AI двосічний меч: можливості та виклики безпеки Веб 3.0

Нещодавно стаття, що глибоко досліджує двозначність штучного інтелекту в системі безпеки Web3.0, викликала широкий інтерес у галузі. У статті зазначається, що ШІ видатно проявляє себе в виявленні загроз та аудиті смарт-контрактів, що може суттєво підвищити безпеку блокчейн-мережі. Однак надмірна залежність або неналежна інтеграція технології ШІ може не лише суперечити принципам децентралізації Web3.0, але й надати хакерам можливості для атак.

Експерти підкреслюють, що ШІ не є панацеєю для заміни людського судження, а є важливим інструментом для підтримки людської мудрості. ШІ потрібно поєднувати з людським наглядом і застосовувати його прозоро та з можливістю аудиту, щоб збалансувати потреби в безпеці та Децентралізації. Провідні компанії галузі продовжать працювати в цьому напрямку, щоб внести свій внесок у створення більш безпечного, прозорого та децентралізованого Веб 3.0 світу.

Веб 3.0 потребує ШІ, але неналежна інтеграція може зашкодити його основним принципам

Основні моменти:

• Штучний інтелект значно підвищив безпеку Веб 3.0 за допомогою реального виявлення загроз і автоматизованого аудиту смарт-контрактів.

• Ризики включають надмірну залежність від ШІ, а також можливість того, що хакери можуть використовувати ту ж технологію для нападів.

• Застосування збалансованої стратегії, що поєднує штучний інтелект і нагляд людини, щоб забезпечити, що заходи безпеки відповідають принципам децентралізації Веб 3.0.

Технології Веб 3.0 перебудовують цифровий світ, сприяючи розвитку децентралізованих фінансів, смартконтрактів та ідентифікаційних систем на основі блокчейну, але ці досягнення також викликають складні виклики в сфері безпеки та експлуатації.

Протягом тривалого часу питання безпеки в сфері цифрових активів викликало занепокоєння. Зі зростанням складності кібернетичних атак ця проблема стала ще більш нагальною.

Штучний інтелект безсумнівно має величезний потенціал у сфері кібербезпеки. Алгоритми машинного навчання та моделі глибокого навчання вміють розпізнавати патерни, виявляти аномалії та проводити прогнозний аналіз, що є надзвичайно важливими для захисту блокчейн-мереж.

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

Наприклад, ШІ може виявляти потенційні вразливості, аналізуючи дані Блокчейн та торговельні патерни, а також прогнозувати атаки, виявляючи ранні сигнали тривоги.

Цей проактивний спосіб захисту має значні переваги в порівнянні з традиційними пасивними заходами реагування, які зазвичай вживаються лише після виникнення вразливості.

Крім того, аудити на основі штучного інтелекту стають основою для 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 коди на можливі вразливості, які могли бути проігноровані аудиторами.

Ці системи можуть швидко сканувати складні великі кодові бази смартконтрактів і dApp, забезпечуючи запуск проекту з більшою безпекою.

Ризики AI в безпеці Веб 3.0

Незважаючи на численні переваги, використання 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 вловити всі тонкощі мережевих атак.

Адже продуктивність системи штучного інтелекту 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 високо складні фішингові атаки або змінювати поведінку смартконтрактів.

Це може викликати небезпечну "котячу гру", де хакери та команди безпеки використовують однакові передові технології, і співвідношення сил між сторонами може зазнати непередбачуваних змін.

Децентралізація 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 властивості ШІ (які зазвичай залежать від хмарних серверів та великих наборів даних) можуть конфліктувати з ідеєю децентралізації, яку пропагує Веб 3.0.

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

Людський нагляд vs Машинне навчання

Інше питання, на яке варто підписатися, – це етичний вимір AI у безпеці Веб 3.0. Чим більше ми покладаємося на AI для управління кібербезпекою, тим менше людського нагляду за ключовими рішеннями. Алгоритми машинного навчання можуть виявляти вразливості, але вони не завжди мають необхідну моральну або контекстну свідомість при прийнятті рішень, які впливають на активи або конфіденційність користувачів.

У сценарії фінансових транзакцій у Веб 3.0, що є анонімними та незворотними, це може викликати глибокі наслідки. Наприклад, якщо ШІ помилково позначить законну угоду як підозрілу, це може призвести до несправедливого замороження активів. Оскільки системи ШІ стають все більш важливими для безпеки у Веб 3.0, необхідно зберігати людський нагляд для виправлення помилок або тлумачення неоднозначних ситуацій.

AI та Децентралізація інтеграція

Куди нам йти далі? Інтеграція ШІ та Децентралізація потребує балансування. ШІ, безумовно, може суттєво підвищити безпеку Веб 3.0, але його застосування повинно поєднуватися з людською експертизою.

Основну увагу слід приділити розробці AI-систем, які одночасно підвищують безпеку та поважають принципи децентралізації. Наприклад, AI-рішення на базі блокчейн можуть бути побудовані на децентралізованих вузлах, що забезпечує відсутність єдиної сторони, яка могла б контролювати або маніпулювати протоколами безпеки.

Це буде підтримувати цілісність Веб 3.0, одночасно використовуючи переваги ШІ у виявленні аномалій та запобіганні загрозам.

Крім того, постійна прозорість та публічний аудит AI-систем є надзвичайно важливими. Відкриваючи процеси розробки для більш широкої спільноти Веб 3.0, розробники можуть забезпечити відповідність заходів безпеки AI та їх стійкість до зловмисних змін.

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

ШІ є інструментом, а не панацеєю

AI у безпеці Веб 3.0 безумовно має великі перспективи та потенціал. Від виявлення загроз у реальному часі до автоматизованого аудиту, AI може покращити екосистему Веб 3.0, забезпечуючи надійні рішення для безпеки. Однак це не без ризику.

Надмірна 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 працює у співпраці з людською мудрістю для спільного захисту майбутнього Веб 3.0.