L'épée à double tranchant de l'intelligence artificielle : la menace potentielle des modèles linguistiques illimités pour le secteur du chiffrement
Avec le développement rapide des technologies d'intelligence artificielle, des modèles avancés tels que la série GPT et Gemini émergent constamment, transformant profondément nos modes de travail et de vie. Cependant, derrière cette avancée technologique, une préoccupation inquiétante se dessine progressivement : l'apparition de modèles de langage de grande taille sans restrictions ou malveillants et leurs risques potentiels.
Les modèles de langage sans restrictions sont ceux qui ont été délibérément conçus, modifiés ou "piratés" pour contourner les mécanismes de sécurité intégrés et les restrictions éthiques des modèles principaux. Bien que les développeurs principaux investissent généralement des ressources considérables pour empêcher que les modèles soient détournés pour générer du contenu nuisible ou fournir des instructions illégales, ces dernières années, certaines personnes ou organisations, pour des motifs inappropriés, ont commencé à chercher ou à développer des modèles non contraints. Cet article explorera des cas typiques de tels modèles de langage sans restrictions, analysera leurs modes d'abus potentiels dans le secteur du chiffrement et discutera des défis de sécurité associés et des stratégies de réponse.
La menace des modèles linguistiques sans restriction
Les tâches qui nécessitaient autrefois des compétences professionnelles, comme l'écriture de code malveillant, la création de courriels de phishing ou la planification de fraudes, peuvent désormais être effectuées facilement par des personnes ordinaires sans expérience en programmation grâce à des modèles linguistiques illimités. Les attaquants n'ont qu'à obtenir les poids et le code source d'un modèle open source, puis à effectuer un ajustement avec un ensemble de données contenant un contenu malveillant, des discours biaisés ou des instructions illégales pour créer des outils d'attaque personnalisés.
Ce mode de fonctionnement présente plusieurs risques :
L'attaquant peut "personnaliser" le modèle en ciblant des objectifs spécifiques, générant un contenu plus trompeur, contournant ainsi la vérification de contenu et les restrictions de sécurité des modèles standard.
Le modèle peut être utilisé pour générer rapidement des variantes de code de sites de phishing, ou pour personnaliser des messages de fraude pour différentes plateformes sociales.
La disponibilité et la modifiabilité des modèles open source ont favorisé la formation et l'expansion de l'écosystème AI souterrain, créant un terreau pour les transactions et développements illégaux.
Modèles de langage typiques sans restriction et leur potentiel d'abus
un modèle de langage malveillant
C'est un modèle de langage malveillant vendu publiquement sur des forums clandestins, dont les développeurs déclarent clairement qu'il n'a aucune restriction morale. Il est basé sur certains modèles open source et a été entraîné sur une grande quantité de données liées aux logiciels malveillants. Les utilisateurs n'ont qu'à payer des frais peu élevés pour obtenir des droits d'utilisation. L'utilisation la plus notoire de ce modèle est la génération d'e-mails d'attaque commerciale et de phishing extrêmement réalistes et convaincants.
Dans les scénarios de chiffrement, les abus typiques incluent :
Générer des emails/messages de phishing : imiter les échanges de chiffrement, les portefeuilles ou des projets connus pour envoyer aux utilisateurs des demandes de "vérification de compte", les incitant à cliquer sur des liens malveillants ou à divulguer leur clé privée/mot de passe.
Rédaction de code malveillant : Aider les attaquants ayant un niveau technique plus faible à rédiger du code malveillant capable de voler des fichiers de portefeuille, de surveiller le presse-papiers, d'enregistrer les frappes au clavier, etc.
Automatisation des escroqueries : répondre automatiquement aux victimes potentielles et les inciter à participer à de fausses airdrops ou projets d'investissement.
un modèle de contenu du dark web
C'est un modèle de langage pré-entraîné spécifiquement sur les données du dark web (comme les forums, les marchés noirs, les fuites de données), dont l'objectif est d'aider les chercheurs en cybersécurité et les agences d'application de la loi à mieux comprendre l'écosystème du dark web, à traquer les activités illégales, à identifier les menaces potentielles et à obtenir des renseignements sur les menaces.
Bien que son intention de conception soit positive, les données sensibles qu'elle détient concernant le dark web, les méthodes d'attaque, les stratégies de transactions illégales, etc., si elles sont obtenues par des acteurs malveillants ou si des modèles de grande taille non réglementés sont entraînés à l'aide de technologies similaires, les conséquences pourraient être désastreuses. Les façons potentielles de détournement dans le contexte du chiffrement incluent :
Mise en œuvre de fraudes ciblées : collecter des informations sur les utilisateurs de chiffrement et les équipes de projet pour des escroqueries sociales.
Imiter les méthodes criminelles : reproduire les stratégies de vol de crypto-monnaies et de blanchiment d'argent mûres du darknet.
un modèle de fraude en ligne
C'est une version améliorée d'un modèle malveillant plus complet, principalement vendu sur le dark web et les forums de hackers. Les abus typiques dans le contexte du chiffrement incluent :
Projets de chiffrement contrefaits : création de livres blancs, sites Web, feuilles de route et copies marketing trompeurs, utilisés pour mettre en œuvre de fausses ICO/IDO.
Génération en masse de pages de phishing : création rapide de pages de connexion imitant celles des célèbres plateformes d'échange de chiffrement ou des interfaces de connexion de portefeuille.
Activités de bots sur les réseaux sociaux : fabrication massive de faux commentaires et de propagande, soutenant des tokens frauduleux ou dénigrant des projets concurrents.
Attaque d'ingénierie sociale : Ce chatbot peut imiter une conversation humaine, établir une confiance avec des utilisateurs non informés, les incitant ainsi à divulguer involontairement des informations sensibles ou à effectuer des actions nuisibles.
Certain assistant AI sans contraintes morales
C'est un chatbot AI explicitement conçu sans restrictions éthiques, les abus typiques dans le contexte du chiffrement incluent :
Attaque de phishing avancée : générez des courriels de phishing hautement réalistes, se faisant passer pour des demandes de vérification KYC, des alertes de sécurité ou des notifications de gel de compte émises par des échanges majeurs.
Génération de code malveillant pour contrats intelligents : sans besoin de compétences en programmation, un attaquant peut rapidement générer des contrats intelligents contenant des portes dérobées cachées ou des logiques frauduleuses, utilisés pour des escroqueries Rug Pull ou pour attaquer des protocoles DeFi.
Outil de vol de cryptomonnaie polymorphe : génère des logiciels malveillants avec des capacités de déformation continues, utilisés pour voler des fichiers de portefeuille, des clés privées et des phrases de récupération. Ses caractéristiques polymorphes rendent difficile la détection par les logiciels de sécurité basés sur des signatures traditionnelles.
Attaque d'ingénierie sociale : en combinant des scripts de discours générés par l'IA, les attaquants peuvent déployer des robots sur les plateformes sociales pour inciter les utilisateurs à participer à des projets de minting de NFT, d'airdrop ou d'investissement frauduleux.
Fraude par deepfake : en association avec d'autres outils d'IA, cela peut être utilisé pour générer des voix de fondateurs de projets de chiffrement, d'investisseurs ou de hauts responsables d'échanges, afin de mener des escroqueries téléphoniques ou des attaques par intrusion dans des courriels commerciaux.
une plateforme d'accès sans censure
C'est une plateforme offrant l'accès à divers modèles de langage, y compris certains modèles avec peu de censure ou des restrictions assouplies. Elle se positionne comme un portail ouvert pour que les utilisateurs explorent les capacités de divers modèles de langage, fournissant des modèles à la pointe de la technologie, les plus précis et non censurés, pour une véritable expérience d'IA sans limites, mais qui peuvent également être utilisées par des éléments malveillants pour générer du contenu nuisible. Les risques de la plateforme incluent :
Contournement de la censure pour générer du contenu malveillant : les attaquants peuvent utiliser des modèles avec moins de restrictions sur la plateforme pour générer des modèles de phishing, de fausses publicités ou des idées d'attaque.
Abaisser le seuil d'entrée pour les astuces : même si les attaquants ne possèdent pas de compétences avancées en "jailbreaking", ils peuvent facilement obtenir des résultats qui étaient initialement restreints.
Itération rapide des discours d'attaque : les attaquants peuvent utiliser cette plateforme pour tester rapidement la réaction de différents modèles aux instructions malveillantes, optimisant ainsi les scripts de fraude et les méthodes d'attaque.
Conclusion
L'émergence de modèles linguistiques sans restriction marque une nouvelle phase d'attaques sur la cybersécurité, plus complexes, à plus grande échelle et avec des capacités d'automatisation. Ces modèles non seulement abaissent le seuil d'entrée pour les attaques, mais introduisent également de nouvelles menaces plus sournoises et plus trompeuses.
Dans cette lutte où l'attaque et la défense s'intensifient, toutes les parties de l'écosystème de sécurité doivent s'efforcer de collaborer pour faire face aux risques futurs : d'une part, il est nécessaire d'augmenter les investissements dans les technologies de détection, de développer des solutions capables d'identifier et d'intercepter les contenus de phishing générés par des modèles de langage malveillants, l'exploitation des vulnérabilités des contrats intelligents et le code malveillant ; d'autre part, il convient également de promouvoir la construction de la capacité des modèles à prévenir les jailbreaks, et d'explorer les mécanismes de filigrane et de traçabilité, afin de pouvoir retracer l'origine des contenus malveillants dans des scénarios clés tels que la finance et la génération de code ; de plus, il est nécessaire d'établir des normes éthiques et des mécanismes de régulation solides pour limiter à la source le développement et l'abus de modèles malveillants.
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LayoffMiner
· 07-23 01:51
C'est terrible, je n'avais déjà plus de nourriture, le Hacker arrive encore.
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NFT_Therapy
· 07-22 01:59
Oh là là, l'IA est-elle si puissante ?
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SilentObserver
· 07-22 01:52
Il y a trop de pièges... Les méthodes de fraude sont vraiment variées.
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MetaverseVagrant
· 07-22 01:46
Les joueurs de blockchain voient-ils ce risque comme une folie ?
Les menaces potentielles des modèles linguistiques illimités pour l'industrie du chiffrement et les stratégies d'adaptation.
L'épée à double tranchant de l'intelligence artificielle : la menace potentielle des modèles linguistiques illimités pour le secteur du chiffrement
Avec le développement rapide des technologies d'intelligence artificielle, des modèles avancés tels que la série GPT et Gemini émergent constamment, transformant profondément nos modes de travail et de vie. Cependant, derrière cette avancée technologique, une préoccupation inquiétante se dessine progressivement : l'apparition de modèles de langage de grande taille sans restrictions ou malveillants et leurs risques potentiels.
Les modèles de langage sans restrictions sont ceux qui ont été délibérément conçus, modifiés ou "piratés" pour contourner les mécanismes de sécurité intégrés et les restrictions éthiques des modèles principaux. Bien que les développeurs principaux investissent généralement des ressources considérables pour empêcher que les modèles soient détournés pour générer du contenu nuisible ou fournir des instructions illégales, ces dernières années, certaines personnes ou organisations, pour des motifs inappropriés, ont commencé à chercher ou à développer des modèles non contraints. Cet article explorera des cas typiques de tels modèles de langage sans restrictions, analysera leurs modes d'abus potentiels dans le secteur du chiffrement et discutera des défis de sécurité associés et des stratégies de réponse.
La menace des modèles linguistiques sans restriction
Les tâches qui nécessitaient autrefois des compétences professionnelles, comme l'écriture de code malveillant, la création de courriels de phishing ou la planification de fraudes, peuvent désormais être effectuées facilement par des personnes ordinaires sans expérience en programmation grâce à des modèles linguistiques illimités. Les attaquants n'ont qu'à obtenir les poids et le code source d'un modèle open source, puis à effectuer un ajustement avec un ensemble de données contenant un contenu malveillant, des discours biaisés ou des instructions illégales pour créer des outils d'attaque personnalisés.
Ce mode de fonctionnement présente plusieurs risques :
Modèles de langage typiques sans restriction et leur potentiel d'abus
un modèle de langage malveillant
C'est un modèle de langage malveillant vendu publiquement sur des forums clandestins, dont les développeurs déclarent clairement qu'il n'a aucune restriction morale. Il est basé sur certains modèles open source et a été entraîné sur une grande quantité de données liées aux logiciels malveillants. Les utilisateurs n'ont qu'à payer des frais peu élevés pour obtenir des droits d'utilisation. L'utilisation la plus notoire de ce modèle est la génération d'e-mails d'attaque commerciale et de phishing extrêmement réalistes et convaincants.
Dans les scénarios de chiffrement, les abus typiques incluent :
un modèle de contenu du dark web
C'est un modèle de langage pré-entraîné spécifiquement sur les données du dark web (comme les forums, les marchés noirs, les fuites de données), dont l'objectif est d'aider les chercheurs en cybersécurité et les agences d'application de la loi à mieux comprendre l'écosystème du dark web, à traquer les activités illégales, à identifier les menaces potentielles et à obtenir des renseignements sur les menaces.
Bien que son intention de conception soit positive, les données sensibles qu'elle détient concernant le dark web, les méthodes d'attaque, les stratégies de transactions illégales, etc., si elles sont obtenues par des acteurs malveillants ou si des modèles de grande taille non réglementés sont entraînés à l'aide de technologies similaires, les conséquences pourraient être désastreuses. Les façons potentielles de détournement dans le contexte du chiffrement incluent :
un modèle de fraude en ligne
C'est une version améliorée d'un modèle malveillant plus complet, principalement vendu sur le dark web et les forums de hackers. Les abus typiques dans le contexte du chiffrement incluent :
Certain assistant AI sans contraintes morales
C'est un chatbot AI explicitement conçu sans restrictions éthiques, les abus typiques dans le contexte du chiffrement incluent :
une plateforme d'accès sans censure
C'est une plateforme offrant l'accès à divers modèles de langage, y compris certains modèles avec peu de censure ou des restrictions assouplies. Elle se positionne comme un portail ouvert pour que les utilisateurs explorent les capacités de divers modèles de langage, fournissant des modèles à la pointe de la technologie, les plus précis et non censurés, pour une véritable expérience d'IA sans limites, mais qui peuvent également être utilisées par des éléments malveillants pour générer du contenu nuisible. Les risques de la plateforme incluent :
Conclusion
L'émergence de modèles linguistiques sans restriction marque une nouvelle phase d'attaques sur la cybersécurité, plus complexes, à plus grande échelle et avec des capacités d'automatisation. Ces modèles non seulement abaissent le seuil d'entrée pour les attaques, mais introduisent également de nouvelles menaces plus sournoises et plus trompeuses.
Dans cette lutte où l'attaque et la défense s'intensifient, toutes les parties de l'écosystème de sécurité doivent s'efforcer de collaborer pour faire face aux risques futurs : d'une part, il est nécessaire d'augmenter les investissements dans les technologies de détection, de développer des solutions capables d'identifier et d'intercepter les contenus de phishing générés par des modèles de langage malveillants, l'exploitation des vulnérabilités des contrats intelligents et le code malveillant ; d'autre part, il convient également de promouvoir la construction de la capacité des modèles à prévenir les jailbreaks, et d'explorer les mécanismes de filigrane et de traçabilité, afin de pouvoir retracer l'origine des contenus malveillants dans des scénarios clés tels que la finance et la génération de code ; de plus, il est nécessaire d'établir des normes éthiques et des mécanismes de régulation solides pour limiter à la source le développement et l'abus de modèles malveillants.