Sisi Gelap Kecerdasan Buatan: Ancaman Model Bahasa Tanpa Batas bagi Industri Enkripsi
Dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, mulai dari seri GPT hingga model canggih seperti Gemini, telah mengubah cara hidup kita secara mendalam. Namun, kemajuan teknologi ini juga membawa risiko potensial, terutama munculnya model bahasa besar yang tidak terbatas atau berbahaya.
Model bahasa tanpa batas adalah model bahasa yang dirancang atau dimodifikasi secara khusus untuk melewati mekanisme keamanan dan batasan etika yang ada dalam model mainstream. Meskipun pengembang model mainstream menginvestasikan banyak sumber daya untuk mencegah penyalahgunaan model, beberapa individu atau organisasi dengan niat buruk mulai mencari atau mengembangkan model yang tidak terbatasi. Artikel ini akan membahas potensi ancaman dari model-model semacam itu dalam industri enkripsi, serta tantangan keamanan yang terkait dan strategi penanganannya.
Bahaya Model Bahasa Tanpa Batas
Model-model ini membuat tugas jahat yang sebelumnya memerlukan keterampilan profesional menjadi mudah untuk dilaksanakan. Penyerang dapat memperoleh bobot dan kode dari model sumber terbuka, kemudian melakukan fine-tuning dengan dataset yang berisi konten berbahaya, sehingga menciptakan alat serangan yang disesuaikan. Praktik ini membawa berbagai risiko:
Penyerang dapat menyesuaikan model untuk target tertentu, menghasilkan konten yang lebih menipu.
Model dapat digunakan untuk dengan cepat menghasilkan varian kode situs phishing dan menyesuaikan salinan penipuan.
Ketersediaan model sumber terbuka mendorong terbentuknya ekosistem AI bawah tanah, menyediakan lahan subur bagi aktivitas ilegal.
Model Bahasa Tanpa Batas yang Tipikal
WormGPT: versi gelap GPT
WormGPT adalah model bahasa jahat yang dijual secara terbuka, yang mengklaim tidak memiliki batasan moral. Ini didasarkan pada model sumber terbuka dan dilatih pada sejumlah besar data terkait perangkat lunak jahat. Penggunaan utamanya termasuk menghasilkan serangan email komersial yang realistis dan email phishing. Di bidang enkripsi, ia mungkin digunakan untuk:
Menghasilkan informasi phishing, meniru bursa atau pihak proyek untuk mendorong pengguna mengungkapkan kunci pribadi.
Membantu menulis kode jahat untuk mencuri file dompet, memantau clipboard, dll.
Menggerakkan penipuan otomatis, mengarahkan korban untuk berpartisipasi dalam proyek palsu.
DarkBERT：alat analisis konten dark web
DarkBERT adalah model bahasa yang dilatih pada data dark web, awalnya dirancang untuk membantu peneliti dan lembaga penegak hukum menganalisis aktivitas di dark web. Namun, jika disalahgunakan, ia dapat menimbulkan ancaman serius:
Melakukan penipuan yang tepat, memanfaatkan informasi pengguna dan proyek yang dikumpulkan.
Menyalin strategi pencurian dan pencucian uang di dark web.
FraudGPT: Alat penipuan daring
FraudGPT disebut sebagai versi upgrade dari WormGPT, dengan fungsi yang lebih lengkap. Dalam bidang enkripsi, itu mungkin digunakan untuk:
Proyek enkripsi palsu, menghasilkan buku putih dan materi pemasaran yang tidak benar.
Menghasilkan halaman phishing dalam jumlah besar, meniru antarmuka bursa dan dompet terkenal.
Melakukan aktivitas media sosial untuk mempromosikan token penipuan atau merusak proyek pesaing.
Melakukan serangan rekayasa sosial untuk mendorong pengguna mengungkapkan informasi sensitif.
GhostGPT: asisten AI tanpa batasan moral
GhostGPT secara jelas diposisikan sebagai robot obrolan tanpa batasan moral. Dalam bidang enkripsi, ia mungkin digunakan untuk:
Menghasilkan email phishing yang sangat realistis, menyamar sebagai bursa untuk mengeluarkan pemberitahuan palsu.
Menghasilkan kode kontrak pintar yang mengandung pintu belakang tersembunyi, digunakan untuk penipuan atau menyerang protokol DeFi.
Membuat malware yang dapat berubah bentuk untuk mencuri informasi dompet.
Menerapkan robot platform sosial, menggoda pengguna untuk berpartisipasi dalam proyek palsu.
Menggabungkan alat AI lainnya untuk menghasilkan konten palsu yang mendalam untuk penipuan.
Venice.ai：risiko akses tanpa sensor yang potensial
Venice.ai menyediakan akses ke berbagai model bahasa, termasuk beberapa model dengan batasan yang lebih sedikit. Meskipun dirancang untuk memberikan pengalaman AI yang terbuka, itu juga dapat disalahgunakan:
Menghindari sensor untuk menghasilkan konten jahat.
Menurunkan ambang batas untuk teknik, sehingga penyerang lebih mudah mendapatkan output yang dibatasi.
Iterasi dan optimasi kata-kata untuk serangan yang dipercepat.
Strategi Penanganan
Menghadapi ancaman yang ditimbulkan oleh model bahasa yang tidak terbatas, semua pihak dalam ekosistem keamanan perlu bekerja sama.
Meningkatkan investasi dalam teknologi deteksi, mengembangkan alat yang dapat mengenali dan mencegah konten jahat yang dihasilkan AI.
Meningkatkan kemampuan model untuk mencegah jailbreak, mengeksplorasi mekanisme watermark dan pelacakan.
Membangun dan memperkuat norma etika serta mekanisme pengawasan, untuk membatasi pengembangan dan penggunaan model yang berbahaya sejak awal.
Munculnya model bahasa tanpa batas menandakan tantangan baru bagi keamanan siber. Hanya dengan upaya bersama dari semua pihak, kita dapat secara efektif menghadapi ancaman baru ini dan memastikan perkembangan sehat industri enkripsi.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Model bahasa AI tanpa batas: ancaman keamanan baru di industri enkripsi
Sisi Gelap Kecerdasan Buatan: Ancaman Model Bahasa Tanpa Batas bagi Industri Enkripsi
Dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, mulai dari seri GPT hingga model canggih seperti Gemini, telah mengubah cara hidup kita secara mendalam. Namun, kemajuan teknologi ini juga membawa risiko potensial, terutama munculnya model bahasa besar yang tidak terbatas atau berbahaya.
Model bahasa tanpa batas adalah model bahasa yang dirancang atau dimodifikasi secara khusus untuk melewati mekanisme keamanan dan batasan etika yang ada dalam model mainstream. Meskipun pengembang model mainstream menginvestasikan banyak sumber daya untuk mencegah penyalahgunaan model, beberapa individu atau organisasi dengan niat buruk mulai mencari atau mengembangkan model yang tidak terbatasi. Artikel ini akan membahas potensi ancaman dari model-model semacam itu dalam industri enkripsi, serta tantangan keamanan yang terkait dan strategi penanganannya.
Bahaya Model Bahasa Tanpa Batas
Model-model ini membuat tugas jahat yang sebelumnya memerlukan keterampilan profesional menjadi mudah untuk dilaksanakan. Penyerang dapat memperoleh bobot dan kode dari model sumber terbuka, kemudian melakukan fine-tuning dengan dataset yang berisi konten berbahaya, sehingga menciptakan alat serangan yang disesuaikan. Praktik ini membawa berbagai risiko:
Model Bahasa Tanpa Batas yang Tipikal
WormGPT: versi gelap GPT
WormGPT adalah model bahasa jahat yang dijual secara terbuka, yang mengklaim tidak memiliki batasan moral. Ini didasarkan pada model sumber terbuka dan dilatih pada sejumlah besar data terkait perangkat lunak jahat. Penggunaan utamanya termasuk menghasilkan serangan email komersial yang realistis dan email phishing. Di bidang enkripsi, ia mungkin digunakan untuk:
DarkBERT：alat analisis konten dark web
DarkBERT adalah model bahasa yang dilatih pada data dark web, awalnya dirancang untuk membantu peneliti dan lembaga penegak hukum menganalisis aktivitas di dark web. Namun, jika disalahgunakan, ia dapat menimbulkan ancaman serius:
FraudGPT: Alat penipuan daring
FraudGPT disebut sebagai versi upgrade dari WormGPT, dengan fungsi yang lebih lengkap. Dalam bidang enkripsi, itu mungkin digunakan untuk:
GhostGPT: asisten AI tanpa batasan moral
GhostGPT secara jelas diposisikan sebagai robot obrolan tanpa batasan moral. Dalam bidang enkripsi, ia mungkin digunakan untuk:
Venice.ai：risiko akses tanpa sensor yang potensial
Venice.ai menyediakan akses ke berbagai model bahasa, termasuk beberapa model dengan batasan yang lebih sedikit. Meskipun dirancang untuk memberikan pengalaman AI yang terbuka, itu juga dapat disalahgunakan:
Strategi Penanganan
Menghadapi ancaman yang ditimbulkan oleh model bahasa yang tidak terbatas, semua pihak dalam ekosistem keamanan perlu bekerja sama.
Munculnya model bahasa tanpa batas menandakan tantangan baru bagi keamanan siber. Hanya dengan upaya bersama dari semua pihak, kita dapat secara efektif menghadapi ancaman baru ini dan memastikan perkembangan sehat industri enkripsi.