سلاح ذو حدين للذكاء الاصطناعي: استكشاف التحديات الأمنية التي تطرحها نماذج اللغة الكبيرة غير المحدودة
مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، فإن النماذج المتقدمة مثل سلسلة GPT وGemini تعمل على تغيير أسلوب حياتنا بشكل عميق. ومع ذلك، فإن التقدم التكنولوجي قد جلب أيضًا مخاطر محتملة، خاصة مع ظهور نماذج اللغة الكبيرة غير المحدودة أو الضارة.
تشير نماذج اللغة غير المقيدة (LLM) إلى تلك المصممة أو المعدلة لتجاوز آليات الأمان والقيود الأخلاقية للنماذج السائدة. على الرغم من أن مطوري LLM الرئيسيين يستثمرون موارد كبيرة لمنع إساءة استخدام النماذج، إلا أن بعض الأفراد أو المنظمات، بدوافع سيئة، بدأوا في البحث عن أو تطوير نماذج غير مقيدة. ستستكشف هذه المقالة التهديدات المحتملة لمثل هذه النماذج في صناعة التشفير واستراتيجيات التعامل معها.
التهديدات المحتملة لـ LLM غير المحدود
تجعل هذه الأنماط المهام التي كانت تتطلب مهارات احترافية بسيطة، حتى يمكن للأشخاص العاديين بسهولة تنفيذ عمليات مثل كتابة الأكواد الضارة وإنشاء رسائل تصيد. يمكن للمهاجمين الحصول على نماذج مفتوحة المصدر وإجراء تعديلات خبيثة لإنشاء أدوات هجوم مخصصة. هذا النوع من النماذج يجلب مخاطر متعددة:
تجاوز رقابة المحتوى، وإنتاج محتوى أكثر خداعًا
إنشاء متغيرات كود موقع تصيد سريعاً
تخصيص نصوص الاحتيال لمختلف المنصات
تعزيز تشكيل وانتشار النظام البيئي للذكاء الاصطناعي تحت الأرض
أدوات LLM غير المحدودة النموذجية وإساءة استخدامها المحتملة
WormGPT: النسخة المظلمة من GPT
WormGPT هو LLM خبيث يُباع في المنتديات السرية، يعتمد على نماذج مفتوحة المصدر مثل GPT-J 6B، وتم تدريبه على بيانات متعلقة بالبرمجيات الخبيثة. تشمل استخداماته الرئيسية ما يلي:
إنشاء رسائل بريد إلكتروني احتيالية تجارية واقعية
إنشاء رسائل تصيد ، محاكاة بورصات العملات المشفرة أو الأطراف المعنية بالمشاريع
المساعدة في كتابة التعليمات البرمجية الضارة مثل سرقة ملفات المحفظة
تشغيل محادثات الاحتيال الآلي
DarkBERT: أداة تحليل محتوى الشبكة المظلمة
DarkBERT هو نموذج لغة تم تدريبه مسبقًا على بيانات الويب المظلم، وكان يُستخدم في الأصل لأبحاث الأمن وإنفاذ القانون. ومع ذلك، إذا تم إساءة استخدام المحتوى الحساس الذي يتقنه، فقد يؤدي ذلك إلى:
تنفيذ الاحتيال بدقة، وجمع معلومات مستخدمي العملات المشفرة
نسخ استراتيجيات سرقة العملات وغسل الأموال الناضجة في الشبكة المظلمة
FraudGPT: مجموعة أدوات الاحتيال عبر الإنترنت
يُعرف FraudGPT بأنه النسخة المطورة من WormGPT، ويتمتع بوظائف أكثر شمولاً. تشمل الاستخدامات المحتملة في مجال التشفير:
تنفيذ هجوم الهندسة الاجتماعية، لإغواء المستخدمين لكشف المعلومات الحساسة
GhostGPT: مساعد AI بلا قيود أخلاقية
تم تحديد GhostGPT بوضوح كروبوت محادثة بدون قيود أخلاقية، وقد يُستخدم في:
إنشاء رسائل بريد إلكتروني مزيفة تبدو واقعية للغاية
إنشاء عقد ذكي يتضمن باب خلفي بسرعة
إنشاء برامج ضارة ذات قدرة على التحول
نشر روبوتات احتيال وسائل التواصل الاجتماعي الآلية
التعاون مع أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى لإجراء عمليات الاحتيال العميقة المزيفة
Venice.ai: المخاطر المحتملة للوصول غير الخاضع للرقابة
تقدم Venice.ai الوصول إلى مجموعة متنوعة من نماذج LLM، بما في ذلك بعض النماذج ذات القيود الأقل. على الرغم من أنها مصممة كمنصة للاستكشاف المفتوح، إلا أنه يمكن إساءة استخدامها أيضًا:
تجاوز الرقابة لإنشاء محتوى ضار
تقليل عتبة الدخول لمشاريع التلميح، مما يسهل الحصول على المخرجات المقيدة
تسريع تكرار وتحسين خطاب الهجوم
استراتيجيات المواجهة
في مواجهة التهديدات الجديدة التي تثيرها نماذج اللغة الكبيرة غير المحدودة، يجب على جميع الأطراف في النظام البيئي الأمني العمل معًا.
زيادة استثمار تقنيات الكشف، وتطوير القدرة على التعرف على المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة LLM الضار واعتراضه.
تعزيز قدرة النموذج على مقاومة الاختراق، واستكشاف آلية العلامات المائية والتتبع
إنشاء معايير أخلاقية وتنظيمية سليمة، للحد من تطوير واستخدام النماذج الضارة من المصدر.
تشير ظهور LLM غير المحدود إلى أن الأمن السيبراني يواجه نمطًا جديدًا من الهجمات المعقدة والواسعة النطاق والآلية. فقط من خلال الابتكار التكنولوجي، والقيود الأخلاقية، والتعاون المتعدد الأطراف، يمكن مواجهة هذا التهديد الناشئ بفعالية، وضمان عدم إساءة استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي أثناء دفع الابتكار.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تهديدات LLM غير المحدودة تؤمن التشفير الأمني الدفاع المتعدد الأبعاد هو الأمر الحاسم
سلاح ذو حدين للذكاء الاصطناعي: استكشاف التحديات الأمنية التي تطرحها نماذج اللغة الكبيرة غير المحدودة
مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، فإن النماذج المتقدمة مثل سلسلة GPT وGemini تعمل على تغيير أسلوب حياتنا بشكل عميق. ومع ذلك، فإن التقدم التكنولوجي قد جلب أيضًا مخاطر محتملة، خاصة مع ظهور نماذج اللغة الكبيرة غير المحدودة أو الضارة.
تشير نماذج اللغة غير المقيدة (LLM) إلى تلك المصممة أو المعدلة لتجاوز آليات الأمان والقيود الأخلاقية للنماذج السائدة. على الرغم من أن مطوري LLM الرئيسيين يستثمرون موارد كبيرة لمنع إساءة استخدام النماذج، إلا أن بعض الأفراد أو المنظمات، بدوافع سيئة، بدأوا في البحث عن أو تطوير نماذج غير مقيدة. ستستكشف هذه المقالة التهديدات المحتملة لمثل هذه النماذج في صناعة التشفير واستراتيجيات التعامل معها.
التهديدات المحتملة لـ LLM غير المحدود
تجعل هذه الأنماط المهام التي كانت تتطلب مهارات احترافية بسيطة، حتى يمكن للأشخاص العاديين بسهولة تنفيذ عمليات مثل كتابة الأكواد الضارة وإنشاء رسائل تصيد. يمكن للمهاجمين الحصول على نماذج مفتوحة المصدر وإجراء تعديلات خبيثة لإنشاء أدوات هجوم مخصصة. هذا النوع من النماذج يجلب مخاطر متعددة:
أدوات LLM غير المحدودة النموذجية وإساءة استخدامها المحتملة
WormGPT: النسخة المظلمة من GPT
WormGPT هو LLM خبيث يُباع في المنتديات السرية، يعتمد على نماذج مفتوحة المصدر مثل GPT-J 6B، وتم تدريبه على بيانات متعلقة بالبرمجيات الخبيثة. تشمل استخداماته الرئيسية ما يلي:
DarkBERT: أداة تحليل محتوى الشبكة المظلمة
DarkBERT هو نموذج لغة تم تدريبه مسبقًا على بيانات الويب المظلم، وكان يُستخدم في الأصل لأبحاث الأمن وإنفاذ القانون. ومع ذلك، إذا تم إساءة استخدام المحتوى الحساس الذي يتقنه، فقد يؤدي ذلك إلى:
FraudGPT: مجموعة أدوات الاحتيال عبر الإنترنت
يُعرف FraudGPT بأنه النسخة المطورة من WormGPT، ويتمتع بوظائف أكثر شمولاً. تشمل الاستخدامات المحتملة في مجال التشفير:
GhostGPT: مساعد AI بلا قيود أخلاقية
تم تحديد GhostGPT بوضوح كروبوت محادثة بدون قيود أخلاقية، وقد يُستخدم في:
Venice.ai: المخاطر المحتملة للوصول غير الخاضع للرقابة
تقدم Venice.ai الوصول إلى مجموعة متنوعة من نماذج LLM، بما في ذلك بعض النماذج ذات القيود الأقل. على الرغم من أنها مصممة كمنصة للاستكشاف المفتوح، إلا أنه يمكن إساءة استخدامها أيضًا:
استراتيجيات المواجهة
في مواجهة التهديدات الجديدة التي تثيرها نماذج اللغة الكبيرة غير المحدودة، يجب على جميع الأطراف في النظام البيئي الأمني العمل معًا.
تشير ظهور LLM غير المحدود إلى أن الأمن السيبراني يواجه نمطًا جديدًا من الهجمات المعقدة والواسعة النطاق والآلية. فقط من خلال الابتكار التكنولوجي، والقيود الأخلاقية، والتعاون المتعدد الأطراف، يمكن مواجهة هذا التهديد الناشئ بفعالية، وضمان عدم إساءة استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي أثناء دفع الابتكار.