تقدم الذكاء الاصطناعي والتهديدات المحتملة: صعود نماذج اللغة غير المحدودة

مع استمرار الشركات الكبرى في مجال التكنولوجيا مثل OpenAI و Google في إطلاق نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة، فإن أساليب عملنا وحياتنا تتغير بشكل عميق. ومع ذلك، فإن هناك اتجاه مقلق يتشكل بهدوء في هذه الثورة التكنولوجية - ظهور نماذج اللغة الكبيرة غير المحدودة (LLM).

تشير LLM غير المقيدة إلى نماذج اللغة التي تم تصميمها أو تعديلها عمدًا لتجاوز آليات الأمان المدمجة والقيود الأخلاقية في النماذج الرئيسية. على الرغم من أن مطوري LLM الرئيسيين يستثمرون موارد كبيرة لمنع إساءة استخدام النماذج، إلا أن بعض الأفراد أو المنظمات، لأغراض غير قانونية، بدأوا في السعي للحصول على أو تطوير نماذج غير مقيدة بأنفسهم. ستستكشف هذه المقالة عدة أدوات نموذجية غير مقيدة، وتحلل طرق إساءة استخدامها المحتملة في صناعة التشفير، وتناقش التحديات الأمنية ذات الصلة واستراتيجيات المواجهة.

المخاطر المحتملة لـ LLM غير المحدود

إن ظهور LLM غير المحدود قد خفّض بشكل كبير من عتبة الجرائم الإلكترونية. المهام التي كانت تتطلب مهارات متخصصة في الماضي، مثل كتابة الشيفرات الخبيثة، وإنشاء رسائل تصيد، وتخطيط الاحتيالات، يمكن الآن لأي شخص لديه قدرات تقنية محدودة تحقيقها بسهولة باستخدام هذه الأدوات. كل ما يحتاجه المهاجم هو الحصول على أوزان ونموذج المصدر المفتوح، ثم استخدام مجموعة بيانات تحتوي على محتوى خبيث أو تعليمات غير قانونية لإجراء تحسينات، ليتمكن من إنشاء أدوات هجوم مخصصة.

هذه الاتجاهات جلبت مخاطر متعددة:

1. يمكن للمهاجمين تخصيص النماذج لاستهداف أهداف معينة، مما ينتج عنه محتوى أكثر خداعًا، وبالتالي يتجاوز مراجعة المحتوى والقيود الأمنية للـ LLM التقليدي.
2. يمكن استخدام النموذج لإنشاء متغيرات سريعة لرموز مواقع التصيد الاحتيالي، أو لتخصيص نصوص الاحتيال لمنصات التواصل الاجتماعي المختلفة.
3. توفر إمكانية الوصول إلى النماذج مفتوحة المصدر وقابليتها للتعديل بيئة خصبة لتشكيل وانتشار بيئة الذكاء الاصطناعي تحت الأرض، مما يوفر أرضية للتجارة والتطوير غير القانونيين.

أدوات LLM غير المحدودة النموذجية وطرق إساءة استخدامها

1. منتدى هاكرز يبيع LLM خبيث

هذا نموذج LLM خبيث يُباع علنًا في منتديات تحت الأرض، يدعي المطورون أنه ليس لديه أي قيود أخلاقية. النموذج مبني على مشروع مفتوح المصدر وتم تدريبه على كمية كبيرة من البيانات المتعلقة بالبرامج الضارة. يحتاج المستخدمون فقط لدفع 189 دولارًا للحصول على شهر من الاستخدام. الاستخدام الأكثر شهرة له هو توليد رسائل بريد إلكتروني تجارية مقنعة للغاية لهجمات إدخال (BEC) والبريد الإلكتروني الاحتيالي.

تشمل الطرق النموذجية للإساءة في مجال التشفير ما يلي:

• إنشاء رسائل تصيد: تقليد طلب "تحقق الحساب" من بورصة العملات المشفرة أو مشروع معروف، لإغراء المستخدمين بالنقر على روابط ضارة أو كشف المفاتيح الخاصة.
• كتابة البرمجيات الضارة: مساعدة المهاجمين ذوي المستوى التقني المنخفض في كتابة برامج ضارة تحتوي على ميزات مثل سرقة ملفات المحفظة ومراقبة الحافظة.
• قيادة الاحتيال الآلي: الرد التلقائي على الضحايا المحتملين، وإرشادهم للمشاركة في عمليات إسقاط أو استثمار وهمية.

2. نموذج لغة يركز على محتوى الشبكة المظلمة

هذه نموذج لغوي تم تطويره بواسطة مؤسسة بحثية، تم تدريبه مسبقًا على بيانات الشبكة المظلمة، وكان الهدف منه هو توفير أدوات للباحثين في مجال الأمن ووكالات إنفاذ القانون لفهم أفضل لنظام الشبكة المظلمة وتتبع الأنشطة غير القانونية.

ومع ذلك، إذا تمكنت الجهات الخبيثة من الحصول على أو استغلال تقنيات مماثلة لتدريب نماذج غير محدودة، فقد تؤدي إلى عواقب وخيمة. تشمل إساءة استخدامها المحتملة في مجال التشفير:

• تنفيذ الاحتيال الدقيق: جمع معلومات مستخدمي التشفير وفريق المشروع لاستخدامها في هجمات الهندسة الاجتماعية.
• تقليد أساليب الجريمة: نسخ استراتيجيات سرقة العملات وغسلها الناضجة في الويب المظلم.

3. يدعي المساعد الضار الذكي أن لديه ميزات أكثر شمولاً

هذه أداة ذكاء اصطناعي تُباع في الشبكة المظلمة ومنتديات القرصنة، وتتراوح تكلفتها الشهرية من 200 دولار إلى 1,700 دولار. تشمل طرق إساءة استخدامها النموذجية في مجال التشفير ما يلي:

• مشاريع التشفير المزيفة: إنشاء أوراق بيضاء ومواقع رسمية ومخططات طريق واقعية لتنفيذ ICO/IDO وهمية.
• إنشاء صفحات تصيد جماعية: إنشاء سريع لصفحات تسجيل دخول مزيفة لتبادل معروف أو واجهة اتصال بمحفظة.
• نشاطات جيش المياه في وسائل التواصل الاجتماعي: إنشاء تعليقات مزيفة على نطاق واسع، الترويج لرموز الاحتيال أو تشويه المشاريع المنافسة.
• هجمات الهندسة الاجتماعية: تقليد المحادثات البشرية، وبناء الثقة مع المستخدمين، وتحفيز تسريب المعلومات الحساسة.

4. روبوت محادثة AI غير مقيد بالأخلاق

هذا روبوت دردشة AI تم تحديده بوضوح على أنه بلا قيود أخلاقية. تشمل إساءات الاستخدام المحتملة في مجال التشفير ما يلي:

• هجمات التصيد المتقدمة: توليد رسائل تصيد عالية الواقعية، تتظاهر بأنها إشعارات زائفة صادرة عن بورصات رئيسية.
• توليد كود ضار للعقود الذكية: إنشاء سريع لعقود ذكية تحتوي على أبواب خلفية مخفية، تُستخدم في الاحتيال أو الهجمات على بروتوكولات DeFi.
• أداة سرقة العملات المشفرة المتعددة الأشكال: توليد برامج ضارة ذات قدرة على التحول، تسرق معلومات المحفظة، ويصعب اكتشافها بواسطة برامج الأمان التقليدية.
• الاحتيال بالتزييف العميق: بالاشتراك مع أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى، يتم إنشاء أصوات مزيفة لمديري المشاريع أو البورصات، لتنفيذ الاحتيال عبر الهاتف.

5. تقديم منصات متعددة للوصول غير الخاضع للرقابة إلى LLM

هذه منصة تدعي تقديم تجربة AI غير محدودة للمستخدمين، بما في ذلك بعض النماذج التي تخضع لرقابة أقل. على الرغم من أنها تت定位 كمنصة مفتوحة لاستكشاف قدرات LLM، إلا أنه من المحتمل أن يتم إساءة استخدامها من قبل العناصر غير القانونية. تشمل المخاطر المحتملة ما يلي:

• تجاوز الرقابة لإنشاء محتوى ضار: استخدام نماذج ذات قيود أقل لإنشاء قوالب تصيد أو أفكار هجوم.
• خفض عتبة تحذير الهندسة: يجعل من الأسهل للمهاجمين الحصول على المخرجات المقيدة سابقًا.
• تسريع تكرار هجمات الخطاب: اختبار سريع لنماذج مختلفة لاستجابة التعليمات الضارة، وتحسين نصوص الاحتيال.

استراتيجيات المواجهة والتوقعات

إن ظهور LLM غير المحدود يشير إلى أن الأمن السيبراني يواجه نمطًا جديدًا من الهجمات المعقدة والموسعة والقادرة على الأتمتة. وهذا لا يقلل فقط من عتبات الهجمات، بل يجلب أيضًا تهديدات جديدة أكثر سراً وأكثر خداعًا.

لمواجهة هذه التحديات، تحتاج الأطراف المعنية في البيئة الأمنية إلى التعاون والعمل المشترك:

1. زيادة استثمار تقنيات الكشف، وتطوير أنظمة قادرة على التعرف على محتوى LLM الضار واعتراضه.
2. تعزيز قدرة النموذج على منع الاختراق، واستكشاف آلية العلامات المائية والتتبع، وتتبع مصادر المحتوى الضار في السيناريوهات الرئيسية.
3. إنشاء معايير أخلاقية وآليات رقابة سليمة، للحد من تطوير واستخدام النماذج الخبيثة من المصدر.

فقط من خلال جهود متعددة الأبعاد وشاملة يمكننا الاستمتاع بالمزايا التي تجلبها تقدمات تقنية الذكاء الاصطناعي، وفي نفس الوقت، منع المخاطر المحتملة بشكل فعال وبناء عالم رقمي أكثر أمانًا وموثوقية.