ಸೈಬರ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ: ಫಿಶಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್ ಬೆಂಬಲ

ಈ ಪ್ರಕರಣ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಮೂಲತಃ OpenAIನ ಅಕ್ಟೋಬರ್ 2025⁠(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ)ರ ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿತ್ತು.

ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ UNK_DROPPITCH (Proofpoint) ಮತ್ತು UTA0388 (Volexity) ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾದ ಬೆದರಿಕೆ ಗುಂಪುಗಳ ಕುರಿತು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ವರದಿಯಾದ ಚಟುವಟಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಹೊಂದಿದ್ದ ChatGPT ಖಾತೆಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ನಾವು ಗುರುತಿಸಿ ನಿಷೇಧಿಸಿದೆವು. ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ, ChatGPT ಖಾತೆಯನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸಲು ಬಳಸಿದ ಇಮೇಲ್ ವಿಳಾಸವನ್ನೇ ಫಿಶಿಂಗ್ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲೂ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ವರದಿಯಾಗಿತ್ತು.

ಈ ಖಾತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದ ಬೆದರಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕರ್ತರು PRC ಗುಪ್ತಚರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ನಡೆಸುವ ಸೈಬರ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತೋರಿದರು. ಅವರು ಚೀನೀ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದು, ತೈವಾನ್‌ನ ಅರೆವಾಹಕ ವಲಯ, ಅಮೆರಿಕದ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಚಿಂತಕರ ಚಾವಡಿಗಳು, ಹಾಗೂ CCPಯನ್ನು ಟೀಕಿಸುವ ಜನಾಂಗೀಯ ಮತ್ತು ರಾಜಕೀಯ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿದ್ದರು. ಇವುಗಳನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ “ಐದು ವಿಷಗಳು” ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್ ಯಾವುದೇ ಹೊಸ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲಿಲ್ಲ. ನಿರ್ವಾಹಕರು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿರುವಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ, ಫಿಶಿಂಗ್ ವಿಷಯ ರಚಿಸಲು ಹಾಗೂ ತಮ್ಮ ಸಾಧನಗಳ ದೋಷ ಸರಿಪಡಿಸಲು ಅಥವಾ ಅವುಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ.

ಕಾರ್ಯಕರ್ತರು ChatGPT ಅನ್ನು ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಬಳಸಿದರು: ಸರಳೀಕೃತ ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಚೀನೀ, ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಹಾಗೂ ಜಪಾನೀಸ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವು ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಫಿಶಿಂಗ್ ಅಭಿಯಾನಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಷಯ ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳು ಹಾಗೂ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ನೆರವು ಪಡೆಯುವುದು. ಅವರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕೆಲಸವು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಸಮರ್ಥರಾದರೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಹೊಂದಿರದ ಕಾರ್ಯಕರ್ತರ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಹೋಲುತ್ತಿತ್ತು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, C2 ಸಂಚಾರವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಲು AES ಬಳಸುವ ಹಲವು ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳನ್ನು ಅವರು ಚರ್ಚಿಸಿದ್ದರೂ, ಸರಳವಾದ ಸ್ಥಿರ ಕೀಲಿಯನ್ನೇ ಬಳಸಿದರು.

ಫಿಶಿಂಗ್ ವಿಷಯ ರಚಿಸಲು ಅವರು ಅನುಸರಿಸಿದ ವಿಧಾನವು ವಿವರವಾದದ್ದೂ ಸೂತ್ರಬದ್ಧವೂ ಆಗಿದ್ದು, ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನಸಮೂಹವನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಿತ್ತು. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವರು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ, ಉದ್ಯಮ ಅಥವಾ ಸಮ್ಮೇಳನದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಂತೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಹಾಗೂ ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ ವಿನಯಪೂರ್ವಕವಾದ ಇಮೇಲ್ ರಚಿಸುತ್ತಿದ್ದರು. ಬೆದರಿಕೆ ಕಾರ್ಯಕರ್ತರು ಧಾಟಿಯನ್ನು ಬದಲಿಸಲು, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಬಳಕೆಗೆ ತಕ್ಕ ಪದಗಳನ್ನು ಹಾಕಲು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಆಗಾಗ ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದರು. ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಣ್ಣ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳು ಆರಂಭಿಕ ವಿಷಯದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅವರು ಸಂಘಟಿತ ಪ್ರಯತ್ನ ನಡೆಸಿದ್ದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಆದರೂ, ಸಹಿ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿದ್ದ ನಂಬಲಸಾಧ್ಯವಾದ ಮಾದರಿ ಸಂಪರ್ಕ ವಿವರಗಳಂತಹ ಸುಲಭವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಅವರು ವಿಫಲರಾದರು.

ದೈನಂದಿನ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವ ಸಂಕೇತ ತುಣುಕುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಅವರು ಕೇಳಿದರು. ಸರಳ ಬೀಕನ್ ಮಾದರಿಯ ಆವರ್ತಕ ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಗೂಢಲಿಪೀಕರಿಸಿದ ಸಾಗಣೆಯನ್ನು (HTTPS, TLS) ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಅವರು ಕೇಳಿದರು. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲು, ಕಾರ್ಯಗತ ಕಡತದ ಹೆಸರಿನ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಅಥವಾ ಪರಿಸರದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು Go ಮತ್ತು PowerShell ಸಂಕೇತ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಿದರು. ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಕ್ಯಾನರ್‌ಗಳನ್ನು bash / PowerShell ಆವರಣಗಳಿಗೂ ಜೋಡಿಸಿದರು.

ಸರಳ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಭದ್ರತೆಯ (OPSEC) ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವಂತೆಯೂ ಅವರು ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಕೇಳಿದರು. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗಳ ಹೆಸರು ಬದಲಿಸುವುದು, ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಅಕ್ಷರಸರಣಿಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದು ಸೇರಿತ್ತು. ಹಲವು ಅವಧಿಗಳಲ್ಲಿ ಅವರು ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಮ ಪ್ರೌಢತೆಯ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ತಂತ್ರಾಂಶಕ್ಕೆ ಹೊಂದುವ ಮೂಲಭೂತ ಆದೇಶ-ಮತ್ತು-ನಿಯಂತ್ರಣ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳತ್ತ ಮುಂದುವರಿದರು. ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಜೀವಂತವಾಗಿಡುವ ಆವರ್ತಗಳು, HTTP(S) ಮೂಲಕ ಕನಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು JSON ಆಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯ / ಫಲಿತಾಂಶ ಆವರಣಗಳು ಇದರಲ್ಲಿ ಸೇರಿದ್ದವು.

ಕಾರ್ಯಕರ್ತರ ಕೆಲವು Go ಆಧಾರಿತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನ ವಿವರಗಳು GOVERSHELL (Volexity) ಅಥವಾ HealthKick (Proofpoint) ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾದ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ತಂತ್ರಾಂಶದ ಕುರಿತ ಉದ್ಯಮ ವರದಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಹೊಂದಿವೆ. ತಮ್ಮ ಮುಖ್ಯ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ತಂತ್ರಾಂಶದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ನೆರವಾಗಲು ಅವರು ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಪಾತ್ರರೂಪ ಸೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಸಾಧನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಜೊತೆಗೆ, DeepSeek ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಬಹುದಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ವಯಂಚಾಲನೆಯ ಬಗ್ಗೆಯೂ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಸಂಶೋಧಿಸಿದರು. ಈ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ಸಾಮೂಹಿಕ ಫಿಶಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಪರಿಶೋಧನಾ ಕೆಲಸದಂತಿತ್ತು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜಾಲತಾಣದ ವಿಷಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಇಮೇಲ್ ಗುರಿಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಿದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಗುರಿಗೂ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಬಹುದಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದು. ಕಾರ್ಯಕರ್ತರು ಇಂತಹ ಯಾವುದೇ ಸ್ವಯಂಚಾಲನೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿದ್ದಾರೆಯೇ ಮತ್ತು ಹಾಗಿದ್ದರೆ ಕೊನೆಗೆ ಯಾವ ಮಾಡೆಲ್ ಬಳಸಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಕಾರ್ಯಕರ್ತರು ಗೂಢಲಿಪೀಕರಿಸಿದ C2 ಘಟಕಗಳು, ದೂರಸ್ಥ ಆದೇಶ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿದ ಸಂಪರ್ಕ ಅಭಿಯಾನಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲು ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರು. ಹೊಸ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಿಂತ ವೇಗ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣಕ್ಕೆ ಅವರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿದರು. ನಮ್ಮ ವೇದಿಕೆಯ ಹೊರಗೆ ಹಲವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದಂತೆ ಕಂಡ ಮಾಡೆಲ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅವರು ರಚಿಸಿದರು:

• ಗೂಢಲಿಪೀಕರಿಸಿದ C2 ಮತ್ತು ದೂರಸ್ಥ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ: AES-GCMನಂತಹ ಸಂದೇಶ ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ, ಅವಧಿಯ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಮರುನಿಗದಿಪಡಿಸುವಿಕೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆ-ಮಾಹಿತಿ ಬೀಕನ್‌ಗಳು ಹಾಗೂ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಜಾಲ ಶಿಷ್ಟಾಚಾರಗಳು ಅಥವಾ WebSocket ಆಧಾರಿತ ವಾಹಿನಿಯ ಮೂಲಕ PowerShell ಆದೇಶಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಸರ್ವರ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಫಲಕ ಹೊಂದಿರುವ Go ಗ್ರಾಹಕ-ಸರ್ವರ್ ಸಂಕೇತವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಥವಾ ಸರಿಪಡಿಸಲು ವಿನಂತಿಗಳು.

• ಸಂಚಾರ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು OPSEC ಸುಧಾರಣೆಗಳು: ಸರಳ WebSocketsನಿಂದ ಸುರಕ್ಷಿತ WebSocketsಗೆ (wss://), ಹಾಗೂ HTTPಯಿಂದ HTTPSಗೆ ಬದಲಿಸಲು ನೆರವಾಗುವ ಸಂಕೇತದ ವಿನಂತಿಗಳು; ಕೆಲವು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು; CDN / TLS ಮುಂಭಾಗದ ಮೂಲಕ ಸಂಚಾರವನ್ನು ಬೆರೆಸುವುದು; ಜೊತೆಗೆ ಗ್ರಾಹಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳದಂತೆ ದೊಡ್ಡ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.

• ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣ: PowerShell ಮೂಲಕ ವೈರಸ್ ನಿರೋಧಕವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ Edge / WebView2 ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕೊನೆಗೊಳಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ವಿನಂತಿಗಳು.

• ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ: ವಾಣಿಜ್ಯ Linux ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದಲ್ಲಿ nuclei ಮತ್ತು fscanನಂತಹ ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ ಬಳಸುವುದು ಹಾಗೂ ನಂತರದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುವುದರ ಕುರಿತು ಹಂತ ಹಂತದ ನೆರವು.

• ಫಿಶಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕ ವಿಷಯ: ಸ್ಥಳೀಯ ರೂಢಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಿದ ವಿಷಯ ಸಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಶೈಲಿಯೊಂದಿಗೆ, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಅಥವಾ ಉದ್ಯಮ ಸಂಪರ್ಕಗಳಿಗೆ ಹಲವು ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಮನವೊಲಿಸುವ ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.

ಈ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು LLM-Optimized Payload Crafting, LLM-Enhanced Anomaly-Detection Evasion, LLM-Assisted Post-Compromise Activity, LLM-Assisted Reconnaissance and Discovery ಮತ್ತು LLM-Assisted Social Engineering ಸೇರಿದಂತೆ LLM ATT&CK ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ.

ಈ ಚಟುವಟಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಲ್ಲ ಖಾತೆಗಳನ್ನು ನಾವು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ, ಸಂಬಂಧಿತ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಉದ್ಯಮ ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಂಡೆವು. ಕಳುಹಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾದ ಫಿಶಿಂಗ್ ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುವುದು ಹಾಗೂ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಕೇತ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲನೆಯ ಪುನರಾವರ್ತನಾ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಲ್ಲಿ ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ದಕ್ಷತೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದನ್ನೇ ಕಾರ್ಯಕರ್ತರು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಬಯಸಿದ್ದರು. ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲಾದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಮೀರಿದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಒದಗಿಸಿವೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ನಮಗೆ ಯಾವುದೇ ಪುರಾವೆ ಸಿಗಲಿಲ್ಲ. ನಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್ ಹೊಸ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲಿಲ್ಲ. ಮಾಡೆಲ್‌ನ ನೆರವಿನಿಂದ ಅವರು ಪಡೆಯಲು ಬಯಸಿದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಅನುಕೂಲವು ಭಾಷಾ ನಿರರ್ಗಳತೆ, ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ನಿರಂತರತೆಯಿಂದ ಬಂದಿತ್ತು. ಅಂದರೆ, ಭಾಷಾ ದೋಷಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುವುದು, ಜೋಡಣಾ ಸಂಕೇತವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಏನಾದರೂ ವಿಫಲವಾದಾಗ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುವುದು.