Amenazas potenciales de la inteligencia artificial: los desafíos de los modelos de lenguaje de gran escala sin restricciones para la encriptación

Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, modelos avanzados como la serie GPT y Gemini están cambiando profundamente nuestra forma de vivir. Sin embargo, este avance tecnológico también ha traído un problema que merece ser advertido: la aparición de modelos de lenguaje de gran tamaño sin restricciones o maliciosos.

Los LLM sin restricciones se refieren a aquellos modelos de lenguaje que han sido diseñados o modificados deliberadamente para eludir los mecanismos de seguridad y las restricciones éticas de los modelos convencionales. Aunque los desarrolladores de LLM convencionales invierten grandes recursos para evitar el abuso de los modelos, algunas personas u organizaciones, por motivos inapropiados, han comenzado a buscar o desarrollar modelos sin restricciones. Este artículo explorará la amenaza potencial de este tipo de modelos en la industria de la encriptación, así como los desafíos de seguridad relacionados y las estrategias de respuesta.

La amenaza de LLM sin restricciones

La aparición de este tipo de modelos ha reducido en gran medida el umbral técnico para ciertos comportamientos maliciosos. Incluso sin conocimientos especializados, las personas comunes pueden utilizar estos modelos para escribir código malicioso, crear correos electrónicos de phishing o planificar fraudes. Los atacantes solo necesitan obtener modelos de código abierto y ajustarlos con un conjunto de datos que contenga contenido malicioso para crear herramientas de ataque personalizadas.

Esta tendencia conlleva múltiples riesgos:

• Los atacantes pueden personalizar modelos específicos para generar contenido más engañoso.
• Generar rápidamente variantes de código de sitios web de phishing y redactar textos de estafa personalizados
• Fomentar la formación de un ecosistema de IA subterránea, proporcionando un caldo de cultivo para actividades ilegales

Herramienta LLM típica y sin restricciones

WormGPT: versión oscura de GPT

WormGPT es un LLM malicioso que se vende públicamente, afirmando no tener restricciones éticas. Se basa en un modelo de código abierto y se entrena en una gran cantidad de datos de software malicioso. Sus usos típicos incluyen:

• Generar correos electrónicos de phishing realistas para inducir a los usuarios a revelar claves privadas y otra información sensible
• Asistir en la redacción de código malicioso como el robo de archivos de billetera
• Impulsar la automatización de fraudes, guiando a las víctimas a participar en proyectos falsos

DarkBERT: la espada de doble filo del contenido de la red oscura

DarkBERT es un modelo entrenado en datos de la dark web, originalmente utilizado para investigaciones de seguridad. Pero si la información sensible que posee se utiliza de manera indebida, podría llevar a:

• Implementar fraudes precisos, utilizando la información de los usuarios recopilada para cometer fraudes de ingeniería social.
• Copiar técnicas maduras de robo de monedas y lavado de dinero en la dark web

FraudGPT: paquete de herramientas de fraude en línea

FraudGPT es la versión mejorada de WormGPT, con funciones más completas. Sus posibles abusos incluyen:

• Proyectos de encriptación falsificados, generan libros blancos y materiales de marketing falsos
• Generar páginas de inicio de sesión falsas en lote
• Fabricación masiva de comentarios falsos para promover tokens de fraude
• Implementar ataques de ingeniería social para inducir a los usuarios a revelar información sensible

GhostGPT: asistente de IA sin restricciones morales

GhostGPT se define claramente como un chatbot sin restricciones morales. Sus posibles formas de abuso son:

• Generar correos electrónicos de phishing altamente realistas
• Generar rápidamente código de contrato inteligente que contenga un backdoor
• Crear malware con capacidad de deformación para robar información de billeteras
• Desplegar bots de estafa para inducir a los usuarios a participar en proyectos falsos
• Colaborar con otras herramientas de IA para generar contenido de falsificación profunda y llevar a cabo fraudes avanzados

Venice.ai: riesgos potenciales de acceso sin censura

Venice.ai ofrece acceso a varios LLM, incluidos algunos modelos con menos restricciones. Aunque la intención es la exploración abierta, también puede ser mal utilizado para:

• Eludir la censura para generar contenido malicioso
• Reducir la barrera de entrada para la ingeniería de indicios, facilitando a los atacantes la obtención de salidas restringidas.
• Pruebas rápidas y optimización de técnicas de ataque

Estrategia de respuesta

La aparición de LLM sin restricciones marca un nuevo paradigma de ataques más complejos, escalables y automatizados que enfrenta la ciberseguridad. Para hacer frente a este desafío, todas las partes del ecosistema de seguridad necesitan colaborar.

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

Solo con la colaboración de múltiples partes podemos garantizar la seguridad de la encriptación y del espacio cibernético en general, mientras la tecnología de IA avanza rápidamente.