最近、ブロックチェーンメディアCCNは、CertiKの最高セキュリティ責任者である王鉄雷博士による記事を公開し、Web3.0セキュリティシステムにおけるAIの二面性を深く分析しました。記事では、AIは脅威の検出とスマートコントラクトの監査において優れたパフォーマンスを発揮し、ブロックチェーンネットワークのセキュリティを大幅に強化できることを指摘しています。ただし、過度に依存したり、不適切に統合されたりすると、Web3.0 の分散原則に違反するだけでなく、ハッカーに攻撃の機会を与える可能性もあります。
王博士は、AIは人間の判断に代わる「万能薬」ではなく、人間の知恵と連携するための重要なツールであると強調しました。セキュリティと分散化のニーズのバランスをとるためには、AI を人間の監視と組み合わせ、透明性と監査可能な方法で適用する必要があります。 CertiK は今後もこの方向性をリードし、より安全で透明性が高く、分散化された Web3.0 世界の構築に貢献していきます。
記事の全文は次のとおりです。
Web 3.0にはAIが必要 — しかし、不適切な統合は中核原則を損なう可能性がある
要点:
AI は、リアルタイムの脅威検出と自動スマート コントラクト監査を通じて、Web 3.0 のセキュリティを大幅に向上させます。
リスクには、AIへの過度の依存や、ハッカーが同じ技術を悪用して攻撃を仕掛ける可能性などが含まれます。
AI と人間の監視を組み合わせたバランスの取れた戦略を採用し、セキュリティ対策が Web 3.0 の分散原則と一致するようにします。
Web 3.0 テクノロジーはデジタル世界を再形成し、分散型金融、スマート コントラクト、ブロックチェーン ベースの ID システムの開発を推進していますが、これらの進歩は複雑なセキュリティと運用上の課題ももたらします。
デジタル資産分野におけるセキュリティ問題は長い間懸念されてきました。サイバー攻撃がますます巧妙化するにつれ、この問題はより緊急性を増しています。
AIはサイバーセキュリティの分野で間違いなく大きな可能性を秘めています。機械学習アルゴリズムとディープラーニング モデルは、パターン認識、異常検出、予測分析といった、ブロックチェーン ネットワークの保護に不可欠な機能に優れています。
AI ベースのソリューションは、人間のチームよりも迅速かつ正確に悪意のあるアクティビティを検出することで、セキュリティを向上させ始めています。
たとえば、AI はブロックチェーン データとトランザクション パターンを分析して潜在的な脆弱性を特定し、早期の警告サインを発見して攻撃を予測することができます。
このプロアクティブな防御アプローチは、通常は侵害が発生した後にのみ行動を起こす従来の事後対応策に比べて大きな利点があります。
さらに、AI を活用した監査は、Web3.0 セキュリティ プロトコルの基礎になりつつあります。分散型アプリケーション (dApps) とスマート コントラクトは Web 3.0 の 2 つの柱ですが、エラーや脆弱性に対して非常に脆弱です。
AI ツールは監査プロセスを自動化するために使用されており、人間の監査人が見落とす可能性のあるコードの脆弱性をチェックします。
これらのシステムは、大規模で複雑なスマート コントラクトや dApp コード ベースを迅速にスキャンできるため、プロジェクトがより高いセキュリティで開始されることが保証されます。
Web3.0セキュリティにおけるAIのリスク
多くの利点があるにもかかわらず、Web3.0 セキュリティにおける AI の適用には欠点もあります。 AI の異常検出機能は非常に価値がありますが、サイバー攻撃の微妙な点をすべて捉えられるとは限らない自動化システムに過度に依存するリスクもあります。
結局のところ、AI システムの良し悪しはトレーニング データの良し悪しによって決まります。
悪意のある人物が AI モデルを操作したり欺いたりできる場合、これらの脆弱性を悪用してセキュリティ対策を回避する可能性があります。たとえば、ハッカーは AI を使用して、非常に洗練されたフィッシング攻撃を仕掛けたり、スマート コントラクトの動作を改ざんしたりすることができます。
これにより、ハッカーとセキュリティチームが同じ最先端技術を使用し、両者の力のバランスが予期せず変化するという、危険な猫とネズミのゲームが引き起こされる可能性があります。
Web 3.0 の分散型の性質により、AI をセキュリティ フレームワークに統合する際にも独特の課題が生じます。分散型ネットワークでは、制御が複数のノードと参加者に分散されるため、AI システムが効果的に動作するために必要な均一性を確保することが困難になります。
Web3.0 は本質的に断片化されており、AI の集中化の性質 (通常はクラウド サーバーと大規模なデータ セットに依存) は、Web3.0 が提唱する分散化の概念と矛盾する可能性があります。
AI ツールが分散型 Web にシームレスに統合できない場合、Web 3.0 の中核原則が損なわれる可能性があります。
人間の監督 vs 機械学習
注目に値するもう一つの問題は、Web3.0 セキュリティにおける AI の倫理的側面です。サイバーセキュリティの管理に AI に頼れば頼るほど、重要な決定に対する人間による監視は少なくなります。機械学習アルゴリズムは侵害を検出できますが、ユーザーの資産やプライバシーに影響を与える決定を下すために必要な倫理的または状況的な認識を必ずしも備えているわけではありません。
Web3.0 の匿名かつ不可逆的な金融取引のシナリオでは、これは広範囲にわたる影響を及ぼす可能性があります。たとえば、AIが正当な取引を誤って疑わしい取引としてフラグ付けすると、資産が不当に凍結される可能性があります。 Web 3.0 セキュリティにおいて AI システムの重要性が増すにつれ、エラーを修正したり曖昧な状況を解釈したりするために人間による監督を維持する必要があります。
AIと分散化の統合
ここからどこへ行くのでしょうか? AIと分散化を統合するにはバランスが必要です。 AI は間違いなく Web3.0 のセキュリティを大幅に向上させることができますが、その適用には人間の専門知識を組み合わせる必要があります。
セキュリティを強化し、分散化の理想を尊重する AI システムの開発に重点を置く必要があります。たとえば、ブロックチェーン ベースの AI ソリューションは分散ノードを使用して構築できるため、単一の当事者がセキュリティ プロトコルを制御または操作することはできません。
これにより、異常検出と脅威防止における AI の強みを活用しながら、Web 3.0 の整合性が維持されます。
さらに、AI システムの継続的な透明性と公開監査も重要です。開発プロセスをより広範な Web 3.0 コミュニティに公開することで、開発者は AI セキュリティ対策が標準に準拠し、悪意のある改ざんを受けないことを保証できます。
AI をセキュリティに統合するには、開発者、ユーザー、セキュリティ専門家など複数の関係者が協力して信頼を構築し、説明責任を確保する必要があります。
AIは万能薬ではなくツールである
Web3.0 セキュリティにおける AI の役割は、間違いなく大きな期待と可能性に満ちています。リアルタイムの脅威検出から自動監査まで、AI は強力なセキュリティ ソリューションを提供することで Web 3.0 エコシステムを補完できます。しかし、リスクがないわけではありません。
AI への過度の依存と、それが悪用される可能性には注意が必要です。
結局のところ、AI は万能薬としてではなく、人間の知性と連携して Web 3.0 の未来を守る強力なツールとして捉えるべきです。
