Le côté obscur de l'intelligence artificielle : la menace des modèles linguistiques non réglementés pour l'industrie du chiffrement

Avec le développement rapide des technologies de l'intelligence artificielle, des modèles avancés tels que les séries GPT et Gemini changent profondément notre mode de vie. Cependant, ces avancées technologiques comportent également des risques potentiels, en particulier l'apparition de modèles de langage de grande taille non réglementés ou malveillants.

Les modèles de langage sans restriction sont ceux qui ont été spécialement conçus ou modifiés pour contourner les mécanismes de sécurité et les limites éthiques intégrés aux modèles grand public. Bien que les développeurs de modèles grand public investissent d'importantes ressources pour prévenir l'abus des modèles, certaines personnes ou organisations, motivées par de mauvaises intentions, commencent à rechercher ou à développer des modèles non restreints. Cet article examinera les menaces potentielles de ces modèles dans l'industrie du chiffrement, ainsi que les défis de sécurité connexes et les stratégies de réponse.

Les dangers des modèles linguistiques sans limite

Ces modèles rendent faciles à mettre en œuvre des tâches malveillantes qui nécessitaient auparavant des compétences spécialisées. Les attaquants peuvent obtenir les poids et le code des modèles open source, puis les affiner avec des ensembles de données contenant du contenu malveillant pour créer des outils d'attaque personnalisés. Cette pratique entraîne de multiples risques :

1. Les attaquants peuvent personnaliser des modèles pour des cibles spécifiques, générant ainsi un contenu plus trompeur.
2. Le modèle peut être utilisé pour générer rapidement des variantes de code de sites de phishing et des textes de fraude personnalisés.
3. La disponibilité des modèles open source favorise la formation d'un écosystème d'IA souterrain et fournit un terreau pour les activités illégales.

Modèle de langage illimité typique

WormGPT : version sombre de GPT

WormGPT est un modèle de langage malveillant en vente publique, prétendant ne pas avoir de restrictions éthiques. Il est basé sur un modèle open source et a été entraîné sur une grande quantité de données liées aux logiciels malveillants. Ses principales utilisations incluent la génération d'attaques de phishing par e-mail commercial réaliste. Dans le domaine du chiffrement, il pourrait être utilisé pour :

• Générer des informations de phishing, imitant les échanges ou les projets pour inciter les utilisateurs à divulguer leur clé privée.
• Aider à écrire des codes malveillants pour voler des fichiers de portefeuille, surveiller le presse-papiers, etc.
• Propagation de fraudes automatisées, incitant les victimes à participer à des projets fictifs.

DarkBERT : outil d'analyse de contenu du dark web

DarkBERT est un modèle de langage entraîné sur des données du dark web, initialement conçu pour aider les chercheurs et les agences d'application de la loi à analyser les activités du dark web. Cependant, s'il est mal utilisé, il pourrait poser des menaces graves :

• Mettre en œuvre des escroqueries précises en utilisant les informations sur les utilisateurs et les projets collectées.
• Copier les stratégies de vol de cryptomonnaie et de blanchiment d'argent dans le dark web.

FraudGPT : outil de fraude en ligne

FraudGPT est considéré comme la version améliorée de WormGPT, avec des fonctionnalités plus complètes. Dans le domaine du chiffrement, il pourrait être utilisé pour :

• Projets de chiffrement frauduleux, générant de faux livres blancs et matériels marketing.
• Génération en masse de pages de phishing, imitant les interfaces des échanges et des portefeuilles connus.
• Mener des activités de manipulation sur les réseaux sociaux pour promouvoir des jetons frauduleux ou discréditer des projets concurrents.
• Mettre en œuvre des attaques d'ingénierie sociale pour inciter les utilisateurs à divulguer des informations sensibles.

GhostGPT : un assistant IA sans restrictions éthiques

GhostGPT est clairement positionné comme un chatbot sans limites morales. Dans le domaine du chiffrement, il pourrait être utilisé pour :

• Générer des e-mails de phishing très réalistes, usurpant les notifications fausses publiées par les échanges.
• Générer du code de contrat intelligent contenant des portes dérobées cachées, utilisé pour frauder ou attaquer des protocoles DeFi.
• Créer des logiciels malveillants capables de se transformer pour voler des informations de portefeuille.
• Déployer un robot de plateforme sociale pour inciter les utilisateurs à participer à des projets fictifs.
• Combiner avec d'autres outils d'IA pour générer du contenu de falsification profonde à des fins de fraude.

Venice.ai : risques potentiels d'accès sans censure

Venice.ai offre un accès à plusieurs modèles linguistiques, y compris certains modèles avec moins de restrictions. Bien qu'il soit conçu pour offrir une expérience AI ouverte, il peut également être abusé :

• Contourner la censure pour générer du contenu malveillant.
• Abaisser le seuil d'entrée des alertes, rendant plus facile pour les attaquants d'obtenir des sorties restreintes.
• Accélérer l'itération et l'optimisation des discours d'attaque.

Stratégies de réponse

Face aux menaces posées par les modèles linguistiques sans restrictions, les différentes parties de l'écosystème de sécurité doivent collaborer.

1. Accroître les investissements dans les technologies de détection et développer des outils capables d'identifier et d'intercepter les contenus malveillants générés par l'IA.
2. Améliorer la capacité du modèle à résister au jailbreak, explorer les mécanismes de watermarking et de traçabilité.
3. Établir et améliorer des normes éthiques et des mécanismes de réglementation pour limiter dès la source le développement et l'utilisation de modèles malveillants.

L'émergence des modèles linguistiques sans limites marque de nouveaux défis pour la cybersécurité. Ce n'est qu'en collaborant que toutes les parties pourront faire face efficacement à ces menaces émergentes et garantir le développement sain de l'industrie du chiffrement.