Pedang Bermata Dua Kecerdasan Buatan: Meneliti Tantangan Keamanan yang Dihadirkan oleh Model Bahasa Besar Tanpa Batas
Seiring dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, dari seri GPT hingga model canggih seperti Gemini sedang mengubah cara kita hidup secara mendalam. Namun, kemajuan teknologi juga membawa risiko potensial, terutama munculnya model bahasa besar yang tidak terkendali atau berniat jahat.
LLM tanpa batas merujuk pada model bahasa yang dirancang atau dimodifikasi untuk menghindari mekanisme keamanan dan batasan etika model mainstream. Meskipun pengembang LLM mainstream menginvestasikan banyak sumber daya untuk mencegah penyalahgunaan model, beberapa individu atau organisasi dengan niat buruk mulai mencari atau mengembangkan model yang tidak terikat. Artikel ini akan membahas potensi ancaman dari model-model tersebut di industri kripto serta strategi untuk menghadapinya.
Ancaman Potensial LLM Tanpa Batas
Model-model ini membuat tugas yang sebelumnya memerlukan keterampilan profesional menjadi lebih sederhana, sehingga bahkan orang biasa pun dapat dengan mudah menyelesaikan tugas seperti menulis kode berbahaya dan membuat email phishing. Penyerang dapat memperoleh model sumber terbuka dan melakukan penyesuaian berbahaya untuk menciptakan alat serangan yang disesuaikan. Mode ini membawa berbagai risiko:
Menghindari sensor konten, menghasilkan konten yang lebih menipu
Cepat menghasilkan varian kode situs web phishing
Menyesuaikan naskah penipuan untuk berbagai platform
Mendorong pembentukan dan penyebaran ekosistem AI bawah tanah
Alat LLM Tanpa Batas yang Umum dan Potensi Penyalahgunaannya
WormGPT: versi gelap GPT
WormGPT adalah LLM jahat yang dijual di forum bawah tanah, berdasarkan model open-source seperti GPT-J 6B, dan dilatih pada data terkait malware. Penggunaan utamanya meliputi:
Menghasilkan email penyerangan yang terlihat seperti email bisnis yang realistis
Membuat email phishing yang meniru bursa cryptocurrency atau pihak proyek
Membantu menulis kode jahat seperti mencuri file dompet
Menggerakkan percakapan penipuan otomatis
DarkBERT: Alat Analisis Konten Dark Web
DarkBERT adalah model bahasa yang dilatih sebelumnya khusus pada data dark web, awalnya digunakan untuk penelitian keamanan dan penegakan hukum. Namun, jika konten sensitif yang dikuasainya disalahgunakan, dapat menyebabkan:
Melakukan penipuan yang tepat sasaran, mengumpulkan informasi pengguna kripto
Menyalin strategi pencurian dan pencucian uang yang matang di dark web
FraudGPT: Kumpulan Alat Penipuan Jaringan
FraudGPT disebut sebagai versi yang ditingkatkan dari WormGPT, dengan fungsi yang lebih lengkap. Potensi penyalahgunaan di bidang kripto termasuk:
Proyek kripto palsu, menghasilkan whitepaper dan salinan pemasaran yang tidak benar
Menghasilkan halaman login bursa palsu secara massal
Produksi massal ulasan dan propaganda palsu
Melakukan serangan rekayasa sosial, membujuk pengguna untuk mengungkapkan informasi sensitif
GhostGPT: Asisten AI tanpa batasan moral
GhostGPT secara tegas diidentifikasi sebagai chatbot tanpa batasan moral, yang dapat digunakan untuk:
Menghasilkan email phishing yang sangat realistis
Cepat menghasilkan kontrak pintar yang mengandung backdoor
Membuat perangkat lunak jahat yang memiliki kemampuan berubah bentuk
Mengdeploy robot penipuan media sosial otomatis
Bekerja sama dengan alat AI lainnya untuk melakukan penipuan pemalsuan yang mendalam
Venice.ai: Risiko potensial akses tanpa sensor
Venice.ai menyediakan akses ke berbagai LLM, termasuk beberapa model dengan batasan yang lebih sedikit. Meskipun diposisikan sebagai platform eksplorasi terbuka, itu juga bisa disalahgunakan:
Menghindari sensor untuk menghasilkan konten berbahaya
Menurunkan ambang batas untuk pengingat, memudahkan mendapatkan output yang terbatas
Mempercepat iterasi dan optimasi skrip serangan
Strategi Penanganan
Menghadapi ancaman baru yang dibawa oleh LLM tanpa batas, semua pihak dalam ekosistem keamanan perlu bekerja sama.
Meningkatkan investasi dalam teknologi pengujian, mengembangkan kemampuan untuk mengidentifikasi dan mencegah konten yang dihasilkan oleh LLM yang berbahaya.
Meningkatkan kemampuan model untuk mencegah jailbreak, menjelajahi mekanisme watermark dan pelacakan
Membangun dan memperkuat norma etika dan mekanisme pengawasan untuk membatasi pengembangan dan penggunaan model jahat dari sumbernya.
Kemunculan LLM tanpa batas menandai paradigma baru serangan yang lebih kompleks, terukur, dan otomatis dalam keamanan siber. Hanya melalui inovasi teknologi, batasan etika, dan kerjasama multi-pihak, kita dapat secara efektif menghadapi ancaman baru ini dan memastikan teknologi AI tidak disalahgunakan sambil mendorong inovasi.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
10 Suka
Hadiah
10
3
Bagikan
Komentar
0/400
StakeTillRetire
· 20jam yang lalu
Apa yang dikenakan badut sebagai penjaga keamanan
Lihat AsliBalas0
RektButStillHere
· 20jam yang lalu
play people for suckers masih dilakukan
Lihat AsliBalas0
PensionDestroyer
· 21jam yang lalu
Aduh, saya punya firasat akan ada teknologi canggih yang muncul.
Ancaman LLM tanpa batas enkripsi keamanan Pertahanan multidimensional menjadi kunci
Pedang Bermata Dua Kecerdasan Buatan: Meneliti Tantangan Keamanan yang Dihadirkan oleh Model Bahasa Besar Tanpa Batas
Seiring dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, dari seri GPT hingga model canggih seperti Gemini sedang mengubah cara kita hidup secara mendalam. Namun, kemajuan teknologi juga membawa risiko potensial, terutama munculnya model bahasa besar yang tidak terkendali atau berniat jahat.
LLM tanpa batas merujuk pada model bahasa yang dirancang atau dimodifikasi untuk menghindari mekanisme keamanan dan batasan etika model mainstream. Meskipun pengembang LLM mainstream menginvestasikan banyak sumber daya untuk mencegah penyalahgunaan model, beberapa individu atau organisasi dengan niat buruk mulai mencari atau mengembangkan model yang tidak terikat. Artikel ini akan membahas potensi ancaman dari model-model tersebut di industri kripto serta strategi untuk menghadapinya.
Ancaman Potensial LLM Tanpa Batas
Model-model ini membuat tugas yang sebelumnya memerlukan keterampilan profesional menjadi lebih sederhana, sehingga bahkan orang biasa pun dapat dengan mudah menyelesaikan tugas seperti menulis kode berbahaya dan membuat email phishing. Penyerang dapat memperoleh model sumber terbuka dan melakukan penyesuaian berbahaya untuk menciptakan alat serangan yang disesuaikan. Mode ini membawa berbagai risiko:
Alat LLM Tanpa Batas yang Umum dan Potensi Penyalahgunaannya
WormGPT: versi gelap GPT
WormGPT adalah LLM jahat yang dijual di forum bawah tanah, berdasarkan model open-source seperti GPT-J 6B, dan dilatih pada data terkait malware. Penggunaan utamanya meliputi:
DarkBERT: Alat Analisis Konten Dark Web
DarkBERT adalah model bahasa yang dilatih sebelumnya khusus pada data dark web, awalnya digunakan untuk penelitian keamanan dan penegakan hukum. Namun, jika konten sensitif yang dikuasainya disalahgunakan, dapat menyebabkan:
FraudGPT: Kumpulan Alat Penipuan Jaringan
FraudGPT disebut sebagai versi yang ditingkatkan dari WormGPT, dengan fungsi yang lebih lengkap. Potensi penyalahgunaan di bidang kripto termasuk:
GhostGPT: Asisten AI tanpa batasan moral
GhostGPT secara tegas diidentifikasi sebagai chatbot tanpa batasan moral, yang dapat digunakan untuk:
Venice.ai: Risiko potensial akses tanpa sensor
Venice.ai menyediakan akses ke berbagai LLM, termasuk beberapa model dengan batasan yang lebih sedikit. Meskipun diposisikan sebagai platform eksplorasi terbuka, itu juga bisa disalahgunakan:
Strategi Penanganan
Menghadapi ancaman baru yang dibawa oleh LLM tanpa batas, semua pihak dalam ekosistem keamanan perlu bekerja sama.
Kemunculan LLM tanpa batas menandai paradigma baru serangan yang lebih kompleks, terukur, dan otomatis dalam keamanan siber. Hanya melalui inovasi teknologi, batasan etika, dan kerjasama multi-pihak, kita dapat secara efektif menghadapi ancaman baru ini dan memastikan teknologi AI tidak disalahgunakan sambil mendorong inovasi.