Những công cụ bảo mật AI đang nổi lên sử dụng các mô hình học máy để quét và phân tích mã hợp đồng thông minh một cách tự động. Các hệ thống như Mythos có thể xác định các lỗ hổng tiềm ẩn chỉ trong vòng vài giây, giúp giảm chi phí kiểm toán từ hàng chục nghìn đô la cho mỗi dự án xuống bằng một phần của số tiền đó. Khả năng giám sát liên tục cho phép kiểm tra trên chuỗi và ngoài chuỗi để phát hiện thay đổi và các mẫu lỗi mới theo thời gian thực.
Những người quan sát ngành cho rằng các fuzzers do AI dẫn dắt khác với các công cụ phân tích tĩnh hoặc động truyền thống ở chỗ tận dụng nhận diện mẫu và logic suy luận. Các mô hình này có thể giả định chức năng hợp đồng được dự định và so sánh các đường dẫn thực thi để phát hiện sai lệch. Bằng cách tích hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các động cơ AI có thể diễn giải các bình luận và tài liệu để ngữ cảnh hóa các đoạn mã, cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện các lỗi phức tạp về logic kinh doanh.
Mặc dù có kết quả đầy hứa hẹn, các chuyên gia cảnh báo rằng các công cụ AI không thể hoàn toàn thay thế các kiểm toán viên con người. Sự hiểu biết sâu sắc về động cơ kinh tế, quyền quản trị và các lỗ hổng kỹ thuật xã hội vẫn nằm ngoài phạm vi của hầu hết các mô hình học máy. Các sự cố nổi bật như vụ khai thác Drift và các sự kiện đánh cắp khóa quan trọng nhấn mạnh tầm quan trọng của phán đoán của con người trong việc đánh giá động cơ của tác nhân đe dọa và các kịch bản tấn công đa cơ sở liên quan đến việc đánh cắp thông tin xác thực hoặc thao túng quản trị giao thức.
Việc giảm chi phí có thể thúc đẩy sự tiến hóa của các yêu cầu thẩm định. Các dự án bỏ qua đánh giá toàn diện bởi con người để đổi lấy quét tự động có thể gặp sự rà soát nếu xảy ra sự cố. Giá rẻ của các cuộc kiểm toán AI liên tục có thể thiết lập một chuẩn ngành mới, thách thức các nhà phát triển và nhà đầu tư đòi hỏi các đánh giá của bên thứ ba theo định kỳ. Việc không áp dụng các biện pháp bảo mật tiên tiến có thể khiến đội ngũ phải chịu các yêu cầu bồi thường khi các khai thác gây thiệt hại tài chính nghiêm trọng.
Nghiên cứu về an ninh được hỗ trợ bởi AI mở rộng trên cả hai lĩnh vực học thuật và thương mại. Những người đi đầu sớm cho biết việc nhận diện nhanh các lỗi nghiêm trọng trước đây vốn yêu cầu hàng ngày cho phân loại thủ công. Khi các mô hình được huấn luyện trên các tập dữ liệu lỗ hổng ngày càng lớn, tỷ lệ phát hiện được dự kiến sẽ được cải thiện. Việc liên tục tinh chỉnh và kiểm tra đối kháng của các động cơ AI là cần thiết để đảm bảo hiệu suất vững chắc trước các kỹ thuật khai thác mới và các khung giao thức mới nổi lên.
Ảnh hưởng lâu dài của AI đối với an ninh tiền điện tử sẽ phụ thuộc vào việc tích hợp với các thực tiễn quản trị rủi ro rộng lớn hơn. Các chiến lược toàn diện kết hợp phân tích mã tự động, rà soát thủ công, xác minh chính thức và các giao thức an ninh vận hành có khả năng mang lại kết quả tốt nhất. Những bên liên quan trong ngành tiếp tục đánh giá vai trò của AI trong việc định hình các phương pháp kiểm toán tương lai và các chính sách quản lý.
Bình luận (0)