O lado negro da inteligência artificial: a ameaça dos modelos de linguagem irrestritos à encriptação
Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, desde a série GPT até modelos avançados como o Gemini, estão a mudar profundamente o nosso estilo de vida. No entanto, nesta revolução tecnológica, uma tendência preocupante está a emergir silenciosamente - o surgimento de modelos de linguagem de grande escala sem restrições.
Modelos de linguagem sem restrições referem-se àqueles que foram intencionalmente projetados ou modificados para contornar os mecanismos de segurança e as limitações éticas embutidos em modelos mainstream. Embora os desenvolvedores de IA mainstream geralmente invistam muitos recursos para evitar que seus modelos sejam mal utilizados, algumas pessoas ou organizações, por motivos ilegais, começaram a procurar ou desenvolver modelos sem restrições. Este artigo explorará as potenciais ameaças desses modelos sem restrições no campo das encriptações, bem como os desafios de segurança e as estratégias de resposta relacionadas.
Perigos dos modelos de linguagem sem restrições
A aparição deste tipo de modelo reduziu drasticamente a barreira para a implementação de ataques cibernéticos. Tarefas que antes exigiam habilidades profissionais, como a escrita de código malicioso, a criação de e-mails de phishing ou a elaboração de fraudes, agora podem ser facilmente realizadas por pessoas com habilidades técnicas limitadas, graças a estes modelos. Os atacantes só precisam obter os pesos e o código-fonte do modelo de código aberto e, em seguida, ajustar com um conjunto de dados que contenha conteúdo malicioso ou instruções ilegais, podendo assim criar ferramentas de ataque personalizadas.
Esta tendência traz múltiplos riscos: os atacantes podem personalizar modelos para alvos específicos, gerando conteúdos mais enganosos; os modelos podem ser utilizados para gerar rapidamente variantes de código de sites de phishing ou para criar textos fraudulentos personalizados para diferentes plataformas; ao mesmo tempo, a facilidade de acesso a modelos de código aberto também está a fomentar a formação de um ecossistema de IA subterrâneo, proporcionando um terreno fértil para transações e desenvolvimentos ilegais.
Modelos de linguagem típicos sem restrições e suas ameaças
1. Versão Escura do GPT
Este é um modelo de linguagem malicioso vendido publicamente em fóruns underground, cujo desenvolvedor afirma claramente que não possui quaisquer restrições éticas. O modelo é baseado em uma estrutura de código aberto e foi treinado em uma grande quantidade de dados relacionados a malware. O seu abuso típico no campo da encriptação inclui:
Gerar e-mails de phishing realistas, fingindo ser uma bolsa de encriptação ou prestador de serviços de carteira
Assistir na escrita de código malicioso para roubar arquivos de carteira ou monitorar as operações dos usuários
Impulsionar fraudes automatizadas, guiando as vítimas a participar de projetos falsos
2. Modelo de Análise de Conteúdos da Dark Web
Embora a intenção inicial seja fornecer ferramentas de análise da dark web para pesquisadores de segurança, as informações sensíveis que esses modelos possuem, se caírem nas mãos de indivíduos mal-intencionados, podem ter consequências devastadoras. Os potenciais abusos incluem:
Recolher informações sobre utilizadores de encriptação e equipas de projetos, implementar fraudes precisas
Copiar técnicas maduras de roubo de moedas e lavagem de dinheiro na dark web
3. Assistente de Fraude na Rede
Este tipo de modelo foi projetado como uma ferramenta multifuncional para fraudes na internet, disponível no mercado negro. As suas aplicações típicas na encriptação incluem:
Projetos de encriptação falsificados, gerando white papers, sites oficiais e outros materiais para financiamento falso
Gerar em massa páginas de phishing que imitam exchanges conhecidas
Produzir em massa comentários falsos nas redes sociais para promover tokens fraudulentos
Imitar conversas humanas e, após estabelecer confiança com o usuário, induzi-lo a revelar informações sensíveis
4. Assistente de IA sem restrições éticas
Este tipo de modelo é claramente posicionado como um chatbot de IA sem restrições éticas, e as potenciais ameaças no campo da encriptação incluem:
Gerar emails de phishing altamente realistas, fazendo-se passar por uma troca para emitir notificações falsas
Gerar rapidamente códigos de contratos inteligentes com portas dos fundos ocultas
Criar malware com capacidade de transformação para roubar chaves privadas e frases-semente
Combinando com outras ferramentas de IA, criar vídeos ou áudios deepfake para fraudes
5. Plataforma de IA com baixo nível de revisão
Algumas plataformas de IA oferecem acesso a vários modelos de linguagem com menos restrições, embora aleguem que é para explorar as capacidades da IA, também podem ser mal utilizadas. Os riscos potenciais incluem:
Contornar a censura para gerar conteúdo malicioso, como templates de phishing ou propaganda falsa
Reduzir a barreira de entrada para a engenharia de dicas, tornando mais fácil para os atacantes obterem saídas que antes eram restritas.
Acelerar a iteração de técnicas de ataque, testando rapidamente diferentes modelos em relação à reação a instruções maliciosas
Medidas de resposta
A emergência de modelos de linguagem ilimitados marca o surgimento de um novo paradigma de ataques na segurança cibernética, que enfrenta ameaças mais complexas, escaláveis e automatizadas. Isso não só reduz a barreira de entrada para ataques, mas também traz novas ameaças que são mais encobertas e enganosas.
Para enfrentar este desafio, todas as partes do ecossistema de segurança precisam colaborar.
Aumentar o investimento em tecnologias de detecção, desenvolvendo sistemas que possam identificar e interceptar conteúdos maliciosos gerados por IA, exploração de vulnerabilidades em contratos inteligentes e códigos maliciosos.
Impulsionar a construção da capacidade de prevenção de jailbreak do modelo, explorando mecanismos de marca d'água e rastreabilidade, a fim de rastrear a origem de conteúdos maliciosos em cenários críticos.
Estabelecer e melhorar normas éticas e mecanismos de supervisão, limitando desde a origem o desenvolvimento e abuso de modelos maliciosos.
Reforçar a educação dos usuários, aumentando a capacidade do público de identificar conteúdos gerados por IA e a consciência de segurança.
Incentivar a colaboração na indústria, compartilhar informações sobre ameaças e enfrentar em conjunto os novos desafios de segurança da IA.
Somente com o esforço conjunto de várias partes é que se poderá garantir a segurança e o desenvolvimento saudável do ecossistema de encriptação, enquanto a tecnologia de IA avança rapidamente.
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ForkTrooper
· 9h atrás
Vai matar os conhecidos de novo, certo?
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DeFiAlchemist
· 12h atrás
*ajusta a lente espectral* hmm... os protocolos proibidos emergem. tal como os antigos alquimistas previram nas suas profecias de rendimento... verdadeiramente tempos sombrios à frente para o nosso sagrado reino blockchain tbh
Modelos de IA sem restrições: o setor de ativos de criptografia enfrenta novas ameaças de segurança.
O lado negro da inteligência artificial: a ameaça dos modelos de linguagem irrestritos à encriptação
Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, desde a série GPT até modelos avançados como o Gemini, estão a mudar profundamente o nosso estilo de vida. No entanto, nesta revolução tecnológica, uma tendência preocupante está a emergir silenciosamente - o surgimento de modelos de linguagem de grande escala sem restrições.
Modelos de linguagem sem restrições referem-se àqueles que foram intencionalmente projetados ou modificados para contornar os mecanismos de segurança e as limitações éticas embutidos em modelos mainstream. Embora os desenvolvedores de IA mainstream geralmente invistam muitos recursos para evitar que seus modelos sejam mal utilizados, algumas pessoas ou organizações, por motivos ilegais, começaram a procurar ou desenvolver modelos sem restrições. Este artigo explorará as potenciais ameaças desses modelos sem restrições no campo das encriptações, bem como os desafios de segurança e as estratégias de resposta relacionadas.
Perigos dos modelos de linguagem sem restrições
A aparição deste tipo de modelo reduziu drasticamente a barreira para a implementação de ataques cibernéticos. Tarefas que antes exigiam habilidades profissionais, como a escrita de código malicioso, a criação de e-mails de phishing ou a elaboração de fraudes, agora podem ser facilmente realizadas por pessoas com habilidades técnicas limitadas, graças a estes modelos. Os atacantes só precisam obter os pesos e o código-fonte do modelo de código aberto e, em seguida, ajustar com um conjunto de dados que contenha conteúdo malicioso ou instruções ilegais, podendo assim criar ferramentas de ataque personalizadas.
Esta tendência traz múltiplos riscos: os atacantes podem personalizar modelos para alvos específicos, gerando conteúdos mais enganosos; os modelos podem ser utilizados para gerar rapidamente variantes de código de sites de phishing ou para criar textos fraudulentos personalizados para diferentes plataformas; ao mesmo tempo, a facilidade de acesso a modelos de código aberto também está a fomentar a formação de um ecossistema de IA subterrâneo, proporcionando um terreno fértil para transações e desenvolvimentos ilegais.
Modelos de linguagem típicos sem restrições e suas ameaças
1. Versão Escura do GPT
Este é um modelo de linguagem malicioso vendido publicamente em fóruns underground, cujo desenvolvedor afirma claramente que não possui quaisquer restrições éticas. O modelo é baseado em uma estrutura de código aberto e foi treinado em uma grande quantidade de dados relacionados a malware. O seu abuso típico no campo da encriptação inclui:
2. Modelo de Análise de Conteúdos da Dark Web
Embora a intenção inicial seja fornecer ferramentas de análise da dark web para pesquisadores de segurança, as informações sensíveis que esses modelos possuem, se caírem nas mãos de indivíduos mal-intencionados, podem ter consequências devastadoras. Os potenciais abusos incluem:
3. Assistente de Fraude na Rede
Este tipo de modelo foi projetado como uma ferramenta multifuncional para fraudes na internet, disponível no mercado negro. As suas aplicações típicas na encriptação incluem:
4. Assistente de IA sem restrições éticas
Este tipo de modelo é claramente posicionado como um chatbot de IA sem restrições éticas, e as potenciais ameaças no campo da encriptação incluem:
5. Plataforma de IA com baixo nível de revisão
Algumas plataformas de IA oferecem acesso a vários modelos de linguagem com menos restrições, embora aleguem que é para explorar as capacidades da IA, também podem ser mal utilizadas. Os riscos potenciais incluem:
Medidas de resposta
A emergência de modelos de linguagem ilimitados marca o surgimento de um novo paradigma de ataques na segurança cibernética, que enfrenta ameaças mais complexas, escaláveis e automatizadas. Isso não só reduz a barreira de entrada para ataques, mas também traz novas ameaças que são mais encobertas e enganosas.
Para enfrentar este desafio, todas as partes do ecossistema de segurança precisam colaborar.
Aumentar o investimento em tecnologias de detecção, desenvolvendo sistemas que possam identificar e interceptar conteúdos maliciosos gerados por IA, exploração de vulnerabilidades em contratos inteligentes e códigos maliciosos.
Impulsionar a construção da capacidade de prevenção de jailbreak do modelo, explorando mecanismos de marca d'água e rastreabilidade, a fim de rastrear a origem de conteúdos maliciosos em cenários críticos.
Estabelecer e melhorar normas éticas e mecanismos de supervisão, limitando desde a origem o desenvolvimento e abuso de modelos maliciosos.
Reforçar a educação dos usuários, aumentando a capacidade do público de identificar conteúdos gerados por IA e a consciência de segurança.
Incentivar a colaboração na indústria, compartilhar informações sobre ameaças e enfrentar em conjunto os novos desafios de segurança da IA.
Somente com o esforço conjunto de várias partes é que se poderá garantir a segurança e o desenvolvimento saudável do ecossistema de encriptação, enquanto a tecnologia de IA avança rapidamente.