Ancaman Potensial Kecerdasan Buatan: Tantangan Model Bahasa Besar Tanpa Batas Terhadap Industri Enkripsi

Seiring dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, dari seri GPT hingga model canggih seperti Gemini, telah mengubah cara hidup kita secara mendalam. Namun, kemajuan teknologi ini juga membawa masalah yang perlu diwaspadai: munculnya model bahasa besar yang tidak terbatas atau berniat jahat.

LLM tanpa batas merujuk pada model bahasa yang dirancang atau dimodifikasi secara sengaja untuk menghindari mekanisme keamanan dan batasan etika dari model arus utama. Meskipun pengembang LLM arus utama menginvestasikan banyak sumber daya untuk mencegah penyalahgunaan model, beberapa individu atau organisasi dengan niat buruk mulai mencari atau mengembangkan model yang tidak terikat. Artikel ini akan membahas potensi ancaman dari model-model ini dalam industri enkripsi, serta tantangan keamanan yang terkait dan strategi penanganannya.

Ancaman LLM Tanpa Batas

Kemunculan model-model ini secara signifikan menurunkan ambang teknis untuk beberapa perilaku jahat. Bahkan tanpa pengetahuan profesional, orang biasa dapat menggunakan model ini untuk menulis kode jahat, membuat email phishing, atau merencanakan penipuan. Penyerang hanya perlu mendapatkan model sumber terbuka dan melakukan fine-tuning dengan dataset yang berisi konten jahat, sehingga dapat menciptakan alat serangan yang disesuaikan.

Tren ini membawa berbagai risiko:

• Penyerang dapat menyesuaikan model untuk target tertentu, menghasilkan konten yang lebih menipu.
• Cepat menghasilkan varian kode situs phishing dan menyesuaikan naskah penipuan
• Mendorong terbentuknya ekosistem AI bawah tanah, menyediakan lahan subur untuk kegiatan ilegal

Alat LLM Tanpa Batas yang Khas

WormGPT：versi gelap GPT

WormGPT adalah LLM jahat yang dijual secara terbuka, yang mengklaim tidak memiliki batasan etika. Ini didasarkan pada model sumber terbuka dan dilatih pada sejumlah besar data perangkat lunak jahat. Penggunaan tipikalnya meliputi:

• Menghasilkan email phishing yang realistis, menggoda pengguna untuk membocorkan kunci privat dan informasi sensitif lainnya
• Membantu menulis kode jahat seperti mencuri file dompet
• Menggerakkan penipuan otomatis, mengarahkan korban untuk berpartisipasi dalam proyek palsu

DarkBERT: pedang bermata dua untuk konten dark web

DarkBERT adalah model yang dilatih pada data dark web, awalnya digunakan untuk penelitian keamanan. Namun, informasi sensitif yang dikuasainya jika disalahgunakan, dapat menyebabkan:

• Melakukan penipuan yang tepat, memanfaatkan informasi pengguna yang dikumpulkan untuk penipuan sosial.
• Menyalin metode pencurian dan pencucian uang yang matang di dark web

FraudGPT: paket alat penipuan daring

FraudGPT adalah versi upgrade dari WormGPT, dengan fitur yang lebih lengkap. Potensi penyalahgunaan termasuk:

• Proyek enkripsi palsu, menghasilkan buku putih dan materi pemasaran palsu
• Menghasilkan halaman login palsu secara massal
• Produksi besar-besaran komentar palsu, mempromosikan token penipuan
• Melakukan serangan rekayasa sosial, memancing pengguna untuk membocorkan informasi sensitif

GhostGPT: asisten AI tanpa batasan moral

GhostGPT secara jelas diposisikan sebagai chatbot tanpa batasan moral. Potensi penyalahgunaan yang mungkin terjadi adalah:

• Menghasilkan email phishing yang sangat realistis
• Cepat menghasilkan kode kontrak pintar yang mengandung pintu belakang
• Membuat malware yang memiliki kemampuan deformasi untuk mencuri informasi dompet
• Menerapkan robot penipuan, mengarahkan pengguna untuk terlibat dalam proyek palsu
• Bekerja sama dengan alat AI lainnya untuk menghasilkan konten tiruan yang mendalam, melakukan penipuan tingkat lanjut

Venice.ai: potensi risiko akses tanpa sensor

Venice.ai menyediakan akses ke berbagai LLM, termasuk beberapa model dengan batasan yang lebih sedikit. Meskipun tujuannya adalah eksplorasi terbuka, namun juga dapat disalahgunakan untuk:

• Menghindari sensor untuk menghasilkan konten berbahaya
• Menurunkan ambang batas untuk petunjuk proyek, sehingga penyerang lebih mudah mendapatkan output yang dibatasi
• Pengujian cepat dan pengoptimalan metode serangan

Cara Menghadapi

Munculnya LLM tanpa batas menandakan paradigma baru serangan yang lebih kompleks, berskala besar, dan otomatis yang dihadapi oleh keamanan siber. Untuk menghadapi tantangan ini, semua pihak dalam ekosistem keamanan perlu bekerja sama:

1. Meningkatkan investasi dalam teknologi deteksi, mengembangkan alat yang dapat mengenali dan拦截 konten yang dihasilkan oleh LLM yang berbahaya.
2. Meningkatkan kemampuan model untuk mencegah jailbreak, mengeksplorasi watermark konten dan mekanisme pelacakan.
3. Membangun dan menyempurnakan norma etika dan mekanisme regulasi yang baik, untuk membatasi pengembangan dan penyalahgunaan model jahat dari hulu.

Hanya dengan kerjasama banyak pihak, kita dapat memastikan keamanan industri enkripsi dan ruang jaringan yang lebih luas seiring dengan perkembangan cepat teknologi AI.