Back to top
  • 공유 แชร์
  • 인쇄 พิมพ์
  • 글자크기 ขนาดตัวอักษร
ลิงก์ถูกคัดลอกแล้ว

คาร์เปเลสย้อนอดีต! ใช้ AI วิเคราะห์โค้ดมาวน์กอกซ์ พบช่องโหว่ร้ายแรงต้นเหตุแฮกครั้งใหญ่

คาร์เปเลสย้อนอดีต! ใช้ AI วิเคราะห์โค้ดมาวน์กอกซ์ พบช่องโหว่ร้ายแรงต้นเหตุแฮกครั้งใหญ่ / Tokenpost

มาร์ก คาร์เปเลส(Mark Karpelès) อดีตประธานเจ้าหน้าที่บริหารของมาวน์กอกซ์(Mt. Gox) ได้ย้อนกลับไปตรวจสอบความผิดพลาดในอดีตด้วยการใช้ ‘ปัญญาประดิษฐ์’ หรือ AI เครื่องมือวิเคราะห์สมัยใหม่ที่กำลังเฟื่องฟูอยู่ในปัจจุบัน โดยเขาตั้งคำถามว่า หากในปี 2011 เขามีเครื่องมือระดับนี้อยู่ในมือ การล่มสลายของมาวน์กอกซ์จะเกิดขึ้นหรือไม่

เมื่อวันที่ 23 ตามเวลาท้องถิ่น คาร์เปเลสเปิดเผยผ่านบัญชี X (เดิมคือทวิตเตอร์) ว่า เขาได้ทดลองใส่โค้ดต้นฉบับชุดหนึ่งของมาวน์กอกซ์ในยุคเริ่มต้น เข้าไปในแชตบอต AI ที่มีชื่อว่า ‘โคล้ด(Claude)’ เพื่อขอให้ช่วยวิเคราะห์ด้านความปลอดภัย ผลที่ได้คือคำวิเคราะห์ชัดเจนว่า ระบบดังกล่าวมี ‘ช่องโหว่ร้ายแรง’ และยังเจาะจงจุดอ่อนหลายจุดที่ในเวลาต่อมากลายเป็นต้นเหตุของการถูกแฮกในช่วงเริ่มต้นของแพลตฟอร์ม

คาร์เปเลสเปิดเผยว่า ชุดข้อมูลที่เขาใส่ให้โคล้ดวิเคราะห์นั้น ไม่ใช่เพียงแค่โค้ดจากปี 2011 เท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลอย่างบันทึก GitHub, ไฟล์ log การเข้าถึงระบบ และข้อมูลภายในจำนวนมากที่ถูกแฮกเกอร์เปิดเผยออกมาในภายหลัง

มาวน์กอกซ์เคยครองส่วนแบ่งตลาดของบิตคอยน์(BTC) ถึง 70% และเป็นแพลตฟอร์มซื้อขายหลักของผู้ลงทุนทั่วโลก แต่เหตุการณ์แฮกครั้งใหญ่ในปี 2014 ที่ทำให้บิตคอยน์มูลค่าประมาณ 850,000 เหรียญถูกขโมยไป ทำให้บริษัทต้องล้มละลายไปในที่สุด คาร์เปเลสถูกตั้งข้อหาในญี่ปุ่น ทั้งในเรื่องการยักยอกและปลอมแปลงเอกสาร ก่อนที่ในปี 2019 ศาลจะตัดสินยกฟ้องบางข้อหา

‘ความคิดเห็น’ การทดลองในครั้งนี้สะท้อนให้เห็นถึงความพยายามของคาร์เปเลสในการยอมรับความผิดพลาด และวิเคราะห์รากเหง้าของปัญหาเดิมซ้ำอีกครั้งอย่างตรงไปตรงมา ขณะเดียวกันก็แสดงถึงศักยภาพของ ‘AI’ ในการตรวจสอบและให้ข้อเสนอเชิงความปลอดภัยจากข้อมูลในอดีตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

คาร์เปเลสสรุปว่า “สิ่งที่ผมคิดมีแค่ว่า ถ้าในเวลานั้นมีเครื่องมือแบบโคล้ด ชะตากรรมของมาวน์กอกซ์อาจเปลี่ยนไปก็ได้”

<ลิขสิทธิ์ ⓒ TokenPost ห้ามเผยแพร่หรือแจกจ่ายซ้ำโดยไม่ได้รับอนุญาต>

บทความที่มีคนดูมากที่สุด

บทความที่เกี่ยวข้อง

ความคิดเห็น 0

ข้อแนะนำสำหรับความคิดเห็น

ขอบคุณสำหรับบทความดี ๆ ต้องการบทความติดตามเพิ่มเติม เป็นการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยม

0/1000

ข้อแนะนำสำหรับความคิดเห็น

ขอบคุณสำหรับบทความดี ๆ ต้องการบทความติดตามเพิ่มเติม เป็นการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยม
1