Desde la detección de amenazas en tiempo real hasta auditorías automatizadas, la IA puede mejorar el ecosistema Web3.0 al ofrecer soluciones de seguridad sólidas. Sin embargo, no está exenta de riesgos.
Redacción: Wang Tielei, Wang Tielei
Recientemente, los medios de comunicación de blockchain CCN publicaron un artículo del Dr. Wang Tielei, director de seguridad de CertiK, que analiza en profundidad la dualidad de la IA en el sistema de seguridad de Web3.0. El artículo señala que la IA se destaca en la detección de amenazas y la auditoría de contratos inteligentes, lo que puede aumentar significativamente la seguridad de la red blockchain; sin embargo, si se confía en exceso o se integra de manera inapropiada, no solo puede ir en contra de los principios de descentralización de Web3.0, sino que también puede abrir oportunidades para los hackers.
El Dr. Wang enfatiza que la IA no es una "panacea" que sustituya el juicio humano, sino una herramienta importante para la colaboración con la inteligencia humana. La IA debe combinarse con la supervisión humana y aplicarse de manera transparente y auditable, para equilibrar las necesidades de seguridad y descentralización. CertiK continuará liderando esta dirección, contribuyendo a la construcción de un mundo Web3.0 más seguro, transparente y descentralizado.
A continuación se muestra el texto completo del artículo:
Web3.0 necesita AI—pero si la integración no se realiza correctamente, puede perjudicar sus principios fundamentales
Puntos clave:
A través de la detección de amenazas en tiempo real y la auditoría automatizada de contratos inteligentes, la IA ha mejorado significativamente la seguridad de Web3.0.
Los riesgos incluyen la dependencia excesiva de la IA y la posibilidad de que los hackers utilicen la misma tecnología para lanzar ataques.
Adoptar una estrategia equilibrada que combine la IA con la supervisión humana para garantizar que las medidas de seguridad cumplan con los principios de descentralización de Web3.0.
La tecnología Web3.0 está remodelando el mundo digital, impulsando el desarrollo de finanzas descentralizadas, contratos inteligentes y sistemas de identidad basados en blockchain, pero estos avances también han traído complejos desafíos de seguridad y operativos.
Durante mucho tiempo, los problemas de seguridad en el ámbito de los activos digitales han sido motivo de preocupación. Con el aumento de la sofisticación de los ciberataques, este problema se ha vuelto aún más urgente.
La IA sin duda tiene un gran potencial en el campo de la ciberseguridad. Los algoritmos de aprendizaje automático y los modelos de aprendizaje profundo son expertos en el reconocimiento de patrones, la detección de anomalías y el análisis predictivo, capacidades que son cruciales para proteger las redes de blockchain.
Las soluciones basadas en IA han comenzado a detectar actividades maliciosas más rápido y con mayor precisión que los equipos humanos, mejorando la seguridad.
Por ejemplo, la IA puede identificar vulnerabilidades potenciales analizando datos de blockchain y patrones de transacciones, y predecir ataques al detectar señales de alerta tempranas.
Este enfoque de defensa activa tiene ventajas significativas en comparación con las medidas de respuesta pasiva tradicionales, que generalmente solo toman medidas una vez que la vulnerabilidad ya ha ocurrido.
Además, las auditorías impulsadas por IA se están convirtiendo en la piedra angular de los protocolos de seguridad de Web3.0. Las aplicaciones descentralizadas (dApps) y los contratos inteligentes son los dos pilares de Web3.0, pero son muy susceptibles a errores y vulnerabilidades.
Las herramientas de IA se están utilizando para automatizar los procesos de auditoría, verificando vulnerabilidades en el código que podrían ser pasadas por alto por los auditores humanos.
Estos sistemas pueden escanear rápidamente complejos grandes contratos inteligentes y bibliotecas de código dApp, asegurando que los proyectos se lancen con mayor seguridad.
AI en la seguridad de Web3.0
A pesar de sus numerosos beneficios, la aplicación de la IA en la seguridad de Web3.0 también presenta defectos. Aunque la capacidad de detección de anomalías de la IA es extremadamente valiosa, también existe el riesgo de depender en exceso de sistemas automatizados, los cuales no siempre pueden captar todos los matices de los ataques cibernéticos.
Al fin y al cabo, el rendimiento de los sistemas de IA depende completamente de sus datos de entrenamiento.
Si los actores maliciosos pueden manipular o engañar a los modelos de IA, pueden aprovechar estas vulnerabilidades para eludir las medidas de seguridad. Por ejemplo, los hackers pueden llevar a cabo ataques de phishing altamente complejos a través de la IA o alterar el comportamiento de los contratos inteligentes.
Esto podría desencadenar un peligroso "juego del gato y el ratón", donde los hackers y los equipos de seguridad utilizan la misma tecnología de punta, y la relación de fuerzas entre ambos podría experimentar cambios impredecibles.
La naturaleza descentralizada de Web3.0 también presenta desafíos únicos para la integración de la IA en un marco de seguridad. En una red descentralizada, el control se distribuye entre múltiples nodos y participantes, lo que dificulta garantizar la uniformidad necesaria para el funcionamiento efectivo de los sistemas de IA.
Web3.0 tiene características de fragmentación innatas, mientras que la centralización de la IA (que a menudo depende de servidores en la nube y grandes conjuntos de datos) puede entrar en conflicto con los principios de descentralización promovidos por Web3.0.
Si las herramientas de IA no logran integrarse sin problemas en la red descentralizada, podrían debilitar los principios fundamentales de Web3.0.
Supervisión humana vs Aprendizaje automático
Otra cuestión que merece atención es la dimensión ética de la IA en la seguridad de Web3.0. Cuanto más dependamos de la IA para gestionar la seguridad de la red, menos supervisión humana habrá sobre las decisiones clave. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar vulnerabilidades, pero puede que no tengan la conciencia ética o contextual necesaria al tomar decisiones que afecten los activos o la privacidad de los usuarios.
En el contexto de transacciones financieras anónimas e irreversibles de Web3.0, esto podría tener consecuencias profundas. Por ejemplo, si la IA marca erróneamente una transacción legítima como sospechosa, podría resultar en el congelamiento injusto de activos. A medida que los sistemas de IA se vuelven cada vez más importantes para la seguridad en Web3.0, es necesario mantener la supervisión humana para corregir errores o interpretar situaciones ambiguas.
AI y la integración descentralizada
¿A dónde debemos ir? La integración de la IA y la descentralización necesita un equilibrio. La IA sin duda puede mejorar significativamente la seguridad de Web3.0, pero su aplicación debe combinarse con el conocimiento humano.
Se debe hacer hincapié en el desarrollo de sistemas de IA que mejoren la seguridad y respeten la idea de descentralización. Por ejemplo, las soluciones de IA basadas en blockchain se pueden construir con nodos descentralizados, lo que garantiza que ninguna parte pueda controlar o manipular los protocolos de seguridad.
Esto mantendrá la integridad de Web3.0, al mismo tiempo que aprovechará las ventajas de la IA en la detección de anomalías y la prevención de amenazas.
Además, la transparencia continua y la auditoría pública de los sistemas de IA son cruciales. Al abrir el proceso de desarrollo a una comunidad más amplia de Web3.0, los desarrolladores pueden asegurar que las medidas de seguridad de la IA cumplan con los estándares y sean menos susceptibles a manipulaciones maliciosas.
La integración de la IA en el ámbito de la seguridad requiere la colaboración de múltiples partes: desarrolladores, usuarios y expertos en seguridad deben trabajar juntos para establecer confianza y garantizar la rendición de cuentas.
AI es una herramienta, no una panacea
El papel de la IA en la seguridad de Web3.0 está indudablemente lleno de perspectivas y potencial. Desde la detección de amenazas en tiempo real hasta la auditoría automatizada, la IA puede perfeccionar el ecosistema de Web3.0 al ofrecer soluciones de seguridad sólidas. Sin embargo, no está exenta de riesgos.
La dependencia excesiva de la IA, así como el posible uso malintencionado, nos exige mantener la precaución.
En última instancia, la IA no debe ser vista como una solución mágica, sino como una poderosa herramienta que colabora con la inteligencia humana para proteger conjuntamente el futuro de Web3.0.
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¿Oportunidades o preocupaciones? El Director de Seguridad de CertiK analiza la dualidad de la IA en Web3.0
Redacción: Wang Tielei, Wang Tielei
Recientemente, los medios de comunicación de blockchain CCN publicaron un artículo del Dr. Wang Tielei, director de seguridad de CertiK, que analiza en profundidad la dualidad de la IA en el sistema de seguridad de Web3.0. El artículo señala que la IA se destaca en la detección de amenazas y la auditoría de contratos inteligentes, lo que puede aumentar significativamente la seguridad de la red blockchain; sin embargo, si se confía en exceso o se integra de manera inapropiada, no solo puede ir en contra de los principios de descentralización de Web3.0, sino que también puede abrir oportunidades para los hackers.
El Dr. Wang enfatiza que la IA no es una "panacea" que sustituya el juicio humano, sino una herramienta importante para la colaboración con la inteligencia humana. La IA debe combinarse con la supervisión humana y aplicarse de manera transparente y auditable, para equilibrar las necesidades de seguridad y descentralización. CertiK continuará liderando esta dirección, contribuyendo a la construcción de un mundo Web3.0 más seguro, transparente y descentralizado.
A continuación se muestra el texto completo del artículo:
Web3.0 necesita AI—pero si la integración no se realiza correctamente, puede perjudicar sus principios fundamentales
Puntos clave:
La tecnología Web3.0 está remodelando el mundo digital, impulsando el desarrollo de finanzas descentralizadas, contratos inteligentes y sistemas de identidad basados en blockchain, pero estos avances también han traído complejos desafíos de seguridad y operativos.
Durante mucho tiempo, los problemas de seguridad en el ámbito de los activos digitales han sido motivo de preocupación. Con el aumento de la sofisticación de los ciberataques, este problema se ha vuelto aún más urgente.
La IA sin duda tiene un gran potencial en el campo de la ciberseguridad. Los algoritmos de aprendizaje automático y los modelos de aprendizaje profundo son expertos en el reconocimiento de patrones, la detección de anomalías y el análisis predictivo, capacidades que son cruciales para proteger las redes de blockchain.
Las soluciones basadas en IA han comenzado a detectar actividades maliciosas más rápido y con mayor precisión que los equipos humanos, mejorando la seguridad.
Por ejemplo, la IA puede identificar vulnerabilidades potenciales analizando datos de blockchain y patrones de transacciones, y predecir ataques al detectar señales de alerta tempranas.
Este enfoque de defensa activa tiene ventajas significativas en comparación con las medidas de respuesta pasiva tradicionales, que generalmente solo toman medidas una vez que la vulnerabilidad ya ha ocurrido.
Además, las auditorías impulsadas por IA se están convirtiendo en la piedra angular de los protocolos de seguridad de Web3.0. Las aplicaciones descentralizadas (dApps) y los contratos inteligentes son los dos pilares de Web3.0, pero son muy susceptibles a errores y vulnerabilidades.
Las herramientas de IA se están utilizando para automatizar los procesos de auditoría, verificando vulnerabilidades en el código que podrían ser pasadas por alto por los auditores humanos.
Estos sistemas pueden escanear rápidamente complejos grandes contratos inteligentes y bibliotecas de código dApp, asegurando que los proyectos se lancen con mayor seguridad.
AI en la seguridad de Web3.0
A pesar de sus numerosos beneficios, la aplicación de la IA en la seguridad de Web3.0 también presenta defectos. Aunque la capacidad de detección de anomalías de la IA es extremadamente valiosa, también existe el riesgo de depender en exceso de sistemas automatizados, los cuales no siempre pueden captar todos los matices de los ataques cibernéticos.
Al fin y al cabo, el rendimiento de los sistemas de IA depende completamente de sus datos de entrenamiento.
Si los actores maliciosos pueden manipular o engañar a los modelos de IA, pueden aprovechar estas vulnerabilidades para eludir las medidas de seguridad. Por ejemplo, los hackers pueden llevar a cabo ataques de phishing altamente complejos a través de la IA o alterar el comportamiento de los contratos inteligentes.
Esto podría desencadenar un peligroso "juego del gato y el ratón", donde los hackers y los equipos de seguridad utilizan la misma tecnología de punta, y la relación de fuerzas entre ambos podría experimentar cambios impredecibles.
La naturaleza descentralizada de Web3.0 también presenta desafíos únicos para la integración de la IA en un marco de seguridad. En una red descentralizada, el control se distribuye entre múltiples nodos y participantes, lo que dificulta garantizar la uniformidad necesaria para el funcionamiento efectivo de los sistemas de IA.
Web3.0 tiene características de fragmentación innatas, mientras que la centralización de la IA (que a menudo depende de servidores en la nube y grandes conjuntos de datos) puede entrar en conflicto con los principios de descentralización promovidos por Web3.0.
Si las herramientas de IA no logran integrarse sin problemas en la red descentralizada, podrían debilitar los principios fundamentales de Web3.0.
Supervisión humana vs Aprendizaje automático
Otra cuestión que merece atención es la dimensión ética de la IA en la seguridad de Web3.0. Cuanto más dependamos de la IA para gestionar la seguridad de la red, menos supervisión humana habrá sobre las decisiones clave. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar vulnerabilidades, pero puede que no tengan la conciencia ética o contextual necesaria al tomar decisiones que afecten los activos o la privacidad de los usuarios.
En el contexto de transacciones financieras anónimas e irreversibles de Web3.0, esto podría tener consecuencias profundas. Por ejemplo, si la IA marca erróneamente una transacción legítima como sospechosa, podría resultar en el congelamiento injusto de activos. A medida que los sistemas de IA se vuelven cada vez más importantes para la seguridad en Web3.0, es necesario mantener la supervisión humana para corregir errores o interpretar situaciones ambiguas.
AI y la integración descentralizada
¿A dónde debemos ir? La integración de la IA y la descentralización necesita un equilibrio. La IA sin duda puede mejorar significativamente la seguridad de Web3.0, pero su aplicación debe combinarse con el conocimiento humano.
Se debe hacer hincapié en el desarrollo de sistemas de IA que mejoren la seguridad y respeten la idea de descentralización. Por ejemplo, las soluciones de IA basadas en blockchain se pueden construir con nodos descentralizados, lo que garantiza que ninguna parte pueda controlar o manipular los protocolos de seguridad.
Esto mantendrá la integridad de Web3.0, al mismo tiempo que aprovechará las ventajas de la IA en la detección de anomalías y la prevención de amenazas.
Además, la transparencia continua y la auditoría pública de los sistemas de IA son cruciales. Al abrir el proceso de desarrollo a una comunidad más amplia de Web3.0, los desarrolladores pueden asegurar que las medidas de seguridad de la IA cumplan con los estándares y sean menos susceptibles a manipulaciones maliciosas.
La integración de la IA en el ámbito de la seguridad requiere la colaboración de múltiples partes: desarrolladores, usuarios y expertos en seguridad deben trabajar juntos para establecer confianza y garantizar la rendición de cuentas.
AI es una herramienta, no una panacea
El papel de la IA en la seguridad de Web3.0 está indudablemente lleno de perspectivas y potencial. Desde la detección de amenazas en tiempo real hasta la auditoría automatizada, la IA puede perfeccionar el ecosistema de Web3.0 al ofrecer soluciones de seguridad sólidas. Sin embargo, no está exenta de riesgos.
La dependencia excesiva de la IA, así como el posible uso malintencionado, nos exige mantener la precaución.
En última instancia, la IA no debe ser vista como una solución mágica, sino como una poderosa herramienta que colabora con la inteligencia humana para proteger conjuntamente el futuro de Web3.0.