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

Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, des modèles avancés tels que la série GPT et Gemini sont en train de transformer profondément notre mode de vie. Cependant, cette avancée technologique a également apporté des risques potentiels - l'apparition de modèles linguistiques de grande taille illimités ou malveillants.

Les modèles de langage sans restriction sont ceux qui ont été spécialement conçus ou modifiés pour contourner les mécanismes de sécurité et les restrictions éthiques intégrés dans les modèles mainstream. Bien que les développeurs de modèles mainstream investissent d'énormes ressources pour empêcher l'abus des modèles, certaines personnes ou organisations, pour des fins illégales, commencent à rechercher ou à développer des modèles non contraints. Cet article explorera les menaces potentielles de ces modèles dans l'industrie du chiffrement, ainsi que les défis de sécurité associés.

La menace des modèles de langage sans restriction

Ce type de modèle rend les tâches qui auparavant nécessitaient des compétences professionnelles simples et réalisables. Les attaquants n'ont qu'à obtenir les poids et le code source du modèle open source, puis à effectuer un ajustement avec un ensemble de données contenant du contenu malveillant pour créer des outils d'attaque personnalisés. Ce modèle présente de multiples risques :

1. Les attaquants peuvent modifier le modèle ciblant des objectifs spécifiques pour générer un contenu plus trompeur.
2. Le modèle peut être utilisé pour générer rapidement des variantes de code de sites de phishing ou des textes de fraude personnalisés.
3. La disponibilité des modèles open source a favorisé la formation de l'écosystème AI souterrain.

Modèle de langage typique sans restriction

un modèle de langage malveillant

C'est un modèle malveillant vendu publiquement sur des forums underground, se prétendant sans limites morales. Il est basé sur un modèle open source et a été entraîné sur une grande quantité de données liées aux logiciels malveillants. Ses abus typiques incluent :

• Générer des e-mails de phishing réalistes pour inciter les utilisateurs à divulguer leur clé privée ou leur phrase de récupération.
• Aider à rédiger des codes malveillants pour voler des fichiers de portefeuille, surveiller le presse-papiers, etc.
• Piloter des escroqueries automatisées, incitant les victimes à participer à des projets frauduleux.

modèle de domaine spécifique

Un modèle de langage développé par un institut de recherche, spécifiquement pré-entraîné sur des données du dark web. Bien que l'intention soit d'être utilisé pour la recherche en sécurité, s'il est mal utilisé, cela pourrait avoir de graves conséquences :

• Collecte d'informations sur les utilisateurs de chiffrement, utilisée pour des escroqueries ciblées.
• Copier les méthodes de vol de cryptomonnaie et de blanchiment d'argent matures dans le dark web.

outil de fraude global

Ces outils prétendent avoir des fonctionnalités plus complètes et sont principalement vendus sur le marché noir. Leur potentiel d'abus dans le domaine du chiffrement comprend :

• Projets de chiffrement contrefaits : génération de faux livres blancs, sites officiels, etc., mise en œuvre d'escroqueries ICO.
• Génération en masse de pages de phishing : imitation rapide de l'interface de connexion des échanges connus.
• Faux sur les réseaux sociaux : fabrication massive de faux commentaires pour promouvoir des tokens de fraude.
• Attaque par ingénierie sociale : imiter des dialogues humains pour inciter les utilisateurs à divulguer des informations sensibles.

assistant IA sans contrainte morale

Ces outils sont clairement positionnés comme des chatbots sans restrictions éthiques, pouvant être utilisés pour :

• Attaque de phishing avancée : génération de notifications fausses d'une très haute fidélité.
• Génération de contrats intelligents malveillants : création rapide de code de contrat contenant des portes dérobées cachées.
• Développer un voleur de cryptomonnaie polymorphe : générer un logiciel malveillant difficile à détecter.
• Escroquerie par deepfake : combiner d'autres outils d'IA pour falsifier la voix des fondateurs de projets afin de mener des escroqueries.

plateforme d'accès ouvert

Certaines plateformes offrent un accès à divers modèles de langage avec moins de restrictions, bien que l'intention soit d'explorer les capacités de l'IA, cela peut également être abusé :

• Contourner la censure pour générer du contenu malveillant : utiliser des modèles avec moins de restrictions pour générer des idées d'attaque.
• Abaisser le seuil d'entrée pour les attaques : rendre les sorties initialement restreintes plus accessibles aux attaquants.
• Accélérer l'itération des scripts d'attaque : tester rapidement différents modèles et optimiser les scripts de fraude.

Voie de réponse

L'émergence de modèles linguistiques sans restrictions marque une nouvelle ère d'attaques plus complexes et à plus grande échelle en matière de cybersécurité. Pour relever ce défi, les différentes parties de l'écosystème de la sécurité doivent travailler ensemble :

1. Augmenter les investissements dans les technologies de détection et développer des outils capables d'identifier les contenus et codes malveillants générés par l'IA.
2. Améliorer la capacité du modèle à résister au jailbreak, explorer les mécanismes de filigrane et de traçabilité.
3. Établir des normes éthiques et un mécanisme de régulation solides pour limiter dès le départ le développement et l'abus de modèles malveillants.

Seule une coopération étroite entre toutes les parties peut garantir la sécurité et la stabilité de l'industrie du chiffrement tout en permettant le développement rapide des technologies d'IA.