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無制限AI言語モデル：暗号資産分野の新たなセキュリティ脅威
人工知能の陰の側面：制限のない言語モデルの脅威
人工知能技術の急速な発展に伴い、先進的な大規模言語モデルが私たちの仕事や生活様式を深く変えています。しかし、この技術の進歩は、無制限または悪意のある大規模言語モデルの出現という潜在的な危険ももたらします。
無制限言語モデルとは、主流のモデルに組み込まれた安全機能や倫理的制限を回避するために特別に設計、改変、または「脱獄」されたモデルを指します。主流の言語モデル開発者は、モデルがヘイトスピーチ、偽情報、悪意のあるコードを生成したり、違法活動の指示を提供するのを防ぐために大量のリソースを投入することが一般的ですが、いくつかの個人や組織は異なる動機から無制限のモデルを探したり、自ら開発したりし始めています。
この制限のないモデルの出現により、以前は専門的な技術が必要だったタスク、例えば悪意のあるコードを書くこと、フィッシングメールを作成すること、詐欺を企てることなどが、今ではプログラミング経験のない一般の人々でも簡単にできるようになりました。攻撃者は、オープンソースモデルのウェイトとソースコードを取得し、悪意のあるコンテンツ、偏見的な発言、または違法な指示を含むデータセットで微調整を行うだけで、カスタマイズされた攻撃ツールを作成することができます。
このトレンドにはいくつかのリスクが伴います：
攻撃者は特定のターゲットに合わせてモデルをカスタマイズし、従来の言語モデルのコンテンツ検閲やセキュリティ制限を回避する、より欺瞞的なコンテンツを生成することができます。
モデルは、フィッシングサイトのコードのバリエーションを迅速に生成したり、異なるソーシャルプラットフォーム向けに詐欺文をカスタマイズするために使用できます。
オープンソースモデルの入手可能性と修正可能性は、地下AIエコシステムの形成と拡大を助長し、違法取引や開発の温床を提供しています。
以下は、いくつかの典型的な制限のない言語モデルとその潜在的な脅威です：
悪意のある言語モデル：これは地下フォーラムで公開販売されている悪意のあるモデルで、開発者はそれに倫理的制限がないと主張しています。それはオープンソースモデルに基づいており、悪意のあるソフトウェアに関連する大量のデータで訓練されています。このモデルは、リアルなビジネスメール侵入攻撃メールやフィッシングメールを生成するために使用され、暗号通貨の分野ではフィッシング情報の生成、悪意のあるコードの作成、自動詐欺の推進に使用される可能性があります。
特定のモデル：これはダークウェブのデータで事前にトレーニングされたモデルで、目的は研究者や法執行機関がダークウェブのエコシステムを理解するのを助けることです。しかし、もし悪意のある行為者がこの技術を取得したり、制限のないモデルをトレーニングするために利用した場合、精密な詐欺を実施したり、犯罪手法を模倣するために使用される可能性があります。
ある詐欺モデル：これは、主にダークウェブやハッカー掲示板で販売される、より包括的な悪意のあるモデルです。暗号通貨の分野では、プロジェクトの偽造、フィッシングページの大量生成、ソーシャルメディアの工作活動、社会工学攻撃に使用される可能性があります。
倫理的制約のないモデル：これは明確に倫理的制約のないAIチャットボットとして位置付けられています。暗号通貨の分野では、高度なフィッシング攻撃、悪意のあるスマートコントラクトコードの生成、多態性暗号通貨盗難ツールの作成、ソーシャルエンジニアリング攻撃、ディープフェイク詐欺に使用される可能性があります。
あるオープンプラットフォーム：このプラットフォームは、いくつかの検閲が少ないまたは制限が緩いモデルを含む、さまざまな言語モデルへのアクセスを提供します。その目的はユーザーにさまざまなモデルの能力を探索する機会を提供することですが、悪意のあるコンテンツを生成したり、プロンプトエンジニアリングのハードルを下げたり、攻撃スクリプトの反復を加速するために悪用される可能性もあります。
制限のない言語モデルの出現は、サイバーセキュリティがより複雑で、大規模かつ自動化された攻撃の新しいパラダイムに直面していることを示しています。この種のモデルは、攻撃のハードルを下げるだけでなく、より隠れた、より欺瞞的な新しい脅威をもたらしました。
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これらの課題に対処するために、安全エコシステムの関係者は協力して努力する必要があります。
検出技術への投資を増やし、悪意のあるモデルが生成したフィッシングコンテンツ、スマートコントラクトの脆弱性の悪用、悪意のあるコードを識別し阻止できる技術を開発する。
モデルの脱獄防止能力の構築を推進し、金融やコード生成などの重要なシーンで悪意のあるコンテンツの出所を追跡するために、ウォーターマークとトレーサビリティメカニズムを探求します。
倫理規範と監視メカニズムを確立し、悪意のあるモデルの開発と悪用を根本的に制限する。
これらの多面的な努力を通じて、私たちは人工知能技術の急速な進展に効果的に対処し、そのもたらす安全上の課題に対応することができます。
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