Riesgos potenciales de la inteligencia artificial: El auge de los modelos de lenguaje de gran tamaño sin restricciones y su impacto en la encriptación.
En los últimos años, el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial está cambiando profundamente nuestra forma de vivir y trabajar. Desde la serie GPT hasta Gemini, pasando por varios modelos de código abierto, los sistemas de IA avanzados están surgiendo constantemente. Sin embargo, detrás de este avance tecnológico, también está emergiendo una tendencia preocupante: la aparición de modelos de lenguaje de gran tamaño sin restricciones o maliciosos.
Los modelos de lenguaje sin restricciones son aquellos que han sido diseñados, modificados o "desbloqueados" específicamente para eludir los mecanismos de seguridad y las limitaciones éticas incorporadas en los modelos convencionales. Aunque los desarrolladores de IA convencionales suelen invertir muchos recursos para evitar que sus modelos se utilicen para generar contenido dañino o proporcionar orientación ilegal, algunas personas u organizaciones, por motivos malintencionados, comienzan a buscar o desarrollar por su cuenta modelos no restringidos. Este artículo explorará las características de este tipo de modelos sin restricciones, sus posibles formas de abuso en el ámbito de la encriptación de monedas, y los desafíos de seguridad que esto conlleva.
La amenaza de los modelos de lenguaje sin restricciones
La aparición de estos modelos sin restricciones ha facilitado enormemente tareas maliciosas que antes requerían habilidades especializadas. Incluso personas sin experiencia en programación pueden, con la ayuda de estos modelos, generar fácilmente código malicioso, crear correos electrónicos engañosos o planear actividades de fraude. Los atacantes solo necesitan acceder a la infraestructura de modelos de código abierto y luego entrenar con conjuntos de datos que contengan contenido dañino o instrucciones ilegales para crear herramientas de ataque especializadas.
Esta tendencia de desarrollo ha traído múltiples riesgos:
Los atacantes pueden personalizar modelos según objetivos específicos, generando contenido más engañoso para eludir las revisiones de seguridad de la IA convencional.
Estos modelos pueden generar rápidamente códigos de sitios web de phishing variantes, o personalizar textos de estafa para diferentes plataformas sociales.
La accesibilidad y la modificabilidad de los modelos de código abierto están fomentando la formación de un ecosistema de IA subterráneo, proporcionando un caldo de cultivo para actividades ilegales.
Modelo de lenguaje sin restricciones típico
un modelo de lenguaje malicioso
Este es un modelo de IA malicioso que se vende públicamente en foros clandestinos, cuyo desarrollador afirma claramente que no tiene ninguna restricción ética. Está basado en ciertos modelos de código abierto y ha sido entrenado con una gran cantidad de datos relacionados con malware. Los usuarios solo necesitan pagar una baja tarifa mensual para obtener acceso. El uso más notorio de este modelo es generar ataques de phishing y correos comerciales engañosos.
En el ámbito de la encriptación, sus formas típicas de abuso incluyen:
Generar correos electrónicos de phishing, haciéndose pasar por un intercambio o un proyecto que solicita a los usuarios que verifiquen sus cuentas
Asistir a atacantes con un nivel técnico más bajo en la redacción de código malicioso para robar información de billeteras.
Impulsar la automatización de fraudes, guiando a las víctimas a participar en airdrops o proyectos de inversión falsos
un modelo exclusivo de la dark web
Este es un modelo de lenguaje entrenado específicamente en datos de la dark web, cuyo objetivo inicial es ayudar a los investigadores y a las agencias de aplicación de la ley a comprender mejor la ecología de la dark web. Sin embargo, si actores malintencionados obtienen o utilizan tecnologías similares para entrenar modelos sin restricciones, esto podría tener graves consecuencias.
En el campo de la encriptación, sus posibles abusos incluyen:
Recopilar información de usuarios y equipos de proyectos para fraudes precisos
Copiar estrategias maduras de robo de criptomonedas y lavado de dinero en la dark web
una herramienta de fraude integral
Este es un modelo de IA maliciosa más completo que se vende principalmente en la red oscura. Sus formas típicas de abuso en el ámbito de la encriptación incluyen:
Generar documentos técnicos y materiales de marketing falsos de encriptación realistas
Crear rápidamente páginas de phishing que imiten a intercambios de criptomonedas conocidos
Fabricación masiva de comentarios falsos en redes sociales para promover tokens fraudulentos
Imitar diálogos humanos para inducir a los usuarios a revelar información sensible
asistente de IA sin restricciones éticas
Este es un chatbot de IA claramente posicionado como sin restricciones morales. En el ámbito de la encriptación, podría ser utilizado para:
Generar correos electrónicos de phishing altamente realistas, haciéndose pasar por un intercambio para publicar notificaciones falsas
Generación rápida de código de contratos inteligentes que contienen vulnerabilidades ocultas
Crear malware con capacidad de transformación para robar información de billeteras
Desplegar robots de estafa en plataformas sociales
Combinando otras herramientas de IA, generar voces falsas de personas relacionadas con el proyecto para llevar a cabo fraudes telefónicos.
alguna plataforma de acceso AI abierta
Esta es una plataforma que proporciona acceso a múltiples modelos de lenguaje, incluidos algunos modelos con menos censura. Aunque su intención es ofrecer a los usuarios una experiencia de IA abierta, también puede ser mal utilizada para generar contenido malicioso. Sus riesgos potenciales incluyen:
Evitar la censura para generar contenido dañino
Reducir la barrera para la ingeniería de mensajes maliciosos
Iteración y optimización de las técnicas de ataque acelerado
Conclusión
La aparición de modelos de lenguaje sin restricciones marca un nuevo paradigma de ataques más complejos, a gran escala y con capacidades de automatización que enfrenta la ciberseguridad. Esto no solo ha reducido la barrera de entrada para los ataques, sino que también ha traído nuevas amenazas más encubiertas y engañosas.
Ante esta situación, todas las partes del ecosistema de seguridad deben colaborar: aumentar la inversión en tecnologías de detección, desarrollar herramientas que puedan identificar e interceptar contenido malicioso generado por IA; impulsar la construcción de capacidades de seguridad en los modelos mismos y explorar mecanismos de trazabilidad de contenido; establecer normas éticas y mecanismos de supervisión sólidos para limitar desde la raíz el desarrollo y abuso de modelos maliciosos. Solo con un enfoque integral se podrán enfrentar eficazmente los desafíos de seguridad de la era de la IA y garantizar el desarrollo saludable del ecosistema de encriptación.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
11 me gusta
Recompensa
11
7
Republicar
Compartir
Comentar
0/400
AirdropHustler
· 08-03 16:26
ai vuelve a hacer de las suyas, ¡ayuda!
Ver originalesResponder0
ServantOfSatoshi
· 08-02 17:09
Temo que incluso la IA va a comerciar con criptomonedas.
Ver originalesResponder0
NFTDreamer
· 08-01 12:52
Esta trampa de ai es absurda.
Ver originalesResponder0
NftPhilanthropist
· 08-01 02:02
la verdad necesitamos un modelo de gobernanza de dao para regular estas "ilimitadas" ai... solo digo, los tokens de impacto podrían resolver esto
Ver originalesResponder0
CounterIndicator
· 08-01 01:51
¿La IA también viene a aprovecharse de los tontos?
Ver originalesResponder0
TopEscapeArtist
· 08-01 01:48
Otra señal de colapso ha llegado, se ha producido una divergencia bajista en el MACD.
Ver originalesResponder0
FreeRider
· 08-01 01:39
Jugar es jugar, molestar es molestar, al final los Bots son una trampa.
La aparición de modelos de lenguaje de IA ilimitados plantea nuevos desafíos de seguridad para la industria de la encriptación.
Riesgos potenciales de la inteligencia artificial: El auge de los modelos de lenguaje de gran tamaño sin restricciones y su impacto en la encriptación.
En los últimos años, el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial está cambiando profundamente nuestra forma de vivir y trabajar. Desde la serie GPT hasta Gemini, pasando por varios modelos de código abierto, los sistemas de IA avanzados están surgiendo constantemente. Sin embargo, detrás de este avance tecnológico, también está emergiendo una tendencia preocupante: la aparición de modelos de lenguaje de gran tamaño sin restricciones o maliciosos.
Los modelos de lenguaje sin restricciones son aquellos que han sido diseñados, modificados o "desbloqueados" específicamente para eludir los mecanismos de seguridad y las limitaciones éticas incorporadas en los modelos convencionales. Aunque los desarrolladores de IA convencionales suelen invertir muchos recursos para evitar que sus modelos se utilicen para generar contenido dañino o proporcionar orientación ilegal, algunas personas u organizaciones, por motivos malintencionados, comienzan a buscar o desarrollar por su cuenta modelos no restringidos. Este artículo explorará las características de este tipo de modelos sin restricciones, sus posibles formas de abuso en el ámbito de la encriptación de monedas, y los desafíos de seguridad que esto conlleva.
La amenaza de los modelos de lenguaje sin restricciones
La aparición de estos modelos sin restricciones ha facilitado enormemente tareas maliciosas que antes requerían habilidades especializadas. Incluso personas sin experiencia en programación pueden, con la ayuda de estos modelos, generar fácilmente código malicioso, crear correos electrónicos engañosos o planear actividades de fraude. Los atacantes solo necesitan acceder a la infraestructura de modelos de código abierto y luego entrenar con conjuntos de datos que contengan contenido dañino o instrucciones ilegales para crear herramientas de ataque especializadas.
Esta tendencia de desarrollo ha traído múltiples riesgos:
Modelo de lenguaje sin restricciones típico
un modelo de lenguaje malicioso
Este es un modelo de IA malicioso que se vende públicamente en foros clandestinos, cuyo desarrollador afirma claramente que no tiene ninguna restricción ética. Está basado en ciertos modelos de código abierto y ha sido entrenado con una gran cantidad de datos relacionados con malware. Los usuarios solo necesitan pagar una baja tarifa mensual para obtener acceso. El uso más notorio de este modelo es generar ataques de phishing y correos comerciales engañosos.
En el ámbito de la encriptación, sus formas típicas de abuso incluyen:
un modelo exclusivo de la dark web
Este es un modelo de lenguaje entrenado específicamente en datos de la dark web, cuyo objetivo inicial es ayudar a los investigadores y a las agencias de aplicación de la ley a comprender mejor la ecología de la dark web. Sin embargo, si actores malintencionados obtienen o utilizan tecnologías similares para entrenar modelos sin restricciones, esto podría tener graves consecuencias.
En el campo de la encriptación, sus posibles abusos incluyen:
una herramienta de fraude integral
Este es un modelo de IA maliciosa más completo que se vende principalmente en la red oscura. Sus formas típicas de abuso en el ámbito de la encriptación incluyen:
asistente de IA sin restricciones éticas
Este es un chatbot de IA claramente posicionado como sin restricciones morales. En el ámbito de la encriptación, podría ser utilizado para:
alguna plataforma de acceso AI abierta
Esta es una plataforma que proporciona acceso a múltiples modelos de lenguaje, incluidos algunos modelos con menos censura. Aunque su intención es ofrecer a los usuarios una experiencia de IA abierta, también puede ser mal utilizada para generar contenido malicioso. Sus riesgos potenciales incluyen:
Conclusión
La aparición de modelos de lenguaje sin restricciones marca un nuevo paradigma de ataques más complejos, a gran escala y con capacidades de automatización que enfrenta la ciberseguridad. Esto no solo ha reducido la barrera de entrada para los ataques, sino que también ha traído nuevas amenazas más encubiertas y engañosas.
Ante esta situación, todas las partes del ecosistema de seguridad deben colaborar: aumentar la inversión en tecnologías de detección, desarrollar herramientas que puedan identificar e interceptar contenido malicioso generado por IA; impulsar la construcción de capacidades de seguridad en los modelos mismos y explorar mecanismos de trazabilidad de contenido; establecer normas éticas y mecanismos de supervisión sólidos para limitar desde la raíz el desarrollo y abuso de modelos maliciosos. Solo con un enfoque integral se podrán enfrentar eficazmente los desafíos de seguridad de la era de la IA y garantizar el desarrollo saludable del ecosistema de encriptación.