Безмежні AI мовні моделі: нові загрози в області шифрування

Швидкий розвиток технологій штучного інтелекту глибоко змінює наші способи життя. Однак, разом з цим прогресом, з'являється потенційна небезпека — необмежені великі мовні моделі (LLM). Ці моделі були розроблені або модифіковані для обходу вбудованих механізмів безпеки та етичних обмежень у основних AI-системах, надаючи кіберзлочинцям потужні інструменти.

Поява безмежних LLM зробила простими завдання, для виконання яких раніше потрібні були професійні навички. Атакуючі просто повинні отримати відкриту модель та провести її налаштування, щоб створити цілеспрямовані інструменти атаки. Це не лише знижує поріг злочинності, але й підвищує прихованість та обманність атак.

Ось кілька безмежних LLM, на які варто звернути увагу, та їх потенційні загрози:

1. WormGPT: самопроголошений "темний варіант GPT", спеціально призначений для створення вкрай реалістичних фішингових листів та шкідливого коду. У сфері шифрування, він може бути використаний для створення оманливих фішингових повідомлень, написання шкідливих програм для крадіжки інформації з гаманців або керування автоматизованими шахрайськими системами.

2. DarkBERT: Хоча спочатку він був розроблений для вивчення діяльності в темній мережі, чутлива інформація, якою він володіє, якщо потрапить до рук злочинців, може бути використана для здійснення точного шахрайства або копіювання висококласних злочинних методів.

3. FraudGPT: Як покращена версія WormGPT, вона здатна швидко генерувати високо реалістичні матеріали для фальшивих шифрування проектів, масово створювати фішингові сайти та широко поширювати фальшиву інформацію в соціальних мережах.

4. GhostGPT: Цей AI-асистент, який не підлягає етичним обмеженням, може бути зловжито використаний для генерування складного фішингового контенту, написання смарт-контрактів з прихованими бекдорами, або навіть створення поліформних крадіїв криптовалюти, які важко виявити звичайним програмним забезпеченням безпеки.

5. Venice.ai: як платформа, що надає доступ до різноманітних LLM, вона може бути використана злочинцями для обходу контролю за вмістом, швидкого тестування та оптимізації методів атаки.

Перед обличчям цих нових загроз, безпека шифрування стикається з серйозними викликами. Нам потрібно вжити заходів у кількох аспектах:

• Посилити можливості виявлення контенту, згенерованого ШІ, особливо в розпізнаванні фішингових атак і шкідливого коду.
• Підвищити захист основних AI моделей від "втечі" та дослідити механізм відстеження контенту.
• Створення ефективних етичних норм і регуляторних рамок для ШІ, щоб зупинити розробку та поширення шкідливих моделей з самого початку.

Поява безмежних LLM позначає нову еру в кібербезпеці. Лише спільними зусиллями всього сектору, постійно інноваційно вдосконалюючи технології захисту, ми зможемо ефективно протистояти цим дедалі складнішим загрозам, що керуються AI, та забезпечити здоровий розвиток екосистеми шифрування.