人工知能の両刃の剣：制限のない言語モデルが暗号業界に与える潜在的な脅威

人工知能技術の急速な発展に伴い、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、この技術革命の中で、憂慮すべきトレンドがひそかに浮上しています——制限のない言語モデルの出現とその潜在的な負の影響。

無制限言語モデルとは、主流モデルの内蔵セキュリティメカニズムや倫理的制限を回避するように意図的に設計または修正されたAIシステムを指します。主流の言語モデル開発者がモデルの悪用を防ぐために大量のリソースを投入しているのとは対照的に、一部の個人や組織は違法な目的のために、制約のないモデルを求めたり開発したりし始めています。この傾向は、暗号通貨を含む複数の業界に深刻な脅威をもたらしています。

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制限のない言語モデルの危険性

このようなモデルの出現は、ネットワーク攻撃の実施の敷居を大幅に下げました。専門的なスキルを持たない一般の人々でさえ、これらのツールを使うことで、悪意のあるコードの作成やフィッシングメールの制作といった複雑なタスクを簡単に行うことができます。攻撃者は、オープンソースモデルの重みとソースコードを取得し、悪意のある内容や違法な命令を含むデータセットで微調整するだけで、ターゲットを絞った攻撃ツールを作り出すことができます。

このモデルは複数のリスクをもたらしました：

1. 攻撃者は特定のターゲットに基づいてモデルをカスタマイズし、従来のAIのコンテンツ審査を回避するために、より欺瞞的なコンテンツを生成することができます。
2. 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、異なるプラットフォームに合わせた詐欺文をカスタマイズするために使用できます。
3. 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を助長し、違法な取引と開発のための土壌を提供しています。

典型的無制限言語モデル及びその脅威

GPTのダークバージョン

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言語モデルで、開発者はそれに倫理的制限がないと主張しています。オープンソースモデルを基にトレーニングされており、最低189ドルで1ヶ月の使用権を得ることができます。主にリアルな商業メール侵入攻撃やフィッシングメールの生成に使用されます。暗号化分野では、次のように使用される可能性があります：

• 偽の暗号化通貨取引所のフィッシングメールを生成し、ユーザーに秘密鍵を漏洩させる。
• 技術レベルが低い攻撃者が財布ファイルを盗む悪意のあるコードを作成するのを支援する。
• 自動化詐欺を駆動し、被害者を偽のエアドロップや投資プロジェクトに参加させる。

暗号化ネットワーク内容分析モデル

最初の設計用途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したが、悪用されると、その掌握する敏感な情報が深刻な結果をもたらす可能性があります。暗号化分野の潜在的な脅威には次のようなものがあります：

• ユーザーとプロジェクトチームの情報を収集し、精度の高いソーシャルエンジニアリング詐欺に利用する。
• ダークウェブで成熟した暗号通貨の盗難とマネーロンダリングの戦略をコピーする。

ネット詐欺専用モデル

この種のモデルは、機能がより包括的であると主張し、主にダークウェブやハッカーのフォーラムで販売されています。暗号分野における典型的な悪用方法には次のようなものがあります：

• 現実的な偽の暗号化プロジェクトのホワイトペーパーとマーケティングコピーを生成し、ICO詐欺に使用します。
• 有名な取引所のフィッシングページを一括作成する。
• 大規模に偽のレビューを製造し、詐欺トークンを宣伝したり、競争プロジェクトを貶めたりする。
• 人間の対話を模倣し、ユーザーに敏感な情報を漏らすように誘導する。

道徳的な制約のないAIアシスタント

明確に倫理的制限のないチャットボットとして位置づけられており、暗号化分野では次のように利用される可能性があります：

• 高度にリアルなフィッシングメールを生成し、取引所を装って偽の通知を発表する。
• 隠しバックドアを持つスマートコントラクトを迅速に生成し、Rug Pull詐欺に使用します。
• 変形能力を持つ悪意のあるソフトウェアを作成し、ウォレット情報を盗む。
• ソーシャルプラットフォームに詐欺ロボットを展開し、ユーザーを偽のプロジェクトに参加させる。
• 他のAIツールと組み合わせて、偽のプロジェクト創始者の音声を生成し、電話詐欺を実施する。

低審査ポータルサイト

さまざまな制限の少ない言語モデルへのアクセスを提供します。AIの能力を探索するプラットフォームを提供することを主張していますが、悪意のあるコンテンツを生成するために悪用される可能性もあります。主なリスクには以下が含まれます：

• 検閲を回避してフィッシングテンプレートと攻撃のアイデアを生成する。
• 提示エンジニアリングのハードルを下げ、攻撃者が制限された出力を得やすくする。
• 攻撃の話術の迭代を加速し、詐欺スクリプトを最適化する。

何をすべきか

無制限の言語モデルの出現は、ネットワークセキュリティに対して、より複雑で、大規模かつ自動化された攻撃の新たなパラダイムをもたらしました。これは攻撃の敷居を下げるだけでなく、より隠密で、欺瞞的な新型の脅威ももたらしました。

この課題に対処するためには、安全なエコシステムの各方面が協力して努力する必要があります。

1. 検出技術への投資を増やし、悪意のあるAI生成コンテンツを識別し、ブロックできるシステムを開発する。
2. モデルの脱獄防止能力の構築を促進し、重要なシーンにおける悪意のあるコンテンツの出所を追跡するために、透かしとトレーサビリティメカニズムを探求する。
3. 健全な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。

持続的な技術革新、業界を超えた協力、効果的な政策の指導を通じてのみ、私たちはAIがもたらす利便性を享受しながら、その潜在的なリスクを最小限に抑え、暗号化業界とデジタル世界全体の安全を確保することができます。

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