# 人工知能の二重の剣：制限のない大規模言語モデルがもたらす安全上の課題人工知能技術の急速な発展に伴い、GPTシリーズからGeminiなどの先進モデルが私たちの生活様式を深く変えています。しかし、技術の進歩と同時に、特に無制限または悪意ある大規模言語モデルの出現によって潜在的なリスクももたらされています。制限のないLLMは、主流のモデルの安全機構や倫理的制約を回避するために設計または修正された言語モデルを指します。主流のLLM開発者は、モデルの悪用を防ぐために多大なリソースを投入していますが、一部の個人や組織は悪意のある動機から制約のないモデルを求めたり開発したりし始めています。本稿では、このようなモデルが暗号業界における潜在的な脅威とその対策について探ります。! [Pandora's Box:無制限の大規模モデルはどのように暗号業界のセキュリティを脅かすのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-c411f4f748a1bed553680c5b5215f88b)## 無制限のLLMに対する潜在的な脅威この種のモデルは、本来専門的なスキルを必要とするタスクを簡素化し、一般の人々でも悪意のあるコードを書くことやフィッシングメールを作成するなどの操作を容易に行えるようにします。攻撃者はオープンソースのモデルを取得し、悪意のある微調整を行うことで、カスタマイズされた攻撃ツールを作り出すことができます。このようなモデルは多重のリスクをもたらします：1. コンテンツ検閲を回避し、より欺瞞的なコンテンツを生成する2. フィッシングサイトコードのバリアントを迅速に生成する3. 異なるプラットフォーム向けに詐欺文をカスタマイズする4. 地下AIエコシステムの形成と拡散を助長する## 典型的な制限のないLLMツールとその潜在的な悪用### WormGPT: GPT のダーク バージョンWormGPTは、地下フォーラムで販売されている悪意のあるLLMで、GPT-J 6Bなどのオープンソースモデルを基にしており、マルウェアに関連するデータでトレーニングされています。その主な用途には、- リアルなビジネスメール侵入攻撃メールを生成する- フィッシングメールを作成し、暗号通貨取引所やプロジェクトチームを模倣する- ウォレットファイルなどの悪意のあるコードを盗むための支援を行う- 自動化された詐欺の会話を促進### DarkBERT：ダークウェブコンテンツ分析ツールDarkBERTは、ダークウェブデータに特化して事前訓練された言語モデルで、安全研究や法執行のために元々使用されていました。しかし、その敏感な内容が悪用されると、次のような結果を引き起こす可能性があります：- 精密な詐欺を実施し、暗号ユーザー情報を収集する- ダークウェブで成熟したコイン盗難およびマネーロンダリング戦略をコピーする### FraudGPT：ネット詐欺ツールセットFraudGPTはWormGPTのアップグレード版と呼ばれ、機能がより充実しています。暗号分野での潜在的な悪用には次のようなものがあります：- 偽の暗号プロジェクト、虚偽のホワイトペーパーとマーケティングコピーを生成する- 複製取引所のログインページをバッチ生成する- 大規模に虚偽のコメントや宣伝を製造する- ソーシャルエンジニアリング攻撃を行い、ユーザーに機密情報を漏洩させるよう誘導する### ゴーストGPT：倫理的制約のないAIアシスタントGhostGPTは倫理的制限のないチャットボットとして明確に位置付けられており、次のように使用される可能性があります：- 高度にリアルなフィッシングメールを生成する- バックドアを含むスマートコントラクトを迅速に生成する- 変形能力を持つマルウェアを作成する- 自動化されたソーシャルメディア詐欺ロボットを展開する- 他のAIツールと連携して深層偽造詐欺を行う### Venice.ai：検閲なしのアクセスの潜在的リスクVenice.aiは、いくつかの制限の少ないモデルを含む複数のLLMへのアクセスを提供します。オープンな探索プラットフォームとして位置づけられていますが、悪用される可能性もあります。- 検閲を回避して悪意のあるコンテンツを生成する- 提示エンジニアリングのハードルを下げ、制限された出力を取得しやすくする- 攻撃の話術のイテレーションと最適化を加速する## 対処戦略無制限のLLMがもたらす新たな脅威に対処するために、安全エコシステムの関係者は協力して取り組む必要があります。1. 検出技術への投資を強化し、悪意のあるLLM生成コンテンツを識別し、遮断する能力を開発する2. モデルの脱獄防止能力を向上させ、水印とトレーサビリティメカニズムを探索する3. 倫理規範と監視メカニズムを確立し、悪意のあるモデルの開発と使用を源から制限する制限のないLLMの出現は、ネットワークセキュリティがより複雑で、大規模かつ自動化された攻撃の新しいパラダイムに直面していることを示しています。この新たな脅威に効果的に対処し、AI技術が革新を推進しつつ乱用されないようにするためには、技術革新、倫理的制約、そして多方面の協力が必要です。! [Pandora's Box:無制限の大規模モデルはどのように暗号業界のセキュリティを脅かすのか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8efa933461b81764e733d8be6cdc09b4)
無制限のLLM脅威暗号化セキュリティ 多次元防御が鍵です
人工知能の二重の剣：制限のない大規模言語モデルがもたらす安全上の課題
人工知能技術の急速な発展に伴い、GPTシリーズからGeminiなどの先進モデルが私たちの生活様式を深く変えています。しかし、技術の進歩と同時に、特に無制限または悪意ある大規模言語モデルの出現によって潜在的なリスクももたらされています。
制限のないLLMは、主流のモデルの安全機構や倫理的制約を回避するために設計または修正された言語モデルを指します。主流のLLM開発者は、モデルの悪用を防ぐために多大なリソースを投入していますが、一部の個人や組織は悪意のある動機から制約のないモデルを求めたり開発したりし始めています。本稿では、このようなモデルが暗号業界における潜在的な脅威とその対策について探ります。
! Pandora's Box:無制限の大規模モデルはどのように暗号業界のセキュリティを脅かすのか?
無制限のLLMに対する潜在的な脅威
この種のモデルは、本来専門的なスキルを必要とするタスクを簡素化し、一般の人々でも悪意のあるコードを書くことやフィッシングメールを作成するなどの操作を容易に行えるようにします。攻撃者はオープンソースのモデルを取得し、悪意のある微調整を行うことで、カスタマイズされた攻撃ツールを作り出すことができます。このようなモデルは多重のリスクをもたらします：
典型的な制限のないLLMツールとその潜在的な悪用
WormGPT: GPT のダーク バージョン
WormGPTは、地下フォーラムで販売されている悪意のあるLLMで、GPT-J 6Bなどのオープンソースモデルを基にしており、マルウェアに関連するデータでトレーニングされています。その主な用途には、
DarkBERT：ダークウェブコンテンツ分析ツール
DarkBERTは、ダークウェブデータに特化して事前訓練された言語モデルで、安全研究や法執行のために元々使用されていました。しかし、その敏感な内容が悪用されると、次のような結果を引き起こす可能性があります：
FraudGPT：ネット詐欺ツールセット
FraudGPTはWormGPTのアップグレード版と呼ばれ、機能がより充実しています。暗号分野での潜在的な悪用には次のようなものがあります：
ゴーストGPT：倫理的制約のないAIアシスタント
GhostGPTは倫理的制限のないチャットボットとして明確に位置付けられており、次のように使用される可能性があります：
Venice.ai：検閲なしのアクセスの潜在的リスク
Venice.aiは、いくつかの制限の少ないモデルを含む複数のLLMへのアクセスを提供します。オープンな探索プラットフォームとして位置づけられていますが、悪用される可能性もあります。
対処戦略
無制限のLLMがもたらす新たな脅威に対処するために、安全エコシステムの関係者は協力して取り組む必要があります。
制限のないLLMの出現は、ネットワークセキュリティがより複雑で、大規模かつ自動化された攻撃の新しいパラダイムに直面していることを示しています。この新たな脅威に効果的に対処し、AI技術が革新を推進しつつ乱用されないようにするためには、技術革新、倫理的制約、そして多方面の協力が必要です。
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