A espada de dois gumes da inteligência artificial: explorando os desafios de segurança trazidos por modelos de linguagem de grande escala sem restrições
Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, modelos avançados como a série GPT e o Gemini estão a mudar profundamente o nosso modo de vida. No entanto, o avanço tecnológico também trouxe riscos potenciais, especialmente com o surgimento de modelos de linguagem grandes sem restrições ou maliciosos.
Modelos LLM sem restrições referem-se àqueles que foram projetados ou modificados para contornar os mecanismos de segurança e restrições éticas dos modelos mainstream. Embora os desenvolvedores de LLM mainstream tenham investido muitos recursos para evitar que os modelos sejam mal utilizados, algumas pessoas ou organizações, por motivos maliciosos, começaram a buscar ou desenvolver modelos não restritos. Este artigo irá explorar as potenciais ameaças desses modelos na indústria de criptomoedas e as estratégias de resposta.
A potencial ameaça de LLMs sem restrições
Esses modelos tornam tarefas que originalmente exigiam habilidades especializadas em algo simples, permitindo que até mesmo pessoas comuns consigam facilmente escrever códigos maliciosos, criar e-mails de phishing e outras operações. Os atacantes podem obter modelos de código aberto e ajustá-los de forma maliciosa, criando ferramentas de ataque personalizadas. Esse modelo traz múltiplos riscos:
Contornar a revisão de conteúdo, gerando conteúdo mais enganoso
Gerar rapidamente variantes de código de sites de phishing
Personalizar textos de fraude para diferentes plataformas
Promover a formação e disseminação do ecossistema de IA subterrânea
Ferramentas LLM típicas e ilimitadas e seus potenciais abusos
WormGPT: versão sombria do GPT
WormGPT é um LLM malicioso vendido em fóruns underground, baseado em modelos de código aberto como o GPT-J 6B, e treinado em dados relacionados a malware. Suas principais utilizações incluem:
Gerar e-mails de phishing realistas para ataques comerciais
Criar emails de phishing que imitam bolsas de criptomoedas ou projetos.
Ajudar a escrever código malicioso como arquivos de carteiras furtados
Automatizar diálogos de fraude
DarkBERT: ferramenta de análise de conteúdo da dark web
DarkBERT é um modelo de linguagem pré-treinado especificamente em dados da dark web, originalmente utilizado para pesquisas de segurança e aplicação da lei. No entanto, o conteúdo sensível que ele possui, se mal utilizado, pode levar a:
Implementar fraudes precisas, coletar informações de usuários de criptomoedas
Copiar estratégias maduras de roubo de criptomoedas e lavagem de dinheiro na dark web
FraudGPT: conjunto de ferramentas de fraude online
FraudGPT é considerado a versão aprimorada do WormGPT, com funcionalidades mais abrangentes. Os potenciais abusos no campo das criptomoedas incluem:
Projetos de criptomoedas falsificados, gerando whitepapers e conteúdos de marketing falsos
Gerar em massa páginas de login de exchanges falsas
Fabricação em massa de comentários e propaganda falsos
Realizar ataques de engenharia social, induzindo os usuários a divulgarem informações sensíveis
GhostGPT: assistente de IA sem restrições morais
GhostGPT é claramente posicionado como um chatbot sem restrições morais, podendo ser utilizado para:
Gerar e-mails de phishing altamente realistas
Gerar rapidamente contratos inteligentes com backdoor
Criar malware com capacidade de transformação
Implementar robôs de fraude em redes sociais automatizados
Colaborar com outras ferramentas de IA para fraudes profundas e forjadas
Venice.ai: riscos potenciais de acesso sem censura
A Venice.ai oferece acesso a vários LLMs, incluindo alguns modelos com menos restrições. Embora se posicione como uma plataforma de exploração aberta, também pode ser mal utilizada:
Contornar a censura para gerar conteúdo malicioso
Reduzir a barreira de entrada para a engenharia, facilitando a obtenção de saídas restritas
Acelerar a iteração e otimização da linguagem de ataque
Estratégias de enfrentamento
Perante as novas ameaças trazidas pelos LLM sem restrições, todas as partes do ecossistema de segurança precisam colaborar.
Aumentar o investimento em tecnologia de detecção, desenvolvendo a capacidade de identificar e interceptar conteúdos gerados por LLM maliciosos.
Aumentar a capacidade do modelo de prevenção de jailbreak, explorar mecanismos de marca d'água e rastreamento.
Estabelecer normas éticas e mecanismos de regulação eficazes para limitar desde a origem o desenvolvimento e uso de modelos maliciosos.
A emergência de LLMs sem restrições marca um novo paradigma de ataques mais complexos, escaláveis e automatizados que a segurança cibernética enfrenta. Apenas através da inovação tecnológica, restrições éticas e cooperação multifacetada podemos responder efetivamente a esta nova ameaça emergente, garantindo que a tecnologia de IA não seja abusada enquanto promove a inovação.
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StakeTillRetire
· 08-02 05:01
O palhaço veste-se de guarda de segurança.
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RektButStillHere
· 08-02 04:40
fazer as pessoas de parvas 还在干
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PensionDestroyer
· 08-02 04:37
Ai, eu tenho a sensação de que vai sair uma tecnologia revolucionária.
A segurança da encriptação ameaçada por LLM sem restrições é a chave para uma defesa multidimensional.
A espada de dois gumes da inteligência artificial: explorando os desafios de segurança trazidos por modelos de linguagem de grande escala sem restrições
Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, modelos avançados como a série GPT e o Gemini estão a mudar profundamente o nosso modo de vida. No entanto, o avanço tecnológico também trouxe riscos potenciais, especialmente com o surgimento de modelos de linguagem grandes sem restrições ou maliciosos.
Modelos LLM sem restrições referem-se àqueles que foram projetados ou modificados para contornar os mecanismos de segurança e restrições éticas dos modelos mainstream. Embora os desenvolvedores de LLM mainstream tenham investido muitos recursos para evitar que os modelos sejam mal utilizados, algumas pessoas ou organizações, por motivos maliciosos, começaram a buscar ou desenvolver modelos não restritos. Este artigo irá explorar as potenciais ameaças desses modelos na indústria de criptomoedas e as estratégias de resposta.
A potencial ameaça de LLMs sem restrições
Esses modelos tornam tarefas que originalmente exigiam habilidades especializadas em algo simples, permitindo que até mesmo pessoas comuns consigam facilmente escrever códigos maliciosos, criar e-mails de phishing e outras operações. Os atacantes podem obter modelos de código aberto e ajustá-los de forma maliciosa, criando ferramentas de ataque personalizadas. Esse modelo traz múltiplos riscos:
Ferramentas LLM típicas e ilimitadas e seus potenciais abusos
WormGPT: versão sombria do GPT
WormGPT é um LLM malicioso vendido em fóruns underground, baseado em modelos de código aberto como o GPT-J 6B, e treinado em dados relacionados a malware. Suas principais utilizações incluem:
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DarkBERT é um modelo de linguagem pré-treinado especificamente em dados da dark web, originalmente utilizado para pesquisas de segurança e aplicação da lei. No entanto, o conteúdo sensível que ele possui, se mal utilizado, pode levar a:
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FraudGPT é considerado a versão aprimorada do WormGPT, com funcionalidades mais abrangentes. Os potenciais abusos no campo das criptomoedas incluem:
GhostGPT: assistente de IA sem restrições morais
GhostGPT é claramente posicionado como um chatbot sem restrições morais, podendo ser utilizado para:
Venice.ai: riscos potenciais de acesso sem censura
A Venice.ai oferece acesso a vários LLMs, incluindo alguns modelos com menos restrições. Embora se posicione como uma plataforma de exploração aberta, também pode ser mal utilizada:
Estratégias de enfrentamento
Perante as novas ameaças trazidas pelos LLM sem restrições, todas as partes do ecossistema de segurança precisam colaborar.
A emergência de LLMs sem restrições marca um novo paradigma de ataques mais complexos, escaláveis e automatizados que a segurança cibernética enfrenta. Apenas através da inovação tecnológica, restrições éticas e cooperação multifacetada podemos responder efetivamente a esta nova ameaça emergente, garantindo que a tecnologia de IA não seja abusada enquanto promove a inovação.