Нещодавно стаття, яка глибоко досліджує двоякість штучного інтелекту в системі безпеки Веб 3.0, викликала широкий інтерес. У статті зазначається, що ШІ демонструє відмінні результати в області виявлення загроз та аудиту смарт-контрактів, що може суттєво підвищити безпеку блокчейн-мережі. Однак, надмірна залежність або неналежна інтеграція можуть не лише суперечити принципам децентралізації Веб 3.0, але й створити можливості для хакерів.
Експерти підкреслюють, що ШІ не є "універсальним засобом" для заміни людського судження, а є важливим інструментом для співпраці з людською мудрістю. ШІ потрібно поєднувати з наглядом людини та застосовувати його прозоро, у спосіб, що підлягає аудиту, щоб збалансувати потреби безпеки та децентралізації. Провідні компанії в галузі продовжать вести цей напрямок, вносячи свій внесок у створення більш безпечного, прозорого, децентралізованого світу Веб 3.0.
Веб 3.0 потребує AI: неналежна інтеграція може зашкодити основним принципам
Основні моменти:
AI значно підвищила безпеку Веб 3.0 завдяки реальному виявленню загроз і автоматизованому аудиту смарт-контрактів.
Ризики включають надмірну залежність від ШІ, а також потенційне зловживання.
Застосування збалансованої стратегії, що поєднує ШІ та нагляд людини, щоб забезпечити відповідність заходів безпеки принципам децентралізації Веб 3.0.
Технології Веб 3.0 трансформують цифровий світ, сприяючи розвитку децентралізованих фінансів, смартконтрактів та ідентифікаційних систем на базі Блокчейн, але ці досягнення також приносять складні виклики в сфері безпеки та операцій.
Протягом тривалого часу проблеми безпеки в сфері цифрових активів викликали занепокоєння. Зі зростанням складності кібератак ця проблема стала ще більш актуальною.
Потенціал штучного інтелекту в галузі кібербезпеки не можна недооцінювати. Алгоритми машинного навчання та моделі глибокого навчання спеціалізуються на розпізнаванні шаблонів, виявленні аномалій та прогнозуванні, ці можливості є надзвичайно важливими для захисту блокчейн-мереж.
Рішення на основі ШІ вже почали підвищувати безпеку, швидше і точніше виявляючи шкідливу діяльність, що є перевагою в порівнянні з людськими командами.
Наприклад, ШІ може виявляти потенційні вразливості, аналізуючи дані блокчейну та моделі транзакцій, а також прогнозувати атаки, виявляючи ранні сигнали тривоги.
Цей активний метод захисту має значні переваги в порівнянні з традиційними пасивними заходами реагування, які зазвичай вживаються лише після виникнення вразливості.
Крім того, аудит, що базується на ШІ, стає основою безпеки протоколів Веб 3.0. Децентралізовані програми (dApps) та смартконтракти є двома основними стовпами Веб 3.0, але вони дуже вразливі до помилок і вразливостей.
Інструменти ШІ використовуються для автоматизації процесів аудиту, перевіряючи вразливості в коді, які могли бути проігноровані аудиторами.
Ці системи можуть швидко сканувати складні великі кодові бази смартконтрактів та 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 дуже цінною, існує ризик надмірної залежності від автоматизованих систем, які не завжди можуть виявити всі тонкощі мережевих атак.
Врешті-решт, продуктивність 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, хакери можуть за допомогою AI ініціювати надзвичайно складні фішингові атаки або змінювати поведінку смартконтрактів.
Це може викликати небезпечну "гру в кішки-мишки", де хакери та команди безпеки використовують однакові передові технології, і співвідношення сил між обома сторонами може змінюватися непередбачуваним чином.
Децентралізована природа Веб 3.0 також створює унікальні виклики для інтеграції ШІ в безпекову структуру. У децентралізованих мережах 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 характеристики ШІ (які зазвичай залежать від хмарних серверів і великих наборів даних) можуть суперечити принципам децентралізації, які пропагує Веб 3.0.
Якщо інструменти штучного інтелекту не зможуть безперешкодно інтегруватися в децентралізовану мережу, це може послабити основні принципи Веб 3.0.
Людський нагляд vs Машинне навчання
Ще одне питання, яке варте уваги, – це етичний вимір AI в безпеці Веб 3.0. Чим більше ми покладаємося на AI для управління кібербезпекою, тим менше людського нагляду за критичними рішеннями. Алгоритми машинного навчання можуть виявляти вразливості, але вони не завжди мають необхідну моральну або контекстну свідомість, коли йдеться про рішення, що впливають на активи або приватність користувачів.
У сценарії фінансових транзакцій у Веб 3.0, де анонімність і незворотність мають місце, це може спричинити далекосяжні наслідки. Наприклад, якщо ШІ помилково позначить законну угоду як підозрілу, це може призвести до несправедливого замороження активів. Оскільки системи ШІ стають дедалі важливішими для безпеки у Веб 3.0, необхідно зберегти людський контроль для виправлення помилок або інтерпретації неоднозначних ситуацій.
AI та Децентралізація
Куди нам йти далі? Інтеграція ШІ та децентралізація потребує балансу. ШІ безсумнівно може суттєво підвищити безпеку Веб 3.0, але його застосування повинно поєднуватися з людською експертизою.
Основна увага має бути зосереджена на розробці AI-систем, які як підвищують безпеку, так і поважають ідею децентралізації. Наприклад, рішення на базі блокчейн можуть бути побудовані на децентралізованих вузлах, що забезпечує відсутність єдиної сторони, яка могла б контролювати або маніпулювати протоколами безпеки.
Це забезпечить цілісність Веб 3.0, одночасно використовуючи переваги ШІ в виявленні аномалій та запобіганні загрозам.
Крім того, постійна прозорість AI-системи та публічний аудит є надзвичайно важливими. Відкриваючи процеси розробки для більш широкої спільноти Веб 3.0, розробники можуть забезпечити відповідність заходів безпеки AI та їхню стійкість до зловмисних змін.
Інтеграція ШІ в сфері безпеки потребує багатосторонньої співпраці------розробники, користувачі та експерти з безпеки повинні спільно будувати довіру та забезпечувати підзвітність.
AI є інструментом, а не панацеєю
Роль ШІ в безпеці Веб 3.0 безсумнівно сповнена перспектив та потенціалу. Від реального моніторингу загроз до автоматизованого аудиту, ШІ може покращити екосистему Веб 3.0, надаючи потужні рішення для безпеки. Однак це не без ризиків.
Занадто велика залежність від ШІ та потенційне зловживання вимагають від нас бути обережними.
Врешті-решт, ШІ не слід вважати універсальною панацеєю, а слід розглядати як потужний інструмент для співпраці з людською мудрістю, щоб разом захистити майбутнє Веб 3.0.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Штучний інтелект та Веб 3.0 безпеки: баланс між інноваціями та Децентралізацією
Нещодавно стаття, яка глибоко досліджує двоякість штучного інтелекту в системі безпеки Веб 3.0, викликала широкий інтерес. У статті зазначається, що ШІ демонструє відмінні результати в області виявлення загроз та аудиту смарт-контрактів, що може суттєво підвищити безпеку блокчейн-мережі. Однак, надмірна залежність або неналежна інтеграція можуть не лише суперечити принципам децентралізації Веб 3.0, але й створити можливості для хакерів.
Експерти підкреслюють, що ШІ не є "універсальним засобом" для заміни людського судження, а є важливим інструментом для співпраці з людською мудрістю. ШІ потрібно поєднувати з наглядом людини та застосовувати його прозоро, у спосіб, що підлягає аудиту, щоб збалансувати потреби безпеки та децентралізації. Провідні компанії в галузі продовжать вести цей напрямок, вносячи свій внесок у створення більш безпечного, прозорого, децентралізованого світу Веб 3.0.
Веб 3.0 потребує AI: неналежна інтеграція може зашкодити основним принципам
Основні моменти:
AI значно підвищила безпеку Веб 3.0 завдяки реальному виявленню загроз і автоматизованому аудиту смарт-контрактів.
Ризики включають надмірну залежність від ШІ, а також потенційне зловживання.
Застосування збалансованої стратегії, що поєднує ШІ та нагляд людини, щоб забезпечити відповідність заходів безпеки принципам децентралізації Веб 3.0.
Технології Веб 3.0 трансформують цифровий світ, сприяючи розвитку децентралізованих фінансів, смартконтрактів та ідентифікаційних систем на базі Блокчейн, але ці досягнення також приносять складні виклики в сфері безпеки та операцій.
Протягом тривалого часу проблеми безпеки в сфері цифрових активів викликали занепокоєння. Зі зростанням складності кібератак ця проблема стала ще більш актуальною.
Потенціал штучного інтелекту в галузі кібербезпеки не можна недооцінювати. Алгоритми машинного навчання та моделі глибокого навчання спеціалізуються на розпізнаванні шаблонів, виявленні аномалій та прогнозуванні, ці можливості є надзвичайно важливими для захисту блокчейн-мереж.
Рішення на основі ШІ вже почали підвищувати безпеку, швидше і точніше виявляючи шкідливу діяльність, що є перевагою в порівнянні з людськими командами.
Наприклад, ШІ може виявляти потенційні вразливості, аналізуючи дані блокчейну та моделі транзакцій, а також прогнозувати атаки, виявляючи ранні сигнали тривоги.
Цей активний метод захисту має значні переваги в порівнянні з традиційними пасивними заходами реагування, які зазвичай вживаються лише після виникнення вразливості.
Крім того, аудит, що базується на ШІ, стає основою безпеки протоколів Веб 3.0. Децентралізовані програми (dApps) та смартконтракти є двома основними стовпами Веб 3.0, але вони дуже вразливі до помилок і вразливостей.
Інструменти ШІ використовуються для автоматизації процесів аудиту, перевіряючи вразливості в коді, які могли бути проігноровані аудиторами.
Ці системи можуть швидко сканувати складні великі кодові бази смартконтрактів та 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 дуже цінною, існує ризик надмірної залежності від автоматизованих систем, які не завжди можуть виявити всі тонкощі мережевих атак.
Врешті-решт, продуктивність 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, хакери можуть за допомогою AI ініціювати надзвичайно складні фішингові атаки або змінювати поведінку смартконтрактів.
Це може викликати небезпечну "гру в кішки-мишки", де хакери та команди безпеки використовують однакові передові технології, і співвідношення сил між обома сторонами може змінюватися непередбачуваним чином.
Децентралізована природа Веб 3.0 також створює унікальні виклики для інтеграції ШІ в безпекову структуру. У децентралізованих мережах 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 характеристики ШІ (які зазвичай залежать від хмарних серверів і великих наборів даних) можуть суперечити принципам децентралізації, які пропагує Веб 3.0.
Якщо інструменти штучного інтелекту не зможуть безперешкодно інтегруватися в децентралізовану мережу, це може послабити основні принципи Веб 3.0.
Людський нагляд vs Машинне навчання
Ще одне питання, яке варте уваги, – це етичний вимір AI в безпеці Веб 3.0. Чим більше ми покладаємося на AI для управління кібербезпекою, тим менше людського нагляду за критичними рішеннями. Алгоритми машинного навчання можуть виявляти вразливості, але вони не завжди мають необхідну моральну або контекстну свідомість, коли йдеться про рішення, що впливають на активи або приватність користувачів.
У сценарії фінансових транзакцій у Веб 3.0, де анонімність і незворотність мають місце, це може спричинити далекосяжні наслідки. Наприклад, якщо ШІ помилково позначить законну угоду як підозрілу, це може призвести до несправедливого замороження активів. Оскільки системи ШІ стають дедалі важливішими для безпеки у Веб 3.0, необхідно зберегти людський контроль для виправлення помилок або інтерпретації неоднозначних ситуацій.
AI та Децентралізація
Куди нам йти далі? Інтеграція ШІ та децентралізація потребує балансу. ШІ безсумнівно може суттєво підвищити безпеку Веб 3.0, але його застосування повинно поєднуватися з людською експертизою.
Основна увага має бути зосереджена на розробці AI-систем, які як підвищують безпеку, так і поважають ідею децентралізації. Наприклад, рішення на базі блокчейн можуть бути побудовані на децентралізованих вузлах, що забезпечує відсутність єдиної сторони, яка могла б контролювати або маніпулювати протоколами безпеки.
Це забезпечить цілісність Веб 3.0, одночасно використовуючи переваги ШІ в виявленні аномалій та запобіганні загрозам.
Крім того, постійна прозорість AI-системи та публічний аудит є надзвичайно важливими. Відкриваючи процеси розробки для більш широкої спільноти Веб 3.0, розробники можуть забезпечити відповідність заходів безпеки AI та їхню стійкість до зловмисних змін.
Інтеграція ШІ в сфері безпеки потребує багатосторонньої співпраці------розробники, користувачі та експерти з безпеки повинні спільно будувати довіру та забезпечувати підзвітність.
AI є інструментом, а не панацеєю
Роль ШІ в безпеці Веб 3.0 безсумнівно сповнена перспектив та потенціалу. Від реального моніторингу загроз до автоматизованого аудиту, ШІ може покращити екосистему Веб 3.0, надаючи потужні рішення для безпеки. Однак це не без ризиків.
Занадто велика залежність від ШІ та потенційне зловживання вимагають від нас бути обережними.
Врешті-решт, ШІ не слід вважати універсальною панацеєю, а слід розглядати як потужний інструмент для співпраці з людською мудрістю, щоб разом захистити майбутнє Веб 3.0.