چالش‌ها و راهکارهای امنیتی در ارزهای دیجیتال/ تصویر بزرگ از آینده مالی دیجیتال

به گزارش ایران اکونومیست به نقل از فوربز، عامل‌های هوش مصنوعی خصوصی و غیرمتمرکز راه‌حل این چالش‌ها هستند. این عامل‌ها با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، راه‌حلی نوآورانه برای شناسایی تقلب، جلوگیری از نقض امنیت و حفاظت از کاربران در زمان واقعی ارائه می‌دهند. در ادامه، به چگونگی عملکرد آن‌ها پرداخته می‌شود:

۱. شناسایی رفتارهای غیرعادی با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

مدل‌های زبانی بزرگ که به دلیل توانایی‌شان در درک زبان طبیعی شناخته شده‌اند، به طور فزاینده‌ای برای نقش‌های امنیتی در حوزه ارزهای دیجیتال مورد استفاده قرار می‌گیرند و دلیل خوبی هم دارد. این مدل‌ها برای شناسایی الگوهای مشکوک در داده‌های تراکنش و تشخیص ناهنجاری‌هایی که نشان‌دهنده کلاه‌برداری هستند، بسیار مناسب‌اند.

به عنوان مثال، مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند رفتارهای کاربران، مقادیر معمول تراکنش‌ها و فعالیت‌های کیف پول را تحلیل کنند تا انحرافات از الگوی عادی را به سرعت شناسایی کنند. این قابلیت به عامل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد که کلاه‌برداری‌های احتمالی مانند تلاش‌های فیشینگ یا برداشت‌های غیرمعمول را قبل از اینکه دارایی‌ها در معرض خطر قرار گیرند، شناسایی کنند.

LLMs از طریق یادگیری مداوم از ورودی‌های متنوع مانند رفتارهای گذشته کاربران، تاریخچه تراکنش‌ها و حتی شرایط بازار خارجی و اطلاعات لحظه‌ای، حس دقیقی از فعالیت «عادی» توسعه می‌دهند. این امر عبور هکرها از سیستم‌های هوشمند را دشوارتر می‌کند. این توانایی به‌روزرسانی و انطباق سریع در برابر تهدیدات متغیر، به ویژه در اکوسیستم پویای ارزهای دیجیتال، ارزشمند است.

۲. تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده برای ارزیابی و کاهش ریسک‌ها

تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، که توسط عامل‌های هوش مصنوعی هدایت می‌شوند، نقشی حیاتی در ارزیابی ریسک هر تراکنش ایفا می‌کنند. در فضای سریع‌السیری مانند معاملات ارزهای دیجیتال، که ارزش دارایی‌ها می‌تواند در عرض چند دقیقه تغییر کند و تراکنش‌ها اغلب غیرقابل بازگشت هستند، میزان ریسک بسیار بالاست.

مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از داده‌های تاریخی، ریسک‌های بالقوه مرتبط با معاملات خاص، آدرس‌های کیف پول یا پلتفرم‌ها را پیش‌بینی می‌کنند و به کاربران امکان تصمیم‌گیری آگاهانه می‌دهند. این تحلیل‌ها از شاخص‌هایی مانند آدرس‌های کیف پول کلاه‌برداری شناخته‌شده، روندهای وب‌سایت‌های فیشینگ و تلاش‌ هک برای اختصاص امتیاز ریسک به هر تراکنش بهره می‌برند.

برای مثال، یک عامل هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی خطر امنیتی مرتبط با یک آدرس ناشناس که از حملات و فیشینگ جاری ردیابی شده است، پیش از انجام تراکنش، آن را با داده‌های امنیتی به صورت لحظه‌ای مقایسه کند. سپس می‌تواند کاربران را از تهدیدهای بالقوه آگاه سازد یا حتی تراکنش را مسدود کند، و بدین ترتیب احتمال دسترسی کلاه‌برداران به دارایی‌ها را به شدت کاهش دهد.

3. ایجنت‌های هوش مصنوعی: جلوگیری از تقلب و هشدارهای آنی

ایجنت‌های هوش مصنوعی خصوصی و غیرمتمرکز، علاوه بر شناسایی کلاه‌برداری، نقش بسیار مهم‌تری در پیشگیری از آن ایفا می‌کنند. این ایجنت‌ها به طور خودمختار در دستگاه‌های کاربران و سیستم‌های نگهداری عمل کرده و هر تراکنش را پیش از وقوع ارزیابی می‌کنند. اگر ایجنت‌ هوش مصنوعی رفتار غیرعادی، مانند تلاش برای انتقال مقدار زیادی به یک آدرس تاییدنشده، شناسایی کند، می‌تواند فوراً به کاربر هشدار دهد، درخواست تأییدیه کند، یا در صورت لزوم، تراکنش را کاملاً مسدود کند.

این عملکرد لحظه‌ای در دنیای ارزهای دیجیتال، که تراکنش‌ها تقریباً به صورت فوری انجام می‌شوند، بسیار حیاتی است. برخلاف سیستم‌های مالی سنتی که اغلب به بررسی‌های طولانی‌مدت برای مقابله با کلاه‌برداری نیاز دارند، ایجنت‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز ظرف چند میلی‌ثانیه عمل می‌کنند تا از تخلفات قبل از وقوع جلوگیری کنند. افزون بر این، با عملیات موضعی، کاربران از حریم خصوصی بیشتری بهره‌مند می‌شوند، زیرا تمام داده‌ها در دستگاه باقی می‌مانند و به سرورهای متمرکز، که ممکن است در معرض حملات باشند، ارسال نمی‌شوند.

4. عملیات موضعی

یکی دیگر از جنبه‌های ایجنت‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز، قابلیت اجرای آن‌ها به صورت موضعی در کیف پول‌ها و سیستم‌های نگهداری کاربران است؛ بدون نیاز به زیرساخت ابری. این طراحی امنیت و حریم خصوصی را به طور قابل توجهی افزایش داده و لایه‌ای نامرئی از محافظت ایجاد می‌کند.

از بیرون، این ایجنت‌ها به شکل کیف پول‌های خصوصی ارز دیجیتال استاندارد به نظر می‌رسند و تفاوتی با سایر کیف پول‌ها ندارند. فقط خود کاربر از وجود قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی در این کیف پول‌ها مطلع است. این شیوه عملکرد، شناسایی و هدف‌گیری کیف پول‌های تقویت‌شده با این ویژگی‌های امنیتی خودکار را برای مهاجمان به‌شدت دشوار می‌کند.

از آنجا که هوش مصنوعی به صورت محلی اجرا می‌شود، مهاجمان ابتدا باید دستگاه فیزیکی میزبان کیف پول را پیدا کنند، که به دلیل ناشناس بودن این دستگاه‌ها، کار بسیار دشواری است. حتی اگر موفق به یافتن آن شوند، با پیچیدگی‌های اضافی مواجه خواهند شد، از جمله نقض سیستم حفاظتی قدرتمند کیف پول که توسط مدل‌های زبانی بزرگ و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده تقویت شده‌اند تا با فیشینگ، بدافزار و کلاه‌برداری مقابله کنند.

5. تقویت امنیت با بینش‌های چندلایه

مدل‌های زبانی بزرگ با بررسی مداوم منابع داده خارجی مانند گزارش‌های کلاه‌برداری جدید یا تکنیک‌های نوین هک، لایه‌ای اضافی از امنیت را ارائه می‌دهند. این رویکرد، بینش‌هایی تولید می‌کند که نه تنها از کاربران فردی محافظت می‌کند، بلکه امنیت کل جامعه ارزهای دیجیتال را نیز افزایش می‌دهد.

برای مثال، اگر یک تکنیک جدید فیشینگ یا گونه‌ای از بدافزار در بخشی از شبکه شناسایی شود، هوش مصنوعی می‌تواند الگوریتم‌های شناسایی خود را در تمام گره‌ها به‌روزرسانی کرده و کاربران را به صورت پیش‌دستانه آگاه کند، که این امر امنیت شبکه را به طور کلی افزایش می‌دهد.

نکات پایانی

با ادغام ایجنت‌های هوش مصنوعی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، راه‌حل‌های هوش مصنوعی خصوصی و غیرمتمرکز در حال بازتعریف امنیت در حوزه ارزهای دیجیتال هستند. این عوامل نه تنها کلاه‌برداری  را شناسایی و از آن جلوگیری می‌کنند، بلکه با ایجاد تراکنش‌های امن و خصوصی، اعتماد کاربران را نیز افزایش می‌دهند. قابلیت‌های پیش‌بینی‌کننده این ابزارها به کاربران اجازه می‌دهد با اطمینان بیشتری به معاملات ارزهای دیجیتال بپردازند، زیرا می‌دانند که عوامل هوش مصنوعی به طور مداوم برای ارزیابی و کاهش ریسک‌ها کار می‌کنند.

در نهایت، عوامل هوش مصنوعی خصوصی که به مدل‌های زبانی بزرگ و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده مجهز هستند، رویکردی نسل‌جدید برای مقابله با چالش‌های امنیتی در ارزهای دیجیتال ارائه می‌دهند. با ترکیب شناسایی آنی تقلب، هشدارهای پیشگیرانه و ارزیابی ریسک، این ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی استاندارد جدیدی از ایمنی را در اقتصاد دیجیتال در حال تحول ایجاد می‌کنند./ منبع: شبکه اطلاع رسانی طلا و ارز