التهديدات المحتملة للذكاء الاصطناعي: مناقشة تأثير نماذج اللغة غير المحدودة على صناعة التشفير
إن التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يحدث تغييرات عميقة في حياتنا وطريقة عملنا. من سلسلة GPT إلى ظهور نماذج متقدمة مثل Gemini، جلبت هذه التكنولوجيا فرصًا هائلة لمختلف القطاعات. ومع ذلك، فإن هناك اتجاهًا مقلقًا بدأ يتضح بالتزامن مع هذا التقدم التكنولوجي - وهو صعود نماذج اللغة الكبيرة غير المحدودة أو الخبيثة.
تشير نماذج اللغة غير المحدودة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تم تصميمها أو تعديلها عمدًا لتجاوز آليات الأمان المدمجة والقيود الأخلاقية للنماذج الرئيسية. على الرغم من أن مطوري النماذج الرئيسية غالبًا ما يستثمرون موارد كبيرة لمنع إساءة استخدام منتجاتهم، إلا أن بعض الأفراد أو المنظمات يسعون أو يطورون نماذج غير مقيدة لأغراض غير قانونية. ستقدم هذه المقالة بعض أدوات نماذج اللغة غير المحدودة النموذجية، وتستكشف المخاطر المحتملة لها في مجال التشفير، وتفكر في التحديات الأمنية ذات الصلة واستراتيجيات المواجهة.
تهديدات نماذج اللغة غير المحدودة
أدت ظهور هذه النماذج إلى خفض كبير في عتبة تنفيذ الهجمات المعقدة. حتى الأشخاص الذين لا يمتلكون مهارات احترافية يمكنهم بسهولة إكمال مهام مثل كتابة التعليمات البرمجية الضارة، وإعداد رسائل البريد الإلكتروني الاحتيالية، أو تخطيط الاحتيالات. يحتاج المهاجمون فقط إلى الحصول على بنية النماذج مفتوحة المصدر، ثم استخدام مجموعة بيانات تحتوي على محتوى ضار أو تعليمات غير قانونية لإجراء تعديلات، ليتمكنوا من بناء أدوات هجوم مستهدفة.
هذه الطريقة تجلب مخاطر متعددة:
يمكن للمهاجمين تخصيص النماذج لاستهداف أهداف معينة، وإنشاء محتوى أكثر خداعًا لتجاوز مراجعات الأمان للذكاء الاصطناعي التقليدي.
يمكن استخدام النموذج لتوليد شفرة مواقع تصيد احتيالية بسرعة أو لتخصيص نصوص الاحتيال لمنصات مختلفة.
ساعدت سهولة الوصول إلى النماذج مفتوحة المصدر في تشكيل بيئة الذكاء الاصطناعي تحت الأرض، مما وفر بيئة خصبة للتجارة والتطوير غير القانونيين.
نماذج اللغة غير المحدودة النموذجية وإساءة استخدامها المحتملة
نموذج A: إصدار أسود GPT
هذه نموذج لغة ضار تُباع علنًا في المنتديات السرية، وتدعي عدم وجود أي قيود أخلاقية. يعتمد على بنية نموذج مفتوحة المصدر، وتم تدريبه على مجموعة كبيرة من البيانات المتعلقة بالبرمجيات الضارة. يمكن للمستخدمين الحصول على حق الوصول مقابل رسوم قليلة. الاستخدام الأكثر سوءًا لهذا النموذج هو توليد هجمات بريد إلكتروني احتيالية تجارية ورسائل تصيد احتيالية.
في مجال التشفير، تشمل طرق الإساءة النموذجية ما يلي:
إنشاء معلومات تصيد احتيالي لمحاكاة بورصات التشفير أو المحافظ، مما يحث المستخدمين على تسريب المفاتيح الخاصة أو عبارات الاسترداد.
مساعدة المهاجمين ذوي القدرات الفنية المحدودة في كتابة التعليمات البرمجية الضارة لسرقة ملفات المحفظة، ومراقبة الحافظة، وما إلى ذلك.
قيادة محادثات الاحتيال الآلي، وإرشاد الضحايا للمشاركة في إيردروب مزيف أو مشاريع استثمارية.
نموذج B: أداة تحليل محتوى الشبكة المظلمة
هذا نموذج لغوي تم تدريبه خصيصًا على بيانات الشبكة المظلمة، وكان الهدف الأصلي منه هو مساعدة الباحثين والجهات القانونية على فهم بيئة الشبكة المظلمة بشكل أفضل وتتبع الأنشطة غير القانونية. ومع ذلك، إذا حصل المجرمون على هذا النموذج أو استخدموا تقنيات مشابهة لتدريب نموذج غير مقيد، فقد يؤدي ذلك إلى عواقب وخيمة.
في مجال التشفير، تشمل الانتهاكات المحتملة ما يلي:
جمع معلومات مستخدمي التشفير وفرق المشاريع لاستخدامها في الاحتيال الاجتماعي الدقيق.
نسخ أساليب سرقة العملات وغسل الأموال الناضجة من الشبكة المظلمة.
نموذج C: مساعد متعدد الوظائف للاحتيال عبر الإنترنت
هذه نموذج متقدم يتم بيعه في الشبكة المظلمة ومنتديات الهاكرز، ويُدعى أنه أكثر شمولاً. تشمل طرق الإساءة النموذجية له في مجال التشفير ما يلي:
إنشاء أوراق بيضاء ومواقع ونصوص تسويقية مزيفة ذات درجة محاكاة عالية بسرعة.
إنشاء صفحات تسجيل دخول مزيفة تحاكي البورصات الشهيرة بشكل جماعي.
تصنيع تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي المزيفة على نطاق واسع، للترويج لرموز الاحتيال أو تشويه سمعة المشاريع المنافسة.
محاكاة الحوار البشري، وبناء الثقة مع المستخدم، واستدراجه للكشف عن المعلومات الحساسة.
نموذج D: مساعد AI بدون قيود أخلاقية
هذا روبوت دردشة AI محدد بوضوح بأنه بلا قيود أخلاقية. تشمل إساءات الاستخدام المحتملة في مجال التشفير ما يلي:
إنشاء رسائل تصيد عالية الدقة تتظاهر بإصدار إشعارات مزيفة من بورصات العملات الرئيسية.
إنشاء رمز عقد ذكي يحتوي على أبواب خلفية مخفية بسرعة، لتنفيذ الاحتيال في الخروج أو مهاجمة بروتوكولات DeFi.
إنشاء برامج ضارة ذات قدرة على التحول، لسرقة معلومات المحفظة، يصعب اكتشافها بواسطة برامج الأمان التقليدية.
نشر روبوتات الدردشة على منصات التواصل الاجتماعي، لإغراء المستخدمين بالمشاركة في مشاريع NFT وهمية أو عمليات احتيال استثمارية.
دمج أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى لإنشاء أصوات مزيفة لمؤسسي المشاريع أو المدراء التنفيذيين في البورصات، وتنفيذ عمليات الاحتيال عبر الهاتف.
منصة E: بوابة الوصول إلى نموذج تدقيق منخفض
هذه منصة توفر الوصول إلى نماذج لغوية متعددة، بما في ذلك بعض النسخ ذات الرقابة الأقل. على الرغم من أن هدفها هو توفير بيئة مفتوحة للمستخدمين لاستكشاف قدرات الذكاء الاصطناعي، فقد يتم إساءة استخدامها أيضًا لإنشاء محتوى ضار. تشمل المخاطر المحتملة ما يلي:
يمكن للمهاجمين استغلال النماذج ذات القيود الأقل لتجاوز الرقابة، وإنشاء قوالب تصيد أو خطط هجوم.
خفضت العتبة التقنية لهندسة التلميحات الخبيثة، مما يتيح للمستخدمين العاديين الحصول على المخرجات التي كانت مقيدة في الأصل.
منصة توفر للمهاجمين اختبارًا سريعًا وتحسين نصوص الاحتيال.
الخاتمة
ظهور نماذج اللغة غير المحدودة يدل على أن الأمن السيبراني يواجه تهديدات جديدة أكثر تعقيدًا ، وأكثر اتساعًا وقدرة على الأتمتة. وهذا لا يقلل فقط من عتبة الهجوم ، بل يجلب أيضًا مخاطر أكثر خفاءً وخداعًا.
في مواجهة هذا التحدي، تحتاج جميع الأطراف في النظام البيئي للأمان إلى العمل معًا:
زيادة الاستثمار في البحث والتطوير لتقنيات الكشف عن المحتوى المولد بواسطة الذكاء الاصطناعي، لتحسين القدرة على التعرف على المحتوى الضار واعتراضه.
تعزيز بناء قدرة النموذج على منع الاختراق، واستكشاف آلية العلامات المائية والتتبع، خصوصاً في المجالات الحيوية مثل المالية وإنشاء الشفرات.
إنشاء معايير أخلاقية ورقابية متكاملة للذكاء الاصطناعي، للحد من تطوير واستخدام النماذج الضارة من المصدر.
فقط من خلال الجهود المشتركة من جميع الجوانب يمكننا، أثناء الاستمتاع بفوائد تقنية الذكاء الاصطناعي، مواجهة المخاطر المحتملة التي قد تنجم عنها بفعالية، وضمان التنمية الصحية لبيئة العملات المشفرة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 10
أعجبني
10
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
AirdropCollector
· منذ 1 س
لقد قيل مبكرًا إنه نصاب بالذكاء الاصطناعي ويبتكر أشكال جديدة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DevChive
· 08-09 22:09
يبدو مخيفًا قليلاً، لكن لماذا لا يُسمح للذكاء الاصطناعي بجني الأموال؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
SchrodingerWallet
· 08-09 22:04
هل هناك من جديد في ذعر تداول الذكاء الاصطناعي؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
NullWhisperer
· 08-09 22:02
من الناحية الفنية... هذه طريقة هجوم مثيرة للاهتمام كنا جميعًا نغفل عنها بصراحة
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropHunter007
· 08-09 21:50
يا إلهي، هل جاء الذكاء الاصطناعي للاحتيال على المال؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-0717ab66
· 08-09 21:47
العمل غير ممكن العمل~ الذكاء الاصطناعي في القاع اقتطاف القسائم
نموذج اللغة AI غير المحدود: التهديدات الأمنية الجديدة التي تواجه صناعة التشفير
التهديدات المحتملة للذكاء الاصطناعي: مناقشة تأثير نماذج اللغة غير المحدودة على صناعة التشفير
إن التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يحدث تغييرات عميقة في حياتنا وطريقة عملنا. من سلسلة GPT إلى ظهور نماذج متقدمة مثل Gemini، جلبت هذه التكنولوجيا فرصًا هائلة لمختلف القطاعات. ومع ذلك، فإن هناك اتجاهًا مقلقًا بدأ يتضح بالتزامن مع هذا التقدم التكنولوجي - وهو صعود نماذج اللغة الكبيرة غير المحدودة أو الخبيثة.
تشير نماذج اللغة غير المحدودة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تم تصميمها أو تعديلها عمدًا لتجاوز آليات الأمان المدمجة والقيود الأخلاقية للنماذج الرئيسية. على الرغم من أن مطوري النماذج الرئيسية غالبًا ما يستثمرون موارد كبيرة لمنع إساءة استخدام منتجاتهم، إلا أن بعض الأفراد أو المنظمات يسعون أو يطورون نماذج غير مقيدة لأغراض غير قانونية. ستقدم هذه المقالة بعض أدوات نماذج اللغة غير المحدودة النموذجية، وتستكشف المخاطر المحتملة لها في مجال التشفير، وتفكر في التحديات الأمنية ذات الصلة واستراتيجيات المواجهة.
تهديدات نماذج اللغة غير المحدودة
أدت ظهور هذه النماذج إلى خفض كبير في عتبة تنفيذ الهجمات المعقدة. حتى الأشخاص الذين لا يمتلكون مهارات احترافية يمكنهم بسهولة إكمال مهام مثل كتابة التعليمات البرمجية الضارة، وإعداد رسائل البريد الإلكتروني الاحتيالية، أو تخطيط الاحتيالات. يحتاج المهاجمون فقط إلى الحصول على بنية النماذج مفتوحة المصدر، ثم استخدام مجموعة بيانات تحتوي على محتوى ضار أو تعليمات غير قانونية لإجراء تعديلات، ليتمكنوا من بناء أدوات هجوم مستهدفة.
هذه الطريقة تجلب مخاطر متعددة:
نماذج اللغة غير المحدودة النموذجية وإساءة استخدامها المحتملة
نموذج A: إصدار أسود GPT
هذه نموذج لغة ضار تُباع علنًا في المنتديات السرية، وتدعي عدم وجود أي قيود أخلاقية. يعتمد على بنية نموذج مفتوحة المصدر، وتم تدريبه على مجموعة كبيرة من البيانات المتعلقة بالبرمجيات الضارة. يمكن للمستخدمين الحصول على حق الوصول مقابل رسوم قليلة. الاستخدام الأكثر سوءًا لهذا النموذج هو توليد هجمات بريد إلكتروني احتيالية تجارية ورسائل تصيد احتيالية.
في مجال التشفير، تشمل طرق الإساءة النموذجية ما يلي:
نموذج B: أداة تحليل محتوى الشبكة المظلمة
هذا نموذج لغوي تم تدريبه خصيصًا على بيانات الشبكة المظلمة، وكان الهدف الأصلي منه هو مساعدة الباحثين والجهات القانونية على فهم بيئة الشبكة المظلمة بشكل أفضل وتتبع الأنشطة غير القانونية. ومع ذلك، إذا حصل المجرمون على هذا النموذج أو استخدموا تقنيات مشابهة لتدريب نموذج غير مقيد، فقد يؤدي ذلك إلى عواقب وخيمة.
في مجال التشفير، تشمل الانتهاكات المحتملة ما يلي:
نموذج C: مساعد متعدد الوظائف للاحتيال عبر الإنترنت
هذه نموذج متقدم يتم بيعه في الشبكة المظلمة ومنتديات الهاكرز، ويُدعى أنه أكثر شمولاً. تشمل طرق الإساءة النموذجية له في مجال التشفير ما يلي:
نموذج D: مساعد AI بدون قيود أخلاقية
هذا روبوت دردشة AI محدد بوضوح بأنه بلا قيود أخلاقية. تشمل إساءات الاستخدام المحتملة في مجال التشفير ما يلي:
منصة E: بوابة الوصول إلى نموذج تدقيق منخفض
هذه منصة توفر الوصول إلى نماذج لغوية متعددة، بما في ذلك بعض النسخ ذات الرقابة الأقل. على الرغم من أن هدفها هو توفير بيئة مفتوحة للمستخدمين لاستكشاف قدرات الذكاء الاصطناعي، فقد يتم إساءة استخدامها أيضًا لإنشاء محتوى ضار. تشمل المخاطر المحتملة ما يلي:
الخاتمة
ظهور نماذج اللغة غير المحدودة يدل على أن الأمن السيبراني يواجه تهديدات جديدة أكثر تعقيدًا ، وأكثر اتساعًا وقدرة على الأتمتة. وهذا لا يقلل فقط من عتبة الهجوم ، بل يجلب أيضًا مخاطر أكثر خفاءً وخداعًا.
في مواجهة هذا التحدي، تحتاج جميع الأطراف في النظام البيئي للأمان إلى العمل معًا:
فقط من خلال الجهود المشتركة من جميع الجوانب يمكننا، أثناء الاستمتاع بفوائد تقنية الذكاء الاصطناعي، مواجهة المخاطر المحتملة التي قد تنجم عنها بفعالية، وضمان التنمية الصحية لبيئة العملات المشفرة.