制限のない大規模言語モデル：暗号化業界の安全に対する新たな脅威

人工知能技術の急速な進展に伴い、GPTシリーズからGeminiなどの先進的な言語モデルが私たちの仕事や生活の方式を深く変えています。しかし、この技術の進歩の暗い面も徐々に明らかになってきています——無制限または悪意のある大規模言語モデルの出現がネットワークセキュリティに新たな課題をもたらしています。

無制限LLMとは、主流モデルに組み込まれた安全メカニズムや倫理的制約を回避するために、意図的に設計、変更、または「脱獄」された言語モデルを指します。主流LLMの開発者は通常、モデルの悪用を防ぐために多大なリソースを投入しますが、一部の個人や組織は悪意のある動機から、制限のないモデルを探したり、自ら開発したりし始めています。本稿では、このような無制限LLMツールが暗号化業界においてどのように悪用される可能性があるか、そして関連する安全上の課題とその対策について考察します。

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無制限のLLMの潜在的な危険性

無制限LLMの出現は、ネットワーク攻撃の技術的ハードルを大幅に下げました。過去には専門的なスキルが必要だったタスク、例えば悪意のあるコードの作成、フィッシングメールの制作、詐欺の計画などは、今ではプログラミング経験がない一般の人々でも簡単に実行できるようになりました。攻撃者はオープンソースモデルの重みとソースコードを取得し、悪意のあるコンテンツや違法な命令を含むデータセットで微調整するだけで、カスタマイズされた攻撃ツールを作成できます。

このトレンドは複数のリスクをもたらしました：

1. 攻撃者は特定のターゲットに対してモデルをカスタマイズし、より欺瞞的なコンテンツを生成して、従来のLLMのコンテンツ審査を回避できます。
2. モデルは、フィッシングサイトのコードのバリエーションを迅速に生成したり、異なるプラットフォームに合わせた詐欺文を作成するために使用できます。
3. オープンソースモデルの入手可能性と変更可能性は、地下AIエコシステムの形成を助長し、違法取引と開発の温床を提供しています。

典型的な無制限のLLMツールとその潜在的な悪用

WormGPT: GPT のダーク バージョン

WormGPTは地下フォーラムで公開販売されている悪意のあるLLMで、道徳的制約がないと主張しています。これはGPT-J 6Bなどのオープンソースモデルに基づいており、大量の悪意のあるソフトウェア関連データでトレーニングされています。ユーザーは189ドルを支払うだけで1ヶ月の使用権を得ることができます。

暗号化分野での潜在的な悪用には、次のものが含まれます：

• 高度リアルなフィッシングメールを生成し、取引所やプロジェクトチームを模倣してユーザーの秘密鍵を要求する
• 技術能力が限られた攻撃者のために、財布ファイルを盗むなどの悪意のあるコードを書く手助けをする
• 自動化詐欺を駆動し、被害者を偽のエアドロップや投資プロジェクトに参加させる

DarkBERT：ダークウェブコンテンツの二刃剣

DarkBERTは、ダークウェブデータに特化して事前学習された言語モデルであり、元々はサイバーセキュリティ研究を支援するために使用されていました。しかし、悪意を持って利用されると、その保持している敏感な情報が深刻な結果をもたらす可能性があります。

潜在的な悪用には、

• 暗号化ユーザーとプロジェクトチームの情報を収集し、正確な詐欺のために使用する
• コピーされた暗号化ネットワーク内の成熟したコイン盗難およびマネーロンダリング戦略

FraudGPT：ネット詐欺のマルチ機能ツール

FraudGPTはWormGPTのアップグレード版を自称し、主にダークウェブやハッカー掲示板で販売されています。

暗号化分野における潜在的な悪用には、

• 偽造暗号化プロジェクト：リアルなホワイトペーパー、公式ウェブサイトなどを生成し、偽のICO/IDOに使用する
• バッチ生成フィッシングページ：有名取引所のログイン画面を迅速に模倣する
• ソーシャルメディアの工作活動：大規模に偽のコメントを生成し、詐欺トークンを宣伝する
• ソーシャルエンジニアリング攻撃：人間の対話を模倣し、ユーザーに機密情報を漏らすように仕向ける

GhostGPT：道徳に束縛されないAIアシスタント

GhostGPTは道徳的制約のないAIチャットボットとして明確に位置付けられています。

暗号化領域における潜在的な悪用には、

• 高度にリアルなフィッシングメールを生成し、取引所を偽装して虚偽の通知を発行する
• バックドア付きのスマートコントラクトを迅速に生成し、ラグプル詐欺に使用する
• 変形能力を持つ悪意のあるソフトウェアを作成し、ウォレット情報を盗む
• ソーシャルプラットフォームのロボットを展開し、ユーザーを偽のプロジェクトに参加させる
• 他のAIツールと連携して、偽造音声を生成し電話詐欺を実施する

Venice.ai：無審査アクセスの潜在的リスク

Venice.aiは、いくつかの制限の少ないモデルを含む複数のLLMへのアクセスを提供します。オープンな探索プラットフォームとして位置づけられていますが、悪意のあるコンテンツを生成するために悪用される可能性もあります。

潜在的リスクには：

• 検閲を回避して悪意のあるコンテンツを生成：制限の少ないモデルを利用して攻撃素材を生成する
• 提示エンジニアリングのハードルを下げる：攻撃者が本来制限されている出力をより簡単に取得できるようにする
• 攻撃スクリプトの反応をテストするために、異なるモデルの迅速なテストを実施し、詐欺スクリプトを最適化する。

まとめ

無制限LLMの出現は、ネットワークセキュリティがより複雑で、規模化され、自動化された新たな脅威に直面していることを示しています。これは攻撃の敷居を下げるだけでなく、より隠密で、より欺瞞的なリスクをもたらします。

この課題に対処するには、安全なエコシステムの各方面が協力する必要があります。

1. 検出技術への投資を増やし、悪意のあるLLM生成コンテンツを識別し、遮断できるツールを開発する。
2. モデルの脱獄防止能力の構築を推進し、ウォーターマークとトレーサビリティ機構を探求する
3. 健全な倫理規範と規制メカニズムを確立し、悪意のあるモデルの開発と悪用を源から制限する

多方面からのアプローチがなければ、この新たなセキュリティ脅威に効果的に対処し、暗号化業界の健全な発展を維持することはできません。

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