Kıyamet filmlerine konu olan ünlü San Andreas fayını neyin harekete geçirdiği bulundu

Kaliforniya boyunca uzanan ünlü fay, 2015 yapımı San Andreas filmine de konu olmuştu (IMDb)
Kaliforniya boyunca uzanan ünlü fay, 2015 yapımı San Andreas filmine de konu olmuştu (IMDb)
TT

Kıyamet filmlerine konu olan ünlü San Andreas fayını neyin harekete geçirdiği bulundu

Kaliforniya boyunca uzanan ünlü fay, 2015 yapımı San Andreas filmine de konu olmuştu (IMDb)
Kaliforniya boyunca uzanan ünlü fay, 2015 yapımı San Andreas filmine de konu olmuştu (IMDb)

Kaliforniya’daki San Andreas Fay Hattı’nın sarsıntılarıyla tanınan ve depremlerden önce Dünya’nın derinliklerinde kayaçları eriten kuvvetlerin ortaya çıktığı bölümünü araştıran yerbilimciler, depremlerin nasıl gerçekleştiğini anlamaya katkı sağlayacak sonuçlara ulaştı.
Güney Kaliforniya Üniversitesi’nden araştırmacıların gerçekleştirdiği çalışma, deprem mekaniğine yukarıdan aşağıya değil, aşağıdan yukarıya bakarak yeraltı kayaçlarına, sürtünmelerine ve sıvılarına odaklandı.
Bilim insanları genellikle yer kabuğunun en üstüne odaklanırken yeni araştırmada ise buradaki hareketliliğe yol açan daha derin kayaçlar incelendi.
Araştırmacılar, depremlerin takip edildiği derinliklerin çok daha altına indi ce fay hatlarındaki istikrarsızlığı ortaya çıkaran ve depreme yol açan yeraltı etkileşimlerini inceledi.
Doktor öğretim üyesi Sylvain Barbot, “Kaliforniya’nın sismik etkinliğinin büyük kısmı yer kabuğunun ilk 15 kilometresi içinde yer alıyor. Fakat San Andreas Fay Hattı’ndaki bazı sarsıntılar çok daha derinde gerçekleşiyor” dedi ve ekledi:
"Bunun neden ve nasıl gerçekleştiği gizemini büyük ölçüde koruyor. Biz San Andreas Fay Hattı’nın derin bir kısmının sıklıkla kırıldığını ve buna ev sahipliği yapan kayaçları eriterek bu aykırı sismik dalgaları ürettiğini gösterdik."
Çin Deprem İdaresi’nin (CEA) işbirliğiyle gerçekleştirilen ve hakemli bilim dergisi Science Advances’te yayımlanan araştırmanın bulguları, depremlerin, onları tetikleyen bu kuvvetlerle birlikte nasıl ve nerede gerçekleşeceğini anlamak isteyen araştırmacılara yardımcı olabilir.
Bilimsel kavrayışın gelişmesi, Kaliforniya gibi depremle yaşayan bölgelerde kuralların oluşturulması, kamu politikalarının belirlenmesi ve felaket hazırlıklarının bilimsel verilere dayanması açısından önem taşıyor. 
Araştırmacıların seçtiği Parkfield isimli merkez üssünde şimdiye kadar kaydedilen 6 ve üstü büyüklükteki 6 deprem neredeyse eşit zaman aralıklarıyla gerçekleşti: 1857, 1881, 1901, 1922, 1934, 1966 ve 2004. Çok yüksek derinliğe sahip küçük sarsıntılarsa birkaç ayda bir meydana geldi.
Independent Türkçe'de yer alan habere göre, matematiksel modelleri ve kayaçlarla yapılan laboratuvar deneylerini kullanan araştırmacılar, fay hattının Parkfield’ın 58 kilometre kuzeyine ve 25 kilometre derinliğine uzanan kısmından elde edilen verilere dayanarak simülasyonlar gerçekleştirdi. Ayrıca Dünya’nın derinliklerindeki 300 yıla yayılan fay aktivitesinin dinamiklerini canlandırdı.
Bunun sonucunda büyük depremlerin ardından, fay sınırında buluşan tektonik tabakaların daha uyumlu davrandıkları bir aşamaya geçtiği görüldü. Plakalar, bir süre boyunca birbirlerinin yanından süzülüyor ve bu yavaş sürtünme yüzeyde çok az sıkıntıya neden oluyordu.
Ancak bu geçici huzurun içinde kök salmakta olan bir sorun yatıyor. Çünkü granit ve kuvars kütlelerinin hareketi yavaş yavaş sürtünerek bu dip kayalarında ısı üretiyor. Sıcaklığın 350 santigrat derecenin üzerine çıkmasıyla birlikte kaya blokları daha akışkan hale geliyor ve birbirlerinin üzerinden daha hızlı kaymaya başlıyor. Bu da daha fazla sürtünme, daha fazla ısı anlamına geliyor. Hızlanan bu süreç, bir depremi tetikleyene kadar devam ediyor.
Barbot bu süreci şöyle açıklıyor:
"Tıpkı soğuk havada ısıtmak için ellerinizi ovalamanız gibi fay hatları da kaydıklarında ısınıyor. Yani fay hareketleri sıcaklıkta büyük değişikliklere yol açabiliyor. Bu daha da hızlı kaymalarına neden olan ve nihayetinde bir deprem açığa çıkaran bir pozitif geribesleme oluşturabiliyor."
Barbot ayrıca, “Deprem tahmini yapmak zor. Bu nedenle yalnızca depremleri tahmin etmek yerine, yerde görülen her türden farklı hareketi açıklamaya çabalıyoruz” diye konuştu.
 
Güney Kaliforniya Üniversitesi (USC)



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