La espada de doble filo de la inteligencia artificial: La amenaza potencial de los modelos de lenguaje sin restricciones para la industria de la encriptación

Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, los grandes modelos de lenguaje están transformando profundamente nuestra forma de trabajar y vivir. Sin embargo, en esta revolución tecnológica, está surgiendo una tendencia preocupante: la aparición de modelos de lenguaje sin restricciones y sus posibles efectos negativos.

Un modelo de lenguaje sin restricciones se refiere a aquellos sistemas de IA que han sido intencionadamente diseñados o modificados para eludir los mecanismos de seguridad y las restricciones éticas integrados en los modelos principales. A diferencia de los desarrolladores de modelos de lenguaje principales que invierten grandes recursos para prevenir el abuso del modelo, algunas personas u organizaciones, con fines ilegales, han comenzado a buscar o desarrollar modelos sin restricciones. Esta tendencia representa una grave amenaza para múltiples industrias, incluida la encriptación.

Peligrosidad de los modelos de lenguaje sin restricciones

La aparición de este tipo de modelos ha reducido significativamente la barrera para llevar a cabo ataques en la red. Incluso personas sin habilidades profesionales pueden fácilmente realizar tareas complejas como escribir código malicioso o crear correos electrónicos de phishing con la ayuda de estas herramientas. Los atacantes solo necesitan obtener los pesos y el código fuente del modelo de código abierto y luego afinarlo utilizando un conjunto de datos que contenga contenido malicioso o instrucciones ilegales, lo que les permite crear herramientas de ataque específicas.

Este modelo conlleva múltiples riesgos:

1. Los atacantes pueden personalizar modelos según objetivos específicos, generando contenido más engañoso para eludir la revisión de contenido de IA convencional.
2. 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.
3. La accesibilidad y modificabilidad de los modelos de código abierto han fomentado la formación de un ecosistema de IA clandestina, proporcionando un terreno para el comercio y desarrollo ilegales.

Modelos de lenguaje ilimitados típicos y sus amenazas

versión oscura de GPT

Este es un modelo de lenguaje malicioso que se vende públicamente en foros clandestinos, y el desarrollador afirma que no tiene ninguna restricción ética. Se entrena a partir de un modelo de código abierto y se puede obtener una licencia de uso por un mes a partir de 189 dólares. Se utiliza principalmente para generar ataques de phishing y correos comerciales realistas. En el campo de la encriptación, podría ser utilizado para:

• Generar correos electrónicos de phishing que imiten a un intercambio de encriptación para inducir a los usuarios a revelar sus claves privadas.
• Asistir a atacantes con un nivel técnico más bajo a escribir código malicioso para robar archivos de billetera.
• Impulsar fraudes automatizados, guiando a las víctimas a participar en falsos airdrops o proyectos de inversión.

modelo de análisis de contenido de la dark web

Aunque el propósito de su diseño inicial era ayudar a los investigadores y a las fuerzas del orden a comprender el ecosistema de la dark web, si se abusa de él, la información sensible que posee podría tener graves consecuencias. Las amenazas potenciales en el campo de la encriptación incluyen:

• Recoger información de usuarios y equipos de proyectos para fraudes de ingeniería social precisos.
• Copiar estrategias maduras de robo y lavado de dinero en la dark web.

modelo específico de fraude en línea

Estos modelos afirman tener funciones más completas y se venden principalmente en la dark web y foros de hackers. Las formas típicas de abuso en el campo de la encriptación incluyen:

• Generar un realista libro blanco y copias de marketing de proyectos encriptación falsos, para estafas de ICO.
• Crear en masa páginas de phishing que imitan a intercambios de criptomonedas conocidos.
• Fabricación masiva de comentarios falsos, promoción de tokens fraudulentos o desprestigio de proyectos competidores.
• Imitar el diálogo humano, induciendo a los usuarios a revelar información sensible.

asistente de IA sin restricciones morales

Claramente posicionado como un chatbot sin restricciones morales, en el campo de la encriptación podría ser utilizado para:

• Generar correos electrónicos de phishing altamente realistas, suplantando a los intercambios para publicar notificaciones falsas.
• Generar rápidamente contratos inteligentes con puertas traseras ocultas para estafas de Rug Pull.
• Crear malware con capacidad de transformación para robar información de billeteras.
• Desplegar robots de estafa en plataformas sociales, induciendo a los usuarios a participar en proyectos falsos.
• Combinando otras herramientas de IA, generar voces falsas de fundadores de proyectos para llevar a cabo fraudes telefónicos.

portal de baja censura

Proporciona acceso a múltiples modelos de lenguaje con pocas restricciones, aunque se afirma que es una plataforma para explorar las capacidades de la IA, también puede ser mal utilizada para generar contenido malicioso. Los principales riesgos incluyen:

• Eludir la censura para generar plantillas de phishing y estrategias de ataque.
• Reducir las barreras de entrada para la ingeniería de indicios, facilitando que los atacantes obtengan salidas restringidas.
• Acelerar la iteración de los guiones de ataque, optimizar los scripts de fraude.

Estrategias de respuesta

La aparición de modelos de lenguaje sin restricciones ha llevado a la ciberseguridad a enfrentar un nuevo paradigma de ataques más complejos, escalables y automatizados. Esto no solo ha reducido la barrera de entrada a los ataques, sino que también ha traído amenazas nuevas, más encubiertas y con un mayor potencial de engaño.

Para enfrentar este desafío, es necesario que todas las partes del ecosistema de seguridad trabajen en colaboración:

1. Aumentar la inversión en tecnología de detección, desarrollando sistemas que puedan identificar y interceptar contenido generado por IA maliciosa.
2. Impulsar la construcción de capacidades de defensa contra el jailbreak del modelo, explorar mecanismos de marcas de agua y trazabilidad para rastrear el origen de contenido malicioso en escenarios clave.
3. Establecer y mejorar normas éticas y mecanismos de supervisión para limitar desde la fuente el desarrollo y abuso de modelos maliciosos.

Solo a través de la innovación tecnológica continua, la colaboración entre industrias y una efectiva orientación política, podemos disfrutar de las comodidades que ofrece la IA mientras minimizamos sus riesgos potenciales y aseguramos la seguridad de la industria encriptación y de todo el mundo digital.