制限なしの大規模言語モデルが暗号業界の安全に与える脅威

背景

人工知能技術の飛速な発展に伴い、GPTシリーズからGeminiなどの先進的なAIが私たちの仕事や生活様式を深く変えています。しかし、この技術の進歩の背後には、無制限または悪意のある大規模言語モデルの出現およびその潜在的なリスクという懸念すべき暗い側面も隠れています。

無制限LLM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、モデルが憎悪表現、虚偽情報、または違法なコンテンツを生成するために悪用されるのを防ぐために多大な資源を投入していますが、いくつかの個人や組織は不法目的のために、制約のないモデルを求めたり、自ら開発したりし始めています。本記事では、このような無制限LLMの典型的なケースを探り、暗号分野における潜在的な脅威を分析し、関連するセキュリティの課題と対策について考察します。

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無制限のLLMに対する潜在的な脅威

無制限のLLMの出現は、ネット犯罪の技術的ハードルを大幅に引き下げました。以前は専門的なスキルが必要だったタスク、例えば悪意のあるコードの作成、フィッシングメールの作成、詐欺の計画などが、今では技術的な能力が限られている人でも簡単に取り組むことができます。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、悪意のあるコンテンツや違法な指示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。

この傾向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、従来のLLMのコンテンツ審査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バリアントを迅速に生成したり、さまざまなソーシャルプラットフォームに合わせた詐欺文を作成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変更可能性は、地下AIエコシステムの形成を助長し、違法取引と開発の温床を提供しました。

典型的な無制限のLLMとその脅威

WormGPT: GPT のブラック バージョン

WormGPTは、地下フォーラムで公に販売されている悪意のあるLLMであり、倫理的制限がないと主張しています。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か月の使用権を得ることができます。その暗号化分野における典型的な悪用には、以下が含まれます：

• リアルなフィッシングメールを生成し、暗号化通貨取引所やプロジェクトを装ってユーザーに秘密鍵を漏洩させる。
• 技術能力が限られた攻撃者が、ウォレットファイルを盗むかクリップボードを監視する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、被害者を虚偽のエアドロップや投資プロジェクトに誘導する。

DarkBERT：ダークウェブコンテンツの二刀流

DarkBERTは、暗号化されたデータに特化してプレトレーニングされた言語モデルであり、もともとは研究者や法執行機関が暗号化された生態系を理解するのを支援することを目的としていました。しかし、それが習得した敏感な情報が悪用されると、深刻な結果をもたらす可能性があります。

• 暗号化ユーザーとプロジェクトチームの情報を収集し、正確なソーシャルエンジニアリング詐欺に使用します。
• ダークウェブで成熟した盗難通貨とマネーロンダリングの戦略をコピーする。

FraudGPT：ネット詐欺のマルチ機能ツール

FraudGPTはWormGPTのアップグレード版を謳っており、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。その暗号分野における潜在的な悪用には以下が含まれます：

• 偽のICO/IDOを実施するために、信じられないほどリアルなホワイトペーパーや公式サイトなどを生成する。
• 知名な取引所のフィッシングページをバッチ生成する。
• 大規模に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：道徳的制約のないAIアシスタント

GhostGPTは道徳的制限のないAIチャットボットとして明確に位置付けられています。その暗号化分野における潜在的な脅威には次のものが含まれます：

• 高度にリアルなフィッシングメールを生成し、主流の取引所を装って偽の通知を発表します。
• 隠しバックドアを含むスマートコントラクトを迅速に生成し、Rug Pull詐欺やDeFiプロトコルへの攻撃に使用します。
• 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み出し、セキュリティソフトウェアの検出を逃れる。
• 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誘導する。
• 他のAIツールと連携して偽のプロジェクト側の音声を生成し、電話詐欺を実施する。

Venice.ai：検閲なしアクセスの潜在的リスク

Venice.aiは、いくつかの制限が緩いモデルを含む多くのLLMへのアクセスを提供しています。オープン探索プラットフォームとして位置付けられていますが、悪用される可能性もあります：

• 制限の少ないモデルを利用して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。
• "脱獄"の警告の技術的ハードルを下げ、攻撃者が制限された出力を取得しやすくする。
• 攻撃戦術の反復的な最適化を加速。

まとめ

無制限LLMの出現は、ネットワークセキュリティがより複雑で、大規模かつ自動化された攻撃の新たなパラダイムに直面していることを示しています。これは攻撃のハードルを下げるだけでなく、より隠密で、欺瞞的な新型の脅威をもたらします。

この課題に対処するには、安全なエコシステムのすべての関係者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LLM生成コンテンツを識別し遮断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推進し、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、水印と追跡メカニズムを探求する。
3. 倫理規範と規制メカニズムを整備し、悪意のあるモデルの開発と悪用を根本的に制限する。

多方面からのアプローチが必要であり、無制限のLLMがもたらすセキュリティの課題に効果的に対処し、暗号化業界の健全な発展を確保することができます。

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