false positif ayıklama
da yapabilirsiniz mesela güzel bir proje
olabilir şirketlerde çok fazla false
positif oluyor örnek veriyorum işte biz
atıyorum Nasus kullanıyoruz Eee işte
Farklı bir tool da olabilir nle Olabilir
Eee başka bir tool olabilir buradan
gelen bulguların mesela false positif
ayıklamasını yapabilirsiniz burada chat
cpt de kullanabilirsiniz kendi
yapılarını da e yazabilirsiniz mesela
böyle bir tool Bence çok güzel olur
zaten şu an E biraz s dust toları o
tarafa doğru da gidiyor yapıyorlar ama
böyle projeler
yapabilirsiniz genel olarak
bahsettiğimiz de her açıdan bizim için
çok faydalı bir şey yani hep
e ya biri çıkıyor bunu hiç kullanmamış
hiç görmemiş Ve arkada çalışan yapıyı
bilmiyor ve diyor ki E işte chat gpt
işimizi elimizden alacak şöyle olacak
böyle ol ya alabilir mi belki bilmiyorum
yani onu Gerçekten bilmiyorum Hani alır
mı almaz mı da e kesin Bence
Eee daha kalifiye eleman
e eksiği var şu an Bence onlar daha da
artacak yani Yetkin eleman
E daha çok aranacak diyeyim Çok cümleyi
kuramadım ama E bu işleri bilen Bu
teknolojileri kullanan Çünkü ben gidip
Belki de E bu false positif ayıklama
işlemini güzel bir Script yazacağım
güzel bir tool yazacağım Belki de 5
kişinin yaptığı işi tekte yapacağım Öyle
düşünün Tabii bunları kullanabilmeniz
lazım Bunları bilmeniz lazım Eee Hadi
siz kurumsal çalışmadın E Dünya bu yöne
doğru kayıyor yarın bir gün Eee çoğu
belki sistem çoğu Yapı böyle olacak hiç
bilemezsiniz Yani yarın bir gün belki
eee bir e-ticaret sitesi gelecek ve
sadece chatleş ürün alacaksınız bana
şöyle şöyle bir şey istiyorum bana
bunları Öner şunları Öner size
görsellerle gösterecek istediğinizi
seçin alın gibi bir şey söyleyecek yani
E bunu gerçekten bilemezsiniz O yüzden
özellikle pentest bugun taraflarından o
gösterdiğim açıklara bakabilirsiniz
Eee bu kadar e yeni
teknolojileri kullanacağız öğreneceğiz
sürekli kendimizi geliştireceğiz bakın
altta 100 tane şey geçti kütüphane geçti
çoğunu bilmiyorum mesela cyc image'
biliyorum tenser Board tenser Flow un
işte keras' kütüphanesi var direkt
olarak kullanabiliyorsunuz yani çok çok
basit
kullanabiliyorsunuz Elinizde bir veri
var örnek veriyorum bir decision 3E
algoritması knn algoritması Bunları
direkt olarak tek fonksiyonla
kullanabiliyorsunuz çok güzel bir şey bu
aslında
görselleştirmesi e Pip blot gibi eee
doğal dil işlemede Yine farklı
kütüphaneler var bu alan çok geniş bir
alan ve bunları Siz öğrenirseniz
açıklarını da daha rahat öğrenirsiniz O
yüzden ve basit basit okuyup
araştırabilirsiniz Kısacası yani işimizi
elimizden alıyor mu almıyor mudan çok
böyle ufkunuzu
şeyler yaparsanız Sizin için çok faydalı
olacaktır diye
düşünüyorum bu kadar pentest tarafında
da zaten konuştuk neler yapılabilir
neler yapılamaz pentest kısmına son bir
şey söyleyeyim Yani bazen Pent testte
inanılmaz bulgular çıkıyor Ben o
bulguların
şimdilik bu tarz yapılarla
bulunabileceğini
Düşünmüyorum yani 23 açığı
bağlayıp Ne bileyim Business Logic katıp
işin içine e idor Access kontrolle
ilgili şeyler
katıp mesela böyle şeyler yapabilirsiniz
eksik olan Business Logic hatalarını
bulan Belki de şu an yapılıyordur veya
vardır Ben bilmiyorum durur varsa
yazabilirsiniz Business lojik hatalarını
bulan bir şekilde bir Eee chatbot
yazabilirsiniz belki bilmiyorum Bunları
zaten okudukça öğrendikçe gördükçe
eee bir şekilde yapmaya başlıyorsunuz ve
oluyor yani öyle
diyeyim bu kadardı unuttuğum bir şey
olursa yine dediğim gibi sorular soru
kısmında sorabilirsiniz Eee her zaman e
arada soru cevap videosu yapıp atarım
hepsini cevaplarım görüşmek üzere
浏览更多相关视频
Artificial Intelligence Class 10 Ch 1 |AI vs Machine Learning vs Deep Learning (Differences) 2022-23
How works Artificial Intelligence for risk management
Cara Mudah Optimalisasi Artificial Intelligence untuk Pembelajaran
Will AI Help or Hurt Cybersecurity? Definitely!
Why IITians Not Having a Job After Engineering | Career Options By Dear Sir 🔥
【松尾豊も大注目】生成AIでホワイトカラーの仕事が激変?【ひろゆきも仰天】
5.0 / 5 (0 votes)