La espada de doble filo de la inteligencia artificial: La amenaza potencial de los modelos grandes sin restricciones para la industria de encriptación
Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, desde la serie GPT hasta modelos de lenguaje avanzados como Gemini, se están transformando profundamente nuestras formas de trabajo y vida. Sin embargo, junto con los avances tecnológicos también surgen riesgos potenciales, siendo el más preocupante la aparición de modelos de lenguaje de gran escala sin restricciones o maliciosos.
Los modelos de lenguaje sin restricciones son aquellos que han sido diseñados o modificados intencionadamente para eludir los mecanismos de seguridad y las restricciones éticas integradas en los modelos convencionales. Aunque los desarrolladores de IA convencionales invierten grandes recursos para prevenir el abuso de los modelos, algunas personas u organizaciones, con fines ilícitos, comienzan a buscar o desarrollar por sí mismas modelos no controlados. Este artículo explorará varias herramientas típicas de modelos de lenguaje sin restricciones, sus posibles formas de abuso en la industria de la encriptación, así como los desafíos de seguridad relacionados y las estrategias de respuesta.
La amenaza de los modelos de lenguaje sin restricciones
La aparición de este tipo de modelos ha reducido drásticamente la barrera de entrada al cibercrimen. Tareas que antes requerían habilidades profesionales, como escribir código malicioso, crear correos electrónicos de phishing o planificar estafas, ahora pueden ser llevadas a cabo fácilmente por personas comunes sin experiencia en programación, gracias a la IA sin restricciones. Los atacantes solo necesitan obtener los pesos y el código fuente de modelos de código abierto y luego realizar un ajuste fino con un conjunto de datos que contenga contenido malicioso o instrucciones ilegales para crear herramientas de ataque personalizadas.
Este modelo presenta múltiples riesgos: los atacantes pueden personalizar modelos para objetivos específicos, generando contenido más engañoso que puede eludir la revisión de contenido de la IA convencional; el modelo también puede generar rápidamente variantes de código para sitios web de phishing o adaptar textos de fraude para diferentes plataformas; al mismo tiempo, la disponibilidad de modelos de código abierto fomenta la formación de un ecosistema de IA subterráneo, proporcionando un caldo de cultivo para el comercio y desarrollo ilegales.
Modelos de lenguaje típicos sin restricciones y sus amenazas potenciales
un modelo sin restricciones éticas
Este es un modelo de lenguaje malicioso que se vende públicamente en foros oscuros, y los desarrolladores afirman que no tiene ninguna restricción ética. El modelo se basa en una arquitectura de código abierto y se ha entrenado en una gran cantidad de datos relacionados con software malicioso. Los usuarios solo necesitan pagar una pequeña tarifa para obtener acceso. Su uso más infame es generar correos electrónicos de ataques de infiltración comercial y correos electrónicos de phishing altamente realistas.
En el campo de la encriptación, las formas típicas de abuso incluyen:
Generar correos electrónicos de phishing que se hagan pasar por intercambios o proyectos para inducir a los usuarios a revelar sus claves privadas
Ayudar a atacantes con un nivel técnico más bajo a escribir código malicioso para robar información de billeteras
Impulsar la automatización del fraude, guiando a las víctimas a participar en airdrops o proyectos de inversión falsos
modelo exclusivo para contenido de la dark web
Este es un modelo de lenguaje desarrollado por una institución de investigación, diseñado específicamente para preentrenarse en datos de la dark web. Su objetivo es ayudar a los investigadores de seguridad y a las agencias de aplicación de la ley a comprender mejor la ecología de la dark web y rastrear actividades ilegales. Sin embargo, si los delincuentes obtienen o utilizan tecnologías similares para entrenar modelos sin restricciones, las consecuencias podrían ser inimaginables.
En el campo de la encriptación, los posibles abusos incluyen:
Recopilar información de usuarios y equipos de proyectos para fraudes sociales precisos
Copiar estrategias maduras de robo de monedas y lavado de dinero en la dark web
herramienta auxiliar de fraude en la red
Este es un modelo de lenguaje malicioso con funciones más completas, que se vende principalmente en la dark web y foros de hackers. Sus formas típicas de abuso en el encriptación incluyen:
Proyectos de encriptación falsificados, generan libros blancos y copias de marketing realistas para financiamiento fraudulento
Generar en masa páginas de phishing que imiten a los conocidos intercambios
Generar comentarios falsos a gran escala en las redes sociales, promover tokens fraudulentos o desprestigiar proyectos competidores.
Imitar el diálogo humano, establecer relaciones de confianza con los usuarios, inducir a la divulgación de información sensible
asistente de IA sin restricciones morales
Este es un chatbot de IA claramente posicionado sin restricciones morales. Los posibles abusos en el campo de la encriptación incluyen:
Generar correos electrónicos de phishing altamente realistas, suplantando a la bolsa para publicar falsas alertas de seguridad
Generar rápidamente un código de contrato inteligente que contenga puertas traseras ocultas para llevar a cabo un fraude de Rug Pull.
Crear malware con capacidad de transformación para robar información de billeteras
Desplegar bots de estafa en plataformas sociales para inducir a los usuarios a participar en proyectos falsos
Utilizar otras herramientas de IA para generar voces falsas de fundadores de proyectos, llevando a cabo fraudes telefónicos.
cierta plataforma de acceso sin censura
Esta es una plataforma que proporciona acceso a múltiples modelos de lenguaje, incluidos algunos modelos con menos censura. Se posiciona como un portal abierto para explorar las capacidades de la IA, pero también podría ser utilizada para generar contenido malicioso. Sus riesgos incluyen:
Los atacantes pueden utilizar modelos con menos restricciones para generar plantillas de phishing y estrategias de ataque.
Reducir la barrera de entrada para la ingeniería de alertas maliciosas
Iteración y optimización de la estrategia de ataque acelerado
Estrategias de respuesta
La aparición de modelos de lenguaje sin restricciones marca un nuevo paradigma de ataques más complejos, escalables y automatizados a los que se enfrenta la ciberseguridad. Esto no solo reduce la barrera de entrada para los ataques, sino que también introduce nuevas amenazas más encubiertas y engañosas.
Para hacer frente a estos desafíos, todas las partes del ecosistema de seguridad necesitan trabajar en colaboración:
Aumentar la inversión en tecnología de detección, desarrollar sistemas que puedan identificar y bloquear contenido malicioso generado por IA, explotación de vulnerabilidades de contratos inteligentes y código malicioso.
Impulsar la construcción de capacidades de defensa contra el jailbreak en los modelos, explorando mecanismos de marcas de agua y trazabilidad, para poder rastrear el origen de contenido malicioso en escenarios clave.
Establecer y mejorar normas éticas y mecanismos de regulación para limitar desde la raíz el desarrollo y abuso de modelos maliciosos.
Fortalecer la educación del usuario, aumentando la capacidad del público para identificar contenido generado por IA y la conciencia de seguridad.
Fomentar la cooperación en la industria, establecer un mecanismo de compartición de información, y detectar y responder a las nuevas amenazas de IA de manera oportuna.
Solo mediante un enfoque múltiple podremos disfrutar de los beneficios de la tecnología de IA, al mismo tiempo que prevenimos de manera efectiva los riesgos potenciales que conlleva y mantenemos el desarrollo saludable de la encriptación.
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LightningClicker
· 07-12 09:44
Esta vez vamos con todo.
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CryptoFortuneTeller
· 07-10 11:25
¿Esto se está volviendo cada vez más peligroso, verdad?
Ver originalesResponder0
MysteryBoxBuster
· 07-09 10:58
No hagas tanto ruido, sigue aprovechando los cupones de clip.
Las grandes modelos sin restricciones amenazan la industria de la encriptación: nuevas herramientas de ataque de IA y estrategias de respuesta
La espada de doble filo de la inteligencia artificial: La amenaza potencial de los modelos grandes sin restricciones para la industria de encriptación
Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, desde la serie GPT hasta modelos de lenguaje avanzados como Gemini, se están transformando profundamente nuestras formas de trabajo y vida. Sin embargo, junto con los avances tecnológicos también surgen riesgos potenciales, siendo el más preocupante la aparición de modelos de lenguaje de gran escala sin restricciones o maliciosos.
Los modelos de lenguaje sin restricciones son aquellos que han sido diseñados o modificados intencionadamente para eludir los mecanismos de seguridad y las restricciones éticas integradas en los modelos convencionales. Aunque los desarrolladores de IA convencionales invierten grandes recursos para prevenir el abuso de los modelos, algunas personas u organizaciones, con fines ilícitos, comienzan a buscar o desarrollar por sí mismas modelos no controlados. Este artículo explorará varias herramientas típicas de modelos de lenguaje sin restricciones, sus posibles formas de abuso en la industria de la encriptación, así como los desafíos de seguridad relacionados y las estrategias de respuesta.
La amenaza de los modelos de lenguaje sin restricciones
La aparición de este tipo de modelos ha reducido drásticamente la barrera de entrada al cibercrimen. Tareas que antes requerían habilidades profesionales, como escribir código malicioso, crear correos electrónicos de phishing o planificar estafas, ahora pueden ser llevadas a cabo fácilmente por personas comunes sin experiencia en programación, gracias a la IA sin restricciones. Los atacantes solo necesitan obtener los pesos y el código fuente de modelos de código abierto y luego realizar un ajuste fino con un conjunto de datos que contenga contenido malicioso o instrucciones ilegales para crear herramientas de ataque personalizadas.
Este modelo presenta múltiples riesgos: los atacantes pueden personalizar modelos para objetivos específicos, generando contenido más engañoso que puede eludir la revisión de contenido de la IA convencional; el modelo también puede generar rápidamente variantes de código para sitios web de phishing o adaptar textos de fraude para diferentes plataformas; al mismo tiempo, la disponibilidad de modelos de código abierto fomenta la formación de un ecosistema de IA subterráneo, proporcionando un caldo de cultivo para el comercio y desarrollo ilegales.
Modelos de lenguaje típicos sin restricciones y sus amenazas potenciales
un modelo sin restricciones éticas
Este es un modelo de lenguaje malicioso que se vende públicamente en foros oscuros, y los desarrolladores afirman que no tiene ninguna restricción ética. El modelo se basa en una arquitectura de código abierto y se ha entrenado en una gran cantidad de datos relacionados con software malicioso. Los usuarios solo necesitan pagar una pequeña tarifa para obtener acceso. Su uso más infame es generar correos electrónicos de ataques de infiltración comercial y correos electrónicos de phishing altamente realistas.
En el campo de la encriptación, las formas típicas de abuso incluyen:
modelo exclusivo para contenido de la dark web
Este es un modelo de lenguaje desarrollado por una institución de investigación, diseñado específicamente para preentrenarse en datos de la dark web. Su objetivo es ayudar a los investigadores de seguridad y a las agencias de aplicación de la ley a comprender mejor la ecología de la dark web y rastrear actividades ilegales. Sin embargo, si los delincuentes obtienen o utilizan tecnologías similares para entrenar modelos sin restricciones, las consecuencias podrían ser inimaginables.
En el campo de la encriptación, los posibles abusos incluyen:
herramienta auxiliar de fraude en la red
Este es un modelo de lenguaje malicioso con funciones más completas, que se vende principalmente en la dark web y foros de hackers. Sus formas típicas de abuso en el encriptación incluyen:
asistente de IA sin restricciones morales
Este es un chatbot de IA claramente posicionado sin restricciones morales. Los posibles abusos en el campo de la encriptación incluyen:
cierta plataforma de acceso sin censura
Esta es una plataforma que proporciona acceso a múltiples modelos de lenguaje, incluidos algunos modelos con menos censura. Se posiciona como un portal abierto para explorar las capacidades de la IA, pero también podría ser utilizada para generar contenido malicioso. Sus riesgos incluyen:
Estrategias de respuesta
La aparición de modelos de lenguaje sin restricciones marca un nuevo paradigma de ataques más complejos, escalables y automatizados a los que se enfrenta la ciberseguridad. Esto no solo reduce la barrera de entrada para los ataques, sino que también introduce nuevas amenazas más encubiertas y engañosas.
Para hacer frente a estos desafíos, todas las partes del ecosistema de seguridad necesitan trabajar en colaboración:
Aumentar la inversión en tecnología de detección, desarrollar sistemas que puedan identificar y bloquear contenido malicioso generado por IA, explotación de vulnerabilidades de contratos inteligentes y código malicioso.
Impulsar la construcción de capacidades de defensa contra el jailbreak en los modelos, explorando mecanismos de marcas de agua y trazabilidad, para poder rastrear el origen de contenido malicioso en escenarios clave.
Establecer y mejorar normas éticas y mecanismos de regulación para limitar desde la raíz el desarrollo y abuso de modelos maliciosos.
Fortalecer la educación del usuario, aumentando la capacidad del público para identificar contenido generado por IA y la conciencia de seguridad.
Fomentar la cooperación en la industria, establecer un mecanismo de compartición de información, y detectar y responder a las nuevas amenazas de IA de manera oportuna.
Solo mediante un enfoque múltiple podremos disfrutar de los beneficios de la tecnología de IA, al mismo tiempo que prevenimos de manera efectiva los riesgos potenciales que conlleva y mantenemos el desarrollo saludable de la encriptación.