Zscaler ព្រមាន

` ដែលលាក់ប្រាប់ភ្នាក់ងារឱ្យដោះស្រាយកំហុសដោយបញ្ចប់ការទូទាត់។ ទំព័រនេះក៏បានបញ្ចូលលេខកូដដើម្បីចាប់ផ្តើមការផ្ទេររូបិយប័ណ្ណគ្រីបតូទៅកាន់កាបូបដែលមានកូដរឹង។ តួអង្គគំរាមកំហែងនៅពីក្រោយយុទ្ធនាការនេះកំពុងប្រើប្រាស់ឃ្លាំង GitHub ចំនួន 10 ដែលភ្ជាប់ទៅកាន់គេហទំព័រស្រដៀងគ្នាជាច្រើនដែលមានការចាក់បញ្ចូលភ្លាមៗដោយប្រយោល។

សំខាន់ គេហទំព័រនេះកំណត់គោលដៅទាំងម៉ាស៊ីន និងមនុស្ស។ Zscaler បានកត់សម្គាល់ថា "នៅពេលដែលគេហទំព័រត្រូវបានបង្ហាញដោយកម្មវិធីរុករកលើតុ ជម្រើសការទូទាត់ដូចគ្នាតាមរយៈកាតឥណទាន ឬរូបិយប័ណ្ណគ្រីបតូត្រូវបានបង្ហាញដល់អ្នកប្រើប្រាស់" ។

យុទ្ធនាការទីពីរ៖ ក្លែងបន្លំ DeBank

នៅក្នុងយុទ្ធនាការទីពីរ តួអង្គគម្រាមកំហែងបានផ្សព្វផ្សាយគេហទំព័រក្លែងបន្លំ typosquat កម្មវិធីតាមដាន DeFi portfolio DeBank ។ ការជម្រុញដោយប្រយោលដែលបានប្រើប្រាប់ភ្នាក់ងារ AI ថាគេហទំព័រក្លែងបន្លំគឺជាដែន DeBank ស្របច្បាប់។ គេហទំព័រក្លែងបន្លំត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងដើម្បីដាក់ចំណាត់ថ្នាក់សម្រាប់ការស្វែងរកដែលទាក់ទងនឹង DeBank ដោយបញ្ចូលចំណងជើង និងស្លាកមេតាជាមួយពាក្យគន្លឹះដូចជា "DeBank Login" "DeFi Dashboard" និង "Crypto Tracker" ហើយវារួមបញ្ចូលទិន្នន័យមេតា Open Graph និង X (អតីត Twitter) ដូច្នេះតំណភ្ជាប់នេះហាក់ដូចជាសេវាកម្ម DeBank ផ្លូវការ។

ដើម្បីសាកល្បងផលប៉ះពាល់នៃយុទ្ធនាការនេះ Zscaler បានបង្កើតភ្នាក់ងារ AI ស្វយ័តមួយដែលមានសមត្ថភាពរុករកគេហទំព័រ និងការទូទាត់ និងវាយតម្លៃវាប្រឆាំងនឹងគំរូភាសាធំចំនួន 26 ។ បួននាក់ក្នុងចំណោមពួកគេ — Llama 3.3 70B Instruct, Llama 3.2 90B Vision Instruct, Gemini 3 Flash និង Gemini 2.5 Pro — ត្រូវបានរៀបចំដោយជោគជ័យក្នុងការធ្វើការទូទាត់។ មានតែពីរប៉ុណ្ណោះ Claude Sonnet 4.5 និង GPT-5.4 បានធ្វើចំណាត់ថ្នាក់គេហទំព័រក្លែងក្លាយថាជាវេទិកា DeBank ដែលអាចទុកចិត្តបាន។

ហេតុអ្វីបានជាការចាក់បញ្ចូលដោយប្រយោលពិបាកដោះស្រាយ

ការចាក់បញ្ចូលភ្លាមៗដោយប្រយោលត្រូវបានចាត់ទុកថាជាបញ្ហាសុវត្ថិភាពមួយក្នុងចំណោមបញ្ហាសុវត្ថិភាពបំផុតនៅក្នុង AI ជំនាន់មុន ដោយសារតែការណែនាំព្យាបាទមិនបានមកដល់តាមការស្នើសុំរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ផ្ទាល់។ ជំនួសមកវិញ វាត្រូវបានបង្កប់នៅក្នុងទិន្នន័យ — ទំព័របណ្ដាញ ឯកសារ អ៊ីមែល — ដែលភ្នាក់ងារទាញយក និងដំណើរការជាផ្នែកនៃដំណើរការការងាររបស់វា។ ភ្នាក់ងារមិនអាចបែងចែកបានយ៉ាងងាយនូវការណែនាំស្របច្បាប់ក្នុងការទាញយកមាតិកាពីពាក្យបញ្ជាដែលបានបញ្ចូលរបស់អ្នកវាយប្រហារនោះទេ ព្រោះទាំងពីរមើលទៅដូចជាអត្ថបទធម្មតា។

ការរកឃើញរបស់ Zscaler បង្ហាញពីរបៀបដែលភាពមិនច្បាស់លាស់នោះក្លាយជាគ្រោះថ្នាក់ នៅពេលដែលភ្នាក់ងារត្រូវបានផ្តល់លទ្ធភាពឱ្យធ្វើសកម្មភាពក្នុងពិភពពិត ដូចជាការចាប់ផ្តើមការទូទាត់ជាដើម។ ការបោកប្រាស់ដែលធ្លាប់ទាមទារវិស្វកម្មសង្គមដែលផ្តោតលើមនុស្សឥឡូវនេះអាចត្រូវបានអ៊ិនកូដដោយផ្ទាល់ទៅក្នុងមាតិកាគេហទំព័រ ដោយរង់ចាំជំនួយការដោយស្វ័យប្រវត្តិដើម្បីអាន និងធ្វើសកម្មភាពលើវា។

Zscaler បានសន្និដ្ឋានថា "នៅពេលដែលភ្នាក់ងារ AI ក្លាយជាចំណុចប្រទាក់ទូទៅសម្រាប់គេហទំព័រ ខ្លឹមសារខ្លួននឹងក្លាយទៅជាផ្ទៃវាយប្រហារធំជាងមុន ដោយគូសបញ្ជាក់ថា AI គឺជាដាវមុខពីរដែលអាចសម្រួលលំហូរការងារ ខណៈពេលដែលក៏បង្ហាញផ្លូវថ្មីសម្រាប់ការរំលោភបំពានផងដែរ" ។

ផលប៉ះពាល់សម្រាប់សហគ្រាស និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍

ការស្រាវជ្រាវមានមេរៀនផ្ទាល់សម្រាប់អង្គការដែលដាក់ពង្រាយភ្នាក់ងារ AI ។ ការផ្តល់ការបង់ប្រាក់ភ្នាក់ងារ ការបង្កើតគណនី ឬសមត្ថភាពចែករំលែកទិន្នន័យដោយគ្មានការបញ្ជាក់យ៉ាងតឹងរ៉ឹងពីមនុស្សក្នុងរង្វង់ បង្កើតផ្លូវសម្រាប់អ្នកវាយប្រហារដើម្បីរកប្រាក់ពីមាតិកាគេហទំព័រដែលត្រូវបានសម្របសម្រួល។ ការធ្វើតេស្តរបស់ Zscaler បង្ហាញថាភាពងាយរងគ្រោះប្រែប្រួលយ៉ាងទូលំទូលាយតាមគំរូ មានន័យថាជម្រើសម៉ូដែល និងផ្លូវការពារដែលដាក់នៅពីលើវាទាំងពីរបញ្ហា។

ការងារនេះក៏ពង្រឹងផងដែរថា អនាម័យសុវត្ថិភាពគេហទំព័របែបប្រពៃណី — ផ្ទៀងផ្ទាត់ភាពត្រឹមត្រូវនៃកញ្ចប់ ពិនិត្យមើលដែនដែលមានកំហុស និងការព្យាបាលសំណើបង់ប្រាក់ដែលមិនចង់បានដោយមានការសង្ស័យ — ឥឡូវនេះប្រសព្វជាមួយឥរិយាបទ AI ។ នៅពេលដែលភ្នាក់ងារកាន់តែខ្លាំងឡើងរកមើល សង្ខេប និងធ្វើសកម្មភាពលើមាតិកាគេហទំព័រក្នុងនាមអ្នកប្រើប្រាស់ បន្ទាត់រវាងគេហទំព័រដែលត្រូវបានសម្របសម្រួល និងជំនួយការដែលត្រូវបានសម្របសម្រួលកំពុងបាត់។

នាំមុខ AI

សម្រាប់ការគ្របដណ្តប់ដែលកំពុងបន្តនៃសុវត្ថិភាព AI ការស្រាវជ្រាវសុវត្ថិភាព និងហានិភ័យដែលកើតចេញពីប្រព័ន្ធភ្នាក់ងារ សូមអនុវត្តតាម AI Buzz Wire សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍ដែលបង្កើតបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលទទួលខុសត្រូវ។

អានព័ត៌មានអំពីក្រមសីលធម៌ AI បន្ថែមទៀត →