最近、ブロックチェーンメディアのCCNは、CertiKの最高セキュリティ責任者であるWang Tielei博士による記事を公開し、Web 3.0セキュリティシステムにおけるAIの二重性を深く分析しました。 この記事では、AIは脅威の検出とスマートコントラクトの監査に優れており、ブロックチェーンネットワークのセキュリティを大幅に強化できると指摘しています。 しかし、過度の依存や不適切な統合は、Web 3.0の分散化の原則に反するだけでなく、ハッカーにチャンスを与える可能性があります。
ワン博士は、AIは人間の判断を置き換える「万能薬」ではなく、人間の知恵と協力する重要なツールであると強調しています。AIは人間の監視と組み合わせて使用される必要があり、安全性と分散化のニーズをバランスさせるために、透明で監査可能な方法で適用されるべきです。CertiKはこの方向性をリードし、より安全で透明な分散型のウェブ3.0世界を構築するために貢献し続けます。
以下は記事の全文です：
重要なポイント:
ウェブ3.0技術はデジタル世界を再構築し、分散化金融、スマートコントラクト、そしてブロックチェーンに基づくアイデンティティシステムの発展を促進していますが、これらの進展は複雑なセキュリティと運用の課題ももたらしています。
長い間、デジタル資産分野のセキュリティ問題は心配されてきました。ネットワーク攻撃がますます精巧になるにつれて、この痛点もより緊急性を増しています。
AIは間違いなくネットワークセキュリティ分野で巨大な潜力を持っています。機械学習アルゴリズムと深層学習モデルは、パターン認識、異常検出、予測分析に優れており、これらの能力はブロックチェーンネットワークを保護するために重要です。
AIに基づくソリューションは、人工チームよりも迅速かつ正確に悪意のある活動を検出し、安全性を向上させることを開始しました。
例えば、AIはブロックチェーンデータと取引パターンを分析することで潜在的な脆弱性を特定し、初期警告信号を発見することで攻撃を予測します。
このような能動的防御の方法は、従来の受動的対応策と比較して顕著な利点があります。従来の方法は通常、脆弱性が発生した後にのみ行動を取ります。
さらに、AI駆動の監査はウェブ3.0のセキュリティプロトコルの基盤となりつつあります。分散化アプリケーション（dApps）とスマートコントラクトはウェブ3.0の二大柱ですが、それらはエラーや脆弱性の影響を受けやすいです。
AIツールは、自動監査プロセスに使用されており、コード内で人工監査者が見落とす可能性のある脆弱性をチェックしています。
これらのシステムは、複雑な大規模スマートコントラクトやdAppコードベースを迅速にスキャンし、プロジェクトがより高いセキュリティで開始されることを保証します。
多くの利点があるにもかかわらず、AIのウェブ3.0セキュリティへの応用には欠陥も存在します。AIの異常検知能力は非常に価値がありますが、自動化システムへの過度の依存のリスクもあります。これらのシステムが常にネットワーク攻撃のすべての微妙な点を捉えられるわけではありません。
結局、AIシステムのパフォーマンスは、そのトレーニングデータに完全に依存しています。
悪意のあるアクターがAIモデルを操作または騙すことができる場合、これらの脆弱性を悪用してセキュリティ対策を回避する可能性があります。 たとえば、ハッカーはAIを使用して、非常に高度なフィッシング攻撃を仕掛けたり、スマートコントラクトを改ざんしたりできます。
これは危険な「猫とネズミのゲーム」を引き起こす可能性があり、ハッカーとセキュリティチームは同じ最先端技術を使用し、双方の力のバランスは予測できない変化をする可能性があります。
ウェブ3.0の分散化本質は、AIを安全なフレームワークに統合する際に独特な課題をもたらします。分散型ネットワークでは、制御権が複数のノードや参加者に分散されているため、AIシステムが効果的に機能するために必要な統一性を確保することが難しいです。
ウェブ3.0は生まれつき断片化の特性を持っていますが、AIの集中化の特性（通常はクラウドサーバーとビッグデータセットに依存する）は、ウェブ3.0が重視する分散化の理念と対立する可能性があります。
AIツールが分散化ネットワークにシームレスに統合できない場合、ウェブ3.0の核心原則が弱まる可能性があります。
もう一つ注目すべき問題は、AIのウェブ3.0セキュリティにおける倫理的側面です。私たちがAIにネットワークセキュリティを管理することに依存するほど、重要な決定に対する人間の監視は少なくなります。機械学習アルゴリズムは脆弱性を検出できますが、ユーザーの資産やプライバシーに影響を与える決定を下す際に、必ずしも必要な倫理的または状況的な認識を持っているわけではありません。
ウェブ3.0匿名且不可逆の金融取引シーンでは、これは深遠な結果を引き起こす可能性があります。例えば、AIが合法的な取引を誤って疑わしいとマークした場合、資産が不当に凍結される可能性があります。AIシステムがウェブ3.0の安全性においてますます重要になる中、誤りを修正したり曖昧な状況を解釈したりするためには、人工的な監視を維持する必要があります。
私たちはどこへ向かうべきか？AIと分散化の統合にはバランスが必要です。AIは間違いなくウェブ3.0の安全性を大幅に向上させることができますが、その応用は人間の専門知識と結びつかなければなりません。
重点は、安全性を高め、分散化の理念を尊重するAIシステムの開発に置くべきです。例えば、ブロックチェーンに基づくAIソリューションは、分散化されたノードを通じて構築され、単一の当事者が安全プロトコルを制御または操作できないことを保証します。
これによりウェブ3.0の整合性が維持されるとともに、AIの異常検出と脅威防止における利点が発揮されます。
さらに、AIシステムの継続的な透明性と公開監査は非常に重要です。より広範なウェブ3.0コミュニティに開発プロセスを開放することで、開発者はAIの安全対策が基準を満たしていることを確認でき、悪意のある改ざんを受けにくくします。
AIのセキュリティ分野への統合には多方面の協力が必要です——開発者、ユーザー、セキュリティ専門家は共に信頼を築き、責任を確保する必要があります。
AIのウェブ3.0セキュリティにおける役割は、間違いなく前途有望であり、潜在能力に満ちています。リアルタイムの脅威検出から自動化監査に至るまで、AIは強力なセキュリティソリューションを提供することでウェブ3.0エコシステムを改善できます。しかし、それはリスクがないわけではありません。
AIに過度に依存することや潜在的な悪用は、私たちに慎重であることを求めています。
最終的に、AIは万能の解決策とは見なされるべきではなく、人間の知恵と協力する強力なツールとして、ウェブ3.0の未来を共に守るべきである。
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機会かそれとも懸念か？AIのウェブ3.0における二面性をデプスに分析する
最近、ブロックチェーンメディアのCCNは、CertiKの最高セキュリティ責任者であるWang Tielei博士による記事を公開し、Web 3.0セキュリティシステムにおけるAIの二重性を深く分析しました。 この記事では、AIは脅威の検出とスマートコントラクトの監査に優れており、ブロックチェーンネットワークのセキュリティを大幅に強化できると指摘しています。 しかし、過度の依存や不適切な統合は、Web 3.0の分散化の原則に反するだけでなく、ハッカーにチャンスを与える可能性があります。
ワン博士は、AIは人間の判断を置き換える「万能薬」ではなく、人間の知恵と協力する重要なツールであると強調しています。AIは人間の監視と組み合わせて使用される必要があり、安全性と分散化のニーズをバランスさせるために、透明で監査可能な方法で適用されるべきです。CertiKはこの方向性をリードし、より安全で透明な分散型のウェブ3.0世界を構築するために貢献し続けます。
以下は記事の全文です：
ウェブ3.0はAIを必要とする——しかし、統合が適切でない場合、その核心原則を損なう可能性がある
重要なポイント:
ウェブ3.0技術はデジタル世界を再構築し、分散化金融、スマートコントラクト、そしてブロックチェーンに基づくアイデンティティシステムの発展を促進していますが、これらの進展は複雑なセキュリティと運用の課題ももたらしています。
長い間、デジタル資産分野のセキュリティ問題は心配されてきました。ネットワーク攻撃がますます精巧になるにつれて、この痛点もより緊急性を増しています。
AIは間違いなくネットワークセキュリティ分野で巨大な潜力を持っています。機械学習アルゴリズムと深層学習モデルは、パターン認識、異常検出、予測分析に優れており、これらの能力はブロックチェーンネットワークを保護するために重要です。
AIに基づくソリューションは、人工チームよりも迅速かつ正確に悪意のある活動を検出し、安全性を向上させることを開始しました。
例えば、AIはブロックチェーンデータと取引パターンを分析することで潜在的な脆弱性を特定し、初期警告信号を発見することで攻撃を予測します。
このような能動的防御の方法は、従来の受動的対応策と比較して顕著な利点があります。従来の方法は通常、脆弱性が発生した後にのみ行動を取ります。
さらに、AI駆動の監査はウェブ3.0のセキュリティプロトコルの基盤となりつつあります。分散化アプリケーション（dApps）とスマートコントラクトはウェブ3.0の二大柱ですが、それらはエラーや脆弱性の影響を受けやすいです。
AIツールは、自動監査プロセスに使用されており、コード内で人工監査者が見落とす可能性のある脆弱性をチェックしています。
これらのシステムは、複雑な大規模スマートコントラクトやdAppコードベースを迅速にスキャンし、プロジェクトがより高いセキュリティで開始されることを保証します。
AIのウェブ3.0におけるセキュリティリスク
多くの利点があるにもかかわらず、AIのウェブ3.0セキュリティへの応用には欠陥も存在します。AIの異常検知能力は非常に価値がありますが、自動化システムへの過度の依存のリスクもあります。これらのシステムが常にネットワーク攻撃のすべての微妙な点を捉えられるわけではありません。
結局、AIシステムのパフォーマンスは、そのトレーニングデータに完全に依存しています。
悪意のあるアクターがAIモデルを操作または騙すことができる場合、これらの脆弱性を悪用してセキュリティ対策を回避する可能性があります。 たとえば、ハッカーはAIを使用して、非常に高度なフィッシング攻撃を仕掛けたり、スマートコントラクトを改ざんしたりできます。
これは危険な「猫とネズミのゲーム」を引き起こす可能性があり、ハッカーとセキュリティチームは同じ最先端技術を使用し、双方の力のバランスは予測できない変化をする可能性があります。
ウェブ3.0の分散化本質は、AIを安全なフレームワークに統合する際に独特な課題をもたらします。分散型ネットワークでは、制御権が複数のノードや参加者に分散されているため、AIシステムが効果的に機能するために必要な統一性を確保することが難しいです。
ウェブ3.0は生まれつき断片化の特性を持っていますが、AIの集中化の特性（通常はクラウドサーバーとビッグデータセットに依存する）は、ウェブ3.0が重視する分散化の理念と対立する可能性があります。
AIツールが分散化ネットワークにシームレスに統合できない場合、ウェブ3.0の核心原則が弱まる可能性があります。
人間による監視と機械学習
もう一つ注目すべき問題は、AIのウェブ3.0セキュリティにおける倫理的側面です。私たちがAIにネットワークセキュリティを管理することに依存するほど、重要な決定に対する人間の監視は少なくなります。機械学習アルゴリズムは脆弱性を検出できますが、ユーザーの資産やプライバシーに影響を与える決定を下す際に、必ずしも必要な倫理的または状況的な認識を持っているわけではありません。
ウェブ3.0匿名且不可逆の金融取引シーンでは、これは深遠な結果を引き起こす可能性があります。例えば、AIが合法的な取引を誤って疑わしいとマークした場合、資産が不当に凍結される可能性があります。AIシステムがウェブ3.0の安全性においてますます重要になる中、誤りを修正したり曖昧な状況を解釈したりするためには、人工的な監視を維持する必要があります。
AIと分散化の統合
私たちはどこへ向かうべきか？AIと分散化の統合にはバランスが必要です。AIは間違いなくウェブ3.0の安全性を大幅に向上させることができますが、その応用は人間の専門知識と結びつかなければなりません。
重点は、安全性を高め、分散化の理念を尊重するAIシステムの開発に置くべきです。例えば、ブロックチェーンに基づくAIソリューションは、分散化されたノードを通じて構築され、単一の当事者が安全プロトコルを制御または操作できないことを保証します。
これによりウェブ3.0の整合性が維持されるとともに、AIの異常検出と脅威防止における利点が発揮されます。
さらに、AIシステムの継続的な透明性と公開監査は非常に重要です。より広範なウェブ3.0コミュニティに開発プロセスを開放することで、開発者はAIの安全対策が基準を満たしていることを確認でき、悪意のある改ざんを受けにくくします。
AIのセキュリティ分野への統合には多方面の協力が必要です——開発者、ユーザー、セキュリティ専門家は共に信頼を築き、責任を確保する必要があります。
AIはツールであり、万能薬ではありません
AIのウェブ3.0セキュリティにおける役割は、間違いなく前途有望であり、潜在能力に満ちています。リアルタイムの脅威検出から自動化監査に至るまで、AIは強力なセキュリティソリューションを提供することでウェブ3.0エコシステムを改善できます。しかし、それはリスクがないわけではありません。
AIに過度に依存することや潜在的な悪用は、私たちに慎重であることを求めています。
最終的に、AIは万能の解決策とは見なされるべきではなく、人間の知恵と協力する強力なツールとして、ウェブ3.0の未来を共に守るべきである。