Modelos de lenguaje de gran escala sin restricciones: una nueva amenaza a la seguridad de la encriptación
Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, modelos de lenguaje avanzados como la serie GPT y Gemini están transformando profundamente nuestra forma de trabajar y vivir. Sin embargo, el lado oscuro de este avance tecnológico también está comenzando a manifestarse: la aparición de modelos de lenguaje grandes sin restricciones o maliciosos presenta nuevos desafíos para la ciberseguridad.
Los LLM sin restricciones se refieren a modelos de lenguaje que han sido intencionadamente diseñados, modificados o "hackeados" para evitar los mecanismos de seguridad y las limitaciones éticas incorporadas en los modelos convencionales. Aunque los desarrolladores de LLM convencionales suelen invertir grandes recursos para prevenir el abuso de los modelos, algunas personas u organizaciones, motivadas por malas intenciones, comienzan a buscar o desarrollar sus propios modelos sin restricciones. Este artículo explorará las posibles formas de abuso de estas herramientas LLM sin restricciones en la industria de la encriptación, así como los desafíos de seguridad y las estrategias de respuesta relacionadas.
Los peligros potenciales de LLM sin restricciones
La aparición de LLM sin restricciones ha reducido drásticamente el umbral técnico para los ataques en línea. Tareas que antes requerían habilidades especializadas, como escribir código malicioso, crear correos electrónicos de phishing y planear fraudes, ahora pueden ser fácilmente realizadas por personas comunes sin experiencia en programación. Los atacantes solo necesitan obtener los pesos y el código fuente de modelos de código abierto, y luego afinar con conjuntos de datos que contengan contenido malicioso o instrucciones ilegales para crear herramientas de ataque personalizadas.
Esta tendencia conlleva múltiples riesgos:
Los atacantes pueden personalizar modelos para objetivos específicos, generando contenido más engañoso que elude la revisión de contenido de LLM convencionales.
El modelo puede ser utilizado para generar rápidamente variantes de código de sitios web de phishing o para personalizar textos de fraude para diferentes plataformas.
La accesibilidad y modificabilidad de los modelos de código abierto han fomentado la formación de un ecosistema de IA subterráneo, proporcionando un terreno fértil para el comercio y desarrollo ilegal.
Herramientas LLM típicas sin restricciones y su potencial abuso
WormGPT: versión oscura de GPT
WormGPT es un LLM malicioso que se vende públicamente en foros clandestinos, afirmando no tener ninguna restricción ética. Se basa en modelos de código abierto como GPT-J 6B y se entrena con una gran cantidad de datos relacionados con malware. Los usuarios solo necesitan pagar 189 dólares para obtener un mes de acceso.
En el campo de la encriptación, los posibles abusos incluyen:
Generar correos electrónicos de phishing altamente realistas, imitando a los intercambios o equipos de proyectos que solicitan las claves privadas de los usuarios.
Ayudar a atacantes con habilidades técnicas limitadas a escribir código malicioso para robar archivos de billetera.
Impulsar la automatización del fraude, guiando a las víctimas a participar en airdrops o proyectos de inversión falsos.
DarkBERT: la espada de doble filo del contenido de la red oscura
DarkBERT es un modelo de lenguaje que ha sido preentrenado específicamente en datos de la dark web, originalmente utilizado para ayudar en la investigación de ciberseguridad. Sin embargo, si se utiliza de manera malintencionada, la información sensible que posee podría tener graves consecuencias.
El abuso potencial incluye:
Recopilar información de usuarios de encriptación y del equipo del proyecto, para fraudes precisos
Copiar estrategias maduras de robo y lavado de dinero en la dark web
FraudGPT: una herramienta multifuncional para el fraude en línea
FraudGPT se autodenomina como la versión mejorada de WormGPT, que se vende principalmente en la dark web y foros de hackers.
En el campo de la encriptación, los posibles abusos incluyen:
Proyectos de encriptación falsificados: generar libros blancos, sitios web, etc., realistas para ICO/IDO fraudulentos.
Generación masiva de páginas de phishing: replicar rápidamente la interfaz de inicio de sesión de intercambios conocidos
Actividades de bots en redes sociales: generación masiva de comentarios falsos para promover tokens fraudulentos
Ataques de ingeniería social: imitar conversaciones humanas para inducir a los usuarios a revelar información sensible
GhostGPT: asistente de IA sin restricciones morales
GhostGPT se ha definido claramente como un chatbot de IA sin restricciones morales.
En el campo de la encriptación, los posibles abusos incluyen:
Generar correos electrónicos de pesca altamente realistas, suplantando a la bolsa para publicar notificaciones falsas
Generar rápidamente contratos inteligentes con puerta trasera, utilizados para estafas de Rug Pull
Crear malware con capacidad de transformación para robar información de billeteras
Desplegar un robot de plataforma social que induzca a los usuarios a participar en proyectos falsos
En combinación con otras herramientas de IA, generar voces falsas para llevar a cabo fraudes telefónicos.
Venice.ai: riesgos potenciales de acceso sin censura
Venice.ai ofrece acceso a varios LLM, incluidos algunos modelos con menos restricciones. Aunque se posiciona como una plataforma de exploración abierta, también puede ser mal utilizada para generar contenido malicioso.
Los riesgos potenciales incluyen:
Eludir la censura para generar contenido malicioso: utilizar modelos con menos restricciones para generar material de ataque
Reducir la barrera de entrada para las amenazas: facilitar a los atacantes el acceso a salidas que originalmente estaban restringidas.
Aceleración de la iteración de ataques: prueba rápida de la reacción de diferentes modelos, optimización de scripts de fraude
Conclusión
La aparición de LLM sin restricciones marca que la ciberseguridad enfrenta nuevas amenazas más complejas, a gran escala y con capacidades de automatización. Esto no solo reduce el umbral de ataque, sino que también introduce riesgos más encubiertos y engañosos.
Para enfrentar este desafío, se requiere el esfuerzo conjunto de todas las partes del ecosistema de seguridad:
Aumentar la inversión en tecnología de detección, desarrollar herramientas que puedan identificar y interceptar contenido generado por LLM malicioso.
Impulsar la construcción de la capacidad de defensa contra el jailbreak del modelo, explorar mecanismos de marca de agua y trazabilidad.
Establecer y mejorar las normas éticas y los mecanismos de supervisión para limitar desde la fuente el desarrollo y abuso de modelos maliciosos.
Solo abordando el problema desde múltiples frentes se puede enfrentar eficazmente esta nueva amenaza de seguridad y mantener el desarrollo saludable de la encriptación.
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not_your_keys
· 07-07 19:46
Esta ola de jugadores va a ser tomada por tonta otra vez.
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SerumSqueezer
· 07-07 09:56
Ya es hora de evolucionar, la IA está haciendo pesca.
Ver originalesResponder0
LightningPacketLoss
· 07-05 03:22
No te demores, ve a eliminar el virus rápidamente.
LLM sin restricciones: nuevas amenazas de seguridad que enfrenta la industria de la encriptación
Modelos de lenguaje de gran escala sin restricciones: una nueva amenaza a la seguridad de la encriptación
Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, modelos de lenguaje avanzados como la serie GPT y Gemini están transformando profundamente nuestra forma de trabajar y vivir. Sin embargo, el lado oscuro de este avance tecnológico también está comenzando a manifestarse: la aparición de modelos de lenguaje grandes sin restricciones o maliciosos presenta nuevos desafíos para la ciberseguridad.
Los LLM sin restricciones se refieren a modelos de lenguaje que han sido intencionadamente diseñados, modificados o "hackeados" para evitar los mecanismos de seguridad y las limitaciones éticas incorporadas en los modelos convencionales. Aunque los desarrolladores de LLM convencionales suelen invertir grandes recursos para prevenir el abuso de los modelos, algunas personas u organizaciones, motivadas por malas intenciones, comienzan a buscar o desarrollar sus propios modelos sin restricciones. Este artículo explorará las posibles formas de abuso de estas herramientas LLM sin restricciones en la industria de la encriptación, así como los desafíos de seguridad y las estrategias de respuesta relacionadas.
Los peligros potenciales de LLM sin restricciones
La aparición de LLM sin restricciones ha reducido drásticamente el umbral técnico para los ataques en línea. Tareas que antes requerían habilidades especializadas, como escribir código malicioso, crear correos electrónicos de phishing y planear fraudes, ahora pueden ser fácilmente realizadas por personas comunes sin experiencia en programación. Los atacantes solo necesitan obtener los pesos y el código fuente de modelos de código abierto, y luego afinar con conjuntos de datos que contengan contenido malicioso o instrucciones ilegales para crear herramientas de ataque personalizadas.
Esta tendencia conlleva múltiples riesgos:
Herramientas LLM típicas sin restricciones y su potencial abuso
WormGPT: versión oscura de GPT
WormGPT es un LLM malicioso que se vende públicamente en foros clandestinos, afirmando no tener ninguna restricción ética. Se basa en modelos de código abierto como GPT-J 6B y se entrena con una gran cantidad de datos relacionados con malware. Los usuarios solo necesitan pagar 189 dólares para obtener un mes de acceso.
En el campo de la encriptación, los posibles abusos incluyen:
DarkBERT: la espada de doble filo del contenido de la red oscura
DarkBERT es un modelo de lenguaje que ha sido preentrenado específicamente en datos de la dark web, originalmente utilizado para ayudar en la investigación de ciberseguridad. Sin embargo, si se utiliza de manera malintencionada, la información sensible que posee podría tener graves consecuencias.
El abuso potencial incluye:
FraudGPT: una herramienta multifuncional para el fraude en línea
FraudGPT se autodenomina como la versión mejorada de WormGPT, que se vende principalmente en la dark web y foros de hackers.
En el campo de la encriptación, los posibles abusos incluyen:
GhostGPT: asistente de IA sin restricciones morales
GhostGPT se ha definido claramente como un chatbot de IA sin restricciones morales.
En el campo de la encriptación, los posibles abusos incluyen:
Venice.ai: riesgos potenciales de acceso sin censura
Venice.ai ofrece acceso a varios LLM, incluidos algunos modelos con menos restricciones. Aunque se posiciona como una plataforma de exploración abierta, también puede ser mal utilizada para generar contenido malicioso.
Los riesgos potenciales incluyen:
Conclusión
La aparición de LLM sin restricciones marca que la ciberseguridad enfrenta nuevas amenazas más complejas, a gran escala y con capacidades de automatización. Esto no solo reduce el umbral de ataque, sino que también introduce riesgos más encubiertos y engañosos.
Para enfrentar este desafío, se requiere el esfuerzo conjunto de todas las partes del ecosistema de seguridad:
Solo abordando el problema desde múltiples frentes se puede enfrentar eficazmente esta nueva amenaza de seguridad y mantener el desarrollo saludable de la encriptación.