Description: A study by Indiana University researchers uncovered widespread misuse of large language models (LLMs) for cybercrime. Cybercriminals, according to that study, use LLMs like OpenAI's GPT-3.5 and GPT-4 to create malware, phishing scams, and scam websites. These models are available on underground markets, often bypassing safety checks through jailbreaking. Named malicious LLMs are BadGPT, XXXGPT, Evil-GPT, WormGPT, FraudGPT, BLACKHATGPT, EscapeGPT, DarkGPT, and WolfGPT.
Entidades
Ver todas las entidadesPresunto: un sistema de IA desarrollado por OpenAI e implementado por Cybercriminals , BadGPT , XXXGPT , Evil-GPT , WormGPT , FraudGPT , BLACKHATGPT , EscapeGPT , DarkGPT y WolfGPT, perjudicó a internet users , Organizations y Individuals targeted by malware.
Estadísticas de incidentes
ID
736
Cantidad de informes
2
Fecha del Incidente
2023-12-01
Editores
Daniel Atherton
Informes del Incidente
Cronología de Informes
techpolicy.press · 2024
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translated-es-Despite the hype around them, readers of Tech Policy Press are well aware that the advance of large language models (LLMs) and their various applications-- ranging from chatbots and coding assistants to recommendation systems-…
theconversation.com · 2024
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translated-es-The internet, a vast and indispensable resource for modern society, has a darker side where malicious activities thrive.
From identity theft to sophisticated malware attacks, cyber criminals keep coming up with new scam method…
Variantes
Una "Variante" es un incidente que comparte los mismos factores causales, produce daños similares e involucra los mismos sistemas inteligentes que un incidente de IA conocido. En lugar de indexar las variantes como incidentes completamente separados, enumeramos las variaciones de los incidentes bajo el primer incidente similar enviado a la base de datos. A diferencia de otros tipos de envío a la base de datos de incidentes, no se requiere que las variantes tengan informes como evidencia externa a la base de datos de incidentes. Obtenga más información del trabajo de investigación.
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