Riscos potenciais da inteligência artificial: a ascensão de modelos de linguagem de grande escala sem restrições e seu impacto na encriptação
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial está a mudar profundamente a nossa forma de viver e trabalhar. Desde a série GPT até ao Gemini, passando por vários modelos de código aberto, sistemas de IA avançados estão a surgir constantemente. No entanto, por trás desse avanço tecnológico, uma tendência preocupante também está a tornar-se visível - o surgimento de modelos de linguagem de grande escala sem restrições ou maliciosos.
Modelos de linguagem sem restrições referem-se àqueles que foram propositadamente projetados, modificados ou "desbloqueados" para contornar os mecanismos de segurança e restrições éticas incorporados nos modelos mainstream. Embora os desenvolvedores de IA mainstream geralmente invistam grandes recursos para evitar que seus modelos sejam usados para gerar conteúdo prejudicial ou fornecer orientações ilegais, alguns indivíduos ou organizações, movidos por más intenções, começam a procurar ou desenvolver modelos não restritos por conta própria. Este artigo explorará as características desses modelos sem restrições, suas potenciais formas de abuso no campo das encriptação, e os desafios de segurança que deles resultam.
A ameaça dos modelos de linguagem sem restrições
A aparição desses modelos sem restrições torna tarefas maliciosas, que antes exigiam habilidades profissionais, muito mais fáceis de realizar. Mesmo pessoas comuns sem experiência em programação podem facilmente gerar código malicioso, criar e-mails fraudulentos ou planejar atividades de fraude com a ajuda desses modelos. Os atacantes apenas precisam obter a infraestrutura de modelos de código aberto e, em seguida, usar conjuntos de dados que contenham conteúdo prejudicial ou instruções ilegais para treinar e criar ferramentas de ataque especializadas.
Esta tendência de desenvolvimento trouxe múltiplos riscos:
O atacante pode personalizar o modelo com base em um alvo específico, gerando conteúdo mais enganoso, a fim de contornar a verificação de segurança da IA convencional.
Estes modelos podem gerar rapidamente códigos de websites de phishing variantes ou criar textos de golpe personalizados para diferentes plataformas sociais.
A acessibilidade e a modificabilidade dos modelos de código aberto estão a fomentar a formação de uma ecologia de IA subterrânea, proporcionando um terreno fértil para atividades ilegais.
Modelo de linguagem sem restrições típico
um modelo de linguagem malicioso
Este é um modelo de IA malicioso vendido abertamente em fóruns subterrâneos, cujo desenvolvedor afirma claramente que não tem quaisquer restrições éticas. Baseia-se em certos modelos de código aberto e foi treinado em uma grande quantidade de dados relacionados a malware. Os usuários só precisam pagar uma baixa mensalidade para obter acesso. O uso mais infame do modelo é gerar ataques de phishing e e-mails comerciais de intrusão extremamente enganosos.
No campo das encriptações, as suas formas típicas de abuso incluem:
Gerar e-mails de phishing, fazendo-se passar por bolsas ou equipes de projetos solicitando que os usuários verifiquem suas contas
Ajudar atacantes com menor nível técnico a escrever código malicioso para roubar informações de carteiras
Impulsionar fraudes automatizadas, guiando as vítimas a participarem de airdrops ou projetos de investimento falsos
modelo específico da dark web
Este é um modelo de linguagem especificamente treinado em dados da dark web, cujo objetivo inicial é ajudar pesquisadores e entidades de aplicação da lei a compreender melhor a ecologia da dark web. No entanto, se for obtido por agentes maliciosos ou se tecnologias semelhantes forem utilizadas para treinar modelos sem restrições, isso pode ter consequências graves.
No campo da encriptação, os potenciais abusos incluem:
Coletar informações de usuários e equipes de projetos para fraudes precisas
Copiar estratégias maduras de roubo de criptomoedas e lavagem de dinheiro na dark web
uma ferramenta de fraude abrangente
Este é um modelo de IA maliciosa com funcionalidades mais abrangentes, vendido principalmente na rede underground. As suas formas típicas de abuso na área das encriptações incluem:
Gerar white papers e materiais de marketing falsos de encriptação realistas
Criar rapidamente páginas de phishing que imitam bolsas de criptomoedas conhecidas
Fabricação em grande escala de comentários falsos em redes sociais para promover tokens fraudulentos
Imitar diálogos humanos, induzindo os usuários a revelar informações sensíveis
um assistente de IA sem restrições morais
Este é um chatbot de IA claramente posicionado como sem restrições éticas. No campo da encriptação, pode ser utilizado para:
Gerar e-mails de phishing altamente realistas, fingindo ser uma troca para publicar notificações falsas
Geração rápida de códigos de contratos inteligentes com vulnerabilidades ocultas
Criar malware com capacidade de transformação para roubar informações de carteiras
Implantar robôs de fraude em plataformas sociais
Combinar com outras ferramentas de IA para gerar vozes de pessoas relacionadas ao projeto falsificadas, a fim de realizar fraudes telefónicas.
uma plataforma de acesso à AI aberta
Esta é uma plataforma que oferece acesso a vários modelos de linguagem, incluindo alguns modelos com menos censura. Embora a sua intenção seja proporcionar aos utilizadores uma experiência de IA aberta, também pode ser mal utilizada para gerar conteúdo malicioso. Os seus riscos potenciais incluem:
Contornar a censura para gerar conteúdo prejudicial
Reduzir a barreira de entrada para a engenharia de sugestões maliciosas
Iteração e otimização de técnicas de ataque aceleradas
Conclusão
A aparição de modelos de linguagem sem restrições marca um novo paradigma de ataques mais complexos, escaláveis e automatizados que a segurança cibernética enfrenta. Isso não só diminui a barreira de entrada para ataques, como também traz novas ameaças mais ocultas e enganosas.
Diante dessa situação, as partes do ecossistema de segurança precisam trabalhar em conjunto: aumentar o investimento em tecnologias de detecção, desenvolver ferramentas capazes de identificar e interceptar conteúdo malicioso gerado por IA; promover a construção de capacidades de segurança do próprio modelo, explorar mecanismos de rastreamento de conteúdo; estabelecer normas éticas e mecanismos regulatórios sólidos, limitando desde a origem o desenvolvimento e o uso indevido de modelos maliciosos. Apenas com uma abordagem multifacetada será possível enfrentar eficazmente os desafios de segurança da era da IA e garantir o desenvolvimento saudável do ecossistema de encriptação.
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AirdropHustler
· 08-03 16:26
ai já veio causar problemas de novo, socorro
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ServantOfSatoshi
· 08-02 17:09
Parece que até a inteligência artificial vai negociar criptomoedas.
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NFTDreamer
· 08-01 12:52
Este armadilha de ai é absurda.
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NftPhilanthropist
· 08-01 02:02
para ser honesto, precisamos de um modelo de governança DAO para regular estas IA "ilimitadas"... só estou a dizer, os tokens de impacto poderiam resolver isso
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CounterIndicator
· 08-01 01:51
A IA também está a explorar idiotas?
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TopEscapeArtist
· 08-01 01:48
Mais um sinal de colapso chegou, o MACD já apresentou divergência de fundo.
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FreeRider
· 08-01 01:39
Brincar é brincar, bagunçar é bagunçar, mas no fim das contas, Bots são apenas armadilhas.
A ascensão dos modelos de linguagem de IA sem restrições apresenta novos desafios de segurança para a indústria de encriptação.
Riscos potenciais da inteligência artificial: a ascensão de modelos de linguagem de grande escala sem restrições e seu impacto na encriptação
Nos últimos anos, o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial está a mudar profundamente a nossa forma de viver e trabalhar. Desde a série GPT até ao Gemini, passando por vários modelos de código aberto, sistemas de IA avançados estão a surgir constantemente. No entanto, por trás desse avanço tecnológico, uma tendência preocupante também está a tornar-se visível - o surgimento de modelos de linguagem de grande escala sem restrições ou maliciosos.
Modelos de linguagem sem restrições referem-se àqueles que foram propositadamente projetados, modificados ou "desbloqueados" para contornar os mecanismos de segurança e restrições éticas incorporados nos modelos mainstream. Embora os desenvolvedores de IA mainstream geralmente invistam grandes recursos para evitar que seus modelos sejam usados para gerar conteúdo prejudicial ou fornecer orientações ilegais, alguns indivíduos ou organizações, movidos por más intenções, começam a procurar ou desenvolver modelos não restritos por conta própria. Este artigo explorará as características desses modelos sem restrições, suas potenciais formas de abuso no campo das encriptação, e os desafios de segurança que deles resultam.
A ameaça dos modelos de linguagem sem restrições
A aparição desses modelos sem restrições torna tarefas maliciosas, que antes exigiam habilidades profissionais, muito mais fáceis de realizar. Mesmo pessoas comuns sem experiência em programação podem facilmente gerar código malicioso, criar e-mails fraudulentos ou planejar atividades de fraude com a ajuda desses modelos. Os atacantes apenas precisam obter a infraestrutura de modelos de código aberto e, em seguida, usar conjuntos de dados que contenham conteúdo prejudicial ou instruções ilegais para treinar e criar ferramentas de ataque especializadas.
Esta tendência de desenvolvimento trouxe múltiplos riscos:
Modelo de linguagem sem restrições típico
um modelo de linguagem malicioso
Este é um modelo de IA malicioso vendido abertamente em fóruns subterrâneos, cujo desenvolvedor afirma claramente que não tem quaisquer restrições éticas. Baseia-se em certos modelos de código aberto e foi treinado em uma grande quantidade de dados relacionados a malware. Os usuários só precisam pagar uma baixa mensalidade para obter acesso. O uso mais infame do modelo é gerar ataques de phishing e e-mails comerciais de intrusão extremamente enganosos.
No campo das encriptações, as suas formas típicas de abuso incluem:
modelo específico da dark web
Este é um modelo de linguagem especificamente treinado em dados da dark web, cujo objetivo inicial é ajudar pesquisadores e entidades de aplicação da lei a compreender melhor a ecologia da dark web. No entanto, se for obtido por agentes maliciosos ou se tecnologias semelhantes forem utilizadas para treinar modelos sem restrições, isso pode ter consequências graves.
No campo da encriptação, os potenciais abusos incluem:
uma ferramenta de fraude abrangente
Este é um modelo de IA maliciosa com funcionalidades mais abrangentes, vendido principalmente na rede underground. As suas formas típicas de abuso na área das encriptações incluem:
um assistente de IA sem restrições morais
Este é um chatbot de IA claramente posicionado como sem restrições éticas. No campo da encriptação, pode ser utilizado para:
uma plataforma de acesso à AI aberta
Esta é uma plataforma que oferece acesso a vários modelos de linguagem, incluindo alguns modelos com menos censura. Embora a sua intenção seja proporcionar aos utilizadores uma experiência de IA aberta, também pode ser mal utilizada para gerar conteúdo malicioso. Os seus riscos potenciais incluem:
Conclusão
A aparição de modelos de linguagem sem restrições marca um novo paradigma de ataques mais complexos, escaláveis e automatizados que a segurança cibernética enfrenta. Isso não só diminui a barreira de entrada para ataques, como também traz novas ameaças mais ocultas e enganosas.
Diante dessa situação, as partes do ecossistema de segurança precisam trabalhar em conjunto: aumentar o investimento em tecnologias de detecção, desenvolver ferramentas capazes de identificar e interceptar conteúdo malicioso gerado por IA; promover a construção de capacidades de segurança do próprio modelo, explorar mecanismos de rastreamento de conteúdo; estabelecer normas éticas e mecanismos regulatórios sólidos, limitando desde a origem o desenvolvimento e o uso indevido de modelos maliciosos. Apenas com uma abordagem multifacetada será possível enfrentar eficazmente os desafios de segurança da era da IA e garantir o desenvolvimento saudável do ecossistema de encriptação.