La espada de doble filo de la inteligencia artificial: la amenaza potencial de los modelos de lenguaje sin restricciones para la industria de encriptación
Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, modelos avanzados como la serie GPT y Gemini están surgiendo continuamente, cambiando profundamente nuestra forma de trabajar y vivir. Sin embargo, detrás de este avance tecnológico, también ha surgido una preocupación preocupante: la aparición de modelos de lenguaje grandes sin restricciones o maliciosos y sus riesgos potenciales.
Los modelos de lenguaje sin restricciones se refieren a aquellos que han sido deliberadamente diseñados, modificados o "hackeados" para eludir los mecanismos de seguridad y las limitaciones éticas incorporadas en los modelos convencionales. Aunque los desarrolladores principales suelen invertir una gran cantidad de recursos para evitar que los modelos sean mal utilizados para generar contenido dañino o proporcionar instrucciones ilegales, en los últimos años, algunas personas u organizaciones, con fines inapropiados, han comenzado a buscar o desarrollar sus propios modelos no restringidos. Este artículo explorará casos típicos de estos modelos de lenguaje sin restricciones, analizará sus formas potenciales de abuso en la industria de la encriptación y discutirá los desafíos de seguridad relacionados y las estrategias de respuesta.
La amenaza de los modelos de lenguaje sin restricciones
Las tareas que antes requerían habilidades profesionales, como escribir código malicioso, crear correos electrónicos de phishing o planificar estafas, ahora se pueden realizar fácilmente por personas comunes sin experiencia en programación gracias a modelos de lenguaje sin restricciones. Los atacantes solo necesitan obtener los pesos y el código fuente de modelos de código abierto, y luego utilizar conjuntos de datos que contengan contenido malicioso, declaraciones sesgadas o instrucciones ilegales para realizar un ajuste fino, lo que les permite crear herramientas de ataque personalizadas.
Este modo conlleva múltiples riesgos:
Los atacantes pueden "personalizar" modelos para objetivos específicos, generando contenido más engañoso que evade la revisión de contenido y las restricciones de seguridad de los modelos convencionales.
El modelo puede ser utilizado para generar rápidamente variantes de código de sitios web de phishing, o para personalizar textos de estafa para diferentes plataformas sociales.
La accesibilidad y modificabilidad de los modelos de código abierto han fomentado la formación y propagación de un ecosistema de IA subterráneo, proporcionando un caldo de cultivo para el comercio y desarrollo ilegales.
Modelos de lenguaje típicos sin restricciones y su posible abuso
algún modelo de lenguaje malicioso
Este es un modelo de lenguaje malicioso que se vende públicamente en foros oscuros, y el desarrollador afirma claramente que no tiene ninguna restricción ética. Se basa en ciertos modelos de código abierto y se entrena con una gran cantidad de datos relacionados con malware. Los usuarios solo necesitan pagar una baja tarifa para obtener acceso. El uso más infame de este modelo es generar correos electrónicos de ataque de suplantación comercial altamente realistas y persuasivos, así como correos electrónicos de phishing.
En los escenarios de encriptación, los tipos típicos de abuso incluyen:
Generar correos electrónicos/mensajes de phishing: imitar a un intercambio de encriptación, billetera o proyecto conocido para enviar solicitudes de "verificación de cuenta" a los usuarios, incitándolos a hacer clic en enlaces maliciosos o revelar su clave privada/frase de recuperación.
Escribir código malicioso: Ayudar a atacantes con un nivel técnico más bajo a escribir código malicioso con funciones como robar archivos de billetera, monitorear el portapapeles, registrar las pulsaciones de teclado, etc.
Impulsar la estafa automatizada: responder automáticamente a las posibles víctimas, guiándolas para que participen en airdrops o proyectos de inversión falsos.
algún modelo de contenido de la dark web
Este es un modelo de lenguaje preentrenado específicamente en datos de la dark web (como foros, mercados negros, datos filtrados), con el objetivo de ayudar a los investigadores en ciberseguridad y a las agencias de aplicación de la ley a comprender mejor la ecología de la dark web, rastrear actividades ilegales, identificar amenazas potenciales y obtener inteligencia sobre amenazas.
A pesar de que su diseño inicial es positivo, los datos sensibles que posee sobre la dark web, las tácticas de ataque, las estrategias de comercio ilegal, entre otros, si son adquiridos por actores malintencionados o si se utilizan tecnologías similares para entrenar modelos de gran escala sin restricciones, las consecuencias serían inimaginables. Las posibles formas de abuso en el escenario de encriptación incluyen:
Implementación de fraudes precisos: recopilar información de usuarios de encriptación y equipos de proyectos para fraudes de ingeniería social.
Imitar métodos delictivos: replicar estrategias maduras de robo de criptomonedas y lavado de dinero en la darknet.
algún modelo de fraude en línea
Este es un modelo malicioso de actualización más completo, que se vende principalmente en la dark web y foros de hackers. Las formas típicas de abuso en el escenario de encriptación incluyen:
Proyectos de encriptación falsificados: generar libros blancos, sitios web, hojas de ruta y copias de marketing que parezcan reales, para llevar a cabo ICO/IDO fraudulentos.
Generación masiva de páginas de phishing: crea rápidamente páginas de inicio de sesión que imitan a los conocidos exchanges de encriptación o interfaces de conexión de billetera.
Actividades de bots en redes sociales: creación masiva de comentarios y propaganda falsos para impulsar tokens fraudulentos o desacreditar proyectos competidores.
Ataques de ingeniería social: Este chatbot puede imitar conversaciones humanas, establecer confianza con usuarios desprevenidos y engañarlos para que revelen información sensible o realicen acciones perjudiciales de manera involuntaria.
asistente de IA sin restricciones éticas
Este es un chatbot de IA claramente posicionado como sin restricciones morales, y los tipos típicos de abuso en el escenario de encriptación incluyen:
Ataques de phishing avanzados: generan correos electrónicos de phishing altamente realistas, suplantando a los principales intercambios para enviar solicitudes falsas de verificación KYC, alertas de seguridad o notificaciones de congelación de cuentas.
Generación de código malicioso para contratos inteligentes: Sin necesidad de conocimientos de programación, los atacantes pueden generar rápidamente contratos inteligentes que contienen puertas traseras ocultas o lógica fraudulenta, utilizados para estafas de Rug Pull o atacar protocolos DeFi.
Robador de criptomonedas polimórfico: genera malware con capacidad de transformación continua para robar archivos de billetera, claves privadas y frases de recuperación. Su característica polimórfica dificulta la detección por parte de software de seguridad basado en firmas tradicional.
Ataques de ingeniería social: combinando guiones de conversación generados por IA, los atacantes pueden desplegar robots en plataformas sociales para inducir a los usuarios a participar en falsos proyectos de acuñación de NFT, airdrops o inversiones.
Fraude de suplantación profunda: En combinación con otras herramientas de IA, puede utilizarse para generar voces falsificadas de fundadores de proyectos de encriptación, inversores o ejecutivos de intercambios, llevando a cabo fraudes telefónicos o ataques de invasión de correos comerciales.
cierta plataforma de acceso sin censura
Esta es una plataforma que proporciona acceso a varios modelos de lenguaje, incluidos algunos modelos con menos censura o restricciones más flexibles. Se posiciona como un portal abierto para que los usuarios exploren las capacidades de varios modelos de lenguaje, ofreciendo modelos de vanguardia, precisos y no censurados, para lograr una experiencia de IA verdaderamente ilimitada, pero que también podría ser utilizada por elementos malintencionados para generar contenido malicioso. Los riesgos de la plataforma incluyen:
Eludir la censura para generar contenido malicioso: los atacantes pueden utilizar modelos con menos restricciones en la plataforma para generar plantillas de phishing, propaganda falsa o ideas de ataque.
Reducir la barrera de entrada para la ingeniería de indicios: incluso si el atacante no posee habilidades avanzadas en "jailbreaking", podrá obtener fácilmente una salida que originalmente estaba restringida.
Aceleración de la iteración de los guiones de ataque: los atacantes pueden utilizar esta plataforma para probar rápidamente diferentes modelos de reacción a instrucciones maliciosas, optimizando los guiones de fraude y las técnicas de ataque.
Conclusión
La aparición de modelos de lenguaje sin restricciones marca un nuevo paradigma de ataques más complejos, escalables y automatizados que enfrenta la ciberseguridad. Este tipo de modelos no solo reduce la barrera de entrada para los ataques, sino que también trae nuevas amenazas más encubiertas y engañosas.
En este juego de ataque y defensa que sigue escalando, todas las partes del ecosistema de seguridad solo podrán enfrentar los riesgos futuros mediante un esfuerzo colaborativo: por un lado, es necesario aumentar la inversión en tecnologías de detección, desarrollando capacidades para identificar y bloquear el contenido de phishing generado por modelos de lenguaje maliciosos, la explotación de vulnerabilidades en contratos inteligentes y el código malicioso; por otro lado, también se debe promover la construcción de la capacidad de defensa contra el jailbreak de los modelos, y explorar mecanismos de marcas de agua y trazabilidad, para poder rastrear el origen del contenido malicioso en escenarios clave como las finanzas y la generación de código; además, es necesario establecer un conjunto sólido de normas éticas y mecanismos de regulación, para limitar desde la raíz el desarrollo y el abuso de modelos maliciosos.
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LayoffMiner
· 07-23 01:51
Triste, ya no había comida y el Hacker vuelve a venir.
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NFT_Therapy
· 07-22 01:59
¿Vaya, la IA es tan impresionante ahora?
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SilentObserver
· 07-22 01:52
Trampas hay demasiadas... los métodos de fraude son realmente variados.
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MetaverseVagrant
· 07-22 01:46
¿Los jugadores de la cadena de bloques ven este tipo de riesgo como si estuvieran drogados?
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FlatlineTrader
· 07-22 01:41
Jejeje, el nuevo ayudante de hackers de la nueva era ha llegado.
Las amenazas potenciales de los modelos de lenguaje sin restricciones para la encriptación y las estrategias de respuesta.
La espada de doble filo de la inteligencia artificial: la amenaza potencial de los modelos de lenguaje sin restricciones para la industria de encriptación
Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, modelos avanzados como la serie GPT y Gemini están surgiendo continuamente, cambiando profundamente nuestra forma de trabajar y vivir. Sin embargo, detrás de este avance tecnológico, también ha surgido una preocupación preocupante: la aparición de modelos de lenguaje grandes sin restricciones o maliciosos y sus riesgos potenciales.
Los modelos de lenguaje sin restricciones se refieren a aquellos que han sido deliberadamente diseñados, modificados o "hackeados" para eludir los mecanismos de seguridad y las limitaciones éticas incorporadas en los modelos convencionales. Aunque los desarrolladores principales suelen invertir una gran cantidad de recursos para evitar que los modelos sean mal utilizados para generar contenido dañino o proporcionar instrucciones ilegales, en los últimos años, algunas personas u organizaciones, con fines inapropiados, han comenzado a buscar o desarrollar sus propios modelos no restringidos. Este artículo explorará casos típicos de estos modelos de lenguaje sin restricciones, analizará sus formas potenciales de abuso en la industria de la encriptación y discutirá los desafíos de seguridad relacionados y las estrategias de respuesta.
La amenaza de los modelos de lenguaje sin restricciones
Las tareas que antes requerían habilidades profesionales, como escribir código malicioso, crear correos electrónicos de phishing o planificar estafas, ahora se pueden realizar fácilmente por personas comunes sin experiencia en programación gracias a modelos de lenguaje sin restricciones. Los atacantes solo necesitan obtener los pesos y el código fuente de modelos de código abierto, y luego utilizar conjuntos de datos que contengan contenido malicioso, declaraciones sesgadas o instrucciones ilegales para realizar un ajuste fino, lo que les permite crear herramientas de ataque personalizadas.
Este modo conlleva múltiples riesgos:
Modelos de lenguaje típicos sin restricciones y su posible abuso
algún modelo de lenguaje malicioso
Este es un modelo de lenguaje malicioso que se vende públicamente en foros oscuros, y el desarrollador afirma claramente que no tiene ninguna restricción ética. Se basa en ciertos modelos de código abierto y se entrena con una gran cantidad de datos relacionados con malware. Los usuarios solo necesitan pagar una baja tarifa para obtener acceso. El uso más infame de este modelo es generar correos electrónicos de ataque de suplantación comercial altamente realistas y persuasivos, así como correos electrónicos de phishing.
En los escenarios de encriptación, los tipos típicos de abuso incluyen:
algún modelo de contenido de la dark web
Este es un modelo de lenguaje preentrenado específicamente en datos de la dark web (como foros, mercados negros, datos filtrados), con el objetivo de ayudar a los investigadores en ciberseguridad y a las agencias de aplicación de la ley a comprender mejor la ecología de la dark web, rastrear actividades ilegales, identificar amenazas potenciales y obtener inteligencia sobre amenazas.
A pesar de que su diseño inicial es positivo, los datos sensibles que posee sobre la dark web, las tácticas de ataque, las estrategias de comercio ilegal, entre otros, si son adquiridos por actores malintencionados o si se utilizan tecnologías similares para entrenar modelos de gran escala sin restricciones, las consecuencias serían inimaginables. Las posibles formas de abuso en el escenario de encriptación incluyen:
algún modelo de fraude en línea
Este es un modelo malicioso de actualización más completo, que se vende principalmente en la dark web y foros de hackers. Las formas típicas de abuso en el escenario de encriptación incluyen:
asistente de IA sin restricciones éticas
Este es un chatbot de IA claramente posicionado como sin restricciones morales, y los tipos típicos de abuso en el escenario de encriptación incluyen:
cierta plataforma de acceso sin censura
Esta es una plataforma que proporciona acceso a varios modelos de lenguaje, incluidos algunos modelos con menos censura o restricciones más flexibles. Se posiciona como un portal abierto para que los usuarios exploren las capacidades de varios modelos de lenguaje, ofreciendo modelos de vanguardia, precisos y no censurados, para lograr una experiencia de IA verdaderamente ilimitada, pero que también podría ser utilizada por elementos malintencionados para generar contenido malicioso. Los riesgos de la plataforma incluyen:
Conclusión
La aparición de modelos de lenguaje sin restricciones marca un nuevo paradigma de ataques más complejos, escalables y automatizados que enfrenta la ciberseguridad. Este tipo de modelos no solo reduce la barrera de entrada para los ataques, sino que también trae nuevas amenazas más encubiertas y engañosas.
En este juego de ataque y defensa que sigue escalando, todas las partes del ecosistema de seguridad solo podrán enfrentar los riesgos futuros mediante un esfuerzo colaborativo: por un lado, es necesario aumentar la inversión en tecnologías de detección, desarrollando capacidades para identificar y bloquear el contenido de phishing generado por modelos de lenguaje maliciosos, la explotación de vulnerabilidades en contratos inteligentes y el código malicioso; por otro lado, también se debe promover la construcción de la capacidad de defensa contra el jailbreak de los modelos, y explorar mecanismos de marcas de agua y trazabilidad, para poder rastrear el origen del contenido malicioso en escenarios clave como las finanzas y la generación de código; además, es necesario establecer un conjunto sólido de normas éticas y mecanismos de regulación, para limitar desde la raíz el desarrollo y el abuso de modelos maliciosos.