人工知能の暗い側面：無制限な大規模言語モデルがもたらす安全上の課題

人工知能技術の急速な発展に伴い、大規模言語モデルは私たちの生活様式を深く変えています。しかし、この明るい背後には、不安を引き起こす影が静かに広がっています - 無制限または悪意のある大規模言語モデルの出現。

無制限の大規模言語モデルとは、通常のモデルに組み込まれた安全メカニズムや倫理的制約を回避するために意図的に設計または修正された言語モデルを指します。主流のモデル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、一部の悪意のある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、自ら開発したりし始めています。この記事では、このような無制限モデルの典型的なケース、暗号業界における潜在的な危害、及び関連するセキュリティの課題と対策について探ります。

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制限なしの大規模言語モデルの危険性

このようなモデルの出現により、ネット犯罪の敷居が大幅に下がりました。過去に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制作、詐欺の計画などが、今では制限のないモデルの助けを借りることで、プログラミング経験のない一般の人々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、悪意のある内容や違法な指示を含むデータセットで微調整を行うだけで、カスタマイズされた攻撃ツールを作成することができます。

このトレンドは多重のリスクをもたらしています：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、従来のモデルのコンテンツ審査を回避することができます；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したりすることができます；また、オープンソースモデルの入手可能性も地下AIエコシステムの形成を助長し、違法取引の温床を提供しています。

典型的な無制限の大規模言語モデルとその潜在的な害

WormGPT: GPT のダーク 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モデルで、倫理的制限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、大量のマルウェア関連データでトレーニングされています。ユーザーは189ドルを支払うだけで、1ヶ月間の使用権を得ることができます。WormGPTの最も悪名高い用途は、高度にリアルなビジネスメール侵入攻撃メールやフィッシングメールを生成することです。

暗号分野において、WormGPTは悪用される可能性があります：

• フィッシングメールの生成：取引所やプロジェクト側を模倣して「アカウント確認」リクエストを送信し、ユーザーに秘密鍵を漏洩させる。
• 悪意のあるコードの作成：技術レベルの低い攻撃者がウォレットファイルを盗む悪意のあるプログラムを作成するのを支援する。
• 自動化詐欺を駆動する：潜在的な被害者に自動応答し、偽のエアドロップや投資プロジェクトへの参加を誘導する。

ダークBERT：ダークウェブコンテンツの二刀流

DarkBERTは、ダークウェブデータ上で事前学習された言語モデルであり、最初の目的はセキュリティ研究者や法執行機関にツールを提供し、ダークウェブのエコシステムをより良く理解することです。しかし、悪意のある者によって利用されたり、無制限のモデルとして模倣して訓練された場合、その潜在的な危害には次のようなものが含まれます：

• 精密詐欺の実施：暗号ユーザーとプロジェクトチームの情報を収集し、ソーシャルエンジニアリング詐欺に使用する。
• 犯罪手法のコピー：ダークウェブで成熟したコイン窃盗とマネーロンダリングの戦略を模倣する。

FraudGPT：ネット詐欺のスイスアーミーナイフ

FraudGPTはWormGPTのアップグレード版を称しており、機能がより充実しています。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。暗号分野では、悪用される可能性があります：

• 偽の暗号プロジェクト：偽のICOを実施するためのリアルなホワイトペーパー、公式ウェブサイト、ロードマップを生成します。
• バッチ生成フィッシングページ：有名な取引所のログインページを迅速に作成します。
• ソーシャルメディアの工作活動：偽のコメントを大量に作成し、詐欺トークンを宣伝したり、競合プロジェクトを中傷したりする。
• ソーシャルエンジニアリング攻撃：人間の対話を模倣し、ユーザーとの信頼関係を築き、機密情報を漏洩させるよう誘導する。

GhostGPT：道徳的制約のないAIアシスタント

GhostGPTは倫理的制約のないAIチャットボットとして明確に位置づけられています。暗号分野では、悪用される可能性があります：

• 高度なフィッシング攻撃：取引所を装って偽のKYC検証要求を発行する高度にリアルなフィッシングメールを生成します。
• スマートコントラクトの悪意のあるコード生成：Rug Pull詐欺に使用される隠れた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ます。
• ポリモーフィック暗号通貨スティーラー：変形能力を持つマルウェアを生成し、ウォレットファイルと秘密鍵を盗みます。
• ソーシャルエンジニアリング攻撃：ソーシャルプラットフォームにボットを展開し、ユーザーを偽のNFTミントまたはエアドロップに誘導する。
• ディープフェイク詐欺：偽のプロジェクト創設者や取引所の幹部の音声を生成し、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、多くの制限の少ない言語モデルへのアクセスを提供しています。AIの能力を探求するオープンプラットフォームとして位置付けられていますが、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。潜在的なリスクには、

• 検閲を回避して悪意のあるコンテンツを生成する：制限が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。
• 提示エンジニアリングの敷居を下げる：高度なスキルがなくても、本来制限されていた出力を簡単に得られる。
• 攻撃スクリプトの反復を加速する：悪意のあるコマンドに対する異なるモデルの反応を迅速にテストし、詐欺スクリプトを最適化する。

まとめ

無制限の大規模言語モデルの出現は、サイバーセキュリティがより複雑で、規模化され、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をもたらしました。

この課題に直面して、安全エコシステムの各関係者は協力して取り組む必要があります：検出技術への投資を増やし、悪意のあるモデル生成コンテンツを識別し、阻止するツールを開発すること；モデルの脱獄防止能力の構築を推進し、水印とトレーサビリティメカニズムを探求すること；倫理基準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から制限すること。多面的なアプローチを取ることでのみ、AI時代における暗号業界の安全で健全な発展を保証することができます。

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