AIは暗号化セキュリティプロセスを高速化します。 研究者は、関連するツールの価格とカバレッジが低下したように、スマートコントラクトがオンラインで行なった前にセキュリティクリアランスが再定義され、開発チームや機関の要求が増加したことを示しました。

監査コストを大幅に削減

CoinDeskは、最近発売されたAIセキュリティシステムMythosがワンタイムマニュアル検査からより低コスト、より頻繁に自動化されたレビューに移行していたと報告しました。 ENS LabsチーフインフォメーションセキュリティオフィサーAlexander Urbelisによると、そのようなツールは、ゼロ近くへの基本的な監査のための価格を押しています。

過去の作業を完了し、将来的には数分で行われる可能性があると彼は、数週間かかり、予算が高いと述べました。 つまり、専門家の監査を実施する能力を持たない小さなプロジェクトは、より迅速に初期のセキュリティ評価を得ることができます。

ループホールの特定から継続的なレビューへの移行

研究者によると、従来の自動化ツールは、AIツールがより大きな推論能力を持つようになりつつ、多くの入試プロセス異常に依存しています。 コードエラーを検知するだけでなく、実際のパフォーマンス結果でコードの達成と比較を意図したかを判断することもあります。

David Schwed、チーフ・オペレーター、SVRN、ブロック・チェーン・セキュリティ・カンパニーによると、より大きな変化は、単により多くのループホールを識別するだけでなく、継続的な監査で実現可能になるためです。 低コスト、継続的な監視、リハビリテーションの提案は、ワンタイムプレラインレビューと比較して、新しいセキュリティプロセスになる可能性があります。

このパターンが広く普及している場合は、「十分なセキュリティチェック」の業界判断も変更する場合があります。 ウルベリスは、過去に、チームは、特定の検査を補完しない理由として、監査の費用とプロセスの複雑さをしばしば引用しました。 しかし、そのような理由は、ツールがすぐに利用でき、低コストで正当化することがより困難になります。

マニュアル判定の代わりにAIはまだ難しい

しかし、両研究者は、AIはまだマニュアル監査の代替手段ではないと信じています。 マシンはコード欠陥を識別する方が良いですが、経済モデルの理解、インセンティブデザイン、および対価行動は限られており、そのような問題は重要な損失に正確に関連します。

単純にスマートコントラクトをモデルテストに渡すと、完全なセキュリティシステムに量がかかりません。 ユーザーがモデルのリターンの結果の信頼性を判断できない場合は、実際のセキュリティ機能ではなく、セキュリティの感覚だけを得るために可能です。

彼らはまた、暗号化業界の高損失の多くは、スマートコントラクトのループホールから成り立たなかったと述べた, しかし、社会的な労働者による攻撃から, 文書の開示, キーの破壊や署名プロセスの操作. そのような場合、例えば、コードスキャンツールは、認証された署名者が、認証されていないトランザクションを承認するのを防ぐことはできません。

全体的に、AIは暗号化業界のセキュリティを排除しませんが、それは別のより現実的な変数を変えています:コードの不足分を識別するコストは低下し、プロジェクトがオンラインで上がる前に、安全チェックが完了すべき業界の期待は高まっています。