ChainCatcher informa que Jun Song, un profesional de IA de código abierto, publicó en X que ayer una organización anónima de ciberatacantes lo contactó con una solicitud de aprendizaje por refuerzo, ofreciendo pagar una suma extremadamente alta para realizar un post-entrenamiento en modelos de pesos de código abierto utilizando datos de explotación de vulnerabilidades. Jun Song también administra un negocio de exportación de hardware de centros de datos en Corea del Sur y impulsa el proyecto 0xSupergemma. Jun Song afirmó que los datos de ataque que afirman poseer son de una escala que nunca antes había visto, y que incluso si alguien dijera que se trataba de un conjunto de datos de una operación encubierta de las autoridades, él lo creería. Como comparación, en un proyecto de ciberdefensa en el que participó, utilizaron GLM-5.3 con menos del 1% de esa cantidad de datos, y ya superaron significativamente a los modelos de vanguardia. Ha rechazado la solicitud y expresó que su verdadera preocupación es que finalmente alguien más acepte este acuerdo.
Jun Song rechaza la solicitud de un grupo anónimo de black hat para entrenar un modelo de IA con datos de explotación
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Resumen
Jun Song, un investigador de IA de código abierto, rechazó una solicitud relacionada con CFT de un grupo anónimo de black hats que ofrecía un alto pago para entrenar un modelo con datos de explotación, como anunció en X. Al dirigir un negocio de exportación de hardware en Corea del Sur y trabajar en el proyecto 0xSupergemma, calificó la escala de los datos de ataque como sin precedentes. Dijo que incluso si los datos provenieran de las autoridades, los aceptaría igualmente. Un proyecto de white-hat que utiliza GLM-5.3, con menos del 1% de los datos, ya superó a los mejores modelos. Advertió que otros podrían aceptar la oferta, aumentando los riesgos para los activos de riesgo.
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