Vitalik Buterin powiedział, że postępy w artificial intelligence could reshape how crypto systems are attacked i bronione, przesuwając infrastrukturę w stronę matematycznie weryfikowanego oprogramowania.
Esej Buterina opisuje zagrożenie ze strony AI
Współzałożyciel Ethereum argued, że increasingly powerful AI models znacznie ułatwią odkrywanie i wykorzystywanie podatności w złożonym oprogramowaniu.
Buterin uznał błędy w infrastrukturze krypto za jeszcze bardziej niepokojące, gdy narzędzia AI zaczną automatyzować wyszukiwanie podatności – obawę tę podziela szeroka społeczność badaczy bezpieczeństwa.
Wskazał infrastrukturę Ethereum (ETH), mechanizmy konsensusu oraz kryptografię postkwantową jako priorytetowe cele do wzmocnienia zabezpieczeń.
Zamiast polegać na tradycyjnych audytach, Buterin said, że deweloperzy powinni przyjąć weryfikację formalną – podejście, które matematycznie dowodzi, że kod zachowuje się zgodnie z założeniami w określonych warunkach.
Also Read: Crypto Funds Bleed $1.07B As Iran Tensions End Six-Week Inflow Run
Weryfikacja formalna jako obrona
„AI daje możliwość pisania dużych ilości kodu kosztem dokładności, a weryfikacja formalna przywraca dokładność” – napisał Buterin.
Odrzucił stanowisko badaczy twierdzących, że oprogramowaniu generowanemu przez AI nie da się już w pełni zaufać, przedstawiając zamiast tego bardziej optymistyczną perspektywę.
Buterin uważa, że kodowanie z asystą AI połączone z narzędziami weryfikacyjnymi może ostatecznie tworzyć oprogramowanie silniejsze niż to budowane wyłącznie przez ludzi.
Wskazał także aktywne projekty, takie jak Arklib i evm-asm, koncentrujące się na zabezpieczaniu infrastruktury kryptograficznej i oprogramowania Ethereum Virtual Machine.
Esej warned, że weryfikacja formalna nie jest jednak panaceum. Nawet matematycznie udowodnione systemy mogą zawodzić, gdy deweloperzy weryfikują błędne założenia lub gdy wektory ataku znajdują się poza ścieżką kodu objętą weryfikacją.
Osiągnięcia Buterina w dziedzinie bezpieczeństwa
Buterin naszkicował przyszłość, w której wrażliwa infrastruktura cyfrowa koncentruje się w mniejszych „bezpiecznych jądrach” – systemach odizolowanych i silnie weryfikowanych, podczas gdy mniej krytyczne aplikacje działają z ograniczonymi uprawnieniami.
Współzałożyciel Ethereum wielokrotnie w tym roku wracał do tematu bezpieczeństwa AI. W lutym zasugerował podział zysków produktywności z AI między szybkość a bezpieczeństwo, a w maju poparł narzędzia weryfikacji formalnej, takie jak Lean, do tworzenia oprogramowania o wysokim poziomie niezawodności. Jego najnowszy wpis rozwija te argumenty w szerszą tezę, przedstawiając matematyczny dowód jako najbardziej wiarygodną odpowiedź na narzędzia ataków napędzane AI zarówno w systemach blockchain, jak i w tradycyjnej infrastrukturze internetowej.
Read Next: Iran Settles Hormuz Shipping Cover In Bitcoin, Eyes $10B Haul