Mối đe dọa tiềm tàng của trí tuệ nhân tạo: Khám phá ảnh hưởng của mô hình ngôn ngữ không giới hạn đối với ngành mã hóa

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo đang thay đổi sâu sắc cách sống và làm việc của chúng ta. Từ loạt GPT đến sự xuất hiện của các mô hình tiên tiến như Gemini, đã mang lại cơ hội lớn cho nhiều ngành nghề. Tuy nhiên, đi kèm với sự tiến bộ công nghệ này là một xu hướng đáng lo ngại đang dần xuất hiện - sự gia tăng của các mô hình ngôn ngữ lớn không bị kiểm soát hoặc ác ý.

Mô hình ngôn ngữ không giới hạn là những hệ thống AI được thiết kế hoặc điều chỉnh cố ý để vượt qua các cơ chế an toàn và giới hạn đạo đức tích hợp trong các mô hình chính thống. Mặc dù các nhà phát triển mô hình chính thống thường đầu tư nhiều tài nguyên để ngăn chặn sản phẩm của họ bị lạm dụng, nhưng một số cá nhân hoặc tổ chức vì mục đích bất hợp pháp đã bắt đầu tìm kiếm hoặc phát triển các mô hình không bị ràng buộc. Bài viết này sẽ giới thiệu một số công cụ mô hình ngôn ngữ không giới hạn điển hình, khám phá những rủi ro tiềm ẩn của chúng trong lĩnh vực mã hóa và suy nghĩ về các thách thức an ninh liên quan và các chiến lược ứng phó.

Mối đe dọa của mô hình ngôn ngữ không giới hạn

Sự xuất hiện của các mô hình loại này đã giảm đáng kể rào cản để thực hiện các cuộc tấn công phức tạp. Ngay cả những người không có kỹ năng chuyên môn cũng có thể dễ dàng thực hiện các nhiệm vụ như viết mã độc, tạo email lừa đảo hoặc lập kế hoạch lừa đảo. Kẻ tấn công chỉ cần lấy cơ sở hạ tầng của mô hình mã nguồn mở, sau đó sử dụng bộ dữ liệu chứa nội dung độc hại hoặc hướng dẫn bất hợp pháp để tinh chỉnh, từ đó tạo ra công cụ tấn công có mục tiêu.

Mô hình này mang lại nhiều rủi ro:

1. Kẻ tấn công có thể tùy chỉnh mô hình để nhắm mục tiêu cụ thể, tạo ra nội dung lừa đảo hơn, từ đó vượt qua việc kiểm tra an ninh của AI thông thường.
2. Mô hình có thể được sử dụng để nhanh chóng tạo ra mã trang web lừa đảo biến thể hoặc tùy chỉnh nội dung lừa đảo cho các nền tảng khác nhau.
3. Khả năng tiếp cận dễ dàng của các mô hình mã nguồn mở đã thúc đẩy sự hình thành của hệ sinh thái AI ngầm, cung cấp môi trường thuận lợi cho các giao dịch và phát triển bất hợp pháp.

Mô hình ngôn ngữ không giới hạn điển hình và khả năng lạm dụng tiềm ẩn

Mô hình A: Phiên bản màu đen GPT

Đây là một mô hình ngôn ngữ độc hại được bán công khai trên các diễn đàn ngầm, tuyên bố không có bất kỳ giới hạn đạo đức nào. Nó dựa trên kiến trúc mô hình mã nguồn mở và được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu liên quan đến phần mềm độc hại. Người dùng chỉ cần trả một khoản phí nhỏ để có quyền sử dụng. Ứng dụng nổi tiếng nhất của mô hình này là tạo ra các cuộc tấn công xâm nhập qua email thương mại rất lừa đảo và email lừa đảo.

Trong lĩnh vực mã hóa, các hình thức lạm dụng điển hình bao gồm:

• Tạo thông tin lừa đảo giả mạo sàn giao dịch hoặc ví mã hóa, dụ dỗ người dùng tiết lộ khóa riêng hoặc cụm từ ghi nhớ.
• Hỗ trợ những kẻ tấn công có khả năng kỹ thuật hạn chế viết mã độc để đánh cắp tệp ví, giám sát clipboard, v.v.
• Kích hoạt cuộc trò chuyện lừa đảo tự động, hướng dẫn nạn nhân tham gia vào các đợt airdrop hoặc dự án đầu tư giả.

Mô hình B: Công cụ phân tích nội dung mạng tối

Đây là một mô hình ngôn ngữ được đào tạo đặc biệt trên dữ liệu mạng tối, mục đích ban đầu là giúp các nhà nghiên cứu và cơ quan thực thi pháp luật hiểu rõ hơn về sinh thái mạng tối, theo dõi các hoạt động trái phép. Tuy nhiên, nếu bị các phần tử bất hợp pháp chiếm đoạt hoặc sử dụng các công nghệ tương tự để đào tạo ra mô hình không bị hạn chế, có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng.

Trong lĩnh vực mã hóa, các lạm dụng tiềm tàng bao gồm:

• Thu thập thông tin người dùng mã hóa và đội ngũ dự án, nhằm phục vụ cho việc lừa đảo xã hội chính xác.
• Sao chép các phương pháp trộm tiền và rửa tiền đã trưởng thành trên mạng tối.

Mô hình C: Trợ lý đa chức năng chống gian lận mạng

Đây là một mô hình cao cấp được bán trên mạng tối và các diễn đàn hacker, được cho là có nhiều chức năng hơn. Cách lạm dụng điển hình của nó trong lĩnh vực mã hóa bao gồm:

• Tạo nhanh các tài liệu trắng, trang web và nội dung tiếp thị giả mạo với độ mô phỏng cực cao.
• Sản xuất hàng loạt các trang đăng nhập lừa đảo giống như các sàn giao dịch nổi tiếng.
• Sản xuất hàng loạt các bình luận trên mạng xã hội giả, quảng bá mã thông báo lừa đảo hoặc bôi nhọ các dự án cạnh tranh.
• Mô phỏng cuộc đối thoại của con người, thiết lập lòng tin với người dùng, dụ dỗ họ tiết lộ thông tin nhạy cảm.

Mô hình D: Trợ lý AI không có ràng buộc đạo đức

Đây là một chatbot AI được xác định rõ ràng là không có giới hạn đạo đức. Những lạm dụng tiềm năng trong lĩnh vực mã hóa bao gồm:

• Tạo ra những email lừa đảo rất giống thật, mạo danh các sàn giao dịch lớn để phát hành thông báo giả.
• Tạo nhanh mã hợp đồng thông minh có chứa cửa hậu ẩn, được sử dụng để thực hiện gian lận rút lui hoặc tấn công các giao thức DeFi.
• Tạo phần mềm độc hại có khả năng biến hình để đánh cắp thông tin ví, khó bị phát hiện bởi phần mềm bảo mật truyền thống.
• Triển khai chatbot trên nền tảng mạng xã hội, dụ dỗ người dùng tham gia các dự án NFT giả mạo hoặc lừa đảo đầu tư.
• Kết hợp với các công cụ AI khác để tạo ra giọng nói giả mạo của người sáng lập dự án hoặc giám đốc điều hành sàn giao dịch, thực hiện lừa đảo qua điện thoại.

Nền tảng E: Cổng truy cập mô hình kiểm duyệt thấp

Đây là một nền tảng cung cấp truy cập vào nhiều mô hình ngôn ngữ khác nhau, bao gồm một số phiên bản ít bị kiểm duyệt hơn. Mặc dù ý định ban đầu là cung cấp cho người dùng một môi trường mở để khám phá khả năng của AI, nhưng cũng có thể bị lạm dụng để tạo ra nội dung độc hại. Các rủi ro tiềm ẩn bao gồm:

• Kẻ tấn công có thể lợi dụng mô hình hạn chế ít hơn để vượt qua kiểm duyệt, tạo ra mẫu lừa đảo hoặc kế hoạch tấn công.
• Giảm thiểu rào cản kỹ thuật của việc tạo ra các gợi ý độc hại, giúp người dùng bình thường cũng có thể nhận được đầu ra vốn bị hạn chế.
• Cung cấp nền tảng cho kẻ tấn công kiểm tra nhanh và tối ưu hóa kịch bản lừa đảo.

Kết luận

Sự xuất hiện của mô hình ngôn ngữ không giới hạn đánh dấu rằng an ninh mạng đang phải đối mặt với những mối đe dọa mới phức tạp hơn, có quy mô và khả năng tự động hóa cao hơn. Điều này không chỉ làm giảm ngưỡng tấn công mà còn mang lại những rủi ro kín đáo và lừa đảo hơn.

Đối mặt với thách thức này, các bên trong hệ sinh thái an toàn cần phối hợp nỗ lực:

1. Tăng cường đầu tư vào nghiên cứu và phát triển công nghệ phát hiện nội dung được tạo ra bởi AI, nâng cao khả năng nhận diện và chặn các nội dung ác ý.
2. Thúc đẩy việc xây dựng khả năng phòng chống jailbreak của mô hình, khám phá cơ chế watermark và truy xuất nguồn gốc, đặc biệt trong các lĩnh vực quan trọng như tài chính và tạo mã.
3. Thiết lập và hoàn thiện các quy định và cơ chế quản lý đạo đức AI, từ nguồn gốc hạn chế việc phát triển và lạm dụng các mô hình độc hại.

Chỉ thông qua sự nỗ lực chung ở nhiều mặt, chúng ta mới có thể vừa tận hưởng những lợi ích từ công nghệ AI, vừa hiệu quả đối phó với những rủi ro tiềm ẩn mà nó mang lại, đảm bảo sự phát triển lành mạnh của hệ sinh thái mã hóa.