A espada de dois gumes da inteligência artificial: a ameaça potencial dos modelos de linguagem irrestritos à encriptação
Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, modelos avançados como a série GPT e Gemini estão constantemente surgindo, mudando profundamente a nossa forma de trabalhar e viver. No entanto, por trás desse avanço tecnológico, uma questão preocupante também está se tornando evidente — a emergência de modelos de linguagem em larga escala ilimitados ou maliciosos e seus riscos potenciais.
Modelos de linguagem sem restrições referem-se àqueles que foram deliberadamente projetados, modificados ou "desbloqueados" para contornar os mecanismos de segurança e as limitações éticas incorporados nos modelos principais. Embora os desenvolvedores principais geralmente invistam muitos recursos para evitar que os modelos sejam mal utilizados para gerar conteúdo prejudicial ou fornecer instruções ilegais, nos últimos anos, alguns indivíduos ou organizações, por motivos inadequados, começaram a buscar ou desenvolver seus próprios modelos não restritos. Este artigo irá explorar casos típicos desses modelos de linguagem sem restrições, analisar suas potenciais formas de abuso na indústria de encriptação e discutir os desafios de segurança relacionados e as estratégias de resposta.
A Ameaça dos Modelos de Linguagem Ilimitados
Tarefas que antes exigiam habilidades profissionais, como escrever código malicioso, criar e-mails de phishing ou planejar fraudes, agora podem ser realizadas facilmente por pessoas comuns sem experiência em programação, graças a modelos de linguagem sem restrições. Os atacantes só precisam obter os pesos e o código-fonte de modelos de código aberto e, em seguida, usar conjuntos de dados que contenham conteúdo malicioso, declarações preconceituosas ou instruções ilegais para realizar o ajuste fino, conseguindo assim criar ferramentas de ataque personalizadas.
Este modelo traz múltiplos riscos:
O atacante pode "personalizar" o modelo para um alvo específico, gerando conteúdo mais enganoso que contorna a revisão de conteúdo e as restrições de segurança dos modelos convencionais.
O modelo pode ser usado para gerar rapidamente variantes de código de sites de phishing ou para personalizar textos de fraude para diferentes plataformas sociais.
A acessibilidade e a modificabilidade dos modelos de código aberto fomentaram a formação e a disseminação de um ecossistema de IA subterrânea, proporcionando um terreno fértil para transações e desenvolvimentos ilegais.
Modelos de linguagem sem restrições típicos e seu potencial abuso
um modelo de linguagem malicioso
Este é um modelo de linguagem malicioso vendido publicamente em fóruns subterrâneos, com os desenvolvedores a declarar claramente que não tem quaisquer limitações éticas. É baseado em certos modelos de código aberto e treinado em grandes quantidades de dados relacionados com malware. Os usuários só precisam pagar uma taxa baixa para obter acesso. O uso mais infame deste modelo é gerar e-mails de ataque de phishing e e-mails de invasão comercial altamente realistas e persuasivos.
As formas típicas de abuso no cenário de encriptação incluem:
Gerar e-mails/mensagens de phishing: imitar bolsas de encriptação, carteiras ou projetos conhecidos para enviar aos usuários pedidos de "verificação de conta", induzindo-os a clicar em links maliciosos ou a revelar chaves privadas/frases de recuperação.
Escrever código malicioso: Auxiliar atacantes com menor nível técnico a escrever código malicioso com funcionalidades como roubar arquivos de carteira, monitorar a área de transferência, registrar teclados, entre outros.
Impulsionar fraudes automatizadas: responder automaticamente a potenciais vítimas, guiando-as a participar em airdrops ou projetos de investimento falsos.
algum modelo de conteúdo da dark web
Este é um modelo de linguagem pré-treinado especificamente em dados da dark web (como fóruns, mercados negros, informações vazadas), com o objetivo de ajudar pesquisadores em segurança cibernética e agências de aplicação da lei a entender melhor a ecologia da dark web, rastrear atividades ilegais, identificar ameaças potenciais e obter inteligência sobre ameaças.
Apesar de seu design ter uma intenção positiva, os dados sensíveis que possui sobre a dark web, métodos de ataque, estratégias de transações ilegais, etc., se forem obtidos ou utilizados por agentes maliciosos para treinar modelos de grande escala sem restrições, as consequências podem ser catastróficas. As potenciais formas de abuso no cenário de encriptação incluem:
Implementar fraudes precisas: coletar informações de usuários de encriptação e equipes de projetos para fraudes de engenharia social.
Imitar métodos criminosos: replicar estratégias maduras de roubo de moeda e lavagem de dinheiro na dark web.
certo modelo de fraude online
Esta é uma versão melhorada do modelo malicioso, com funcionalidades mais abrangentes, que é vendida principalmente na dark web e em fóruns de hackers. Os modos típicos de abuso no cenário de encriptação incluem:
Projetos de encriptação fraudulentos: gerar whitepapers, sites, roteiros e cópias de marketing falsificados, destinados à implementação de ICO/IDO fraudulentos.
Geração em massa de páginas de phishing: crie rapidamente páginas de login ou interfaces de conexão de carteira que imitam as conhecidas exchanges de encriptação.
Atividades de exércitos de trolls nas redes sociais: criação em massa de comentários e propaganda falsos, promovendo tokens fraudulentos ou difamando projetos concorrentes.
Ataques de engenharia social: Este chatbot pode imitar conversas humanas, estabelecendo confiança com usuários desavisados, levando-os a divulgar inadvertidamente informações sensíveis ou a realizar operações prejudiciais.
um assistente de IA sem restrições éticas
Este é um chatbot de IA claramente posicionado sem restrições éticas, e as formas típicas de abuso no cenário de encriptação incluem:
Ataques de phishing avançados: geram e-mails de phishing altamente realistas, fazendo-se passar por pedidos falsos de verificação KYC, alertas de segurança ou notificações de congelamento de conta de exchanges principais.
Geração de código malicioso para contratos inteligentes: sem a necessidade de conhecimentos de programação, um atacante pode rapidamente gerar contratos inteligentes com portas dos fundos ocultas ou lógica fraudulenta, utilizados para fraudes do tipo Rug Pull ou ataques a protocolos DeFi.
Roubo de criptomoedas polimórficas: gera malware com capacidade de transformação contínua, destinado a roubar arquivos de carteira, chaves privadas e frases de recuperação. Sua característica polimórfica dificulta a detecção por softwares de segurança baseados em assinatura.
Ataques de engenharia social: combinando scripts de conversa gerados por IA, os atacantes podem implantar robôs em plataformas sociais, induzindo os usuários a participar da cunhagem de NFTs falsos, airdrops ou projetos de investimento.
Fraude de falsificação profunda: em conjunto com outras ferramentas de IA, pode ser utilizada para gerar vozes falsas de fundadores de projetos de encriptação, investidores ou executivos de bolsas, para realizar fraudes telefónicas ou ataques de invasão a e-mails comerciais.
uma plataforma de acesso sem censura
Esta é uma plataforma que oferece acesso a vários modelos de linguagem, incluindo alguns modelos com menos censura ou restrições mais flexíveis. Posiciona-se como um portal aberto para os usuários explorarem as capacidades de vários modelos de linguagem, oferecendo modelos de ponta, mais precisos e não censurados, para uma verdadeira experiência de IA sem restrições, mas que também pode ser utilizada por indivíduos mal-intencionados para gerar conteúdo malicioso. Os riscos da plataforma incluem:
Contornar a censura para gerar conteúdo malicioso: atacantes podem usar modelos com menos restrições na plataforma para gerar templates de phishing, propaganda falsa ou estratégias de ataque.
Reduzir a barreira de entrada para dicas: mesmo que o atacante não possua habilidades avançadas de "jailbreak", conseguirá facilmente obter saídas que antes estavam restritas.
Aceleração da iteração de scripts de ataque: os atacantes podem utilizar esta plataforma para testar rapidamente diferentes modelos de resposta a comandos maliciosos, otimizando scripts de fraude e técnicas de ataque.
Conclusão
O surgimento de modelos de linguagem sem restrições marca um novo paradigma de ataques mais complexos, mais escaláveis e com maior capacidade de automação na segurança cibernética. Esses modelos não apenas diminuem o limiar de ataque, mas também trazem novas ameaças mais ocultas e enganosas.
Neste jogo de ataque e defesa em constante escalada, todas as partes do ecossistema de segurança devem trabalhar em conjunto para enfrentar os riscos futuros: por um lado, é necessário aumentar o investimento em tecnologias de detecção, desenvolvendo soluções capazes de identificar e interceptar conteúdos de phishing gerados por modelos de linguagem maliciosos, exploits de contratos inteligentes e código malicioso; por outro lado, também deve-se promover a construção da capacidade de defesa contra jailbreak dos modelos e explorar mecanismos de marca d'água e rastreamento, para que se possa rastrear a origem de conteúdos maliciosos em cenários críticos, como finanças e geração de código; além disso, é necessário estabelecer normas éticas e mecanismos de supervisão sólidos, a fim de limitar desde a raiz o desenvolvimento e o abuso de modelos maliciosos.
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LayoffMiner
· 07-23 01:51
Trágico, já não havia comida e o Hacker está a chegar novamente.
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NFT_Therapy
· 07-22 01:59
Uau, a IA está tão forte assim?
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SilentObserver
· 07-22 01:52
Há muitas armadilhas... Os métodos de fraude realmente são variados.
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MetaverseVagrant
· 07-22 01:46
Os jogadores de blockchain não estão assustados com esse tipo de risco?
A ameaça potencial dos modelos de linguagem sem restrições à indústria de encriptação e estratégias de resposta.
A espada de dois gumes da inteligência artificial: a ameaça potencial dos modelos de linguagem irrestritos à encriptação
Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, modelos avançados como a série GPT e Gemini estão constantemente surgindo, mudando profundamente a nossa forma de trabalhar e viver. No entanto, por trás desse avanço tecnológico, uma questão preocupante também está se tornando evidente — a emergência de modelos de linguagem em larga escala ilimitados ou maliciosos e seus riscos potenciais.
Modelos de linguagem sem restrições referem-se àqueles que foram deliberadamente projetados, modificados ou "desbloqueados" para contornar os mecanismos de segurança e as limitações éticas incorporados nos modelos principais. Embora os desenvolvedores principais geralmente invistam muitos recursos para evitar que os modelos sejam mal utilizados para gerar conteúdo prejudicial ou fornecer instruções ilegais, nos últimos anos, alguns indivíduos ou organizações, por motivos inadequados, começaram a buscar ou desenvolver seus próprios modelos não restritos. Este artigo irá explorar casos típicos desses modelos de linguagem sem restrições, analisar suas potenciais formas de abuso na indústria de encriptação e discutir os desafios de segurança relacionados e as estratégias de resposta.
A Ameaça dos Modelos de Linguagem Ilimitados
Tarefas que antes exigiam habilidades profissionais, como escrever código malicioso, criar e-mails de phishing ou planejar fraudes, agora podem ser realizadas facilmente por pessoas comuns sem experiência em programação, graças a modelos de linguagem sem restrições. Os atacantes só precisam obter os pesos e o código-fonte de modelos de código aberto e, em seguida, usar conjuntos de dados que contenham conteúdo malicioso, declarações preconceituosas ou instruções ilegais para realizar o ajuste fino, conseguindo assim criar ferramentas de ataque personalizadas.
Este modelo traz múltiplos riscos:
Modelos de linguagem sem restrições típicos e seu potencial abuso
um modelo de linguagem malicioso
Este é um modelo de linguagem malicioso vendido publicamente em fóruns subterrâneos, com os desenvolvedores a declarar claramente que não tem quaisquer limitações éticas. É baseado em certos modelos de código aberto e treinado em grandes quantidades de dados relacionados com malware. Os usuários só precisam pagar uma taxa baixa para obter acesso. O uso mais infame deste modelo é gerar e-mails de ataque de phishing e e-mails de invasão comercial altamente realistas e persuasivos.
As formas típicas de abuso no cenário de encriptação incluem:
algum modelo de conteúdo da dark web
Este é um modelo de linguagem pré-treinado especificamente em dados da dark web (como fóruns, mercados negros, informações vazadas), com o objetivo de ajudar pesquisadores em segurança cibernética e agências de aplicação da lei a entender melhor a ecologia da dark web, rastrear atividades ilegais, identificar ameaças potenciais e obter inteligência sobre ameaças.
Apesar de seu design ter uma intenção positiva, os dados sensíveis que possui sobre a dark web, métodos de ataque, estratégias de transações ilegais, etc., se forem obtidos ou utilizados por agentes maliciosos para treinar modelos de grande escala sem restrições, as consequências podem ser catastróficas. As potenciais formas de abuso no cenário de encriptação incluem:
certo modelo de fraude online
Esta é uma versão melhorada do modelo malicioso, com funcionalidades mais abrangentes, que é vendida principalmente na dark web e em fóruns de hackers. Os modos típicos de abuso no cenário de encriptação incluem:
um assistente de IA sem restrições éticas
Este é um chatbot de IA claramente posicionado sem restrições éticas, e as formas típicas de abuso no cenário de encriptação incluem:
uma plataforma de acesso sem censura
Esta é uma plataforma que oferece acesso a vários modelos de linguagem, incluindo alguns modelos com menos censura ou restrições mais flexíveis. Posiciona-se como um portal aberto para os usuários explorarem as capacidades de vários modelos de linguagem, oferecendo modelos de ponta, mais precisos e não censurados, para uma verdadeira experiência de IA sem restrições, mas que também pode ser utilizada por indivíduos mal-intencionados para gerar conteúdo malicioso. Os riscos da plataforma incluem:
Conclusão
O surgimento de modelos de linguagem sem restrições marca um novo paradigma de ataques mais complexos, mais escaláveis e com maior capacidade de automação na segurança cibernética. Esses modelos não apenas diminuem o limiar de ataque, mas também trazem novas ameaças mais ocultas e enganosas.
Neste jogo de ataque e defesa em constante escalada, todas as partes do ecossistema de segurança devem trabalhar em conjunto para enfrentar os riscos futuros: por um lado, é necessário aumentar o investimento em tecnologias de detecção, desenvolvendo soluções capazes de identificar e interceptar conteúdos de phishing gerados por modelos de linguagem maliciosos, exploits de contratos inteligentes e código malicioso; por outro lado, também deve-se promover a construção da capacidade de defesa contra jailbreak dos modelos e explorar mecanismos de marca d'água e rastreamento, para que se possa rastrear a origem de conteúdos maliciosos em cenários críticos, como finanças e geração de código; além disso, é necessário estabelecer normas éticas e mecanismos de supervisão sólidos, a fim de limitar desde a raiz o desenvolvimento e o abuso de modelos maliciosos.