Skip to Content
logologo
AI Incident Database
Open TwitterOpen RSS FeedOpen FacebookOpen LinkedInOpen GitHub
Open Menu
発見する
投稿する
  • ようこそAIIDへ
  • インシデントを発見
  • 空間ビュー
  • テーブル表示
  • リスト表示
  • 組織
  • 分類法
  • インシデントレポートを投稿
  • 投稿ランキング
  • ブログ
  • AIニュースダイジェスト
  • リスクチェックリスト
  • おまかせ表示
  • サインアップ
閉じる
発見する
投稿する
  • ようこそAIIDへ
  • インシデントを発見
  • 空間ビュー
  • テーブル表示
  • リスト表示
  • 組織
  • 分類法
  • インシデントレポートを投稿
  • 投稿ランキング
  • ブログ
  • AIニュースダイジェスト
  • リスクチェックリスト
  • おまかせ表示
  • サインアップ
閉じる

インシデント 736: Underground Market for LLMs Powers Malware and Phishing Scams

概要: 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.

ツール

新しいレポート新しいレポート新しいレスポンス新しいレスポンス発見する発見する履歴を表示履歴を表示

組織

すべての組織を表示
Alleged: OpenAI developed an AI system deployed by Cybercriminals , BadGPT , XXXGPT , Evil-GPT , WormGPT , FraudGPT , BLACKHATGPT , EscapeGPT , DarkGPT と WolfGPT, which harmed internet users , Organizations と Individuals targeted by malware.

インシデントのステータス

インシデントID
736
レポート数
2
インシデント発生日
2023-12-01
エディタ
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
MIT

MIT 分類法のクラス

Machine-Classified
分類法の詳細

Risk Subdomain

A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
 

4.3. Fraud, scams, and targeted manipulation

Risk Domain

The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
 
  1. Malicious Actors & Misuse

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

Human

Timing

The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
 

Post-deployment

Intent

Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
 

Intentional

インシデントレポート

レポートタイムライン

Incident OccurrenceStudying Underground Market for Large Language Models, Researchers Find OpenAI Models Power Malicious ServicesFraudGPT and other malicious AIs are the new frontier of online threats. What can we do?
Studying Underground Market for Large Language Models, Researchers Find OpenAI Models Power Malicious Services

Studying Underground Market for Large Language Models, Researchers Find OpenAI Models Power Malicious Services

techpolicy.press

FraudGPT and other malicious AIs are the new frontier of online threats. What can we do?

FraudGPT and other malicious AIs are the new frontier of online threats. What can we do?

theconversation.com

Studying Underground Market for Large Language Models, Researchers Find OpenAI Models Power Malicious Services
techpolicy.press · 2024

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-- has raised v…

FraudGPT and other malicious AIs are the new frontier of online threats. What can we do?
theconversation.com · 2024

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 methods.

Widely avai…

バリアント

「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください

よく似たインシデント

テキスト類似度による

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

Wikipedia Vandalism Prevention Bot Loop

Danger, danger! 10 alarming examples of AI gone wild

Feb 2017 · 6 レポート
Collection of Robotic Surgery Malfunctions

Adverse Events in Robotic Surgery: A Retrospective Study of 14 Years of FDA Data

Jul 2015 · 12 レポート
Amazon’s Search and Recommendation Algorithms Found by Auditors to Have Boosted Products That Contained Vaccine Misinformation

Amazon algorithms boost vaccine misinformation, says study

Jan 2021 · 2 レポート
前のインシデント次のインシデント

よく似たインシデント

テキスト類似度による

Did our AI mess up? Flag the unrelated incidents

Wikipedia Vandalism Prevention Bot Loop

Danger, danger! 10 alarming examples of AI gone wild

Feb 2017 · 6 レポート
Collection of Robotic Surgery Malfunctions

Adverse Events in Robotic Surgery: A Retrospective Study of 14 Years of FDA Data

Jul 2015 · 12 レポート
Amazon’s Search and Recommendation Algorithms Found by Auditors to Have Boosted Products That Contained Vaccine Misinformation

Amazon algorithms boost vaccine misinformation, says study

Jan 2021 · 2 レポート

リサーチ

  • “AIインシデント”の定義
  • “AIインシデントレスポンス”の定義
  • データベースのロードマップ
  • 関連研究
  • 全データベースのダウンロード

プロジェクトとコミュニティ

  • AIIDについて
  • コンタクトとフォロー
  • アプリと要約
  • エディタのためのガイド

インシデント

  • 全インシデントの一覧
  • フラグの立ったインシデント
  • 登録待ち一覧
  • クラスごとの表示
  • 分類法

2024 - AI Incident Database

  • 利用規約
  • プライバシーポリシー
  • Open twitterOpen githubOpen rssOpen facebookOpen linkedin
  • ecd56df