Les menaces potentielles de l'intelligence artificielle : explorer l'impact des modèles de langage sans restriction sur l'industrie du chiffrement
Le développement rapide des technologies de l'intelligence artificielle transforme profondément notre mode de vie et de travail. L'émergence de modèles avancés tels que la série GPT et Gemini offre d'énormes opportunités à divers secteurs. Cependant, avec cette avancée technologique, une tendance préoccupante émerge progressivement : la montée de modèles de langage de grande taille illimités ou malveillants.
Les modèles de langage sans restriction désignent ceux qui ont été intentionnellement conçus ou modifiés pour contourner les mécanismes de sécurité et les limitations éthiques intégrés aux modèles grand public. Bien que les développeurs de modèles grand public investissent généralement d'importantes ressources pour empêcher l'abus de leurs produits, certaines personnes ou organisations, pour des raisons illégales, commencent à rechercher ou à développer des modèles non contraints. Cet article présentera quelques outils typiques de modèles de langage sans restriction, explorera leurs risques potentiels dans le domaine du chiffrement et réfléchira aux défis de sécurité associés et aux stratégies d'adaptation.
La menace des modèles de langage sans restriction
L'émergence de ce type de modèle a considérablement abaissé le seuil d'entrée pour la mise en œuvre d'attaques complexes. Même des personnes sans compétences professionnelles peuvent facilement accomplir des tâches telles que la rédaction de codes malveillants, la création de courriels de phishing ou la planification d'escroqueries. Les attaquants n'ont qu'à obtenir l'infrastructure du modèle open source, puis à utiliser un ensemble de données contenant du contenu malveillant ou des instructions illégales pour l'affiner, afin de créer des outils d'attaque ciblés.
Ce modèle présente de multiples risques :
L'attaquant peut personnaliser le modèle pour cibler des objectifs spécifiques, générant ainsi un contenu plus trompeur afin de contourner les contrôles de sécurité de l'IA conventionnelle.
Le modèle peut être utilisé pour générer rapidement du code de sites de phishing variés ou pour créer des textes de fraude sur mesure pour différentes plateformes.
L'accessibilité des modèles open source a favorisé la formation d'un écosystème AI souterrain, fournissant un terreau pour les transactions et le développement illégaux.
Modèles de langage typiques illimités et leur abus potentiel
Modèle A : version noire GPT
C'est un modèle de langage malveillant vendu publiquement sur des forums souterrains, prétendant ne pas avoir de limites morales. Il est basé sur une architecture de modèle open source et a été entraîné sur un grand nombre de données liées aux logiciels malveillants. Les utilisateurs n'ont qu'à payer une petite somme pour obtenir un accès. L'utilisation la plus notoire de ce modèle est de générer des attaques par phishing et des courriels d'intrusion commerciaux très trompeurs.
Dans le domaine du chiffrement, les abus typiques comprennent :
Générer des informations de phishing pour des échanges ou des portefeuilles de chiffrement contrefaits, incitant les utilisateurs à divulguer leur clé privée ou leur phrase de récupération.
Aider les attaquants ayant des capacités techniques limitées à écrire du code malveillant pour voler des fichiers de portefeuille, surveiller le presse-papiers, etc.
Piloter des dialogues automatisés de fraude, en orientant les victimes vers des airdrops ou des projets d'investissement fictifs.
Modèle B : outil d'analyse de contenu du dark web
C'est un modèle de langage spécialement entraîné sur des données du dark web, dont le but initial est d'aider les chercheurs et les forces de l'ordre à mieux comprendre l'écosystème du dark web et à suivre les activités illégales. Cependant, si des criminels accédaient à ce modèle ou utilisaient une technologie similaire pour entraîner un modèle sans restrictions, cela pourrait avoir de graves conséquences.
Les abus potentiels dans le domaine du chiffrement comprennent :
Collecter des informations sur les utilisateurs de chiffrement et les équipes de projet, afin de cibler précisément la fraude sociale.
Copier les méthodes de vol et de blanchiment d'argent sur le dark web.
Modèle C : Assistant multifonction pour la fraude en ligne
C'est un modèle haut de gamme vendu sur le dark web et les forums de hackers, prétendument plus complet en fonctionnalités. Ses façons typiques d'abus dans le domaine du chiffrement comprennent :
Générer rapidement des livres blancs, des sites Web et des textes marketing de faux projets de chiffrement avec un degré de simulation très élevé.
Créer en masse des pages de connexion de phishing imitant des bourses célèbres.
Fabrication à grande échelle de faux commentaires sur les réseaux sociaux, promotion de jetons frauduleux ou diffamation de projets concurrents.
Simuler des conversations humaines, établir la confiance avec les utilisateurs et les inciter à divulguer des informations sensibles.
Modèle D : assistant IA sans contraintes éthiques
C'est un chatbot AI clairement positionné sans restrictions morales. Les abus potentiels dans le domaine du chiffrement incluent :
Générer des e-mails de phishing hautement réalistes, se faisant passer pour des notifications fausses émises par des bourses majeures.
Générer rapidement du code de contrat intelligent contenant des portes dérobées, utilisé pour mettre en œuvre une fraude de sortie ou attaquer des protocoles DeFi.
Créer des logiciels malveillants avec des capacités de transformation pour voler des informations de portefeuille, difficile à détecter par les logiciels de sécurité traditionnels.
Déployer des chatbots sur les plateformes sociales pour inciter les utilisateurs à participer à de faux projets NFT ou à des escroqueries d'investissement.
Combiner d'autres outils d'IA pour générer des voix fabriquées de fondateurs de projets ou de dirigeants d'échanges, pour réaliser des escroqueries téléphoniques.
Plateforme E : portail d'accès à faible modèle de vérification
C'est une plateforme qui offre l'accès à plusieurs modèles de langage, y compris certaines versions avec moins de censure. Bien que son intention soit de fournir aux utilisateurs un environnement ouvert pour explorer les capacités de l'IA, elle peut également être détournée pour générer du contenu malveillant. Les risques potentiels incluent :
Les attaquants peuvent utiliser des modèles avec moins de restrictions pour contourner la censure, générer des modèles de phishing ou des plans d'attaque.
A abaissé le seuil technique des attaques par ingénierie sociale, permettant aux utilisateurs ordinaires d'accéder à des résultats auparavant limités.
Fournir aux attaquants une plateforme pour tester rapidement et optimiser des scripts de fraude.
Conclusion
L'émergence de modèles de langage sans restriction marque l'apparition de nouvelles menaces pour la cybersécurité, plus complexes, plus à grande échelle et dotées de capacités d'automatisation. Cela a non seulement abaissé le seuil d'entrée pour les attaques, mais a également introduit des risques plus subtils et plus trompeurs.
Face à ce défi, toutes les parties prenantes de l'écosystème de sécurité doivent travailler ensemble :
Augmenter les investissements dans la recherche et le développement des technologies de détection de contenu généré par l'IA, afin d'améliorer la capacité à identifier et à intercepter les contenus malveillants.
Promouvoir la construction de capacités de prévention du jailbreak des modèles, explorer les mécanismes de filigrane et de traçabilité, en particulier dans les domaines clés tels que la finance et la génération de code.
Établir des normes éthiques et des mécanismes de régulation robustes pour l'IA, afin de limiter dès le départ le développement et l'abus de modèles malveillants.
Ce n'est que par des efforts conjoints de plusieurs parties que nous pourrons profiter des bénéfices de la technologie AI tout en faisant face efficacement aux risques potentiels qu'elle engendre, afin d'assurer le développement sain de l'écosystème du chiffrement.
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AirdropCollector
· Il y a 4h
Il a dit plus tôt que c'était un escroc de l'IA qui inventait de nouvelles astuces.
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DevChive
· 08-09 22:09
C'est un peu effrayant, et maintenant on ne laisse plus l'IA gagner de l'argent, qu'est-ce que c'est?
Voir l'originalRépondre0
SchrodingerWallet
· 08-09 22:04
Encore en train de paniquer à propos de l'IA ?
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NullWhisperer
· 08-09 22:02
techniquement parlant... c'est un vecteur d'attaque fascinant sur lequel nous avons tous dormi, pour être honnête
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AirdropHunter007
· 08-09 21:50
Oh là là, l'IA vient de nous arnaquer ?
Voir l'originalRépondre0
GateUser-0717ab66
· 08-09 21:47
Travailler n'est pas possible~AI est en bas pour couper les coupons
Modèles de langage AI sans limite : nouvelles menaces de sécurité auxquelles l'industrie du chiffrement est confrontée
Les menaces potentielles de l'intelligence artificielle : explorer l'impact des modèles de langage sans restriction sur l'industrie du chiffrement
Le développement rapide des technologies de l'intelligence artificielle transforme profondément notre mode de vie et de travail. L'émergence de modèles avancés tels que la série GPT et Gemini offre d'énormes opportunités à divers secteurs. Cependant, avec cette avancée technologique, une tendance préoccupante émerge progressivement : la montée de modèles de langage de grande taille illimités ou malveillants.
Les modèles de langage sans restriction désignent ceux qui ont été intentionnellement conçus ou modifiés pour contourner les mécanismes de sécurité et les limitations éthiques intégrés aux modèles grand public. Bien que les développeurs de modèles grand public investissent généralement d'importantes ressources pour empêcher l'abus de leurs produits, certaines personnes ou organisations, pour des raisons illégales, commencent à rechercher ou à développer des modèles non contraints. Cet article présentera quelques outils typiques de modèles de langage sans restriction, explorera leurs risques potentiels dans le domaine du chiffrement et réfléchira aux défis de sécurité associés et aux stratégies d'adaptation.
La menace des modèles de langage sans restriction
L'émergence de ce type de modèle a considérablement abaissé le seuil d'entrée pour la mise en œuvre d'attaques complexes. Même des personnes sans compétences professionnelles peuvent facilement accomplir des tâches telles que la rédaction de codes malveillants, la création de courriels de phishing ou la planification d'escroqueries. Les attaquants n'ont qu'à obtenir l'infrastructure du modèle open source, puis à utiliser un ensemble de données contenant du contenu malveillant ou des instructions illégales pour l'affiner, afin de créer des outils d'attaque ciblés.
Ce modèle présente de multiples risques :
Modèles de langage typiques illimités et leur abus potentiel
Modèle A : version noire GPT
C'est un modèle de langage malveillant vendu publiquement sur des forums souterrains, prétendant ne pas avoir de limites morales. Il est basé sur une architecture de modèle open source et a été entraîné sur un grand nombre de données liées aux logiciels malveillants. Les utilisateurs n'ont qu'à payer une petite somme pour obtenir un accès. L'utilisation la plus notoire de ce modèle est de générer des attaques par phishing et des courriels d'intrusion commerciaux très trompeurs.
Dans le domaine du chiffrement, les abus typiques comprennent :
Modèle B : outil d'analyse de contenu du dark web
C'est un modèle de langage spécialement entraîné sur des données du dark web, dont le but initial est d'aider les chercheurs et les forces de l'ordre à mieux comprendre l'écosystème du dark web et à suivre les activités illégales. Cependant, si des criminels accédaient à ce modèle ou utilisaient une technologie similaire pour entraîner un modèle sans restrictions, cela pourrait avoir de graves conséquences.
Les abus potentiels dans le domaine du chiffrement comprennent :
Modèle C : Assistant multifonction pour la fraude en ligne
C'est un modèle haut de gamme vendu sur le dark web et les forums de hackers, prétendument plus complet en fonctionnalités. Ses façons typiques d'abus dans le domaine du chiffrement comprennent :
Modèle D : assistant IA sans contraintes éthiques
C'est un chatbot AI clairement positionné sans restrictions morales. Les abus potentiels dans le domaine du chiffrement incluent :
Plateforme E : portail d'accès à faible modèle de vérification
C'est une plateforme qui offre l'accès à plusieurs modèles de langage, y compris certaines versions avec moins de censure. Bien que son intention soit de fournir aux utilisateurs un environnement ouvert pour explorer les capacités de l'IA, elle peut également être détournée pour générer du contenu malveillant. Les risques potentiels incluent :
Conclusion
L'émergence de modèles de langage sans restriction marque l'apparition de nouvelles menaces pour la cybersécurité, plus complexes, plus à grande échelle et dotées de capacités d'automatisation. Cela a non seulement abaissé le seuil d'entrée pour les attaques, mais a également introduit des risques plus subtils et plus trompeurs.
Face à ce défi, toutes les parties prenantes de l'écosystème de sécurité doivent travailler ensemble :
Ce n'est que par des efforts conjoints de plusieurs parties que nous pourrons profiter des bénéfices de la technologie AI tout en faisant face efficacement aux risques potentiels qu'elle engendre, afin d'assurer le développement sain de l'écosystème du chiffrement.