Pedang Bermata Dua Kecerdasan Buatan: Ancaman Potensial Model Bahasa Tanpa Batas bagi Industri Enkripsi
Dengan pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan, mulai dari serangkaian GPT hingga model canggih seperti Gemini yang terus muncul, hal ini secara mendalam mengubah cara kita bekerja dan hidup. Namun, di balik kemajuan teknologi ini, sebuah masalah yang mengkhawatirkan juga secara bertahap muncul - kemunculan model bahasa besar yang tidak terbatas atau berniat jahat dan risiko potensialnya.
Model bahasa tanpa batas mengacu pada model bahasa yang dirancang, dimodifikasi, atau "dihack" dengan sengaja untuk menghindari mekanisme keamanan dan batasan etika yang tertanam dalam model mainstream. Meskipun pengembang mainstream biasanya menginvestasikan banyak sumber daya untuk mencegah model disalahgunakan untuk menghasilkan konten berbahaya atau memberikan instruksi ilegal, dalam beberapa tahun terakhir, beberapa individu atau organisasi dengan tujuan yang tidak tepat mulai mencari atau mengembangkan model yang tidak terikat. Artikel ini akan membahas contoh tipikal model bahasa tanpa batas ini, menganalisis cara penyalahgunaannya yang berpotensi dalam industri enkripsi, dan mengeksplorasi tantangan keamanan terkait serta strategi penanganannya.
Ancaman Model Bahasa Tanpa Batas
Tugas yang sebelumnya membutuhkan keterampilan profesional untuk diselesaikan, seperti menulis kode jahat, membuat email phishing, atau merencanakan penipuan, sekarang dapat dilakukan dengan mudah oleh orang biasa tanpa pengalaman pemrograman berkat model bahasa yang tidak terbatas. Penyerang hanya perlu mendapatkan bobot dan kode sumber model sumber terbuka, kemudian menggunakan dataset yang berisi konten jahat, pernyataan bias, atau instruksi ilegal untuk melakukan penyesuaian, sehingga dapat menciptakan alat serangan yang disesuaikan.
Mode ini membawa banyak risiko:
Penyerang dapat "menyesuaikan" model untuk target tertentu, menghasilkan konten yang lebih menipu, melewati pemeriksaan konten dan batasan keamanan dari model biasa.
Model dapat digunakan untuk dengan cepat menghasilkan variasi kode situs phishing, atau untuk menyesuaikan naskah penipuan untuk berbagai platform sosial.
Ketersediaan dan kemampuan untuk memodifikasi model sumber terbuka mendorong pembentukan dan penyebaran ekosistem AI bawah tanah, menyediakan lahan subur untuk perdagangan dan pengembangan ilegal.
Model Bahasa Tanpa Batas yang Khas dan Potensi Penyalahgunaannya
model bahasa jahat tertentu
Ini adalah model bahasa berbahaya yang dijual secara terbuka di forum bawah tanah, di mana pengembang secara tegas menyatakan bahwa ia tidak memiliki batasan moral. Ini didasarkan pada beberapa model sumber terbuka dan dilatih pada sejumlah besar data yang terkait dengan perangkat lunak berbahaya. Pengguna hanya perlu membayar biaya rendah untuk mendapatkan akses. Penggunaan model ini yang paling terkenal adalah untuk menghasilkan email serangan penyusupan bisnis yang sangat realistis dan meyakinkan serta email phishing.
Dalam skenario enkripsi, cara penyalahgunaan yang umum termasuk:
Menghasilkan email/informasi phishing: Meniru bursa enkripsi, dompet, atau proyek terkenal untuk mengirimkan permintaan "verifikasi akun" kepada pengguna, memancing mereka untuk mengklik tautan berbahaya atau membocorkan kunci pribadi/benih.
Menulis kode jahat: Membantu penyerang dengan tingkat keterampilan teknis yang lebih rendah untuk menulis kode jahat yang memiliki fungsi mencuri file dompet, memantau papan klip, dan merekam penekanan tombol.
Menggerakkan penipuan otomatis: Membalas secara otomatis kepada calon korban, mengarahkan mereka untuk berpartisipasi dalam airdrop atau proyek investasi palsu.
Model konten dark web tertentu
Ini adalah model bahasa yang dilatih sebelumnya khusus untuk data dark web (seperti forum, pasar gelap, dan data yang bocor), yang bertujuan untuk membantu peneliti keamanan siber dan lembaga penegak hukum memahami ekosistem dark web dengan lebih baik, melacak aktivitas ilegal, mengidentifikasi ancaman potensial, dan mendapatkan intelijen ancaman.
Meskipun desain awalnya adalah positif, data sensitif yang dikuasai tentang darknet, metode serangan, strategi perdagangan ilegal, dan lainnya, jika diperoleh oleh pelaku jahat atau digunakan untuk melatih model besar tanpa batas dengan teknologi serupa, akibatnya bisa sangat mengerikan. Cara penyalahgunaan potensial dalam skenario enkripsi termasuk:
Melaksanakan penipuan yang tepat sasaran: Mengumpulkan informasi pengguna enkripsi dan tim proyek untuk penipuan rekayasa sosial.
Meniru metode kriminal: Menyusun kembali strategi pencurian dan pencucian uang yang matang di dark web.
model penipuan jaringan tertentu
Ini adalah versi upgrade dari model jahat yang lebih lengkap, yang terutama dijual di dark web dan forum hacker. Dalam skenario enkripsi, cara penyalahgunaan yang khas termasuk:
Proyek enkripsi palsu: membuat whitepaper, situs resmi, peta jalan, dan salinan pemasaran yang tampak asli untuk melaksanakan ICO/IDO yang palsu.
Menghasilkan halaman phishing secara massal: Buat dengan cepat halaman login yang meniru bursa enkripsi terkenal atau antarmuka koneksi dompet.
Aktivitas pasukan media sosial: Menciptakan komentar dan propaganda palsu secara besar-besaran, mendukung token penipuan atau merusak proyek kompetitor.
Serangan rekayasa sosial: Chatbot ini dapat meniru percakapan manusia, membangun kepercayaan dengan pengguna yang tidak menyadari, dan membujuk mereka untuk secara tidak sadar mengungkapkan informasi sensitif atau melakukan tindakan berbahaya.
AI asisten tanpa batasan etika
Ini adalah chatbot AI yang secara jelas ditetapkan tanpa batasan etika, dengan cara penyalahgunaan yang umum dalam skenario enkripsi meliputi:
Serangan phishing tingkat lanjut: Menghasilkan email phishing yang sangat realistis, menyamar sebagai permintaan verifikasi KYC palsu, peringatan keamanan, atau pemberitahuan pembekuan akun dari bursa utama.
Generasi kode jahat kontrak pintar: Tanpa dasar pemrograman, penyerang dapat dengan cepat menghasilkan kontrak pintar yang mengandung pintu belakang tersembunyi atau logika penipuan, yang digunakan untuk skema Rug Pull atau menyerang protokol DeFi.
Pencuri mata uang kripto polimorfik: menghasilkan perangkat lunak berbahaya yang memiliki kemampuan deformasi berkelanjutan, digunakan untuk mencuri file dompet, kunci privat, dan frasa pemulihan. Ciri polimorfiknya membuat perangkat lunak keamanan berbasis tanda tangan tradisional sulit untuk mendeteksi.
Serangan rekayasa sosial: Dengan skrip percakapan yang dihasilkan AI, penyerang dapat menerapkan robot di platform sosial, yang mengarahkan pengguna untuk terlibat dalam pencetakan NFT palsu, airdrop, atau proyek investasi.
Penipuan Deepfake: Dipadukan dengan alat AI lainnya, dapat digunakan untuk menghasilkan suara pendiri, investor, atau eksekutif bursa yang dipalsukan, untuk melakukan penipuan telepon atau serangan phishing melalui email bisnis.
platform akses tanpa pemeriksaan
Ini adalah platform yang menyediakan akses ke berbagai model bahasa, termasuk beberapa model dengan sedikit sensor atau batasan yang longgar. Ini memposisikan dirinya sebagai gerbang terbuka bagi pengguna untuk mengeksplorasi berbagai kemampuan model bahasa, menawarkan model yang canggih, akurat, dan tidak disensor, untuk pengalaman AI yang benar-benar tanpa batas, namun juga dapat disalahgunakan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab untuk menghasilkan konten jahat. Risiko dari platform ini meliputi:
Menghindari sensor untuk menghasilkan konten jahat: Penyerang dapat memanfaatkan model dalam platform yang memiliki batasan lebih sedikit untuk menghasilkan template phishing, propaganda palsu, atau ide serangan.
Mengurangi ambang batas teknik pengingat: Bahkan jika penyerang tidak memiliki keterampilan "jailbreak" yang mendalam, mereka dapat dengan mudah mendapatkan keluaran yang awalnya terbatas.
Iterasi skrip serangan yang dipercepat: Penyerang dapat memanfaatkan platform ini untuk dengan cepat menguji reaksi berbagai model terhadap instruksi jahat, mengoptimalkan skrip penipuan dan metode serangan.
Kesimpulan
Munculnya model bahasa tanpa batas menandakan bahwa keamanan siber menghadapi paradigma serangan baru yang lebih kompleks, lebih terukur, dan memiliki kemampuan otomatisasi. Model-model ini tidak hanya menurunkan ambang batas serangan, tetapi juga menghadirkan ancaman baru yang lebih tersembunyi dan lebih menipu.
Dalam permainan yang terus meningkat antara serangan dan pertahanan ini, semua pihak dalam ekosistem keamanan hanya dapat menghadapi risiko masa depan dengan bekerja sama: di satu sisi, perlu meningkatkan investasi dalam teknologi deteksi, mengembangkan kemampuan untuk mengenali dan mengintersepsi konten phishing yang dihasilkan oleh model bahasa jahat, eksploitasi kerentanan kontrak pintar, dan kode jahat; di sisi lain, juga harus mendorong pembangunan kemampuan model untuk mencegah jailbreak, serta mengeksplorasi mekanisme watermark dan pelacakan, agar dapat melacak sumber konten jahat dalam skenario kunci seperti keuangan dan generasi kode; selain itu, juga perlu membangun norma etika dan mekanisme pengawasan yang baik, untuk membatasi pengembangan dan penyalahgunaan model jahat dari akarnya.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
8 Suka
Hadiah
8
5
Bagikan
Komentar
0/400
LayoffMiner
· 07-23 01:51
Sial, seharusnya tidak ada makanan untuk dimakan, Hacker akan datang lagi.
Lihat AsliBalas0
NFT_Therapy
· 07-22 01:59
Wah, AI sudah sehebat itu ya?
Lihat AsliBalas0
SilentObserver
· 07-22 01:52
Jebakan terlalu banyak… Metode penipuan benar-benar bermacam-macam.
Lihat AsliBalas0
MetaverseVagrant
· 07-22 01:46
Pemain Blockchain melihat risiko seperti ini apakah mereka sudah bingung
Ancaman potensial model bahasa tanpa batas terhadap industri enkripsi dan strategi penanggulangannya
Pedang Bermata Dua Kecerdasan Buatan: Ancaman Potensial Model Bahasa Tanpa Batas bagi Industri Enkripsi
Dengan pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan, mulai dari serangkaian GPT hingga model canggih seperti Gemini yang terus muncul, hal ini secara mendalam mengubah cara kita bekerja dan hidup. Namun, di balik kemajuan teknologi ini, sebuah masalah yang mengkhawatirkan juga secara bertahap muncul - kemunculan model bahasa besar yang tidak terbatas atau berniat jahat dan risiko potensialnya.
Model bahasa tanpa batas mengacu pada model bahasa yang dirancang, dimodifikasi, atau "dihack" dengan sengaja untuk menghindari mekanisme keamanan dan batasan etika yang tertanam dalam model mainstream. Meskipun pengembang mainstream biasanya menginvestasikan banyak sumber daya untuk mencegah model disalahgunakan untuk menghasilkan konten berbahaya atau memberikan instruksi ilegal, dalam beberapa tahun terakhir, beberapa individu atau organisasi dengan tujuan yang tidak tepat mulai mencari atau mengembangkan model yang tidak terikat. Artikel ini akan membahas contoh tipikal model bahasa tanpa batas ini, menganalisis cara penyalahgunaannya yang berpotensi dalam industri enkripsi, dan mengeksplorasi tantangan keamanan terkait serta strategi penanganannya.
Ancaman Model Bahasa Tanpa Batas
Tugas yang sebelumnya membutuhkan keterampilan profesional untuk diselesaikan, seperti menulis kode jahat, membuat email phishing, atau merencanakan penipuan, sekarang dapat dilakukan dengan mudah oleh orang biasa tanpa pengalaman pemrograman berkat model bahasa yang tidak terbatas. Penyerang hanya perlu mendapatkan bobot dan kode sumber model sumber terbuka, kemudian menggunakan dataset yang berisi konten jahat, pernyataan bias, atau instruksi ilegal untuk melakukan penyesuaian, sehingga dapat menciptakan alat serangan yang disesuaikan.
Mode ini membawa banyak risiko:
Model Bahasa Tanpa Batas yang Khas dan Potensi Penyalahgunaannya
model bahasa jahat tertentu
Ini adalah model bahasa berbahaya yang dijual secara terbuka di forum bawah tanah, di mana pengembang secara tegas menyatakan bahwa ia tidak memiliki batasan moral. Ini didasarkan pada beberapa model sumber terbuka dan dilatih pada sejumlah besar data yang terkait dengan perangkat lunak berbahaya. Pengguna hanya perlu membayar biaya rendah untuk mendapatkan akses. Penggunaan model ini yang paling terkenal adalah untuk menghasilkan email serangan penyusupan bisnis yang sangat realistis dan meyakinkan serta email phishing.
Dalam skenario enkripsi, cara penyalahgunaan yang umum termasuk:
Model konten dark web tertentu
Ini adalah model bahasa yang dilatih sebelumnya khusus untuk data dark web (seperti forum, pasar gelap, dan data yang bocor), yang bertujuan untuk membantu peneliti keamanan siber dan lembaga penegak hukum memahami ekosistem dark web dengan lebih baik, melacak aktivitas ilegal, mengidentifikasi ancaman potensial, dan mendapatkan intelijen ancaman.
Meskipun desain awalnya adalah positif, data sensitif yang dikuasai tentang darknet, metode serangan, strategi perdagangan ilegal, dan lainnya, jika diperoleh oleh pelaku jahat atau digunakan untuk melatih model besar tanpa batas dengan teknologi serupa, akibatnya bisa sangat mengerikan. Cara penyalahgunaan potensial dalam skenario enkripsi termasuk:
model penipuan jaringan tertentu
Ini adalah versi upgrade dari model jahat yang lebih lengkap, yang terutama dijual di dark web dan forum hacker. Dalam skenario enkripsi, cara penyalahgunaan yang khas termasuk:
AI asisten tanpa batasan etika
Ini adalah chatbot AI yang secara jelas ditetapkan tanpa batasan etika, dengan cara penyalahgunaan yang umum dalam skenario enkripsi meliputi:
platform akses tanpa pemeriksaan
Ini adalah platform yang menyediakan akses ke berbagai model bahasa, termasuk beberapa model dengan sedikit sensor atau batasan yang longgar. Ini memposisikan dirinya sebagai gerbang terbuka bagi pengguna untuk mengeksplorasi berbagai kemampuan model bahasa, menawarkan model yang canggih, akurat, dan tidak disensor, untuk pengalaman AI yang benar-benar tanpa batas, namun juga dapat disalahgunakan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab untuk menghasilkan konten jahat. Risiko dari platform ini meliputi:
Kesimpulan
Munculnya model bahasa tanpa batas menandakan bahwa keamanan siber menghadapi paradigma serangan baru yang lebih kompleks, lebih terukur, dan memiliki kemampuan otomatisasi. Model-model ini tidak hanya menurunkan ambang batas serangan, tetapi juga menghadirkan ancaman baru yang lebih tersembunyi dan lebih menipu.
Dalam permainan yang terus meningkat antara serangan dan pertahanan ini, semua pihak dalam ekosistem keamanan hanya dapat menghadapi risiko masa depan dengan bekerja sama: di satu sisi, perlu meningkatkan investasi dalam teknologi deteksi, mengembangkan kemampuan untuk mengenali dan mengintersepsi konten phishing yang dihasilkan oleh model bahasa jahat, eksploitasi kerentanan kontrak pintar, dan kode jahat; di sisi lain, juga harus mendorong pembangunan kemampuan model untuk mencegah jailbreak, serta mengeksplorasi mekanisme watermark dan pelacakan, agar dapat melacak sumber konten jahat dalam skenario kunci seperti keuangan dan generasi kode; selain itu, juga perlu membangun norma etika dan mekanisme pengawasan yang baik, untuk membatasi pengembangan dan penyalahgunaan model jahat dari akarnya.