Progrès de l'intelligence artificielle et menaces potentielles : l'essor des modèles de langage sans restrictions
Avec le lancement constant de modèles d'intelligence artificielle avancés par des géants technologiques tels qu'OpenAI et Google, notre façon de travailler et de vivre subit une transformation profonde. Cependant, au cours de cette révolution technologique, une tendance inquiétante est en train de se former discrètement : l'émergence de modèles de langage de grande taille sans restriction (LLM).
Les LLM sans restriction font référence à des modèles de langage qui ont été intentionnellement conçus ou modifiés pour contourner les mécanismes de sécurité intégrés et les restrictions éthiques des modèles grand public. Bien que les développeurs de LLM grand public investissent d'importantes ressources pour empêcher l'abus des modèles, certaines personnes ou organisations, pour des raisons illégales, commencent à rechercher ou à développer de manière autonome des modèles sans contrainte. Cet article examinera plusieurs outils typiques de LLM sans restriction, analysera leurs manières potentielles d'abus dans l'industrie de la cryptographie et discutera des défis de sécurité connexes ainsi que des stratégies de réponse.
Les dangers potentiels des LLM sans restriction
L'émergence des LLM sans restrictions a considérablement abaissé le seuil d'entrée pour la cybercriminalité. Des tâches qui nécessitaient auparavant des compétences spécialisées, telles que l'écriture de code malveillant, la création de courriels de phishing et la planification d'escroqueries, peuvent désormais être facilement réalisées par des personnes ayant des compétences techniques limitées grâce à ces outils. Les attaquants n'ont qu'à obtenir les poids et le code source de modèles open source, puis à utiliser un ensemble de données contenant du contenu malveillant ou des instructions illégales pour effectuer un ajustement fin, leur permettant ainsi de créer des outils d'attaque personnalisés.
Cette tendance entraîne de multiples risques :
Les attaquants peuvent personnaliser des modèles pour des cibles spécifiques, générant ainsi un contenu plus trompeur, contournant les contrôles de contenu et les restrictions de sécurité des LLM conventionnels.
Le modèle peut être utilisé pour générer rapidement des variantes de code de sites de phishing, ou pour personnaliser des textes d'escroquerie pour différentes plateformes de médias sociaux.
La disponibilité et la modifiabilité des modèles open source ont favorisé la formation et la diffusion d'un écosystème d'IA souterrain, fournissant un terreau pour les transactions et le développement illégaux.
Outils LLM typiques sans restriction et leurs modes d'abus
1. Un LLM malveillant vendu sur un forum de hackers.
Ceci est un LLM malveillant vendu publiquement sur un forum souterrain, les développeurs prétendent qu'il n'a aucune restriction éthique. Le modèle est basé sur un projet open source et a été entraîné sur une grande quantité de données liées aux logiciels malveillants. Les utilisateurs n'ont qu'à payer 189 dollars pour obtenir un mois d'accès. Son utilisation la plus notoire est de générer des courriels commerciaux d'intrusion très convaincants pour les attaques de BEC ( et les courriels de phishing.
Les abus typiques dans le domaine de la cryptographie incluent :
Générer des e-mails de phishing : imiter un échange de cryptomonnaies ou un projet connu pour envoyer une demande de "vérification de compte", incitant l'utilisateur à cliquer sur un lien malveillant ou à divulguer sa clé privée.
Écriture de code malveillant : Aider les attaquants ayant un niveau technique faible à écrire des programmes malveillants pour voler des fichiers de portefeuille, surveiller le presse-papiers, etc.
Automatisation des escroqueries : réponse automatique aux victimes potentielles, les incitant à participer à de fausses distributions de jetons ou à des projets d'investissement.
) 2. Modèle de langage axé sur le contenu du dark web
C'est un modèle de langage développé par un certain institut de recherche, spécialement pré-entraîné sur des données du dark web, dont l'objectif est de fournir aux chercheurs en sécurité et aux agences d'application de la loi des outils pour mieux comprendre l'écosystème du dark web et suivre les activités illégales.
Cependant, si des acteurs malveillants obtiennent ou utilisent une technologie similaire pour entraîner des modèles sans restriction, cela pourrait avoir des conséquences graves. Ses abus potentiels dans le domaine de la cryptographie incluent :
Mettre en œuvre des escroqueries précises : collecter des informations sur les utilisateurs de cryptomonnaie et les équipes de projet, utilisées pour des attaques d'ingénierie sociale.
Imitation des méthodes criminelles : reproduire les stratégies de vol de crypto-monnaie et de blanchiment d'argent éprouvées sur le dark web.
3. Un assistant IA malveillant prétendant avoir des fonctionnalités plus complètes
C'est un outil d'IA vendu sur le dark web et les forums de hackers, avec des frais mensuels variant de 200 à 1 700 dollars. Ses abus typiques dans le domaine de la cryptographie incluent :
Projets de cryptomonnaie contrefaits : création de livres blancs, de sites Web et de feuilles de route réalistes pour la mise en œuvre de fausses ICO/IDO.
Génération en masse de pages de phishing : créez rapidement des pages de connexion imitant les échanges connus ou les interfaces de connexion de portefeuille.
Activités de bots sur les réseaux sociaux : création massive de faux commentaires, promotion de tokens frauduleux ou dénigrement de projets concurrents.
Attaque par ingénierie sociale : imiter une conversation humaine, établir une confiance avec l'utilisateur et inciter à divulguer des informations sensibles.
4. Chatbot AI non soumis à des contraintes morales
C'est un chatbot IA clairement défini comme n'ayant aucune limite morale. Les abus potentiels dans le domaine de la cryptographie incluent :
Attaque de phishing avancée : génération d'e-mails de phishing extrêmement réalistes, se faisant passer pour des notifications fausses émises par des échanges de crypto-monnaies populaires.
Génération de code malveillant de contrat intelligent : génération rapide de contrats intelligents contenant des portes dérobées cachées, utilisés pour frauder ou attaquer des protocoles DeFi.
Outil de vol de cryptomonnaie polymorphe : génère des logiciels malveillants capables de se transformer, volant les informations de portefeuille, difficilement détectables par les logiciels de sécurité conventionnels.
Arnaque par deepfake : en utilisant d'autres outils d'IA, générer des voix falsifiées de dirigeants de projets ou d'échanges, pour mettre en œuvre des escroqueries téléphoniques.
5. Fournir une plateforme d'accès sans censure à divers LLM
C'est une plateforme qui se présente comme offrant une expérience AI illimitée aux utilisateurs, y compris certains modèles avec moins de censure. Bien qu'elle soit positionnée comme un portail ouvert pour explorer les capacités des LLM, elle peut également être abusée par des individus malveillants. Les risques potentiels incluent :
Contourner la censure pour générer du contenu malveillant : utiliser des modèles avec moins de restrictions pour générer des modèles de phishing ou des idées d'attaque.
Abaisser le seuil d'entrée pour les attaques : rendre plus facile pour les attaquants d'accéder à des sorties auparavant restreintes.
Accélérer l'itération des scripts d'attaque : tester rapidement les réactions de différents modèles aux instructions malveillantes et optimiser les scripts de fraude.
Stratégies d'adaptation et perspectives
L'émergence des LLM sans restriction marque un nouveau paradigme d'attaques plus complexes, à plus grande échelle et avec des capacités d'automatisation, auquel la cybersécurité est confrontée. Cela abaisse non seulement le seuil d'entrée pour les attaques, mais introduit également de nouvelles menaces plus subtiles et plus trompeuses.
Pour relever ces défis, toutes les parties de l'écosystème de sécurité doivent travailler ensemble :
Augmenter les investissements dans la technologie de détection et développer des systèmes capables d'identifier et d'intercepter le contenu généré par des LLM malveillants.
Renforcer la capacité du modèle à résister au jailbreak, explorer les mécanismes de filigrane et de traçabilité, et suivre l'origine du contenu malveillant dans des scénarios clés.
Établir des normes éthiques et des mécanismes de réglementation solides pour limiter dès le départ le développement et l'abus de modèles malveillants.
Ce n'est qu'en déployant des efforts à multiples facettes et de manière globale que nous pourrons profiter des commodités offertes par les avancées de la technologie AI tout en prévenant efficacement ses risques potentiels, et en construisant un monde numérique plus sûr et plus fiable.
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NoodlesOrTokens
· Il y a 13h
Tss tss, quelque chose va se passer tôt ou tard.
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RugPullAlarm
· Il y a 13h
Les données off-chain ne peuvent pas être exécutées, une nouvelle série de smart contracts est-elle prévue pour exploser ?
Voir l'originalRépondre0
NFTDreamer
· Il y a 13h
C'est encore une norme éthique pour l'IA ? Laissez tomber.
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WalletWhisperer
· Il y a 14h
Après avoir joué longtemps, on voit la vérité : à la base, ce ne sont que des machines qui se font prendre pour des cons.
Voir l'originalRépondre0
SchrodingersPaper
· Il y a 14h
pump Prendre une position préparer une vague de choc de politique AI, stocker pendant deux jours pour voir la qualité
L'émergence des modèles linguistiques sans restriction : menaces et prévention à l'ère de l'IA
Progrès de l'intelligence artificielle et menaces potentielles : l'essor des modèles de langage sans restrictions
Avec le lancement constant de modèles d'intelligence artificielle avancés par des géants technologiques tels qu'OpenAI et Google, notre façon de travailler et de vivre subit une transformation profonde. Cependant, au cours de cette révolution technologique, une tendance inquiétante est en train de se former discrètement : l'émergence de modèles de langage de grande taille sans restriction (LLM).
Les LLM sans restriction font référence à des modèles de langage qui ont été intentionnellement conçus ou modifiés pour contourner les mécanismes de sécurité intégrés et les restrictions éthiques des modèles grand public. Bien que les développeurs de LLM grand public investissent d'importantes ressources pour empêcher l'abus des modèles, certaines personnes ou organisations, pour des raisons illégales, commencent à rechercher ou à développer de manière autonome des modèles sans contrainte. Cet article examinera plusieurs outils typiques de LLM sans restriction, analysera leurs manières potentielles d'abus dans l'industrie de la cryptographie et discutera des défis de sécurité connexes ainsi que des stratégies de réponse.
Les dangers potentiels des LLM sans restriction
L'émergence des LLM sans restrictions a considérablement abaissé le seuil d'entrée pour la cybercriminalité. Des tâches qui nécessitaient auparavant des compétences spécialisées, telles que l'écriture de code malveillant, la création de courriels de phishing et la planification d'escroqueries, peuvent désormais être facilement réalisées par des personnes ayant des compétences techniques limitées grâce à ces outils. Les attaquants n'ont qu'à obtenir les poids et le code source de modèles open source, puis à utiliser un ensemble de données contenant du contenu malveillant ou des instructions illégales pour effectuer un ajustement fin, leur permettant ainsi de créer des outils d'attaque personnalisés.
Cette tendance entraîne de multiples risques :
Outils LLM typiques sans restriction et leurs modes d'abus
1. Un LLM malveillant vendu sur un forum de hackers.
Ceci est un LLM malveillant vendu publiquement sur un forum souterrain, les développeurs prétendent qu'il n'a aucune restriction éthique. Le modèle est basé sur un projet open source et a été entraîné sur une grande quantité de données liées aux logiciels malveillants. Les utilisateurs n'ont qu'à payer 189 dollars pour obtenir un mois d'accès. Son utilisation la plus notoire est de générer des courriels commerciaux d'intrusion très convaincants pour les attaques de BEC ( et les courriels de phishing.
Les abus typiques dans le domaine de la cryptographie incluent :
) 2. Modèle de langage axé sur le contenu du dark web
C'est un modèle de langage développé par un certain institut de recherche, spécialement pré-entraîné sur des données du dark web, dont l'objectif est de fournir aux chercheurs en sécurité et aux agences d'application de la loi des outils pour mieux comprendre l'écosystème du dark web et suivre les activités illégales.
Cependant, si des acteurs malveillants obtiennent ou utilisent une technologie similaire pour entraîner des modèles sans restriction, cela pourrait avoir des conséquences graves. Ses abus potentiels dans le domaine de la cryptographie incluent :
3. Un assistant IA malveillant prétendant avoir des fonctionnalités plus complètes
C'est un outil d'IA vendu sur le dark web et les forums de hackers, avec des frais mensuels variant de 200 à 1 700 dollars. Ses abus typiques dans le domaine de la cryptographie incluent :
4. Chatbot AI non soumis à des contraintes morales
C'est un chatbot IA clairement défini comme n'ayant aucune limite morale. Les abus potentiels dans le domaine de la cryptographie incluent :
5. Fournir une plateforme d'accès sans censure à divers LLM
C'est une plateforme qui se présente comme offrant une expérience AI illimitée aux utilisateurs, y compris certains modèles avec moins de censure. Bien qu'elle soit positionnée comme un portail ouvert pour explorer les capacités des LLM, elle peut également être abusée par des individus malveillants. Les risques potentiels incluent :
Stratégies d'adaptation et perspectives
L'émergence des LLM sans restriction marque un nouveau paradigme d'attaques plus complexes, à plus grande échelle et avec des capacités d'automatisation, auquel la cybersécurité est confrontée. Cela abaisse non seulement le seuil d'entrée pour les attaques, mais introduit également de nouvelles menaces plus subtiles et plus trompeuses.
Pour relever ces défis, toutes les parties de l'écosystème de sécurité doivent travailler ensemble :
Ce n'est qu'en déployant des efforts à multiples facettes et de manière globale que nous pourrons profiter des commodités offertes par les avancées de la technologie AI tout en prévenant efficacement ses risques potentiels, et en construisant un monde numérique plus sûr et plus fiable.
![Boîte de Pandore : comment les modèles massifs sans restriction menacent-ils la sécurité de l'industrie de la cryptographie ?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8efa933461b81764e733d8be6cdc09b4.webp(