Можливості чи тривоги? Глибина аналізу двоїстості AI у Веб 3.0

Нещодавно, блокчейн-медіа CCN опублікувало статтю доктора Ван Тілея, головного спеціаліста з безпеки CertiK, яка детально аналізує двозначність AI в системі безпеки Веб 3.0. У статті зазначається, що AI показує відмінні результати в виявленні загроз і аудиті смарт-контрактів, що може значно підвищити безпеку блокчейн-мережі; однак, якщо надмірно покладатися на нього або неправильно інтегрувати, це не тільки може суперечити принципу децентралізації Веб 3.0, але й відкрити хакерам можливості для атаки.

Доктор Ван підкреслив, що ШІ не є “універсальним ліками” для заміни людського судження, а є важливим інструментом для співпраці з людською мудрістю. ШІ повинен поєднуватися з людським наглядом і застосовуватися прозоро, з можливістю аудиту, щоб забезпечити баланс між безпекою та децентралізацією. CertiK продовжить вести в цьому напрямку, щоб внести свій внесок у створення більш безпечного, прозорого та децентралізованого світу Веб 3.0.

Наступне - це повний текст статті:

Веб 3.0 потребує ШІ — але якщо інтеграція буде невдалою, це може зашкодити його основним принципам

Основні пункти:

• Завдяки实时威胁检测 та автоматизованому аудит смарт-контрактів, AI суттєво підвищила безпеку Веб 3.0.
• Ризики включають надмірну залежність від ШІ, а також те, що хакери можуть використовувати ті ж технології для атаки.
• Застосування збалансованої стратегії, що поєднує ШІ та нагляд людини, щоб забезпечити відповідність заходів безпеки принципам децентралізації Веб 3.0.

Технології Веб 3.0 формують цифровий світ, сприяючи розвитку децентралізованих фінансів, смартконтрактів та ідентифікаційних систем на основі Блокчейн, але ці досягнення також приносять складні виклики в галузі безпеки та експлуатації.

Протягом тривалого часу питання безпеки в сфері цифрових активів викликали занепокоєння. Зі зростанням складності кібератак ця проблема стала ще більш актуальною.

Штучний інтелект безсумнівно має величезний потенціал у сфері кібербезпеки. Алгоритми машинного навчання та моделі глибокого навчання добре справляються з розпізнаванням шаблонів, виявленням аномалій та прогнозувальною аналітикою, ці можливості є надзвичайно важливими для захисту блокчейн-мереж.

Рішення на основі ШІ вже почали виявляти шкідливу діяльність швидше і точніше, ніж команди з людей, підвищуючи безпеку.

Наприклад, ШІ може виявляти потенційні вразливості, аналізуючи дані Блокчейн та моделі транзакцій, а також прогнозувати атаки, знаходячи ранні сигнали тривоги.

Такий активний метод захисту має суттєві переваги в порівнянні з традиційними пасивними заходами реагування, оскільки традиційні методи зазвичай вживаються лише після виникнення вразливості.

Крім того, аудити на базі ШІ стають основою безпеки протоколів Веб 3.0. Децентралізовані додатки (dApps) та смартконтракти є двома основними стовпами Веб 3.0, але вони дуже вразливі до помилок і вразливостей.

Інструменти штучного інтелекту використовуються для автоматизації процесів аудиту, перевіряючи вразливості в коді, які могли бути проігноровані аудиторами.

Ці системи можуть швидко сканувати складні великі смартконтракти та кодові бази dApp, забезпечуючи запуск проекту з вищою безпекою.

Ризики AI у безпеці Веб 3.0

Незважаючи на численні переваги, застосування ШІ в безпеці Веб 3.0 також має недоліки. Хоча здатність ШІ до виявлення аномалій є надзвичайно цінною, існує ризик надмірної залежності від автоматизованих систем, які не завжди можуть виявити всі тонкощі кібернападів.

Адже ефективність системи ШІ повністю залежить від її навчальних даних.

Якщо зловмисники зможуть маніпулювати або обманювати AI моделі, вони можуть використовувати ці вразливості для обходу заходів безпеки. Наприклад, хакер може за допомогою AI ініціювати висококомплексні фішингові атаки або змінювати поведінку смартконтрактів.

Це може спричинити небезпечну «гру в кішки-мишки», де хакери та команди безпеки використовують однакові передові технології, що може призвести до непередбачуваних змін у співвідношенні сил.

Децентралізована сутність Веб 3.0 також приносить унікальні виклики для інтеграції ШІ в безпекову структуру. У децентралізованій мережі контроль розподілений між кількома вузлами та учасниками, що ускладнює забезпечення єдності, необхідної для ефективної роботи системи ШІ.

Веб 3.0 природно має фрагментовані характеристики, тоді як централізовані особливості ШІ (які зазвичай залежать від хмарних серверів і великих наборів даних) можуть конфліктувати з ідеєю децентралізації, яку пропагує Веб 3.0.

Якщо AI інструменти не зможуть безшовно інтегруватися в децентралізовану мережу, це може послабити основні принципи Веб 3.0.

Людський нагляд vs Машинне навчання

Ще одне питання, на яке варто звернути увагу, – це етичний вимір AI у безпеці Веб 3.0. Чим більше ми покладаємось на AI для управління кібербезпекою, тим менше людського нагляду за ключовими рішеннями. Алгоритми машинного навчання можуть виявляти вразливості, але при прийнятті рішень, що впливають на активи або конфіденційність користувачів, вони не завжди мають необхідну моральну чи контекстуальну свідомість.

У контексті анонімних і незворотних фінансових операцій Web 3.0 це може призвести до далекосяжних наслідків. Наприклад, якщо штучний інтелект помилково позначив законну транзакцію як підозрілу, це може призвести до несправедливого заморожування активів. Оскільки системи штучного інтелекту стають все більш важливими в безпеці Web 3.0, необхідно зберегти людський нагляд для виправлення помилок або інтерпретації неоднозначностей.

AI та Децентралізація інтеграція

Куди нам йти? Інтеграція ШІ та децентралізації потребує балансу. ШІ безсумнівно може суттєво підвищити безпеку Веб 3.0, але його застосування повинно поєднуватися з людською експертизою.

Акцент має бути зроблений на розробці систем штучного інтелекту, які одночасно підвищують безпеку та поважають ідею децентралізації. Наприклад, рішення штучного інтелекту на основі блокчейну можуть бути створені за допомогою децентралізованих вузлів, гарантуючи, що жодна сторона не зможе контролювати протоколи безпеки або маніпулювати ними.

Це забезпечить цілісність Веб 3.0, одночасно використовуючи переваги ШІ в виявленні аномалій та запобіганні загрозам.

Крім того, постійна прозорість і публічний аудит AI-систем є надзвичайно важливими. Відкриваючи процеси розробки для ширшої спільноти Веб 3.0, розробники можуть забезпечити відповідність заходів безпеки AI стандартам та зменшити ймовірність зловмисного втручання.

Інтеграція ШІ в сфері безпеки вимагає спільної співпраці — розробники, користувачі та експерти з безпеки повинні спільно встановлювати довіру та забезпечувати підзвітність.

ШІ є інструментом, а не панацеєю

Роль ШІ в безпеці Веб 3.0 безперечно сповнена перспектив та потенціалу. Від виявлення загроз у реальному часі до автоматизованого аудиту, ШІ може покращити екосистему Веб 3.0, надаючи потужні рішення безпеки. Однак це не без ризиків.

Залежність від ШІ, а також потенційне зловживання, вимагають від нас обережності.

Врешті-решт, ШІ не слід розглядати як універсальну панацею, а як потужний інструмент, що співпрацює з людською мудрістю для спільного захисту майбутнього Веб 3.0.