人工智能生成的内容充斥暗网论坛，黑客感到沮丧

数字黑社会正在经历意想不到的挫折：网络犯罪分子对充斥其私人论坛和沟通渠道的人工智能生成内容激增越来越感到恼火。曾经是有关黑客技术、恶意软件开发和协调网络攻击的严重非法讨论的专属空间，现在已经变得充斥着低质量的机器生成的帖子，许多经验丰富的威胁参与者将这些帖子视为噪音而不是有价值的信息。

这种现象代表了人工智能技术与网络犯罪社区的奇妙交集。随着人工智能工具变得更容易获取和使用，不同程度的恶意行为者已经开始在地下论坛和暗网市场上不加区别地部署这些技术。由此产生的大量人工智能生成文本（通常写得不好、重复且与上下文无关）在以前更加精心策划和排他性的社区内造成了巨大的摩擦。

监控这些地下空间的安全研究人员和网络安全分析师记录了许多老牌黑客的投诉，他们对他们通俗地称之为“人工智能狗屎”的东西感到沮丧。这些不满揭示了犯罪网络中一个意想不到的脆弱性：允许新手参与网络犯罪活动的技术民主化也导致了垃圾邮件、低质量内容和对现有通信渠道的破坏。论坛管理员和受人尊敬的社区成员已开始实施更严格的内容审核政策以打击涌入。

这个问题部分源于公众可用的生成式人工智能工具的爆炸式增长。 ChatGPT、Bard 和其他语言模型等服务可以快速适应恶意目的，包括自动帖子生成、网络钓鱼活动的内容创建以及批量生产的论坛垃圾邮件。缺乏高级技术技能的网络犯罪分子发现这些工具对于在其操作中制造活动和合法性的表象特别有用，即使生成的内容的质量值得怀疑。

这一趋势的一个特别值得注意的方面是它如何反映了几十年前合法在线社区所经历的问题。正如论坛、社交媒体平台和留言板在 20 世纪 90 年代和 2000 年代面临垃圾邮件流行一样，犯罪群体现在也面临着类似的挑战。不同之处在于，此类垃圾邮件的肇事者通常是其他网络犯罪分子，他们试图宣传其服务、宣传其恶意软件变体，或者只是产生噪音来掩盖其实际活动。

对网络犯罪论坛的影响是巨大且多方面的。经验丰富的黑客报告说，他们花费更多时间过滤不相关的帖子，以找到有关新漏洞、漏洞利用技术或协作机会的合法讨论。论坛质量的下降促使一些高级社区成员迁移到更具排他性、仅限邀请的空间，其中的会员要求和验证流程可以将低质量的参与者和自动垃圾邮件机器人拒之门外。

论坛管理员采取了越来越激进的审核策略。有些实施了验证码式的挑战，要求用户完成技术任务来证明他们的专业知识，或者要求用加密货币付款来维持活跃账户。这些措施有双重目的：减少垃圾邮件和省力的帖子，同时设置财务障碍，阻止临时或缺乏经验的参与者。

这种情况还反映出网络犯罪生态系统内部在专业性和技能方面存在更广泛的紧张局势。投入多年开发复杂黑客能力的老牌威胁行为者通常将依赖人工智能工具和现成漏洞利用工具包的新来者视为对操作安全和专业标准的威胁。这些经验丰富的犯罪分子担心，技能较差的个人的参与增加会增加执法渗透和协调打击的可能性。

从网络安全防御的角度来看，这种内部破坏呈现出一个有趣的悖论。虽然犯罪论坛充斥着人工智能生成的内容，给执法部门监控这些空间带来了挑战，但它同时表明人工智能工具正在整个威胁领域实现民主化。这表明未来的网络攻击可能会变得数量更多，质量也更加不稳定，要求防御者为复杂的有针对性的威胁和能力较差的攻击者的基于数量的攻击做好准备。

行业专家还指出，这种趋势可能会给有组织的网络犯罪活动带来意想不到的后果。当论坛由于垃圾邮件和低质量内容而变得不可靠时，犯罪团伙可能会寻求替代平台或开发更私密、去中心化的通信方法。这可能会使某些犯罪活动更难被发现，但同时也会破坏大型论坛社区特有的集体知识共享。

人工智能技术在扰乱犯罪社区方面的作用也引发了人们对当前网络安全方法有效性的质疑。如果人工智能可以无意中破坏犯罪企业的基础设施，那么它是否可以被故意武器化用于防御目的？一些网络安全公司正在探索这种可能性，调查人工智能生成的虚假信息或垃圾邮件的受控部署是否会破坏已知的犯罪网络。

展望未来，人工智能与网络犯罪之间的关系可能会变得越来越复杂。随着人工智能工具变得更加复杂，网络犯罪分子可能会更好地利用这些技术来自动化攻击、生成更有说服力的网络钓鱼内容以及发现系统中的新漏洞。同时，当前垃圾邮件泛滥论坛的问题表明，围绕人工智能开发和部署实施更多控制可能会给网络安全防御带来意想不到的好处。

来自网络犯罪论坛的投诉最终凸显了一个重要的现实：技术破坏影响着所有社区，无论是法律社区还是其他社区。为合法创作者提供支持的工具也可能导致垃圾邮件和滥用，当这些工具广泛使用时，即使是排他性社区也无法完全免受其影响。对于监控这些空间的网络安全专业人员来说，论坛质量的下降提醒人们，犯罪企业面临着自己的运营挑战，尽管它们继续对全世界的组织和个人构成重大威胁。