Modelos de Inteligencia Artificial perjudiciales: riesgos y formas de protección

Respuesta corta: Los modelos de inteligencia artificial son modelos de lenguaje reestructurados para los filtros de seguridad eliminados o abusados, y los vehículos que trabajan con estos modelos. Se utilizan con más frecuencia para acelerar el correo electrónico, el texto de fraude, la dezenformación y la producción de software dañino. The basis of protection is to verify the messages that want to urgent money or password from a second channel, use multi-factor autation and establish artificial intelligence systems according to the security guides of institutions such as OWASP, NCSC.

Última actualización: 14.10.2026

Con la tecnología en desarrollo, el potencial de abuso aumenta, así como las comodidades de la inteligencia artificial para nuestras vidas. usos maliciosos pueden acelerar muchas amenazas cibernéticas desde ataques de intrusión a espionaje, producción de malware sin dezenformación. En este artículo, ejemplos de empresas de seguridad e investigadores informan a la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea y cómo protegerse con fuentes oficiales. No proporcionamos ningún método o información de acceso para uso indebido.

¿Qué son los modelos de inteligencia artificial?

Los modelos de inteligencia artificial nocivos son personalizados para ser utilizados en actividades ilegales como fraude y manipulación de ciberdelincuentes. La mayoría de las fuentes abiertas estos modelos son entrenadas y reemplazados los impulsos del sistema k "jailbreak" versiones creadas. En este proceso, los filtros éticos y de seguridad están desactivados y aseguran que el modelo responda todo tipo de solicitud. Así, la inteligencia artificial se entrena con contenido como escenarios de fraude, códigos de software maliciosos, frases de odio personalizando en ramas maliciosas.

Ejemplos reportados de un vistazo

Modelo de lenguaje formado con puestos de foro tóxico

2022, Yannic Claycher

Acceso cerrado Hugging Face

FC II

El escenario de gusano emitido entre ayudantes de inteligencia artificial

Marzo 2024, investigación académica

Espectáculos en ambiente controlado, ataque real w l

Home

ejemplos de ransomware utilizando el modelo de inteligencia artificial

26.08.2025, ESET

La prueba del concepto no fue vista en ataque real

DeepSeek-R1

Meşru modelo exterior era pobre en pruebas de seguridad

31.01.2025, Cisco y Pennsylvania University

El riesgo de uso indebido se mostró en la prueba de seguridad

FraudeGP Home

FraudGPT, Netenrich amenazó al equipo de investigación en 25.07.2023 definida es una herramienta de chat de inteligencia artificial que se comercializa sólo con fines de ataque. En el informe se indica que el vehículo se introduce en mercados de cibercrimen y canales de mensajería. Los siguientes talentos se destacaron en la promoción según los investigadores:

• Capacidad para escribir emails de búsqueda de ID, mensajes de login

• Ayuda a producir código malicioso o malware

• Proporcionar recomendaciones sobre fraude de tarjetas de crédito y preparación de sitios web falsos

• Filtros de seguridad y limitaciones éticas

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WormGPT fue introducido como un servicio de chat sin seguridad en foros ciberdelincuentes en el verano de 2023. La firma de seguridad SlashSiguiente escribió un correo electrónico convincente que se puede utilizar en la prueba de julio de 2023, para convencer a los empleados de pagar una factura falsa, en la estafa fraudulenta de correo electrónico (BEC). Krebs on Security 08.08.2023 Según el desarrollador dijo que después de las demandas de abuso, el servicio se vuelve más controlado. Riesgos destacados:

• Capacidad para producir textos de ingeniería social de alto nivel y caza de química

• Generar contenido compatible con técnicas de corte de spam/filtro

• Capacidad para organizar grandes ataques medidos incluso usuarios con bajo conocimiento técnico

• Incluso si un vehículo cambia o cierra, el mismo método se puede repetir con otros medios

GPT-4Chan

Un fabricante de contenidos YouTube llamado Yannic Kilcher, que es uno de los modelos de inteligencia artificial utilizados para el mal, ha sido entrenado con el mensaje que contiene millones de frases tóxicas y de odio. El modelo fue entrenado por unos 3,5 años en 4chan/pol/board. Aunque se ofrece como experimento académico, los productos conllevan graves riesgos éticos y sociales Hugging Face acceso cerrado al modelo. Las propiedades básicas son las siguientes:

• El modelo mostró que los pesos pueden ser compartidos, copiados y reconstruidos libremente por tales modelos.

• Tiene el potencial de producir cualquier contenido dañino, tóxico o ilegal.

• El contenido contiene racismo, sexismo, antisemitismo y teorías conspirativas.

• Puede ser utilizado por delincuentes cibernéticos para producir escenarios de texto e ingeniería social.

FC II

Morris II es una investigación de seguridad, no una herramienta de ataque o modelo. El nombre se extiende a Internet en 1988 CiraganRecibe de . Stav Cohen, Ron Bitton y yo Nassi “Aquí viene el gusano AI” trabajo (la primera versión de marzo de 2024) se mostró en entorno controlado donde se puede difundir un aviso malicioso sin clics de usuario entre asistentes de correo electrónico compatibles con AI productivos. Los aspectos más destacados del estudio son:

• El ataque se mostró como escenario de propagación de encadenamiento entre aplicaciones de IA que leyeron contenido externo (utilizando RAG).

• It was reported that the affected assistant is forced to escape confidential data in every step.

• Los investigadores sugirieron una protección llamada “Virtual Donkey” en el mismo estudio; reportaron 0,015 falsas tasas positivas en las pruebas.

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PromptLock Los investigadores de ESET anunciaron a 26.08.2025El primer ejemplo conocido del software de rescate usando el modelo de inteligencia artificial. Ella estaba produciendo sus guiones con un modelo de lenguaje de peso abierto que funciona localmente. ESET señaló que, por ejemplo, no fue visto en ataques reales y es una prueba de concepto; un equipo académico en 03.09.2025 informó ESET que prototipos de investigación llamados “Ransomware 3.0”. Puntos destacados:

• No fue visto en un ataque real; un prototipo para fines de investigación.

• Es una alerta temprana que la inteligencia artificial se puede utilizar para automatizar amenazas conocidas como ransomware.

• Las medidas clásicas tales como respaldo regular, software actualizado y protección de puntos finales protegen la validez de tales amenazas.

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1, con sede en China DeepSeek A pesar de ser un modelo de lenguaje productivo de código abierto desarrollado por la empresa, los filtros de seguridad son desactivados o mal utilizados potencial dañino puede llevar. Investigador de la Universidad de Cisco y Pennsylvania publicado en 31.01.2025 El modelo no bloqueó ninguna de las 50 solicitudes maliciosas seleccionadas del conjunto de datos HarmBench (100% tasa de éxito de ataque en la tierra); esta tasa en la misma prueba fue el 26 por ciento para OpenAI o1-preview. Los riesgos diseñados para la investigación, el desarrollo de software y la producción de texto pueden conducir cuando se utilizan mal uso del modelo:

• Lleva a la producción de código dañino creando software, virus o software espía que explotan la seguridad abierta.

• Se pueden producir correos electrónicos falsos impresionantes y escenarios de ingeniería social.

• Se pueden crear noticias falsas, contenidos manipuladores y textos propagandísticos.

Métodos de protección contra modelos de inteligencia artificial perjudiciales

• Crear capas de seguridad: Prevenir las inyecciones directas e indirectas utilizando sistemas de filtrado rápido y evitar la manipulación del modelo con cortafuegos que analizan las entradas del usuario.

• Model Training and Inspection Home: Con pruebas adversariales, probar la durabilidad del modelo contra escenarios de abuso y hacer contenido tóxico, engañoso y dañino en datos educativos.

• Conciencia de usuario y empresa: La alfabetización mediática puede mejorarse en reconocimiento del contenido producido por inteligencia artificial y los límites de autorización y acceso pueden determinarse en el uso de la IA interna.

• Herramientas y soluciones técnicas: Las soluciones técnicas para el cibercrimen están disponibles. Estos son:

AI Red Team g: Identificar lo abierto simulando escenarios de abuso de inteligencia artificial.

Marca de agua modelo g: Algunos fabricantes agregan un signo invisible al contenido que producen; por ejemplo, Google, Detector de SynthID marcas de agua sobre el contenido producido en sus propios vehículos. Filigran sólo puede ser verificada por las herramientas del mismo fabricante, no da resultados precisos para el contenido no marcado. Detalles Herramientas de detección de contenidos AI Vea nuestro artículo.

Arquitectura de confianza cero: La verificación e inspección continua deben aplicarse en el acceso a sistemas de inteligencia artificial.

Inyección rápida, La primera lista de riesgos para las aplicaciones 2025 LLM de OWASP ocupa el primer puesto (LLM01). En este ataque, el modelo entró o una página web, correo electrónico o documento que el modelo lee, cambia el comportamiento del modelo en la dirección que el desarrollador no quiere. En la lista hay riesgos como la divulgación de información confidencial (LLM02), los datos y el envenenamiento modelo (LLM04) y la autorización excesiva (LLM06). Si usted está dando permisos como el envío de correo electrónico a asistente de inteligencia artificial, pago o eliminación de archivos, debe tener en cuenta estos riesgos.

Legal framework: EU AI Law and Turkey

Unión Europea Ley de Inteligencia Artificial (Thirk (AB) 2024/1689) 01.08.2024 entró en vigor y se aplicó gradualmente. La ley también cubre las empresas utilizadas en la UE, ofreciendo un sistema de inteligencia artificial al mercado de la UE, por lo que las iniciativas que sirven de Turquía a la UE también están interesadas.

Requisitos para reglas de gobernanza y modelos de inteligencia artificial de propósito general (GPAI)

Agosto 2026

Reglas de transparencia: la producción de inteligencia artificial y profunda para ser etiquetada en la forma visible de contenido, el informe de que los bots de conversación están hablando con la máquina

Diciembre 2026

9. prohibición agregada con AI Omnibus

02.12.2027

Sistemas de alto riesgo en zonas sensibles (Ex III)

02.08.2028

Sistemas de alto riesgo integrados en productos (Ex I)

Las fechas de los sistemas de alto riesgo se retrasaron mediante la regulación “AI Omnibus”, propuesta en 19.11.2025 y entró en vigor en 27.07.2026. El mismo acuerdo según la Comisión Europea también prohíbe las aplicaciones que producen imágenes no reactivas.

El marco principal de la ciberseguridad en Turquía se publica en 19.03.2025 en el Boletín Oficial Cyber Security Law No. 7545 u. Basado en la Presidencia de Seguridad Cibernética National Cyber Events Intervention Centre (USOM); ciber ihbars reciben, publican listas de enlaces maliciosos y notificaciones de seguridad.

Lista de verificación para protegerse y organizarse

Para usuarios individuales

• Verifique los mensajes que quieran dinero de emergencia, código o contraseña, incluso si el remitente parece familiar, desde un segundo canal (como llamar al teléfono).

• Abrir autenticación multifactorial en cuentas de correo electrónico, bancos y redes sociales.

• Identificar una pregunta de verificación que usted conoce solo contra el plug de voz o imagen.

• Informe enlaces sospechosos y eventos cibernéticos a la USOM; llame inmediatamente al banco si usted ha sido estafador y consulte al fiscal o colega.

Para empresas y desarrolladores

• Guía de Desarrollo del Sistema de Inteligencia Artificial Seguro de NCSC y CISAAplicar cuatro áreas en (27.11.2023): diseño seguro, desarrollo seguro, distribución segura, operación segura y mantenimiento.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es el modelo dañino de inteligencia artificial?

Los filtros de seguridad son modelos de inteligencia artificial reestructurados y herramientas para su eliminación o abuso. Se pueden utilizar para acelerar la producción de correo electrónico, texto de fraude, devolución y código malicioso.

¿Todavía existe FraudGPT y WormGPT?

Las situaciones de hoy no pueden ser verificadas por una fuente oficial; dos fueron reportadas por las empresas de seguridad en 2023. No nombres importantes, el método que utilizan: mensajes convincentes y de fraude. Las rutas de protección siguen siendo iguales.

¿Cuándo se aplica la Ley de AI de la UE?

La ley entró en vigor en 01.08.2024 y se aplica progresivamente: prohibido a partir de 02.02.2025, las normas para los modelos de propósito general son válidas a partir de 02.08.2025, las normas de transparencia a partir de agosto de 2026. Las reglas del sistema de alto riesgo se retrasaron a 02.12.2027 y 02.08.2028.

¿Dónde puedo reportar estafas hechas con inteligencia artificial?

Usted puede informar de eventos cibernéticos y enlaces maliciosos a la USOM basado en la presidencia de Seguridad Cibernética. Llame al banco inmediatamente si no hay pérdida, luego se quejan al fiscal o al brazo.

¿Cómo puedo entender que un texto o visual se produce con inteligencia artificial?

No hay método exacto; se calculan las herramientas de detección y se pueden quemar. La verificación de Filigran da resultados más fiables cuando se utilizan juntos para confirmar el control de fuentes y el contenido de un segundo canal. Límites de vehículos Software de detección de contenidos AI Hablamos en nuestro artículo.