L'épée à double tranchant de l'intelligence artificielle : les menaces potentielles des modèles linguistiques illimités pour l'industrie du chiffrement

Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, les grands modèles de langage transforment profondément notre manière de travailler et de vivre. Cependant, dans cette révolution technologique, une tendance inquiétante émerge silencieusement : l'apparition de modèles de langage sans restrictions et leurs impacts négatifs potentiels.

Les modèles de langage sans restriction désignent ceux qui ont été délibérément conçus ou modifiés pour contourner les mécanismes de sécurité intégrés et les limites éthiques des modèles principaux. Contrairement aux développeurs de modèles de langage principaux qui investissent d'importantes ressources pour empêcher l'abus des modèles, certaines personnes ou organisations, à des fins illégales, commencent à rechercher ou à développer des modèles non contraints. Cette tendance constitue une menace sérieuse pour plusieurs secteurs, y compris le chiffrement.

Les dangers des modèles linguistiques sans restrictions

L'émergence de ce type de modèle a considérablement abaissé le seuil d'entrée pour mener des attaques réseau. Même les personnes ordinaires manquant de compétences professionnelles peuvent facilement accomplir des tâches complexes telles que la rédaction de code malveillant ou la création de courriels de phishing grâce à ces outils. Les attaquants n'ont qu'à obtenir les poids et le code source du modèle open source, puis à le peaufiner avec un ensemble de données contenant du contenu malveillant ou des instructions illégales pour créer des outils d'attaque ciblés.

Ce modèle présente de multiples risques :

1. Les attaquants peuvent personnaliser des modèles en fonction de cibles spécifiques pour générer un contenu plus trompeur et contourner les vérifications de contenu des IA conventionnelles.
2. Le modèle peut être utilisé pour générer rapidement des variantes de code de sites de phishing ou pour personnaliser des documents de fraude pour différentes plateformes.
3. La disponibilité et la modifiabilité des modèles open source favorisent la formation d'un écosystème AI souterrain, fournissant un terreau pour les transactions et le développement illégaux.

Modèles de langage illimités typiques et leurs menaces

version sombre de GPT

Ceci est un modèle de langage malveillant vendu publiquement sur un forum souterrain, dont le développeur affirme qu'il n'a aucune restriction morale. Basé sur un modèle open source, un droit d'utilisation d'un mois peut être obtenu pour aussi peu que 189 dollars. Il est principalement utilisé pour générer des attaques par intrusion par e-mail commercial réalistes et des e-mails de phishing. Dans le domaine du chiffrement, il pourrait être utilisé pour :

• Générer des e-mails de phishing imitant des échanges de chiffrement pour inciter les utilisateurs à divulguer leur clé privée.
• Aider les attaquants ayant un niveau technique faible à rédiger un code malveillant pour voler des fichiers de portefeuille.
• Piloter des escroqueries automatisées, incitant les victimes à participer à de fausses airdrops ou projets d'investissement.

Modèle d'analyse de contenu du dark web

Bien que l'utilisation initiale ait été conçue pour aider les chercheurs et les agences d'application de la loi à comprendre l'écosystème du dark web, son utilisation abusive pourrait entraîner de graves conséquences en raison des informations sensibles qu'elle détient. Les menaces potentielles dans le domaine du chiffrement comprennent :

• Collecter des informations sur les utilisateurs et les équipes de projet, afin de cibler précisément la fraude sociale.
• Copier les stratégies de vol de crypto et de blanchiment d'argent matures sur le dark web.

modèle de fraude en ligne

Ces modèles prétendent avoir des fonctionnalités plus complètes, et sont principalement vendus sur le dark web et les forums de hackers. Les abus typiques dans le domaine du chiffrement incluent :

• Générer des livres blancs et des contenus marketing trompeurs et réalistes pour des projets de chiffrement, utilisés pour des escroqueries ICO.
• Créer en masse des pages de phishing imitant des échanges connus.
• Fabrication à grande échelle de faux commentaires, promotion de jetons frauduleux ou diffamation de projets concurrents.
• Imiter les dialogues humains pour inciter les utilisateurs à divulguer des informations sensibles.

assistant IA sans contrainte éthique

Définir clairement comme un robot de chat sans restrictions morales, pouvant être utilisé dans le domaine du chiffrement :

• Générer des e-mails de phishing hautement réalistes, se faisant passer pour des notifications fausses publiées par des échanges.
• Générer rapidement des contrats intelligents avec des portes dérobées cachées pour des escroqueries de type Rug Pull.
• Créer des logiciels malveillants capables de se transformer pour voler des informations de portefeuille.
• Déployer des robots de fraude sur les plateformes sociales pour inciter les utilisateurs à participer à des projets fictifs.
• En combinant d'autres outils d'IA, générer des voix de fondateurs de projets falsifiés pour effectuer des escroqueries téléphoniques.

portail à faible censure

Fournir un accès à plusieurs modèles linguistiques avec peu de restrictions, bien que prétendant offrir une plateforme pour explorer les capacités de l'IA, cela pourrait également être abusé pour générer du contenu malveillant. Les principaux risques incluent :

• Contourner la censure pour générer des modèles de phishing et des idées d'attaque.
• Réduire le seuil d'entrée des ingénieries de notification, facilitant ainsi l'accès des attaquants aux sorties restreintes.
• Accélérer l'itération des scripts d'attaque, optimiser les scripts de fraude.

Stratégies de réponse

L'émergence de modèles linguistiques sans restriction rend la cybersécurité confrontée à de nouveaux paradigmes d'attaques plus complexes, à plus grande échelle et dotés de capacités d'automatisation. Cela a non seulement abaissé le seuil d'entrée pour les attaques, mais a également apporté de nouvelles menaces plus discrètes et plus trompeuses.

Pour relever ce défi, il est nécessaire que toutes les parties prenantes de l'écosystème de sécurité collaborent.

1. Augmenter les investissements dans la technologie de détection et développer des systèmes capables d'identifier et d'intercepter le contenu généré par des IA malveillantes.
2. Promouvoir la construction de la capacité de prévention du jailbreak des modèles, explorer les mécanismes de filigrane et de traçabilité pour suivre l'origine des contenus malveillants dans des scénarios clés.
3. Établir des normes éthiques et un mécanisme de réglementation solides pour limiter à la source le développement et l'abus de modèles malveillants.

Ce n'est qu'à travers une innovation technologique continue, une coopération intersectorielle et une orientation politique efficace que nous pouvons profiter des commodités apportées par l'IA tout en minimisant ses risques potentiels, garantissant ainsi la sécurité de l'industrie du chiffrement et du monde numérique dans son ensemble.