Sessiz depremlerin gizemi

Araştırma Yeni Zelanda'nın Kuzey Adası boyunca yapıldı.

Veri toplamak için okyanus tabanına gönderilen elektromanyetik sensör. (Araştırma ekibi)
Veri toplamak için okyanus tabanına gönderilen elektromanyetik sensör. (Araştırma ekibi)
TT

Sessiz depremlerin gizemi

Veri toplamak için okyanus tabanına gönderilen elektromanyetik sensör. (Araştırma ekibi)
Veri toplamak için okyanus tabanına gönderilen elektromanyetik sensör. (Araştırma ekibi)

Yeni Zelanda'nın Kuzey Adası'nın doğu kıyısında yer alan Hikurangi Marjı, Pasifik tektonik levhasının Avustralya tektonik levhasının altına daldığı ve bilim adamlarının yitim zonu dediği yerde bulunuyor. Tektonik plakaların bu ara yüzü, çoğu fark edilemeyecek kadar küçük olan ancak 150 ila 200 arasında hissedilecek kadar büyük olan bölgenin her yıl yaşadığı 15 binden fazla depremden kısmen sorumlu. Jeolojik kanıtlar insanlar kayıt tutmaya başlamadan önce, bu bölgenin güney kesiminde büyük depremlerin meydana geldiğini gösteriyor.
Dünyanın dört bir yanından jeofizikçiler, jeologlar ve jeokimyacılar, bu bölgedeki tektonik levhanın sınırlarının neden bu şekilde davrandığını ve hem sessiz hem de algılanamaz depremlerin yanı sıra potansiyel olarak büyük depremlere neden olduğunu anlamak için birlikte çalışıyorlar. Nature dergisinde 7 Temmuz 2021 yayımlanan bir araştırma, konuyla ilgili yeni bir bakış açısı ve olası cevaplar sunuyor.
Bilim adamları, adanın kuzey kesiminde, plakaların birlikte kaydığı okyanus tabanının, yavaş kayma olayları adı verilen, tamamlanması haftalar ve bazen aylar süren hareketler olan ancak güneyde küçük, yavaş hareket eden depremler ürettiğini biliyorlardı. Ancak adanın güney ucunda, kuzey bölgesinde olduğu gibi yavaş bir biçimde kaymak yerine birbirine kilitlenen tektonik plakalar, büyük bir depreme yol açabilecek ani salınım koşullarını yaratıyor.
Columbia Üniversitesi Dünya Gözlemevi'nde deniz elektromanyetik jeofizikçisi ve çalışmanın baş yazarı Christine Chesley konuya dair şu açıklamalarda bulundu:
“Nispeten küçük bir coğrafi alanda, yavaş hareket eden ve büyük bir deprem potansiyeline dönüşme ihtimali bulunan birçok küçük depremin varlığı gerçekten ilgi çekici ve anlaşılmaz bir durum. Biz de bunu anlamaya çalışıyoruz. İşin sırrı da burada.”
Bir araştırma ekibi Aralık 2018'de, veri toplamak için 29 günlük bir derin deniz yolculuğuna çıktı. Ekip Dünya'nın MRI’ını (Manyetik Rezonans Görüntüleme) çekilmesine benzer şekilde, okyanus tabanında akımın nasıl hareket ettiğini ölçmek için elektromanyetik dalgaların enerjisini kullandı. Böylelikle denizin altında bulunan büyük deniz dağlarının deprem oluşumunda oynadığı role ilişkin daha doğru bir bakış elde etti.
Chesley elde edilen verilere ilişkin şunları söyledi:
"Kıyının kuzey kesiminde gerçekten büyük deniz dağları var ve bu dağların batarken ne yapacağı ve bu dinamiğin iki plaka arasındaki etkileşimi nasıl etkilediği net değildi."
Deniz dağlarının jeofizikçilerin beklediğinden çok daha fazla, tipik bir okyanus kabuğundan yaklaşık üç ila beş kat daha çok su içerdiği ortaya çıktı. Bu bol su plakaları kayganlaştırarak kayganlaşma zincirlerine yardımcı oluyor ve büyük bir depreme neden olabilecek yapışmalarını önlüyor. Bu durum, sınırın kuzey ucundaki yavaş, sessiz depremlere yönelik eğilimi açıklamaya yardımcı oluyor.
Chesley ve meslektaşları söz konusu verileri kullanarak bir deniz dağı alçaldığında ne olduğunu yakından inceleme imkanı elde ettiler. Üst levhada, çöken bir deniz dağından zarar görmüş gibi görünen bir alan keşfettiler. Levhanın bu üst bölgesinin daha fazla su içerdiği görülüyordu.
Chesley, "Bu, deniz dağının üst plakayı parçaladığını ve onu zayıflattığını gösteriyor. Bu da oradaki olağandışı sessiz deprem modelini açıklamaya yardımcı oluyor" dedi. Numune, deniz dağlarının tektonik davranışı ve sismik riski nasıl etkilediğine dair başka bir gösterge sağlıyor.
Tersine, yağlayıcı eksikliği ve zayıf deniz dağlarının etkileri, adanın güney kısmını yapışmaya daha yatkın hale getirebiliyor ve büyük depremler oluşturabiliyor.
Söz konusu bulguların araştırmacıları yavaş hareket eden depremleri anlamak için yaptığı çalışma sırasında bunun aynı zamanda deniz dağlarındaki suyun sismik davranışa nasıl katkıda bulunduğuna bakmaya da teşvik etmesini umut eden Chesley şunları söyledi:
"Depremleri incelediğimizde, suyun kaymayı modüle etmede kilit bir rol oynadığı görülüyor. Suyun sisteme ne zaman ve nerede girdiğini anlamak, doğal tehlikeleri değerlendirme çabalarına katkı sağlayabilir.”



Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
TT

Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)

Google, kuantum bilgisayarların 2029'a kadar şifreli sistemleri ele geçirebileceği uyarısında bulundu.

Alphabet'in sahibi olduğu şirketin internet sitesindeki blog paylaşımında, kuantum bilgisayarların 2020'lerin sonuna kadar "mevcut şifreleme standartları için ciddi bir tehdit oluşturacağı" belirtildi.

Teknoloji devinin çarşamba günkü paylaşımında şu ifadelere yer verildi:

Bilgilerin gizli ve güvenli tutulması için kullanılan mevcut şifreleme sistemleri, önümüzdeki yıllarda büyük ölçekli bir kuantum bilgisayar tarafından kolayca kırılabilir. Kuantum bilgisayarlar mevcut şifreleme standartları, özellikle de dijital imzalar için ciddi bir tehdit oluşturacak.

Banka, devlet ve teknoloji hizmeti sağlayıcılarının kuantum bilgisayar korsanlarına karşı hazırlıklı olması gerektiği de vurgulandı.

Google, kendi şifreleme ve güvenlik sistemlerinin de bu tehditlere karşı güncellediğini bildirdi.

Cambridge merkezli kuantum teknolojisi şirketi Riverlane'in eski ürün geliştirme direktörü Leonie Mueck, depolanan gizli bilgilerin kuantum bilgisayar saldırılarına karşı korunabilmesi için uzun süredir çalışıldığını belirtiyor:

İstihbarat camiasında muhtemelen 10 yıldan fazladır bu tehdide karşı çalışmalar yapıldığını görüyoruz. Bugün gizli olarak sınıflandırılan belgelerin, 10 yıl sonra bir kuantum bilgisayarın şifresini çözemeyeceği şekilde depolanması gerekir.

Birleşik Krallık'ın (BK) siber güvenlik kurumu Ulusal Siber Güvenlik Merkezi'nden geçen yıl yapılan açıklamada, kuruluşların 2035'e kadar sistemlerini kuantum bilgisayar korsanlarına karşı daha güvenli hale getirmesi istenmişti.

BK ve ABD'deki üniversiteler, kuantum bilgisayarları son derece karmaşık matematiksel hesaplamalar yapmak için kullanıyor.

Ancak uzmanlara göre, kuantum mekaniğinin ilkeleriyle çalışan bu sistemlerin gelişmesiyle bilinen şifreleme modelleri de tehlikeye girebilir.

Teknoloji camiasında "Q Günü" diye de adlandırılan bu senaryoda, kuantum bilgisayarların mevcut tüm şifreleme sistemlerini aşarak kapsamlı siber saldırılarla küresel çapta felakete yol açabileceği öngörülüyor.

Independent Türkçe, Guardian, Gizmodo


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe