مؤخراً، نشرت وسائل الإعلام البلوكتشين CCN مقالة للدكتور وانغ تيلي من CertiK، تناولت التحليل العميق للوجهين الذاتي للذكاء الاصطناعي في نظام أمان Web3.0. تشير المقالة إلى أن الذكاء الاصطناعي يظهر أداءً ممتازاً في كشف التهديدات وتدقيق العقود الذكية، مما يعزز بشكل كبير أمان شبكة البلوكتشين؛ ومع ذلك، إذا تم الاعتماد عليه بشكل مفرط أو تم دمجه بشكل غير صحيح، فقد يتعارض ذلك مع مبادئ اللامركزية في Web3.0، ويمكن أن يفتح فرصة للهاكر.
دكتور وانغ يؤكد أن الذكاء الاصطناعي ليس "علاجًا شاملاً" لاستبدال حكم البشر، بل هو أداة مهمة للتعاون مع الحكمة البشرية. يجب أن يتكامل الذكاء الاصطناعي مع إشراف البشر، ويطبق بطريقة شفافة وقابلة للتدقيق، لتحقيق التوازن بين الأمان واللامركزية. ستواصل CertiK قيادة هذا الاتجاه، وتساهم في بناء عالم Web3.0 أكثر أمانًا وشفافية ولامركزية.
以下为 المقالة الكاملة:
Web3.0 يحتاج إلى الذكاء الاصطناعي - ولكن إذا تم دمجه بشكل غير صحيح، فقد يضر بمبادئه الأساسية
النقاط الأساسية:
من خلال الكشف عن التهديدات في الوقت الفعلي وتدقيق العقد الذكي الآلي، قامت الذكاء الاصطناعي بتحسين أمان Web3.0 بشكل ملحوظ.
تشمل المخاطر الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي وكذلك إمكانية استغلال الهاكر لنفس التكنولوجيا لشن هجمات.
اتخاذ استراتيجية متوازنة تجمع بين الذكاء الاصطناعي والإشراف البشري لضمان توافق تدابير الأمان مع مبادئ اللامركزية في Web3.0.
تقنية Web3.0 تعيد تشكيل العالم الرقمي، وتدفع نحو تطوير التمويل اللامركزي، والعقود الذكية، وأنظمة الهوية القائمة على البلوكتشين، لكن هذه التقدمات جلبت أيضًا تحديات معقدة في الأمن والتشغيل.
لطالما كانت مشكلات الأمان في مجال الأصول الرقمية مصدر قلق. ومع تزايد دقة الهجمات الإلكترونية، أصبحت هذه المشكلة أكثر إلحاحًا.
لا شك أن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانيات هائلة في مجال الأمن السيبراني. تُعد خوارزميات تعلم الآلة ونماذج التعلم العميق بارعة في التعرف على الأنماط، واكتشاف الشذوذ، والتحليل التنبئي، وهذه القدرات ضرورية لحماية البلوكتشين.
تبدأ الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الأنشطة الضارة بشكل أسرع وأكثر دقة من الفرق البشرية، مما يعزز الأمان.
على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي من خلال تحليل بيانات البلوكتشين وأنماط المعاملات التعرف على الثغرات المحتملة، ومن خلال اكتشاف إشارات الإنذار المبكر التنبؤ بالهجمات.
تتميز هذه الطريقة النشطة للدفاع بمزايا واضحة مقارنةً بتدابير الاستجابة السلبية التقليدية، حيث أن الطريقة التقليدية غالبًا ما تتخذ الإجراءات فقط بعد حدوث الثغرة.
علاوة على ذلك، فإن التدقيق المدفوع بالذكاء الاصطناعي أصبح حجر الزاوية في بروتوكولات الأمان في Web3.0. تعتبر التطبيقات اللامركزية (dApps) والعقود الذكية ركيزتين رئيسيتين في Web3.0، ولكنها عرضة بسهولة للأخطاء والثغرات.
تُستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات التدقيق، للتحقق من الثغرات التي قد يغفل عنها المدققون اليدويون في الشيفرة.
تستطيع هذه الأنظمة مسح مكتبات الأكواد المعقدة للعقود الذكية وdApp بسرعة، لضمان بدء المشاريع بمزيد من الأمان.
المخاطر المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في الأمان في Web3.0
على الرغم من الفوائد العديدة، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي في أمان Web3.0 له عيوب أيضًا. على الرغم من أن قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الشذوذ ذات قيمة كبيرة، إلا أن هناك أيضًا خطر الاعتماد المفرط على الأنظمة الآلية، والتي قد لا تتمكن دائمًا من التقاط جميع التفاصيل الدقيقة للهجمات الإلكترونية.
في النهاية، يعتمد أداء نظام الذكاء الاصطناعي تمامًا على بيانات التدريب الخاصة به.
إذا تمكن اللاعبون الخبيثون من التلاعب أو خداع نماذج الذكاء الاصطناعي، فقد يستغلون هذه الثغرات لتجاوز تدابير الأمان. على سبيل المثال، يمكن للهاكر أن يقوم بإطلاق هجمات تصيد معقدة للغاية أو تعديل سلوك العقود الذكية من خلال الذكاء الاصطناعي.
قد يؤدي ذلك إلى نشوب "لعبة قط وفأر" خطيرة، حيث يستخدم الهاكر وفريق الأمان نفس التقنيات المتطورة، وقد يحدث تغيير غير متوقع في توازن القوى بين الجانبين.
الطبيعة اللامركزية لـ Web3.0 تطرح تحديات فريدة لإدماج الذكاء الاصطناعي في إطار الأمان. في الشبكات اللامركزية، تتوزع السيطرة على عدة عقد ومشاركين، مما يجعل من الصعب ضمان الوحدة اللازمة لتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي بفعالية.
تتميز Web3.0 بالطبيعة المجزأة، بينما قد تتعارض الخصائص المركزية للذكاء الاصطناعي (التي تعتمد عادةً على خوادم السحاب ومجموعات البيانات الكبيرة) مع فكرة اللامركزية التي تروج لها Web3.0.
إذا لم تتمكن أدوات الذكاء الاصطناعي من الاندماج بسلاسة في الشبكة اللامركزية، فقد يضعف ذلك المبادئ الأساسية لـ Web3.0.
إشراف البشر مقابل التعلم الآلي
مسألة أخرى جديرة بالاهتمام هي الأبعاد الأخلاقية للذكاء الاصطناعي في أمان Web3.0. كلما اعتمدنا أكثر على الذكاء الاصطناعي لإدارة الأمن السيبراني، قلّت مراقبة البشر للقرارات الحاسمة. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي اكتشاف الثغرات، لكنها قد لا تمتلك الوعي الأخلاقي أو السياقي المطلوب عند اتخاذ قرارات تؤثر على أصول المستخدمين أو خصوصيتهم.
في سياق المعاملات المالية المجهولة وغير القابلة للعكس في Web3.0، قد يؤدي ذلك إلى عواقب وخيمة. على سبيل المثال، إذا قامت AI بشكل خاطئ بتصنيف معاملة قانونية على أنها مشبوهة، فقد يؤدي ذلك إلى تجميد الأصول بشكل غير عادل. مع تزايد أهمية أنظمة AI في أمان Web3.0، يجب الحفاظ على إشراف بشري لتصحيح الأخطاء أو تفسير الحالات الغامضة.
الذكاء الاصطناعي واللامركزية
إلى أين نذهب؟ يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي واللامركزية توازناً. لا شك أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز بشكل كبير أمان Web3.0، لكن يجب أن يتماشى استخدامه مع الخبرة البشرية.
يجب أن يكون التركيز على تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعزز الأمان وتحترم مفهوم اللامركزية. على سبيل المثال، يمكن بناء حلول الذكاء الاصطناعي المعتمدة على البلوكتشين من خلال عقد لامركزية، مما يضمن عدم قدرة أي طرف واحد على التحكم أو التلاعب بالبروتوكولات الأمنية.
سيحافظ ذلك على نزاهة Web3.0، بينما يستفيد من مزايا الذكاء الاصطناعي في كشف الشذوذ والوقاية من التهديدات.
علاوة على ذلك، فإن الشفافية المستمرة لنظام الذكاء الاصطناعي وتدقيقه العام أمران في غاية الأهمية. من خلال فتح عمليات التطوير أمام مجتمع Web3.0 الأوسع، يمكن للمطورين التأكد من أن تدابير الأمان الخاصة بالذكاء الاصطناعي تلبي المعايير وأنها ليست عرضة للتلاعب الخبيث.
يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي في مجال الأمان تعاونًا متعدد الأطراف - يجب على المطورين والمستخدمين وخبراء الأمان بناء الثقة معًا وضمان المساءلة.
الذكاء الاصطناعي أداة، وليس علاجًا شاملًا
دور الذكاء الاصطناعي في أمان Web3.0 مليء بلا شك بالآفاق والإمكانات. من الكشف عن التهديدات في الوقت الفعلي إلى التدقيق الآلي، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين نظام Web3.0 البيئي من خلال تقديم حلول أمان قوية. ومع ذلك، فإنه ليس بدون مخاطر.
الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى الاستخدام الخبيث المحتمل، يتطلب منا أن نكون حذرين.
في النهاية، لا ينبغي اعتبار الذكاء الاصطناعي علاجًا سحريًا، بل يجب أن يُنظر إليه كأداة قوية تتعاون مع الحكمة البشرية لحماية مستقبل Web3.0.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
فرصة أم قلق؟ تحليل عميق للوجهين للذكاء الاصطناعي في Web3.0
مؤخراً، نشرت وسائل الإعلام البلوكتشين CCN مقالة للدكتور وانغ تيلي من CertiK، تناولت التحليل العميق للوجهين الذاتي للذكاء الاصطناعي في نظام أمان Web3.0. تشير المقالة إلى أن الذكاء الاصطناعي يظهر أداءً ممتازاً في كشف التهديدات وتدقيق العقود الذكية، مما يعزز بشكل كبير أمان شبكة البلوكتشين؛ ومع ذلك، إذا تم الاعتماد عليه بشكل مفرط أو تم دمجه بشكل غير صحيح، فقد يتعارض ذلك مع مبادئ اللامركزية في Web3.0، ويمكن أن يفتح فرصة للهاكر.
دكتور وانغ يؤكد أن الذكاء الاصطناعي ليس "علاجًا شاملاً" لاستبدال حكم البشر، بل هو أداة مهمة للتعاون مع الحكمة البشرية. يجب أن يتكامل الذكاء الاصطناعي مع إشراف البشر، ويطبق بطريقة شفافة وقابلة للتدقيق، لتحقيق التوازن بين الأمان واللامركزية. ستواصل CertiK قيادة هذا الاتجاه، وتساهم في بناء عالم Web3.0 أكثر أمانًا وشفافية ولامركزية.
以下为 المقالة الكاملة:
Web3.0 يحتاج إلى الذكاء الاصطناعي - ولكن إذا تم دمجه بشكل غير صحيح، فقد يضر بمبادئه الأساسية
النقاط الأساسية:
تقنية Web3.0 تعيد تشكيل العالم الرقمي، وتدفع نحو تطوير التمويل اللامركزي، والعقود الذكية، وأنظمة الهوية القائمة على البلوكتشين، لكن هذه التقدمات جلبت أيضًا تحديات معقدة في الأمن والتشغيل.
لطالما كانت مشكلات الأمان في مجال الأصول الرقمية مصدر قلق. ومع تزايد دقة الهجمات الإلكترونية، أصبحت هذه المشكلة أكثر إلحاحًا.
لا شك أن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانيات هائلة في مجال الأمن السيبراني. تُعد خوارزميات تعلم الآلة ونماذج التعلم العميق بارعة في التعرف على الأنماط، واكتشاف الشذوذ، والتحليل التنبئي، وهذه القدرات ضرورية لحماية البلوكتشين.
تبدأ الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الأنشطة الضارة بشكل أسرع وأكثر دقة من الفرق البشرية، مما يعزز الأمان.
على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي من خلال تحليل بيانات البلوكتشين وأنماط المعاملات التعرف على الثغرات المحتملة، ومن خلال اكتشاف إشارات الإنذار المبكر التنبؤ بالهجمات.
تتميز هذه الطريقة النشطة للدفاع بمزايا واضحة مقارنةً بتدابير الاستجابة السلبية التقليدية، حيث أن الطريقة التقليدية غالبًا ما تتخذ الإجراءات فقط بعد حدوث الثغرة.
علاوة على ذلك، فإن التدقيق المدفوع بالذكاء الاصطناعي أصبح حجر الزاوية في بروتوكولات الأمان في Web3.0. تعتبر التطبيقات اللامركزية (dApps) والعقود الذكية ركيزتين رئيسيتين في Web3.0، ولكنها عرضة بسهولة للأخطاء والثغرات.
تُستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات التدقيق، للتحقق من الثغرات التي قد يغفل عنها المدققون اليدويون في الشيفرة.
تستطيع هذه الأنظمة مسح مكتبات الأكواد المعقدة للعقود الذكية وdApp بسرعة، لضمان بدء المشاريع بمزيد من الأمان.
المخاطر المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في الأمان في Web3.0
على الرغم من الفوائد العديدة، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي في أمان Web3.0 له عيوب أيضًا. على الرغم من أن قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الشذوذ ذات قيمة كبيرة، إلا أن هناك أيضًا خطر الاعتماد المفرط على الأنظمة الآلية، والتي قد لا تتمكن دائمًا من التقاط جميع التفاصيل الدقيقة للهجمات الإلكترونية.
في النهاية، يعتمد أداء نظام الذكاء الاصطناعي تمامًا على بيانات التدريب الخاصة به.
إذا تمكن اللاعبون الخبيثون من التلاعب أو خداع نماذج الذكاء الاصطناعي، فقد يستغلون هذه الثغرات لتجاوز تدابير الأمان. على سبيل المثال، يمكن للهاكر أن يقوم بإطلاق هجمات تصيد معقدة للغاية أو تعديل سلوك العقود الذكية من خلال الذكاء الاصطناعي.
قد يؤدي ذلك إلى نشوب "لعبة قط وفأر" خطيرة، حيث يستخدم الهاكر وفريق الأمان نفس التقنيات المتطورة، وقد يحدث تغيير غير متوقع في توازن القوى بين الجانبين.
الطبيعة اللامركزية لـ Web3.0 تطرح تحديات فريدة لإدماج الذكاء الاصطناعي في إطار الأمان. في الشبكات اللامركزية، تتوزع السيطرة على عدة عقد ومشاركين، مما يجعل من الصعب ضمان الوحدة اللازمة لتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي بفعالية.
تتميز Web3.0 بالطبيعة المجزأة، بينما قد تتعارض الخصائص المركزية للذكاء الاصطناعي (التي تعتمد عادةً على خوادم السحاب ومجموعات البيانات الكبيرة) مع فكرة اللامركزية التي تروج لها Web3.0.
إذا لم تتمكن أدوات الذكاء الاصطناعي من الاندماج بسلاسة في الشبكة اللامركزية، فقد يضعف ذلك المبادئ الأساسية لـ Web3.0.
إشراف البشر مقابل التعلم الآلي
مسألة أخرى جديرة بالاهتمام هي الأبعاد الأخلاقية للذكاء الاصطناعي في أمان Web3.0. كلما اعتمدنا أكثر على الذكاء الاصطناعي لإدارة الأمن السيبراني، قلّت مراقبة البشر للقرارات الحاسمة. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي اكتشاف الثغرات، لكنها قد لا تمتلك الوعي الأخلاقي أو السياقي المطلوب عند اتخاذ قرارات تؤثر على أصول المستخدمين أو خصوصيتهم.
في سياق المعاملات المالية المجهولة وغير القابلة للعكس في Web3.0، قد يؤدي ذلك إلى عواقب وخيمة. على سبيل المثال، إذا قامت AI بشكل خاطئ بتصنيف معاملة قانونية على أنها مشبوهة، فقد يؤدي ذلك إلى تجميد الأصول بشكل غير عادل. مع تزايد أهمية أنظمة AI في أمان Web3.0، يجب الحفاظ على إشراف بشري لتصحيح الأخطاء أو تفسير الحالات الغامضة.
الذكاء الاصطناعي واللامركزية
إلى أين نذهب؟ يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي واللامركزية توازناً. لا شك أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز بشكل كبير أمان Web3.0، لكن يجب أن يتماشى استخدامه مع الخبرة البشرية.
يجب أن يكون التركيز على تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعزز الأمان وتحترم مفهوم اللامركزية. على سبيل المثال، يمكن بناء حلول الذكاء الاصطناعي المعتمدة على البلوكتشين من خلال عقد لامركزية، مما يضمن عدم قدرة أي طرف واحد على التحكم أو التلاعب بالبروتوكولات الأمنية.
سيحافظ ذلك على نزاهة Web3.0، بينما يستفيد من مزايا الذكاء الاصطناعي في كشف الشذوذ والوقاية من التهديدات.
علاوة على ذلك، فإن الشفافية المستمرة لنظام الذكاء الاصطناعي وتدقيقه العام أمران في غاية الأهمية. من خلال فتح عمليات التطوير أمام مجتمع Web3.0 الأوسع، يمكن للمطورين التأكد من أن تدابير الأمان الخاصة بالذكاء الاصطناعي تلبي المعايير وأنها ليست عرضة للتلاعب الخبيث.
يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي في مجال الأمان تعاونًا متعدد الأطراف - يجب على المطورين والمستخدمين وخبراء الأمان بناء الثقة معًا وضمان المساءلة.
الذكاء الاصطناعي أداة، وليس علاجًا شاملًا
دور الذكاء الاصطناعي في أمان Web3.0 مليء بلا شك بالآفاق والإمكانات. من الكشف عن التهديدات في الوقت الفعلي إلى التدقيق الآلي، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين نظام Web3.0 البيئي من خلال تقديم حلول أمان قوية. ومع ذلك، فإنه ليس بدون مخاطر.
الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى الاستخدام الخبيث المحتمل، يتطلب منا أن نكون حذرين.
في النهاية، لا ينبغي اعتبار الذكاء الاصطناعي علاجًا سحريًا، بل يجب أن يُنظر إليه كأداة قوية تتعاون مع الحكمة البشرية لحماية مستقبل Web3.0.