ข่าว 
ข้อมูลเหรียญ 
แนะนำสื่อ 
รายงานความปลอดภัยที่สร้างโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) สำหรับ Bitcoin Core (Bitcoin Core) มีจำนวนเกิน 1,000 ฉบับแล้ว ขณะที่มีคำเตือนว่าการพึ่งพา AI เพื่อค้นหาช่องโหว่ก่อนผู้โจมตีเพียงอย่างเดียว ไม่ใช่กลยุทธ์ความปลอดภัยที่ยั่งยืน
Bitcoin News รายงานบน X ว่า การค้นหาช่องโหว่ด้วย AI กำลังเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมด้านความปลอดภัยของบิตคอยน์(BTC) โดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ช่วยลดต้นทุนการค้นหาปัญหาในโค้ดจำนวนมาก ทำให้ผู้โจมตีสามารถค้นหาช่องโหว่ร้ายแรงได้ด้วยต้นทุนการประมวลผลเพียงระดับหลายร้อยดอลลาร์
จุดแข็งของการค้นหาด้วย AI คือความเร็วและขนาดของการวิเคราะห์ ระบบสามารถตรวจสอบส่วนของโค้ดที่มนุษย์ตรวจสอบได้ยากซ้ำ ๆ และจัดทำรายการข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม เมื่อจำนวนรายงานเพิ่มขึ้น ภาระของนักพัฒนาในการยืนยันว่าเป็นช่องโหว่จริงหรือไม่และจัดลำดับความสำคัญก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน
นิกคลาส เกอเกอ(Niklas Gögge) นักพัฒนา Bitcoin Core กล่าวว่า "การพึ่งพาโมเดลที่ทรงพลังมากขึ้นเพื่อค้นหาช่องโหว่ก่อนผู้โจมตี ไม่ใช่กลยุทธ์ความปลอดภัยที่ยั่งยืน" คำกล่าวนี้สะท้อนว่าความสามารถในการค้นพบปัญหาแยกต่างหากจากความสามารถในการยืนยันและแก้ไขปัญหา
เกอเกอเสนอให้การทดสอบอัตโนมัติ การฟัซซิง (fuzzing) และการทดสอบตามคุณสมบัติเป็นแกนกลางของระบบป้องกัน การฟัซซิงคือวิธีป้อนค่าข้อมูลหลากหลายรูปแบบเข้าสู่ซอฟต์แวร์ซ้ำ ๆ เพื่อค้นหาข้อผิดพลาดหรือพฤติกรรมผิดปกติ แนวทางดังกล่าวมุ่งสร้างระบบทดสอบที่ช่วยป้องกันไม่ให้ปัญหาประเภทเดียวกันเกิดขึ้นซ้ำ แทนที่จะค้นหาช่องโหว่เพียงจุดใดจุดหนึ่ง
งานด้านความปลอดภัยของ Bitcoin Core ดำเนินอยู่บนโครงสร้างพื้นฐานการทดสอบที่ใช้งานมาเป็นเวลานาน องค์ประกอบสำคัญผ่านการฟัซซิงด้วย CPU รวมสะสมมากกว่า 100 ปี และยังมีการจำลองเครือข่ายโหนดบิตคอยน์ต่อเนื่องเป็นเวลาหลายสิบปี
ก่อนหน้านี้มีการชี้ว่าการอภิปรายด้านความปลอดภัยของบิตคอยน์ขยายไปสู่ความสามารถของโมเดล AI ในการค้นหาช่องโหว่แล้ว โดยความท้าทายด้านความปลอดภัยของระบบนิเวศบิตคอยน์อยู่ที่การสร้างกระบวนการตรวจสอบและแก้ไขปัญหาที่ค้นพบให้เสร็จสมบูรณ์ มากกว่าการใช้ AI เพื่อค้นหาเพียงอย่างเดียว
ความคิดเห็น 0