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¿Puede el aprendizaje automático mejorar la seguridad de la cadena de bloques?
La tecnología blockchain está diseñada para ser segura, pero no es inmune a las vulnerabilidades:Los hackeos de DeFi, las vulnerabilidades de los contratos inteligentes y los ataques a Sybilhan provocado miles de millones de pérdidas. ¿Podría elaprendizaje automático (ML) ser la solución?
Este artículo explora: Cómo el aprendizaje automático puede detectar y prevenir los ataques a la cadena de bloques Debilidades actuales de seguridad en las criptografías Proyectos del mundo real que utilizan inteligencia artificial para la seguridad de la cadena de bloques Los riesgos y las limitaciones de confiar en el ML
#1. Cómo el aprendizaje automático puede mejorar la seguridad de la cadena de bloques
Detección de fraudes y monitoreo de anomalías
- Los modelos de aprendizaje automático analizan lospatrones de transaccionespara detectar: -Actividad inusual del monedero(p. ej., grandes retiradas repentinas) -Planes de tirar y tirar alfombras y tirarlas -Estafas de suplantación de identidad(contratos inteligentes malintencionados)
Ejemplo: *Chainalysis usa el aprendizaje automático para rastrear los flujos criptográficos ilícitos. *
Detección de vulnerabilidades en contratos inteligentes
- Las herramientas impulsadas por IA (Slither, MythX) buscan: -Errores de reentrado(como el hackeo de 60 millones de dólares de DAO) -Desbordamientos de enteros -Fallos lógicos en los protocolos DeFi
Ejemplo: *Certora utiliza la verificación formal y el aprendizaje automático para auditar los contratos. *
Sybil Attack y 51% de prevención de ataques
- ML identificanodos falsosovalidadores maliciososmediante el análisis de: -Agrupación de IP -Anomalías en el comportamiento de las estacas
Ejemplo: *Aleo utiliza pruebas de conocimiento cero y aprendizaje automático para la validación con el fin de preservar la privacidad. *
Inteligencia predictiva sobre amenazas
- El aprendizaje automático predicenuevos vectores de ataquebasándose en las vulnerabilidades del pasado.
- Puede predecir losobjetivos de los ataques con préstamos instantáneosantes de que ocurran.
#2. Debilidades actuales en la seguridad de la cadena de bloques*
Vulnerabilidad | Impacto | ** ¿Puede ayudar el aprendizaje automático?** |
---|---|---|
Errores en los contratos inteligentes | Más de 3000 millones de dólares perdidos en 2023 | ✅ (auditoría automatizada) |
Oracle Manipulation | Exploits como Mango Markets (114 millones de dólares) | ✅ (detección de anomalías) |
MEV (Miner Extratable Value) | Adelantamiento injusto | ⚠️ (Mitigación parcial) |
Robo de claves privadas | Más de mil millones de dólares de pérdidas anuales | ❌ (el aprendizaje automático no puede prevenir la suplantación de identidad) |
#3. Proyectos del mundo real que utilizan el aprendizaje automático para la seguridad de la blockchain
Red Forta
-Detección descentralizada de amenazasmediante bots impulsados por ML.
- Alertas detransacciones maliciosasen tiempo real.
Elíptica
-Análisis de cadenas de bloques basado en la inteligencia artificialpara rastrear los fondos robados.
- Utilizado por reguladores y bolsas.
Halborn
-Aprendizaje automático y hackeo éticopara auditar cadenas de bloques como Solana y Sui.
#4. Riesgos y limitaciones del aprendizaje automático en la seguridad de la cadena de bloques
Aprendizaje automático contradictorio
- Los piratas informáticos puedenengañar a los modelos de aprendizaje automáticocon datos envenenados.
- Ejemplo: *Engañar a un auditor de IA para que apruebe un contrato malintencionado. *
Confianza excesiva en la IA de Black-Box
- Si un modelo de aprendizaje automático detecta una transacción,** ¿podemos confiar en ella sin dar ninguna explicación?** -Los reguladores pueden exigir transparenciaen las decisiones automatizadas.
Riesgos de centralización
- Muchas herramientas de seguridad de aprendizaje automático se basan enfuentes de datos centralizadas.
- Conflictos con elespíritu de descentralización de la cadena de bloques.
#5. El futuro: seguridad de la cadena de bloques aumentada por la AI
-Auditorías híbridas entre humanos e inteligencia(la IA señala los riesgos, los humanos verifican). -Modelos de aprendizaje automático en cadena(p. ej., validadores de IA en redes PoS). -Escudos DeFi predictivos(protocolos de pausa automática si es probable que se produzca un ataque).
##Conclusión: el aprendizaje automático es una herramienta poderosa, pero no una fórmula mágica
El aprendizaje automáticopuede mejorar significativamente la seguridad de la blockchain, pero no eliminará todos los riesgos. ¿El mejor enfoque?Combine la automatización de la IA con la experiencia humanapara un futuro Web3 más seguro.
¿Qué opinas? -** ¿Confiaría en una IA para asegurar un protocolo DeFi de mil millones de dólares?** -** ¿Pueden las soluciones de aprendizaje automático descentralizadas reemplazar a los auditores tradicionales?**
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