Schädliche Modelle der künstlichen Intelligenz: Risiken und Schutzwege

Kurze Antwort: Schädliche Modelle künstlicher Intelligenz sind umstrukturierte Sprachmodelle für entfernte oder missbrauchte Sicherheitsfilter und Fahrzeuge, die mit diesen Modellen arbeiten. Sie werden am häufigsten verwendet, um E-Mails, Betrugstexte, Dezenformation und schädliche Softwareproduktion zu beschleunigen. Die Grundlage des Schutzes besteht darin, die Nachrichten zu verifizieren, die Geld oder ein Passwort von einem zweiten Kanal dringend benötigen, die Multi-Faktor-Authentifizierung zu verwenden und künstliche Intelligenzsysteme nach den Sicherheitsleitfäden von Institutionen wie OWASP, NCSC einzurichten.

Letzte Aktualisierung: 14.10.2026

Mit der sich entwickelnden Technologie steigt das Missbrauchspotenzial sowie die Annehmlichkeiten der künstlichen Intelligenz für unser Leben. Böswillige Anwendungen können viele Cyberbedrohungen beschleunigen, von Eindringlingsangriffen bis hin zu Spionage und Malware-Produktion ohne Dezenformation. In diesem Artikel berichten Beispiele von Sicherheitsfirmen und Forschern über das Gesetz über künstliche Intelligenz der Europäischen Union und wie sie sich mit offiziellen Quellen schützen können. Wir bieten keine Methoden oder Zugriffsinformationen für Missbrauch.

Was sind schädliche künstliche Intelligenzmodelle?

Schädliche Modelle der künstlichen Intelligenz sind auf illegale Aktivitäten wie Betrug und Manipulation von Cyberkriminellen zugeschnitten. Meistens Open Source Diese Modelle werden trainiert und Systemaufforderungen ersetzt k ‚Jailbreak‘ erstellte Versionen. In diesem Prozess werden ethische und Sicherheitsfilter deaktiviert und stellen sicher, dass das Modell alle Arten von Anfragen beantwortet. So wird künstliche Intelligenz mit Inhalten wie Betrugsszenarien, bösartigen Softwarecodes, Hassphrasen durch Personalisierung in bösartigen Zweigen trainiert.

Gemeldete Beispiele auf einen Blick

Sprachmodell, das mit toxischen Forenbeiträgen trainiert wurde

2022 Yannic Claycher

Hugging Face geschlossener Zugang

FC II

Wurm-Szenario zwischen KI-Assistenten

März 2024, akademische Forschung

Shows in kontrollierter Umgebung, echter Angriff w l

Zuhause

Beispiele für Ransomware mit künstlichem Intelligenzmodell

26.08.2025, ESET

Proof of Concept wurde im realen Angriff nicht gesehen

DeepSeek-R1

Meşru Outdoor-Modell war schlecht in Sicherheitstests

31.01.2025, Cisco und Pennsylvania University

Das Missbrauchsrisiko wurde im Sicherheitstest nachgewiesen

FraudGP Home

FraudGPT, Netenrich droht Forschungsteam am 25.07.2023 Defined ist ein Chat-Tool für künstliche Intelligenz, das nur für Angriffszwecke vermarktet wird. Der Bericht besagt, dass das Fahrzeug in Cyberkriminalitätsmärkte und Messaging-Kanäle eingeführt wird. Die folgenden Talente wurden in der Förderung nach den Forschern hervorgehoben:

• Fähigkeit, ID Jagd E-Mails, Login-Nachrichten zu schreiben

• Helfen Sie, bösartigen Code oder Malware zu produzieren

• Empfehlungen zu Kreditkartenbetrug und gefälschter Website-Vorbereitung

• Sicherheitsfilter und ethische Einschränkungen

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WormGPT wurde im Sommer 2023 als nicht sicherheitsrelevanter Chat-Service in Cyberkriminellen Foren eingeführt. Die Sicherheitsfirma SlashNext schrieb eine überzeugende E-Mail, die im Test vom Juli 2023 verwendet werden kann, um Mitarbeiter davon zu überzeugen, eine gefälschte Rechnung zu bezahlen, im betrügerischen E-Mail-Betrug (BEC). Krebs auf Sicherheit 08.08.2023 Laut dem Entwickler sagte, dass nach den Anforderungen des Missbrauchs der Dienst kontrollierter wird. Ausgewählte Risiken:

• Fähigkeit, High-Level Social Engineering / Chemie Jagd Texte zu produzieren

• Generieren von Inhalten, die mit Spam-/Filterschneidetechniken kompatibel sind

• Fähigkeit, große gemessene Angriffe auch Benutzer mit geringem technischem Wissen zu organisieren

• Selbst wenn ein Fahrzeug wechselt oder schließt, kann die gleiche Methode mit anderen Mitteln wiederholt werden

GPT-4Chan

Ein YouTube-Content-Hersteller namens Yannic Kilcher, der zu den Modellen der künstlichen Intelligenz gehört, die an das Böse gewöhnt sind, wurde mit der Botschaft trainiert, die Millionen von giftigen und Hassphrasen enthält. Das Modell wurde von etwa 3,5 Jahren in 4chan / Pol / Board trainiert. Obwohl es als akademisches Experiment angeboten wird, tragen die Ergebnisse ernsthafte ethische und soziale Risiken. Hugging Face schließt Zugang zum ModellGrundlegende Eigenschaften sind:

• Das Modell zeigte, dass Gewichte von solchen Modellen frei geteilt, kopiert und neu trainiert werden können.

• Es hat das Potenzial, schädliche, giftige oder illegale Inhalte zu produzieren.

• Der Inhalt enthält Rassismus, Sexismus, Antisemitismus und Verschwörungstheorien.

• Es kann von Cyberkriminellen verwendet werden, um Text- und Social-Engineering-Szenarien zu erstellen.

FC II

Morris II ist eine Sicherheitsforschung, kein Angriffsinstrument oder -modell. Der Name verbreitet sich 1988 im Internet CiraganErhält von . Stav Cohen, Ron Bitton und ich Nassi „Here Comes The AI Worm Arbeit (die erste Version vom März 2024) zeigte sich in einer kontrollierten Umgebung, in der eine bösartige Aufforderung ohne Benutzerklicks zwischen produktiven KI-unterstützten E-Mail-Assistenten verteilt werden kann. Die Highlights der Studie sind:

• Der Angriff wurde als Verkettungsszenario zwischen KI-Anwendungen gezeigt, die externe Inhalte lesen (unter Verwendung von RAG).

• Es wurde berichtet, dass der betroffene Assistent gezwungen ist, bei jedem Schritt vertrauliche Daten zu verlieren.

• Die Forscher schlugen einen Schutz namens "Virtual Esel" in der gleichen Studie vor; Sie berichteten von 0,015 falsch positiven Raten in Tests.

Zuhause

PromptLock ESET-Forscher angekündigt am 26.08.2025Das erste bekannte Lösegeld-Software-Beispiel mit künstlichem Intelligenzmodell. Sie produzierte ihre Skripte mit einem offenen Sprachmodell, das lokal funktioniert. ESET stellte fest, dass es zum Beispiel nicht in realen Angriffen gesehen wurde und ein Proof of Concept ist; ein akademisches Team am 03.09.2025 berichtete ESET, dass Forschungsprototypen "Ransomware 3.0" genannt werden. Ausgewählte Punkte:

• Es wurde nicht in einem echten Angriff gesehen; ein Prototyp für Forschungszwecke.

• Es ist eine frühe Warnung, dass künstliche Intelligenz verwendet werden kann, um Bedrohungen zu automatisieren, die als Ransomware bekannt sind.

• Klassische Maßnahmen wie regelmäßiges Backup, aktuelle Software und Endpunktschutz schützen die Gültigkeit solcher Bedrohungen.

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1, mit Sitz in China DeepSeek Obwohl es sich um ein vom Unternehmen entwickeltes Open-Source-Produktivsprachenmodell handelt, werden Sicherheitsfilter deaktiviert oder missbraucht schädliches Potenzial tragen kann. Cisco und Pennsylvania University Forscher veröffentlicht in 31.01.2025 Das Modell blockierte keine der 50 bösartigen Anfragen, die aus dem HarmBench-Datensatz ausgewählt wurden (100% Angriffserfolgsrate auf der Erde); diese Rate betrug im selben Test 26 Prozent für die OpenAI o1-Vorschau. Risiken, die für Forschung, Softwareentwicklung und Textproduktion konzipiert sind, können bei der Verwendung eines Missbrauchs des Modells führen:

• Es führt zu schädlicher Codeproduktion, indem Software, Viren oder Spionagesoftware erstellt werden, die die Sicherheit offen ausnutzen.

• Beeindruckende gefälschte E-Mails und Social Engineering-Szenarien können produziert werden.

• Fake News, manipulative Inhalte und Propagandatexte können erstellt werden.

Schutzmethoden gegen schädliche künstliche Intelligenzmodelle

• Erstellen von Sicherheitsschichten: Verhindern Sie direkte und indirekte Injektionen mit prompten Filtersystemen und verhindern Sie die Manipulation des Modells mit Firewalls, die Benutzereinträge analysieren.

• Model Training und Inspektion Home: Mit kontradiktorischen Tests, Testen der Haltbarkeit des Modells gegen Missbrauchsszenarien und Erstellen von toxischen, irreführenden und schädlichen Inhalten in Bildungsdaten.

• User und Corporate AwarenessMedienkompetenz kann in der Erkennung von Inhalten verbessert werden, die durch künstliche Intelligenz erzeugt werden, und Autorisierung und Zugangsbeschränkungen können bei der Verwendung interner KI bestimmt werden.

• Technische Tools und Lösungen: Technische Lösungen für Cyberkriminalität sind verfügbar. Diese sind:

AI Red Team g: Identifizieren des Offenen durch Simulation von Missbrauchsszenarien für künstliche Intelligenz.

Modell Wasserzeichen g: Einige Hersteller fügen dem von ihnen produzierten Inhalt ein unsichtbares Zeichen hinzu; zum Beispiel Google, SynthID Detektor Wasserzeichen auf den in den eigenen Fahrzeugen produzierten Inhalten. Filigran kann nur durch die Werkzeuge des gleichen Herstellers verifiziert werden, gibt keine genauen Ergebnisse für unwatermarked Inhalt. Für Details KI-Inhaltserkennungstools Siehe unseren Artikel.

Zero Trust ArchitekturKontinuierliche Überprüfung und Inspektion sollten beim Zugang zu Systemen der künstlichen Intelligenz angewendet werden.

Soforteinspritzung, Die erste 10-Risikoliste für die LLM-Anwendungen 2025 von OWASP Erster Platz (LLM01). Bei diesem Angriff ändert das eingegebene Modell oder eine Webseite, E-Mail oder ein Dokument, das das Modell liest, das Verhalten des Modells in die Richtung, die der Entwickler nicht möchte. In der Liste gibt es Risiken wie die Offenlegung sensibler Informationen (LLM02), Daten- und Modellvergiftung (LLM04) und übermäßige Autorisierung (LLM06). Wenn Sie Berechtigungen wie das Versenden von E-Mails an den KI-Assistenten, das Bezahlen oder Löschen von Dateien erteilen, müssen Sie diese Risiken berücksichtigen.

Rechtsrahmen: EU-KI-Recht und Türkei

Europäische Union Gesetz über künstliche Intelligenz (Thirk (AB) 2024/1689) 01.08.2024 in Kraft getreten und schrittweise angewendet. Das Gesetz umfasst auch Unternehmen, die in der EU eingesetzt werden und künstliche Intelligenz auf dem EU-Markt anbieten, so dass auch die Initiativen, die von der Türkei bis zur EU dienen, interessiert sind.

Anforderungen an Governance-Regeln und Modelle für allgemeine künstliche Intelligenz (GPAI)

August 2026

Transparenzregeln: Deepfake- und künstliche Intelligenzproduktion in der sichtbaren Form von Inhalten zu kennzeichnen, der Bericht, dass Konversationsbots mit der Maschine sprechen

Dezember 2026

9. Ban hinzugefügt mit AI Omnibus

02.12.2027

Hochrisikosysteme in sensiblen Bereichen (Ex III)

02.08.2028

In Produkte integrierte Systeme mit hohem Risiko (Ex I)

Die Termine für Hochrisikosysteme wurden durch die am 19.11.2025 vorgeschlagene und am 27.07.2026 in Kraft getretene „AI Omnibus-Verordnung verzögert. Die gleiche Anordnung nach der Europäischen Kommission bringt auch ein Verbot von Anwendungen, die nicht-reaktives Bild erzeugen.

Der Hauptrahmen der Cybersicherheit in der Türkei wird am 19.03.2025 im Amtsblatt veröffentlicht Cyber Security Law Nr. 7545 u. Auf der Grundlage des Vorsitzes für Cybersicherheit Nationales Interventionszentrum für Cyberereignisse (USOM)Cyber-Ihbars erhalten, veröffentlichen bösartige Linklisten und Sicherheitsbenachrichtigungen.

Checkliste, um sich selbst und Organisation zu schützen

Für einzelne Nutzer

• Überprüfen Sie Nachrichten, die Notfallgeld, Code oder Passwort benötigen, auch wenn der Absender wie ein vertrauter aussieht, von einem zweiten Kanal (z. B. Anruf zurück zum Telefon).

• Offene Multifaktor-Authentifizierung in E-Mail-, Bank- und Social-Media-Konten.

• Identifizieren Sie eine Verifizierungsfrage, die Sie allein gegen Sprach- oder Bildstecker kennen.

• Melden Sie verdächtige Links und Cyber-Ereignisse an USOM; rufen Sie sofort die Bank an, wenn Sie Betrüger waren, und wenden Sie sich an den Staatsanwalt oder Kollegen.

Für Unternehmen und Entwickler

• NCSC und CISA Safe Artificial Intelligence System Development GuideWenden Sie vier Bereiche an (27.11.2023): sicheres Design, sichere Entwicklung, sichere Verteilung, sicherer Betrieb und Wartung.

Häufig gestellte Fragen

Was ist das schädliche Modell der künstlichen Intelligenz?

Sicherheitsfilter sind umstrukturierte Modelle künstlicher Intelligenz und Werkzeuge zum Entfernen oder Missbrauch. Sie können verwendet werden, um die Produktion von E-Mail, Betrugstext, Dezenformation und bösartigem Code zu beschleunigen.

Gibt es FraudGPT und WormGPT noch?

Die heutigen Situationen können von einer offiziellen Quelle nicht verifiziert werden; zwei wurden 2023 von Sicherheitsfirmen gemeldet. Nicht wichtige Namen, die Methode, die sie verwenden: überzeugende und Betrugsmeldungen. Schutzwege bleiben gleich.

Wann gilt EU AI Act?

Das Gesetz trat im 01.08.2024 in Kraft und wird schrittweise angewendet: ab 02.02.2025 verboten, Regeln für Allzweckmodelle gelten ab 02.08.2025, Transparenzregeln ab August 2026. Systemregeln mit hohem Risiko wurden auf den 02.12.2027 und den 02.08.2028 verschoben.

Wo kann ich Betrug mit künstlicher Intelligenz melden?

Sie können Cyber-Ereignisse und böswillige Links zu USOM basierend auf der Cybersicherheitspräsidentschaft melden. Rufen Sie die Bank sofort an, wenn es keinen Verlust gibt, und beschweren Sie sich dann beim Staatsanwalt oder Arm.

Wie verstehe ich, dass ein Text oder ein Bild mit künstlicher Intelligenz erzeugt wird?

Es gibt keine genaue Methode; Erkennungswerkzeuge werden geschätzt und können verbrannt werden. Die Filigran-Verifizierung liefert zuverlässigere Ergebnisse, wenn sie zusammen verwendet wird, um die Quellsteuerung und den Inhalt eines zweiten Kanals zu bestätigen. Grenzwerte für Fahrzeuge KI-Inhaltserkennungssoftware Wir sprachen in unserem Artikel.