Tiến bộ của trí tuệ nhân tạo và những mối đe dọa tiềm tàng: Sự trỗi dậy của các mô hình ngôn ngữ không giới hạn
Với sự ra mắt liên tục của các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến từ các gã khổng lồ công nghệ như OpenAI và Google, cách làm việc và sinh hoạt của chúng ta đang trải qua những biến đổi sâu sắc. Tuy nhiên, trong cuộc cách mạng công nghệ này, một xu hướng đáng lo ngại đang âm thầm hình thành - sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn không giới hạn (LLM).
LLM không giới hạn đề cập đến những mô hình ngôn ngữ được thiết kế hoặc chỉnh sửa một cách có chủ đích để vượt qua các cơ chế bảo mật và giới hạn đạo đức được tích hợp trong các mô hình chính thống. Mặc dù các nhà phát triển LLM chính thống đã đầu tư nhiều nguồn lực để ngăn chặn việc lạm dụng mô hình, nhưng một số cá nhân hoặc tổ chức vì mục đích bất hợp pháp, đã bắt đầu tìm kiếm hoặc tự phát triển các mô hình không bị ràng buộc. Bài viết này sẽ khám phá một số công cụ LLM không giới hạn điển hình, phân tích các cách lạm dụng tiềm tàng của chúng trong ngành công nghiệp tiền điện tử, và thảo luận về các thách thức an ninh liên quan cũng như các chiến lược ứng phó.
Những nguy hiểm tiềm tàng của LLM không giới hạn
Sự xuất hiện của LLM không giới hạn đã làm giảm đáng kể rào cản của tội phạm mạng. Những nhiệm vụ trước đây cần kỹ năng chuyên môn để hoàn thành, như viết mã độc, tạo email lừa đảo, lập kế hoạch lừa đảo, giờ đây ngay cả những người có khả năng kỹ thuật hạn chế cũng có thể dễ dàng thực hiện nhờ vào những công cụ này. Kẻ tấn công chỉ cần lấy trọng số và mã nguồn của mô hình mã nguồn mở, sau đó sử dụng một tập dữ liệu chứa nội dung độc hại hoặc lệnh bất hợp pháp để tinh chỉnh, từ đó tạo ra những công cụ tấn công tùy chỉnh.
Xu hướng này mang lại nhiều rủi ro:
Kẻ tấn công có thể tùy chỉnh mô hình cho các mục tiêu cụ thể, tạo ra nội dung đáng tin cậy hơn, từ đó vượt qua sự kiểm duyệt nội dung và giới hạn an ninh của LLM thông thường.
Mô hình có thể được sử dụng để nhanh chóng tạo ra các biến thể mã của trang web lừa đảo, hoặc tùy chỉnh nội dung lừa đảo cho các nền tảng xã hội khác nhau.
Tính khả dụng và khả năng sửa đổi của các mô hình mã nguồn mở đã thúc đẩy sự hình thành và lan rộng của hệ sinh thái AI ngầm, tạo điều kiện cho các giao dịch và phát triển bất hợp pháp.
Công cụ LLM không giới hạn điển hình và cách lạm dụng của chúng
1. Một diễn đàn hacker bán LLM độc hại
Đây là một LLM độc hại được bán công khai trên diễn đàn ngầm, nhà phát triển tuyên bố rằng nó không có bất kỳ giới hạn đạo đức nào. Mô hình này dựa trên dự án mã nguồn mở và được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu liên quan đến phần mềm độc hại. Người dùng chỉ cần trả 189 đô la để có quyền sử dụng trong một tháng. Ứng dụng nổi tiếng nhất của nó là tạo ra các email thương mại xâm nhập cực kỳ thuyết phục cho các cuộc tấn công (BEC) và email lừa đảo.
Các hình thức lạm dụng điển hình trong lĩnh vực tiền điện tử bao gồm:
Tạo email lừa đảo: Bắt chước các sàn giao dịch tiền điện tử hoặc các dự án nổi tiếng để gửi yêu cầu "xác minh tài khoản", dụ dỗ người dùng nhấp vào liên kết độc hại hoặc tiết lộ khóa riêng.
Viết mã độc: Hỗ trợ những kẻ tấn công có trình độ kỹ thuật thấp viết các chương trình độc hại để đánh cắp tệp ví, giám sát clipboard, v.v.
Kích hoạt lừa đảo tự động: Tự động trả lời những nạn nhân tiềm năng, dẫn dắt họ tham gia vào các dự án airdrop hoặc đầu tư giả mạo.
2. Mô hình ngôn ngữ tập trung vào nội dung dark web
Đây là một mô hình ngôn ngữ được phát triển bởi một tổ chức nghiên cứu, chuyên được huấn luyện trước trên dữ liệu từ mạng ẩn, với mục đích cung cấp công cụ cho các nhà nghiên cứu an ninh và các cơ quan thực thi pháp luật, nhằm hiểu rõ hơn về hệ sinh thái mạng ẩn và theo dõi các hoạt động bất hợp pháp.
Tuy nhiên, nếu các tác nhân độc hại lấy được hoặc vận dụng công nghệ tương tự để đào tạo mô hình không bị giới hạn, có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng. Sự lạm dụng tiềm tàng của nó trong lĩnh vực tiền mã hóa bao gồm:
Thực hiện lừa đảo chính xác: Thu thập thông tin của người dùng tiền điện tử và đội ngũ dự án, sử dụng cho các cuộc tấn công kỹ thuật xã hội.
Bắt chước phương pháp phạm tội: sao chép các chiến lược ăn cắp tiền và rửa tiền đã trưởng thành trong dark web.
3. Khẳng định rằng chức năng của trợ lý AI độc hại hoàn thiện hơn.
Đây là một công cụ AI được bán trên dark web và diễn đàn hacker, với mức phí hàng tháng dao động từ 200 đô la đến 1,700 đô la. Cách lạm dụng điển hình của nó trong lĩnh vực tiền mã hóa bao gồm:
Dự án tiền điện tử giả mạo: tạo ra sách trắng, trang web và lộ trình chân thực để thực hiện ICO/IDO giả.
Tạo trang lừa đảo hàng loạt: Tạo nhanh các trang đăng nhập giả mạo của các sàn giao dịch nổi tiếng hoặc giao diện kết nối ví.
Hoạt động của đội quân mạng xã hội: Tạo ra một lượng lớn bình luận giả, quảng bá các token lừa đảo hoặc bôi nhọ các dự án cạnh tranh.
Tấn công kỹ thuật xã hội: Bắt chước cuộc trò chuyện của con người, thiết lập lòng tin với người dùng, dụ dỗ tiết lộ thông tin nhạy cảm.
4. AI trò chuyện không bị ràng buộc bởi đạo đức
Đây là một chatbot AI được xác định rõ ràng là không có giới hạn đạo đức. Sự lạm dụng tiềm năng trong lĩnh vực tiền điện tử bao gồm:
Tấn công lừa đảo cao cấp: Tạo ra các email lừa đảo giả mạo rất chân thực, mạo danh các sàn giao dịch lớn để phát hành thông báo giả.
Tạo mã độc hại cho hợp đồng thông minh: Tạo nhanh các hợp đồng thông minh chứa cửa hậu ẩn, được sử dụng cho việc lừa đảo hoặc tấn công các giao thức DeFi.
Phần mềm đánh cắp tiền điện tử đa hình: Tạo ra phần mềm độc hại có khả năng biến hình, đánh cắp thông tin ví, khó bị phát hiện bởi phần mềm bảo mật thông thường.
Giả mạo sâu: Kết hợp với các công cụ AI khác để tạo ra giọng nói giả mạo của các giám đốc dự án hoặc sàn giao dịch, thực hiện lừa đảo qua điện thoại.
5. Cung cấp nhiều nền tảng truy cập LLM không kiểm duyệt
Đây là một nền tảng tự xưng cung cấp trải nghiệm AI không giới hạn cho người dùng, bao gồm một số mô hình ít bị kiểm duyệt hơn. Mặc dù được định vị như một cổng mở để khám phá khả năng của LLM, nhưng cũng có thể bị kẻ xấu lợi dụng. Các rủi ro tiềm ẩn bao gồm:
Vượt qua kiểm duyệt để tạo ra nội dung độc hại: Sử dụng mô hình có ít hạn chế hơn để tạo ra mẫu lừa đảo hoặc ý tưởng tấn công.
Giảm bớt rào cản kỹ thuật: khiến cho kẻ tấn công dễ dàng hơn trong việc thu được đầu ra vốn bị hạn chế.
Tăng tốc độ lặp lại kịch bản tấn công: thử nghiệm nhanh các mô hình khác nhau để phản ứng với các lệnh độc hại, tối ưu hóa kịch bản gian lận.
Chiến lược đối phó và triển vọng
Sự xuất hiện của LLM không giới hạn đánh dấu một mô hình tấn công mới phức tạp hơn, quy mô hơn và có khả năng tự động hóa trong an ninh mạng. Điều này không chỉ làm giảm ngưỡng tấn công mà còn mang đến những mối đe dọa mới ẩn mình và lừa đảo mạnh mẽ hơn.
Để đối phó với những thách thức này, các bên trong hệ sinh thái an ninh cần nỗ lực phối hợp.
Tăng cường đầu tư vào công nghệ kiểm tra, phát triển hệ thống có khả năng nhận diện và chặn nội dung do LLM độc hại tạo ra.
Tăng cường khả năng chống jailbreak của mô hình, khám phá cơ chế watermark và truy xuất nguồn gốc, theo dõi nguồn gốc nội dung độc hại trong các tình huống quan trọng.
Xây dựng và hoàn thiện các quy tắc đạo đức và cơ chế giám sát, hạn chế từ gốc việc phát triển và lạm dụng mô hình xấu.
Chỉ thông qua nỗ lực đa chiều, toàn diện, chúng ta mới có thể vừa tận hưởng những tiện ích mà sự tiến bộ của công nghệ AI mang lại, vừa hiệu quả phòng ngừa những rủi ro tiềm ẩn, xây dựng một thế giới số an toàn và đáng tin cậy hơn.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
12 thích
Phần thưởng
12
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
NoodlesOrTokens
· 7giờ trước
Tsk tsk, sớm muộn gì cũng xảy ra chuyện.
Xem bản gốcTrả lời0
RugPullAlarm
· 7giờ trước
Dữ liệu on-chain không chạy được, một vòng nữa hợp đồng thông minh có nguy cơ phát nổ?
Xem bản gốcTrả lời0
NFTDreamer
· 7giờ trước
Đây lại là việc đặt ra tiêu chuẩn đạo đức cho AI? Tan rã đi.
Xem bản gốcTrả lời0
WalletWhisperer
· 7giờ trước
Chơi lâu rồi thì nhìn thấu, tầng dưới đều là máy chơi đùa với mọi người.
Xem bản gốcTrả lời0
SchrodingersPaper
· 7giờ trước
bơm Nhập vị thế chuẩn bị một đợt chính sách AI bùng nổ rồi à, tích trữ hai ngày xem chất lượng
Sự trỗi dậy của mô hình ngôn ngữ không giới hạn: Mối đe dọa và phòng ngừa trong kỷ nguyên AI
Tiến bộ của trí tuệ nhân tạo và những mối đe dọa tiềm tàng: Sự trỗi dậy của các mô hình ngôn ngữ không giới hạn
Với sự ra mắt liên tục của các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến từ các gã khổng lồ công nghệ như OpenAI và Google, cách làm việc và sinh hoạt của chúng ta đang trải qua những biến đổi sâu sắc. Tuy nhiên, trong cuộc cách mạng công nghệ này, một xu hướng đáng lo ngại đang âm thầm hình thành - sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn không giới hạn (LLM).
LLM không giới hạn đề cập đến những mô hình ngôn ngữ được thiết kế hoặc chỉnh sửa một cách có chủ đích để vượt qua các cơ chế bảo mật và giới hạn đạo đức được tích hợp trong các mô hình chính thống. Mặc dù các nhà phát triển LLM chính thống đã đầu tư nhiều nguồn lực để ngăn chặn việc lạm dụng mô hình, nhưng một số cá nhân hoặc tổ chức vì mục đích bất hợp pháp, đã bắt đầu tìm kiếm hoặc tự phát triển các mô hình không bị ràng buộc. Bài viết này sẽ khám phá một số công cụ LLM không giới hạn điển hình, phân tích các cách lạm dụng tiềm tàng của chúng trong ngành công nghiệp tiền điện tử, và thảo luận về các thách thức an ninh liên quan cũng như các chiến lược ứng phó.
Những nguy hiểm tiềm tàng của LLM không giới hạn
Sự xuất hiện của LLM không giới hạn đã làm giảm đáng kể rào cản của tội phạm mạng. Những nhiệm vụ trước đây cần kỹ năng chuyên môn để hoàn thành, như viết mã độc, tạo email lừa đảo, lập kế hoạch lừa đảo, giờ đây ngay cả những người có khả năng kỹ thuật hạn chế cũng có thể dễ dàng thực hiện nhờ vào những công cụ này. Kẻ tấn công chỉ cần lấy trọng số và mã nguồn của mô hình mã nguồn mở, sau đó sử dụng một tập dữ liệu chứa nội dung độc hại hoặc lệnh bất hợp pháp để tinh chỉnh, từ đó tạo ra những công cụ tấn công tùy chỉnh.
Xu hướng này mang lại nhiều rủi ro:
Công cụ LLM không giới hạn điển hình và cách lạm dụng của chúng
1. Một diễn đàn hacker bán LLM độc hại
Đây là một LLM độc hại được bán công khai trên diễn đàn ngầm, nhà phát triển tuyên bố rằng nó không có bất kỳ giới hạn đạo đức nào. Mô hình này dựa trên dự án mã nguồn mở và được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu liên quan đến phần mềm độc hại. Người dùng chỉ cần trả 189 đô la để có quyền sử dụng trong một tháng. Ứng dụng nổi tiếng nhất của nó là tạo ra các email thương mại xâm nhập cực kỳ thuyết phục cho các cuộc tấn công (BEC) và email lừa đảo.
Các hình thức lạm dụng điển hình trong lĩnh vực tiền điện tử bao gồm:
2. Mô hình ngôn ngữ tập trung vào nội dung dark web
Đây là một mô hình ngôn ngữ được phát triển bởi một tổ chức nghiên cứu, chuyên được huấn luyện trước trên dữ liệu từ mạng ẩn, với mục đích cung cấp công cụ cho các nhà nghiên cứu an ninh và các cơ quan thực thi pháp luật, nhằm hiểu rõ hơn về hệ sinh thái mạng ẩn và theo dõi các hoạt động bất hợp pháp.
Tuy nhiên, nếu các tác nhân độc hại lấy được hoặc vận dụng công nghệ tương tự để đào tạo mô hình không bị giới hạn, có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng. Sự lạm dụng tiềm tàng của nó trong lĩnh vực tiền mã hóa bao gồm:
3. Khẳng định rằng chức năng của trợ lý AI độc hại hoàn thiện hơn.
Đây là một công cụ AI được bán trên dark web và diễn đàn hacker, với mức phí hàng tháng dao động từ 200 đô la đến 1,700 đô la. Cách lạm dụng điển hình của nó trong lĩnh vực tiền mã hóa bao gồm:
4. AI trò chuyện không bị ràng buộc bởi đạo đức
Đây là một chatbot AI được xác định rõ ràng là không có giới hạn đạo đức. Sự lạm dụng tiềm năng trong lĩnh vực tiền điện tử bao gồm:
5. Cung cấp nhiều nền tảng truy cập LLM không kiểm duyệt
Đây là một nền tảng tự xưng cung cấp trải nghiệm AI không giới hạn cho người dùng, bao gồm một số mô hình ít bị kiểm duyệt hơn. Mặc dù được định vị như một cổng mở để khám phá khả năng của LLM, nhưng cũng có thể bị kẻ xấu lợi dụng. Các rủi ro tiềm ẩn bao gồm:
Chiến lược đối phó và triển vọng
Sự xuất hiện của LLM không giới hạn đánh dấu một mô hình tấn công mới phức tạp hơn, quy mô hơn và có khả năng tự động hóa trong an ninh mạng. Điều này không chỉ làm giảm ngưỡng tấn công mà còn mang đến những mối đe dọa mới ẩn mình và lừa đảo mạnh mẽ hơn.
Để đối phó với những thách thức này, các bên trong hệ sinh thái an ninh cần nỗ lực phối hợp.
Chỉ thông qua nỗ lực đa chiều, toàn diện, chúng ta mới có thể vừa tận hưởng những tiện ích mà sự tiến bộ của công nghệ AI mang lại, vừa hiệu quả phòng ngừa những rủi ro tiềm ẩn, xây dựng một thế giới số an toàn và đáng tin cậy hơn.