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

Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, desde la serie GPT hasta modelos avanzados como Gemini, están transformando profundamente nuestra forma de vida. Sin embargo, este avance tecnológico también ha traído riesgos potenciales: 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 o modificados intencionalmente para eludir los mecanismos de seguridad y las limitaciones éticas incorporadas en los modelos principales. Aunque los desarrolladores de modelos principales han invertido una gran cantidad de recursos para prevenir el abuso del modelo, algunas personas u organizaciones, con fines ilícitos, han comenzado a buscar o desarrollar modelos no restringidos. Este artículo explorará las amenazas potenciales de estos modelos en la encriptación y los desafíos de seguridad relacionados.

La amenaza de los modelos de lenguaje sin restricciones

Este tipo de modelos hace que las tareas que antes requerían habilidades especializadas sean simples y accesibles. Los atacantes solo necesitan obtener los pesos y el código fuente del modelo de código abierto, y luego ajustar con un conjunto de datos que contenga contenido malicioso, para crear herramientas de ataque personalizadas. Este modelo presenta múltiples riesgos:

1. Los atacantes pueden modificar el modelo para objetivos específicos, generando contenido más engañoso.
2. El modelo se puede utilizar para generar rápidamente variantes de código de sitios web de phishing o textos personalizados de fraude.
3. La disponibilidad de modelos de código abierto ha fomentado la formación de un ecosistema de IA subterránea.

Modelo de lenguaje ilimitado típico

algún modelo de lenguaje malicioso

Este es un modelo malicioso que se vende abiertamente en foros clandestinos, afirmando no tener restricciones éticas. Se basa en un modelo de código abierto y se entrena en una gran cantidad de datos relacionados con malware. Sus formas típicas de abuso incluyen:

• Generar correos electrónicos de phishing realistas que induzcan a los usuarios a revelar sus claves privadas o frases de recuperación.
• Ayudar a redactar código malicioso para robar archivos de billetera, monitorear el portapapeles, etc.
• Impulsar la automatización del fraude, guiando a las víctimas a participar en proyectos falsos.

modelo de dominio específico

Un modelo de lenguaje desarrollado por una institución de investigación, que se ha preentrenado específicamente en datos de la dark web. Aunque su intención original es para la investigación de seguridad, su uso indebido podría tener graves consecuencias:

• Recoger información de los usuarios de encriptación para fraudes precisos.
• Copiar métodos maduros de robo de criptomonedas y lavado de dinero en la dark web.

herramienta de fraude integral

Estas herramientas afirman tener funciones más completas y se venden principalmente en el mercado negro. Su potencial abuso en el campo de la encriptación incluye:

• Proyectos de encriptación falsificados: generar documentos técnicos falsos, sitio web, etc., para llevar a cabo estafas ICO.
• Generación masiva de páginas de phishing: imitación rápida de la interfaz de inicio de sesión de intercambios conocidos.
• Falsificación en redes sociales: creación masiva de comentarios falsos para promover tokens fraudulentos.
• Ataques de ingeniería social: imitan conversaciones humanas para inducir a los usuarios a revelar información sensible.

asistente de IA sin restricciones morales

Este tipo de herramientas se posicionan claramente como chatbots sin restricciones éticas, que pueden ser utilizados para:

• Ataques de phishing avanzados: generan notificaciones falsas con un alto grado de realismo.
• Generar contratos inteligentes maliciosos: crear rápidamente código de contrato que contenga puertas traseras ocultas.
• Desarrollar un ladrón de criptomonedas de polimorfismo: generar malware difícil de detectar.
• Estafa de falsificación profunda: combinar otras herramientas de IA para falsificar la voz del fundador del proyecto y llevar a cabo la estafa.

Plataforma de acceso abierto

Algunas plataformas ofrecen acceso a modelos de lenguaje con menos restricciones, aunque la intención es explorar las capacidades de la IA, también pueden ser mal utilizados:

• Eludir la censura para generar contenido malicioso: utilizar modelos con menos restricciones para generar ideas de ataque.
• Reducir la barrera de entrada para la ingeniería de indicios: facilitar a los atacantes el acceso a las salidas que antes estaban restringidas.
• Iteración acelerada de guiones de ataque: prueba rápida de diferentes modelos, optimización de guiones de fraude.

Camino a seguir

La aparición de modelos de lenguaje sin restricciones marca un nuevo paradigma de ataques más complejos y a gran escala en la ciberseguridad. Para hacer frente a este desafío, todas las partes del ecosistema de seguridad deben trabajar en colaboración:

1. Aumentar la inversión en tecnología de detección y desarrollar herramientas que puedan identificar contenido y código malicioso generado por IA.
2. Mejorar la capacidad del modelo para prevenir el jailbreak, explorar los mecanismos de marca de agua y trazabilidad.
3. Establecer y perfeccionar normas éticas y mecanismos de supervisión para limitar desde la fuente el desarrollo y abuso de modelos maliciosos.

Solo con la colaboración de todas las partes se puede garantizar la seguridad y estabilidad de la industria de encriptación al mismo tiempo que se desarrolla rápidamente la tecnología de IA.