罪犯如何使用生成人工智能
关键要点:
由于网络犯罪的不断演变,犯罪分子对人工智能技术的采用率落后于行业同行。 与去年相比,犯罪分子似乎放弃了训练真正的犯罪大语言模型(LLM)的任何尝试。 相反,他们正在破解现有的漏洞。 我们终于看到了真正的犯罪深度伪造服务的出现,其中一些服务绕过了金融服务中使用的用户验证。
关键要点:
由于网络犯罪的不断演变,犯罪分子对人工智能技术的采用率落后于行业同行。 与去年相比,犯罪分子似乎放弃了训练真正的犯罪大语言模型(LLM)的任何尝试。 相反,他们正在破解现有的漏洞。 我们终于看到了真正的犯罪深度伪造服务的出现,其中一些服务绕过了金融服务中使用的用户验证。
改进他们的社会工程技巧。 事实证明,LLM特别适合于社会工程领域,它们能够提供各种功能。 犯罪分子利用这种技术制作诈骗脚本,并扩大网络钓鱼活动的规模。 好处包括传达关键要素的能力,如紧迫感和用不同语言翻译文本的能力。 虽然看似简单,但后者已被证明是犯罪世界最具破坏性的特征之一,开辟了一些犯罪集团以前因语言障碍而无法进入的新市场。
为了规避这一点,犯罪分子现在主动提出拿走被盗的身份证并创建一个深度伪造的图像,以使系统相信客户的合法性。
当深度假冒攻击目标是接近被模仿对象的人时,犯罪分子就会遇到问题,因为深度假冒视频还没有达到可以欺骗人们对被模仿对象有深入了解的程度。 因此,犯罪分子希望对个人进行更有针对性的攻击,比如在虚拟绑架骗局中,他们更喜欢音频深度伪造。 这些都是更便宜的创建,需要较少的数据从主题,并产生更令人信服的结果。 通常,只要几秒钟的主题声音就足够了,而且这种类型的音频通常可以在社交媒体上公开获得。
2023年,金融科技领域的深度伪造事件比前一年增加了700%
我质疑基于云的人工智能提供商是否有能力或动机防止甚至阻止欺诈行为。
如果你从新鲜的食材开始,晚餐的选择是最好和最美味的。 (清除数据)
你可以用剩菜做很多事。 (合成数据/HAIL)
如果你添加更多的新鲜食材,你可以从中获得另一顿晚餐。 (清除数据+合成数据)这会产生另一组剩余数据(合成数据组合)
随着时间的推移,剩余物(综合合成数据)的价值会下降。
当剩饭剩菜撞到垃圾桶时,模型就崩溃了。