Sui.

Пост

Поделитесь своими знаниями.

article banner.
Evgeniy CRYPTOCOIN.
Jul 07, 2025
Статья

Может ли машинное обучение повысить безопасность блокчейна?

Технология блокчейн разработана для обеспечения безопасности, но она не застрахована от эксплойтов:Взлом Defi, уязвимости смарт-контрактов и атаки Sybilпривели к миллиардным убыткам. Может ли машинное обучение (ML)** стать решением?

В этой статье рассматриваются следующие вопросы: Как машинное обучение может обнаруживать и предотвращать блокчейн-атаки Текущие слабые места безопасности в криптографии Реальные проекты, использующие искусственный интеллект для обеспечения безопасности блокчейна Риски и ограничения использования ML


##1. Как машинное обучение может повысить безопасность блокчейна

Обнаружение мошенничества и мониторинг аномалий

  • Модели машинного обучения анализируютсхемы транзакцийи выявляют: -Необычная активность кошелька(например, внезапное снятие крупных сумм) -Схемы вытаскивания и выкачивания ковров -Фишинговое мошенничество(вредоносные смарт-контракты)

Пример: *Chainalysis использует машинное обучение для отслеживания незаконных криптовалютных потоков. *

Обнаружение уязвимостей в смарт-контрактах

  • Инструменты на базе искусственного интеллекта (Slither, MythX) сканируют: -Ошибки при повторном входе(например, взлом DAO за 60 млн долларов) -Переполнение целых числов -Логические недостатки в протоколах DeFI

Пример: *Certora использует формальную верификацию и машинное обучение для аудита контрактов. *

Атака Сибил и предотвращение атак на 51%

  • ML идентифицируетподдельные узлыиливредоносные валидаторы, анализируя: -Кластеризация IP-адресов -Аномалии поведения стейкинга

Пример: *Для проверки конфиденциальности компания Aleo использует доказательства с нулевым уровнем разглашения и машинное обучение. *

Прогнозный анализ угроз

  • На основе опыта прошлых эксплойтов машинное обучение прогнозируетновые векторы атаки.
  • Может предсказать**цели флэш-атак до того, как они произойдут.

##2. Текущие недостатки безопасности блокчейна

УязвимостьВоздействиеМожет ли машинное обучение помочь?
Ошибки смарт-контрактовВ 2023 году было потеряно более 3 миллиардов долларов✅ (автоматический аудит)
Манипуляции с OracleТакие эксплойты, как Mango Markets (114 млн долларов)✅ (обнаружение аномалий)
MEV (извлечение прибыли горнодобывающей компании)Недобросовестное управление предприятием⚠️ (частичное снижение рисков)
Кража приватных ключейЕжегодные убытки в размере более 1 миллиарда долларов❌ (машинное обучение не может предотвратить фишинг)

##3. Реальные проекты, использующие машинное обучение для обеспечения безопасности блокчейна

Сеть Forta

-Децентрализованное обнаружение угрозс использованием ботов на базе машинного обучения.

  • Оповещения о злонамеренных транзакциях**в режиме реального времени.

Эллиптический

-Блокчейн-аналитика на основе искусственного интеллектадля отслеживания украденных средств.

  • Используется регулирующими органами и биржами.

Халборн

-Машинное обучение и этический хакерскийдля аудита блокчейнов, таких как Solana и Sui.


##4. Риски и ограничения машинного обучения в сфере блокчейн-безопасности

Состязательное машинное обучение

  • Хакеры могутобманывать модели машинного обученияс помощью отравленных данных.
  • Пример: *Обманом заставить аудитора по искусственному интеллекту одобрить вредоносный контракт. *

Чрезмерная зависимость от искусственного интеллекта «черного ящика»

  • Если модель машинного обучения отмечает транзакцию,можем ли мы доверять ей без объяснения причин? -Регулирующие органы могут требовать прозрачностиавтоматизированных решений.

Риски централизации

  • Многие инструменты безопасности машинного обучения полагаются нацентрализованные каналы данных.
  • Противоречитпринципам децентрализации блокчейна.

##5. Будущее: безопасность блокчейна, дополненная искусственным интеллектом

-Гибридные аудиты человека и искусства(искусственный интеллект выявляет риски, а люди проверяют). -Модели машинного обучения в цепочке(например, валидаторы искусственного интеллекта в сетях PoS). -Предиктивные щиты DeFI(автоматическая приостановка протоколов в случае вероятности атаки).


##Вывод: машинное обучение — мощный инструмент, но не серебряная пуля

Машинное обучениеможет значительно повысить безопасность блокчейна, но оно не устранит всех рисков. Лучший подход?Объедините автоматизацию искусственного интеллекта с человеческим экспертомдля более безопасного будущего Web3.

Что вы думаете? -Доверяете ли вы искусственному интеллекту защиту протокола DeFi стоимостью 1 миллиард долларов? -Могут ли децентрализованные решения машинного обучения заменить традиционных аудиторов?

Обсудите ниже! 💬

  • Sui
  • Security Protocols
5
Поделиться
Комментарии
.