Le côté obscur de l'intelligence artificielle : la menace des modèles de langage sans restriction pour l'industrie du chiffrement
Avec le développement rapide des technologies d'intelligence artificielle, des modèles avancés tels que la série GPT et Gemini changent profondément notre mode de vie. Cependant, dans cette révolution technologique, une tendance inquiétante émerge discrètement : l'apparition de modèles de langage à grande échelle sans restrictions.
Les modèles linguistiques sans restriction désignent ceux qui ont été délibérément conçus ou modifiés pour contourner les mécanismes de sécurité intégrés et les limites éthiques des modèles mainstream. Bien que les développeurs d'IA mainstream investissent généralement d'importantes ressources pour empêcher l'abus de leurs modèles, certaines personnes ou organisations, à des fins illégales, commencent à rechercher ou à développer des modèles non contraints. Cet article explorera les menaces potentielles que ces modèles sans restriction posent dans le domaine de la chiffrement, ainsi que les défis de sécurité associés et les stratégies de réponse.
Les dangers des modèles de langage sans restrictions
L'émergence de ce type de modèle a considérablement abaissé le seuil d'accès à la mise en œuvre d'attaques réseau. Des tâches qui nécessitaient auparavant des compétences spécialisées, comme la rédaction de code malveillant, la création de courriels de phishing ou la planification d'escroqueries, peuvent désormais être facilement réalisées même par des personnes ayant des compétences techniques limitées grâce à ces modèles. Les attaquants n'ont qu'à obtenir les poids et le code source des modèles open source, puis à effectuer un réglage fin avec un ensemble de données contenant du contenu malveillant ou des instructions illégales pour créer des outils d'attaque personnalisés.
Cette tendance entraîne de multiples risques : les attaquants peuvent personnaliser des modèles pour des cibles spécifiques, générer un contenu plus trompeur ; les modèles peuvent être utilisés pour générer rapidement des variantes de code de sites de phishing ou des scénarios de fraude adaptés à différentes plateformes ; en même temps, la disponibilité des modèles open source favorise la formation d'un écosystème AI souterrain, créant un terreau fertile pour les transactions et le développement illégaux.
Modèles de langage typiques sans restriction et leurs menaces
1. Version sombre de GPT
Il s'agit d'un modèle de langage malveillant vendu publiquement sur des forums souterrains, dont les développeurs affirment clairement qu'il n'a aucune limite éthique. Ce modèle est basé sur un cadre open-source et a été entraîné sur une grande quantité de données liées aux logiciels malveillants. Ses abus typiques dans le domaine du chiffrement incluent :
Générer des e-mails de phishing réalistes, se faisant passer pour des échanges de chiffrement ou des fournisseurs de services de portefeuille.
Aider à rédiger du code malveillant pour voler des fichiers de portefeuille ou surveiller les actions des utilisateurs
Inciter à l'escroquerie automatisée, guider les victimes à participer à des projets frauduleux
2. Modèle d'analyse de contenu du dark web
Bien que l'intention soit de fournir des outils d'analyse du dark web pour les chercheurs en sécurité, les informations sensibles maîtrisées par ce type de modèle, si elles tombaient entre les mains de malfaiteurs, auraient des conséquences désastreuses. Les abus potentiels incluent :
Collecter des informations sur les utilisateurs de chiffrement et les équipes de projet, mettre en œuvre des escroqueries précises.
Copier les méthodes de vol de cryptomonnaie et de blanchiment d'argent matures sur le dark web
3. Assistant de fraude en ligne
Ces modèles sont conçus comme des outils polyvalents pour la fraude en ligne et sont en vente sur le marché noir. Leurs applications typiques dans le domaine du chiffrement incluent :
Projets de chiffrement contrefaits, génération de livres blancs, sites web et autres documents pour un financement frauduleux
Génération en masse de pages de phishing imitant des échanges connus
Créer massivement de faux commentaires sur les réseaux sociaux pour promouvoir des jetons frauduleux
Imiter les dialogues humains pour établir la confiance avec l'utilisateur, puis l'inciter à divulguer des informations sensibles.
4. Assistant AI sans contrainte morale
Ces modèles sont clairement positionnés comme des robots de chat IA sans contraintes morales, et les menaces potentielles dans le domaine du chiffrement incluent :
Générer des e-mails de phishing très réalistes, se faisant passer pour des notifications fausses publiées par les échanges.
Génération rapide de code de contrat intelligent avec des portes dérobées cachées
Créer des logiciels malveillants capables de se transformer, utilisés pour voler des clés privées et des phrases de récupération
En combinant d'autres outils d'IA, créer des vidéos ou des voix de faux en profondeur pour escroquer.
5. Plateforme AI avec un faible seuil de contrôle
Certaines plateformes d'IA offrent un accès à divers modèles de langage avec peu de restrictions, bien qu'elles prétendent explorer les capacités de l'IA, cela peut également être abusé. Les risques potentiels incluent :
Contourner la censure pour générer du contenu malveillant, comme des modèles de phishing ou de fausses publicités.
Abaisser le seuil d'entrée des systèmes de conseil, rendant plus facile pour les attaquants d'obtenir des sorties initialement restreintes.
Accélérer l'itération des techniques d'attaque, tester rapidement la réaction de différents modèles aux instructions malveillantes
Stratégies de réponse
L'émergence de modèles linguistiques sans restriction marque une nouvelle ère où la cybersécurité est confrontée à des attaques plus complexes, à plus grande échelle et dotées de capacités d'automatisation. Cela a non seulement abaissé le seuil d'entrée pour les attaques, mais a également introduit de nouvelles menaces plus sournoises et plus trompeuses.
Pour relever ce défi, toutes les parties de l'écosystème de sécurité doivent travailler ensemble :
Augmenter les investissements dans les technologies de détection, développer des systèmes capables d'identifier et d'intercepter les contenus malveillants générés par l'IA, l'exploitation des vulnérabilités des contrats intelligents et le code malveillant.
Promouvoir la construction de la capacité de défense contre le jailbreak des modèles, explorer les mécanismes de filigrane et de traçabilité, afin de pouvoir retracer l'origine des contenus malveillants dans des scénarios clés.
Établir des normes éthiques et des mécanismes de régulation solides afin de limiter à la source le développement et l'abus de modèles malveillants.
Renforcer l'éducation des utilisateurs pour améliorer la capacité du public à identifier le contenu généré par l'IA et la sensibilisation à la sécurité.
Encourager la coopération dans l'industrie, partager les renseignements sur les menaces et faire face ensemble aux nouveaux défis de sécurité liés à l'IA.
Seules des efforts conjoints de plusieurs parties peuvent garantir la sécurité et le développement sain de l'écosystème des chiffrement tout en permettant le développement rapide de la technologie AI.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
13 J'aime
Récompense
13
3
Partager
Commentaire
0/400
ForkTrooper
· Il y a 22h
On va encore tuer des habitués, n'est-ce pas?
Voir l'originalRépondre0
DeFiAlchemist
· 08-05 07:30
*ajuste la lentille spectrale* hmm... les protocoles interdits émergent. tout comme les anciens alchimistes l'avaient prédit dans leurs prophéties de rendement... de véritables temps sombres à venir pour notre royaume sacré de la blockchain, à vrai dire.
Voir l'originalRépondre0
CommunityJanitor
· 08-05 07:06
gpt doit aussi faire quelque chose, n'est-ce pas ?
Modèles d'IA sans restrictions : le secteur des Cryptoactifs fait face à de nouvelles menaces de sécurité.
Le côté obscur de l'intelligence artificielle : la menace des modèles de langage sans restriction pour l'industrie du chiffrement
Avec le développement rapide des technologies d'intelligence artificielle, des modèles avancés tels que la série GPT et Gemini changent profondément notre mode de vie. Cependant, dans cette révolution technologique, une tendance inquiétante émerge discrètement : l'apparition de modèles de langage à grande échelle sans restrictions.
Les modèles linguistiques sans restriction désignent ceux qui ont été délibérément conçus ou modifiés pour contourner les mécanismes de sécurité intégrés et les limites éthiques des modèles mainstream. Bien que les développeurs d'IA mainstream investissent généralement d'importantes ressources pour empêcher l'abus de leurs modèles, certaines personnes ou organisations, à des fins illégales, commencent à rechercher ou à développer des modèles non contraints. Cet article explorera les menaces potentielles que ces modèles sans restriction posent dans le domaine de la chiffrement, ainsi que les défis de sécurité associés et les stratégies de réponse.
Les dangers des modèles de langage sans restrictions
L'émergence de ce type de modèle a considérablement abaissé le seuil d'accès à la mise en œuvre d'attaques réseau. Des tâches qui nécessitaient auparavant des compétences spécialisées, comme la rédaction de code malveillant, la création de courriels de phishing ou la planification d'escroqueries, peuvent désormais être facilement réalisées même par des personnes ayant des compétences techniques limitées grâce à ces modèles. Les attaquants n'ont qu'à obtenir les poids et le code source des modèles open source, puis à effectuer un réglage fin avec un ensemble de données contenant du contenu malveillant ou des instructions illégales pour créer des outils d'attaque personnalisés.
Cette tendance entraîne de multiples risques : les attaquants peuvent personnaliser des modèles pour des cibles spécifiques, générer un contenu plus trompeur ; les modèles peuvent être utilisés pour générer rapidement des variantes de code de sites de phishing ou des scénarios de fraude adaptés à différentes plateformes ; en même temps, la disponibilité des modèles open source favorise la formation d'un écosystème AI souterrain, créant un terreau fertile pour les transactions et le développement illégaux.
Modèles de langage typiques sans restriction et leurs menaces
1. Version sombre de GPT
Il s'agit d'un modèle de langage malveillant vendu publiquement sur des forums souterrains, dont les développeurs affirment clairement qu'il n'a aucune limite éthique. Ce modèle est basé sur un cadre open-source et a été entraîné sur une grande quantité de données liées aux logiciels malveillants. Ses abus typiques dans le domaine du chiffrement incluent :
2. Modèle d'analyse de contenu du dark web
Bien que l'intention soit de fournir des outils d'analyse du dark web pour les chercheurs en sécurité, les informations sensibles maîtrisées par ce type de modèle, si elles tombaient entre les mains de malfaiteurs, auraient des conséquences désastreuses. Les abus potentiels incluent :
3. Assistant de fraude en ligne
Ces modèles sont conçus comme des outils polyvalents pour la fraude en ligne et sont en vente sur le marché noir. Leurs applications typiques dans le domaine du chiffrement incluent :
4. Assistant AI sans contrainte morale
Ces modèles sont clairement positionnés comme des robots de chat IA sans contraintes morales, et les menaces potentielles dans le domaine du chiffrement incluent :
5. Plateforme AI avec un faible seuil de contrôle
Certaines plateformes d'IA offrent un accès à divers modèles de langage avec peu de restrictions, bien qu'elles prétendent explorer les capacités de l'IA, cela peut également être abusé. Les risques potentiels incluent :
Stratégies de réponse
L'émergence de modèles linguistiques sans restriction marque une nouvelle ère où la cybersécurité est confrontée à des attaques plus complexes, à plus grande échelle et dotées de capacités d'automatisation. Cela a non seulement abaissé le seuil d'entrée pour les attaques, mais a également introduit de nouvelles menaces plus sournoises et plus trompeuses.
Pour relever ce défi, toutes les parties de l'écosystème de sécurité doivent travailler ensemble :
Augmenter les investissements dans les technologies de détection, développer des systèmes capables d'identifier et d'intercepter les contenus malveillants générés par l'IA, l'exploitation des vulnérabilités des contrats intelligents et le code malveillant.
Promouvoir la construction de la capacité de défense contre le jailbreak des modèles, explorer les mécanismes de filigrane et de traçabilité, afin de pouvoir retracer l'origine des contenus malveillants dans des scénarios clés.
Établir des normes éthiques et des mécanismes de régulation solides afin de limiter à la source le développement et l'abus de modèles malveillants.
Renforcer l'éducation des utilisateurs pour améliorer la capacité du public à identifier le contenu généré par l'IA et la sensibilisation à la sécurité.
Encourager la coopération dans l'industrie, partager les renseignements sur les menaces et faire face ensemble aux nouveaux défis de sécurité liés à l'IA.
Seules des efforts conjoints de plusieurs parties peuvent garantir la sécurité et le développement sain de l'écosystème des chiffrement tout en permettant le développement rapide de la technologie AI.