AIとウェブ3.0のセキュリティ：防御を強化するか、分散化を危険にさらすか

最近、あるブロックチェーンセキュリティ専門家が、人工知能のウェブ3.0セキュリティ分野における応用について深く探討した記事を発表しました。記事では、AIがブロックチェーンネットワークのセキュリティ向上において優れた成果を示しており、特に脅威検出やスマートコントラクト監査の分野での効果が強調されています。しかし、AIへの過度の依存や不適切な統合は、ウェブ3.0の分散化原則に反する可能性があり、さらにはハッカーに隙を与えることにもなりかねません。

その専門家は、AIは人間の判断を補助するツールと見なされるべきであり、完全に人間の意思決定を代替するものではないと強調しました。彼は、AIを人間の監督と組み合わせ、透明で監査可能な方法で適用することを提案し、安全性の要求と分散化の原則とのバランスを取るべきだと述べました。

文章の詳細内容は以下の通りです：

ウェブ3.0にはAIが必要ですが、不適切な使用はそのコア原則を損なう可能性があります

主要なポイント：

• AIはリアルタイムの脅威検出と自動化されたスマートコントラクト監査を通じて、ウェブ3.0のセキュリティを大幅に向上させました。

• リスクには、AIへの過度な依存とハッカーが同じ技術を利用して攻撃を仕掛ける可能性が含まれます。

• AIと人工監視を組み合わせた戦略を採用し、安全対策がウェブ3.0の分散化理念に適合することを確保します。

ウェブ3.0技術はデジタル世界を再構築し、分散化金融、スマートコントラクト、ブロックチェーンに基づくアイデンティティシステムの発展を促進していますが、これらの進歩は複雑なセキュリティと運営の課題ももたらしています。

長い間、デジタル資産分野のセキュリティ問題は常に懸念されてきました。ネットワーク攻撃がますます複雑になるにつれて、この問題はより緊急のものとなっています。

AIはネットワークセキュリティ分野で巨大な潜在能力を示しています。機械学習アルゴリズムと深層学習モデルは、パターン認識、異常検知、予測分析に優れており、これらの能力はブロックチェーンネットワークを保護する上で重要です。

AIに基づくソリューションは、人工チームよりも迅速かつ正確に悪意のある活動を検出し、セキュリティを向上させることを始めています。

例えば、AIはブロックチェーンデータと取引パターンを分析することで潜在的な脆弱性を特定し、初期警告信号を発見することで攻撃を予測することができます。

この能動的防御方式は、従来の受動的対応策に比べて顕著な利点があります。従来の方式は通常、脆弱性が発生した後にのみ行動を取ります。

さらに、AI駆動の監査はウェブ3.0セキュリティプロトコルの基盤となりつつあります。分散化アプリケーション（dApps）とスマートコントラクトはウェブ3.0の二大柱ですが、その影響を受けやすいエラーや脆弱性があります。

AIツールは自動監査プロセスに使用されており、コード内で手動監査者が見落とす可能性のある脆弱性をチェックしています。

これらのシステムは、複雑な大規模スマートコントラクトとdAppコードベースを迅速にスキャンし、プロジェクトがより高い安全性で開始されることを保証します。

AIのウェブ3.0におけるセキュリティリスク

多くの利点があるにもかかわらず、AIのウェブ3.0セキュリティにおける応用には欠陥も存在します。AIの異常検知能力は非常に価値がありますが、すべての微妙なネットワーク攻撃を常に捉えることができるわけではない自動化システムに過度に依存するリスクもあります。

結局、AIシステムのパフォーマンスはそのトレーニングデータに完全に依存しています。

もし悪意のある行為者がAIモデルを操作したり欺いたりできるなら、彼らはこれらの脆弱性を利用してセキュリティ対策を回避する可能性があります。例えば、ハッカーはAIを通じて高度に複雑なフィッシング攻撃を仕掛けたり、スマートコントラクトの動作を改ざんしたりすることができます。

これは危険な「ネズミと猫のゲーム」を引き起こす可能性があり、ハッカーとセキュリティチームが同じ最先端技術を使用し、両者の力のバランスが予測不可能に変化する可能性があります。

ウェブ3.0の分散化の本質は、AIを安全なフレームワークに統合する際に独特の課題をもたらします。分散型ネットワークでは、制御権が複数のノードと参加者に分散しているため、AIシステムが効果的に機能するために必要な統一性を確保することが難しくなります。

ウェブ3.0は生来分散化の特徴を持っていますが、AIの集中化特性（通常はクラウドサーバーやビッグデータセットに依存している）はウェブ3.0が推奨する分散化の理念と対立する可能性があります。

AIツールが分散化ネットワークにシームレスに統合されない場合、ウェブ3.0のコア原則が弱まる可能性があります。

人間による監督 vs 機械学習

もう一つ注目すべき問題は、AIがウェブ3.0のセキュリティにおける倫理的な次元です。私たちがAIにネットワークセキュリティの管理を依存すればするほど、重要な決定に対する人間の監視が減少します。機械学習アルゴリズムは脆弱性を検出できますが、ユーザーの資産やプライバシーに影響を与える決定を下す際には、必要な倫理的または状況的な認識を持っていないかもしれません。

ウェブ3.0の匿名かつ不可逆の金融取引シーンにおいて、これは深刻な影響を引き起こす可能性があります。例えば、AIが合法的な取引を誤って疑わしいとマークした場合、資産が不公正に凍結される可能性があります。AIシステムがウェブ3.0のセキュリティにおいてますます重要になるにつれて、間違いや曖昧な状況を修正するために人間の監視を維持する必要があります。

AIと分散化の統合

私たちはどこに行くべきでしょうか？AIと分散化の統合にはバランスが必要です。AIは間違いなくウェブ3.0のセキュリティを大幅に向上させることができますが、その適用は人間の専門知識と結びつける必要があります。

重点は、セキュリティを強化し、分散化の理念を尊重するAIシステムの開発に置くべきです。例えば、ブロックチェーンに基づくAIソリューションは、分散化ノードを通じて構築され、単一の当事者がセキュリティプロトコルを制御または操作できないことを保証します。

これにより、ウェブ3.0の完全性が維持されると同時に、AIが異常検出と脅威防止においてその利点を発揮します。

さらに、AIシステムの継続的な透明性と公開監査は非常に重要です。より広範なウェブ3.0コミュニティに開発プロセスを開放することで、開発者はAIのセキュリティ対策が基準を満たしており、悪意のある改ざんを受けにくいことを確認できます。

安全分野におけるAIの統合には多方面の協力が必要です------開発者、ユーザー、そしてセキュリティ専門家が共に信頼を築き、責任を確保する必要があります。

AIはツールであり、万能薬ではありません

AIのウェブ3.0における安全性の役割は間違いなく前景と潜在能力に満ちています。リアルタイムの脅威検出から自動化監査まで、AIは強力なセキュリティソリューションを提供することによってウェブ3.0エコシステムを改善できます。しかし、それはリスクがないわけではありません。

AIに過度に依存し、悪意のある利用の可能性があるため、慎重さを保つ必要があります。

最終的に、AIは万能薬として見なされるべきではなく、人間の知恵と協力する強力なツールとして、ウェブ3.0の未来を共に守るべきです。