武器化語言模型的時代已然來臨

針對英國國會成員的數位針對性詐騙攻擊進行微調的概念，利用大型語言模型（LLMs），聽起來就像是《碟中諜》的情節，但這一現象已在牛津大學的Julian Hazell研究中成為現實。Hazell的研究凸顯了網絡威脅的重大演變：我們已進入一個LLMs被武器化的時代。他展示了如ChatGPT-3、GPT-3.5和GPT-4等LLMs如何生成具有上下文關聯的針對性詐騙郵件，揭示了攻擊者能迅速調整策略以激發反應的驚人能力。

在他2023年5月發表於開放獲取期刊arXiv的論文中，Hazell指出，“這些信息不僅逼真，而且成本效益高，每封電子郵件的生成僅需幾分之一美分。”這篇論文已被23篇以上的研究引用，顯示研究界對此議題的關注日益上升。

其影響不容忽視：流氓攻擊者、網絡罪犯和國家團隊現在可以微調LLM，以推進其經濟和社會議程。像FraudGPT這樣的工具出現，彰顯了LLMs被惡意使用的潛力，研究表明像GPT-4和Llama 2這樣的模型正日益被武器化。這一快速進展對於增強生成式AI的安全性提出了緊急警告。OpenAI近期的動盪突顯了在系統開發生命週期（SDLC）中增強模型安全性的必要性。Meta的Purple Llama等倡議促進生成式AI安全開發的合作，強調LLM供應商必須解決可能導致毀滅性攻擊的漏洞。

武器化LLMs的入侵門檻

LLMs因其多樣性為網絡安全帶來了雙重挑戰。組織必須為這些新興威脅做好準備。研究如《BadLlama：廉價移除Llama 2-Chat 13B的安全微調》展示了LLMs如何輕易被武器化，威脅到Meta等組織所設立的安全機制。BadLlama團隊指出，模型權重的公開訪問使惡意行為者能以低成本繞過這些安全功能。

WM Environmental Services的首席信息安全官Jerich Beason強調保護生成式AI的重要性。他在LinkedIn Learning上的課程《確保您組織中生成式AI的安全使用》提供了安全利用生成式AI的見解，並降低威脅的風險。Beason警告，忽視安全可能導致合規違規、法律問題，甚至對品牌聲譽造成重大損害。

LLMs的常見武器化策略

LLMs正日益被惡意行為者利用於各種目的，從網絡犯罪到錯誤信息。關鍵的武器化方法包括：

- 越獄和逆向工程：研究顯示攻擊者如何去除LLM的安全特徵，使其易受攻擊。ReNeLLM框架揭示了當前防禦措施的不足。

- 網絡釣魚和社會工程：快速模擬針對性的詐騙攻擊突顯了接觸目標的便利性。利用聲音深偽技術進行勒索的案例，顯示這些攻擊的日益複雜。

- 品牌劫持與錯誤信息：LLMs可以操控公眾輿論，重新定義企業品牌，進一步推動宣傳活動，威脅民主過程和社會穩定。

- 生物武器開發：麻省理工學院等機構的研究探討LLMs如何使雙用途生物技術的訪問更加普及，對其潛在濫用提出嚴重的倫理擔憂。

- 網絡間諜和知識產權盜竊：網絡罪犯利用LLMs假冒高層主管，以獲取機密信息，對企業造成重大風險。

- 法律和倫理意涵的演變：訓練數據及被盜版LLMs的潛在武器化問題凸顯了組織面臨的法律複雜性。

應對武器化LLMs的威脅

為應對與LLMs相關的日益增加的風險，出現了三項核心策略：

1. 在SDLC中提前對齊安全：組織必須採取主動，從一開始就整合全面的安全措施。增加對抗性訓練和紅隊演練至關重要。

2. 加強監控和過濾：持續監控LLM互動對防止機密數據洩漏至關重要。Ericom的生成式AI隔離等解決方案通過隔離敏感互動來有效提供數據損失保護。

3. LLM開發中的協作標準化：Meta的Purple Llama等倡議強調業界合作的重要性，以制定和執行更嚴格的安全措施。

通過理解並應對這些挑戰，組織能更好地為武器化LLMs的影響做好準備，並在不斷演變的環境中強化其網絡安全姿態。