制限のない大規模言語モデル：暗号化業界の安全に対する新たな脅威

人工知能技術の急速な発展に伴い、GPTシリーズからGeminiなどの先進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、特に無制限または悪意のある大規模言語モデルの出現により、潜在的な安全リスクももたらしています。

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無制限LLMとは、主流モデルの内蔵セキュリティメカニズムや倫理制限を回避するために特別に設計、修正、または「脱獄」された言語モデルを指します。主流LLMの開発者はモデルの悪用を防ぐために多大なリソースを投入していますが、一部の個人や組織は不適切な動機から、無制限のモデルを探したり開発したりし始めています。本記事では、このようなモデルが暗号化業界における潜在的な脅威や関連するセキュリティの課題、対策について探ります。

無制限のLLMの乱用

このようなモデルの出現は、複雑な攻撃を実施するためのハードルを大幅に下げました。専門的なスキルがない人でも、簡単に悪意のあるコードを生成したり、フィッシングメールを作成したり、詐欺を企てたりすることができます。攻撃者はオープンソースモデルの重みとコードを取得し、悪意のあるコンテンツを含むデータセットで微調整するだけで、カスタマイズされた攻撃ツールを作り出すことができます。

このトレンド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合わせてモデルをカスタマイズし、より欺瞞的なコンテンツを生成して、通常のコンテンツレビューを回避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向けに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は、地下AIエコシステムの形成を助長し、違法活動の温床を提供しました。

以下は、いくつかの典型的な無制限LLMとその潜在的な脅威です：

WormGPT: GPT のブラック バージョン

WormGPTは地下フォーラムで公開販売されている悪意のあるLLMで、倫理的制約がないと主張しています。これはGPT-J 6Bなどのオープンソースモデルに基づいており、大量の悪意のあるソフトウェア関連データで訓練されています。ユーザーは189ドルで1ヶ月の使用権を得ることができます。

暗号化分野で、WormGPTは悪用される可能性があります：

• リアルなフィッシングメールを生成し、ユーザーを悪意のあるリンクをクリックさせたり、秘密鍵を漏洩させたりする。
• 財布ファイルを盗む、クリップボードを監視するなどの悪意のあるコードの作成を支援します。
• 自動化詐欺を駆動し、被害者を偽のプロジェクトに参加させる。

DarkBERT：暗号化されたネットコンテンツの両刃の剣

DarkBERTは、暗号化データ上で訓練された言語モデルであり、元々は研究者や法執行機関が暗号化エコシステムを理解するのを支援するために使用されていました。しかし、不適切に利用されると、その持つ敏感な情報が深刻な結果を引き起こす可能性があります。

暗号化分野におけるDarkBERTの潜在的なリスクには、

• ユーザーとプロジェクトチームの情報を収集し、精密な詐欺を実施する。
• ダークウェブで成熟した盗難コインとマネーロンダリングの手法をコピーする。

FraudGPT: オンライン詐欺のための多用途ツール

FraudGPTはWormGPTのアップグレード版を自称し、主にダークウェブやハッカー掲示板で販売されています。その暗号分野での悪用方法には以下が含まれます：

• 現実的な偽の暗号化プロジェクトの文書とマーケティング資料を生成する。
• 有名な取引所のフィッシングページをバッチで作成する。
• 大規模に虚偽のコメントを製造し、詐欺トークンを宣伝したり、競合プロジェクトを誹謗中傷する。
• 人間の対話を模倣し、ユーザーに敏感な情報を漏らさせる。

GhostGPT：倫理的制約を受けないAIアシスタント

GhostGPTは明確に倫理的制限のないAIチャットボットとして位置付けられています。暗号化の分野では、以下のように使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、主要な取引所になりすました偽の通知を発信します。
• 隠しバックドアを含むスマートコントラクトコードを迅速に生成。
• ウェア情報を盗むための変形能力を持つ悪意のあるソフトウェアを作成する。
• 他のAIツールと組み合わせて、偽のプロジェクトチームの音声を生成し、電話詐欺を実施する。

Venice.ai：検閲なしのアクセスの潜在的リスク

Venice.aiは、いくつかの制限が少ないモデルを含む多様なLLMへのアクセスを提供します。その目的はユーザーにオープンなAI体験を提供することですが、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。潜在的なリスクには次のようなものがあります：

• 制限の少ないモデルを利用して、検閲を回避し、フィッシングテンプレートや攻撃のアイデアを生成する。
• 悪意のある提示エンジニアリングのハードルを下げる。
• 暗号化攻撃話術のイテレーションと最適化を加速する。

対処戦略

無制限LLMによる新たな脅威に直面して、暗号化業界は多角的に対処する必要があります。

1. 検査技術への投資を増やし、AI生成の悪意のあるコンテンツを識別し、ブロックできるツールを開発する。
2. モデルの脱獄防止能力の構築を推進し、透かしとトレーサビリティメカニズムを探求する。
3. 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源から制限する。
4. ユーザー教育を強化し、AI生成コンテンツの識別能力を向上させる。
5. 業界の協力を促進し、脅威インテリジェンスとベストプラクティスを共有する。

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安全なエコシステムのすべての関係者が協力して取り組むことで、初めてこの新たなセキュリティの課題に効果的に対処し、暗号業界の健全な発展を守ることができます。