Vitalik Buterin suggereert het idee van op AI gebaseerde code-audits en Ethereum-projectontwikkelaars ondersteunen hem

Vorig jaar leden cryptohouders naar schatting een verlies van $2 miljard door oplichting en hacks. Van alle blockchain-netwerken ondervond Ethereum de grootste verliezen vanwege zijn spraakmakende projecten en uitgebreide ecosystemen. Met behulp van AI zou dit echter tot het verleden kunnen behoren.

Met behulp van op AI gebaseerde code-audits

Vitalik Buterin mede-oprichter van Ethereum, had een interessant idee te midden van een golf van binnenstromen AI-gerelateerde tokens. In een post op X zei hij dat code-audits een mogelijke toepassing zouden kunnen zijn voor AI-projecten die gebruik maken van de nieuwe technologie.

Hij voegde eraan toe AI-ondersteunde formele verificatie van code en bug lokaliseren is een toepassing van AI die hem boeit. Dit komt omdat een van de grootste technische tekortkomingen van Ethereum eigenlijk bugs in de code zijn. Alles wat dit probleem kan oplossen, zal het spel dus drastisch veranderen.

De afgelopen weken hebben de De AI-sector is opnieuw naar voren gekomen als investeringsverhaal. Het komt als resultaat van de verbazingwekkende marktresultaten van chipmaker Nvidia en de nieuwste releases van OpenAI. Slechts enkele weken na de hype zien we de prijzen van AI-tokens verdubbelen.

Buterins idee van op AI gebaseerde code-audits kan de veiligheid in de crypto-industrie aanzienlijk vergroten. Een sector die bekend staat om zijn oplichting en exploits.

Kan AI helpen bij het coderen van audits?

Eén ontwikkelaar legde dat uit blockchain projecten werken al met slimme contractaudits met behulp van een verscheidenheid aan tools. Eén grote beperking van deze programma’s is echter dat ze zich niet kunnen aanpassen aan de nieuwe informatie zoals AI dat kan.

A TokenFi-ontwikkelaar zeiden dat ze AI kunnen trainen om nieuwe contexten en informatie te herkennen en zich eraan aan te passen. Dit maakt het veel effectiever in het herkennen van de kwetsbaarheden die statische analyseregels niet zouden dekken. Het is de moeite waard te vermelden dat TokenFi zijn eigen AI-ondersteunde code-auditplatform ontwikkelt.

De mensen die aan dit project werken, voegden eraan toe dat ze kunnen verbeteren AI-hulpmiddelen met nieuwe patronen en datasets. Voor hen is deze aanpassing cruciaal in het voortdurend evoluerende veld van slimme contractbeveiliging. Er kan in deze sector een dag zonder kwetsbaarheden ontstaan ​​en nieuwe manieren kunnen de bestaande misbruiken.

Een ander ding dat de ontwikkelaar uitlegde, betreft het vermogen van de AI om van tijd tot tijd te leren en te verbeteren. Dat alles gecombineerd met het vermogen tot patroonherkenning en diepgaande analyse.

Een andere ontwikkelaar denkt met behulp van AI-systemen kwetsbaarheden te kunnen voorspellen op basis van voorspellingen en historische data. Het combineren van de AI-onderzoek met een menselijke inspectie kan een supersterk systeemcontrolemechanisme worden ontwikkeld.

RJ Ke, een ontwikkelaar bij Ethereumlaag-2 Taiko, legde uit hoe ze het proces van het onderwijzen van hun AI-systeem kunnen versnellen. Ze kunnen hem laten zien waar hij op moet letten op basis van ervaringen uit het verleden, waardoor hij potentiële problemen op tijd kan detecteren.

Hij gelooft dat AI kan ook helpen bij hoge technische taken. Eén daarvan is het certificeren dat de code onder verschillende omstandigheden naar behoren functioneert.

Ke merkte op dat dit combinatie van AI en menselijke inspectie doet meer dan alleen het versterken van hun code. Het biedt hen ook hoop op nog spannender vooruitgang in het ecosysteem van Ethereum in 2024.