Die Kombination von KI-gestützter On-Chain-Datenanalyse und einem White-Hat-Sicherheitsökosystem @SurfAI , @immunefi , @MetaMask Sicherheitsvorfälle in Blockchain-Umgebungen wurden trotz der Tatsache, dass Transaktionen öffentlich aufgezeichnet werden, lange Zeit hauptsächlich nachträglich analysiert. In diesem Prozess wurden On-Chain-Daten hauptsächlich als Material zur Erklärung bereits aufgetretener Ereignisse verwendet, während die Struktur, die eine Echtzeitanalyse und -reaktion während eines Angriffs ermöglicht, begrenzt war. In letzter Zeit hat die Kombination von KI-Technologien zur Analyse großer On-Chain-Datenmengen und dem White-Hat-Sicherheitsökosystem dazu geführt, dass Sicherheitszeichen strukturell interpretiert und darauf reagiert wird. On-Chain-Daten enthalten nicht nur einfache Transaktionshistorien, sondern auch verschiedene sicherheitsrelevante Signale. Plötzliche anomale Veränderungen im Geldfluss, unerwartete Änderungen der Administratorrechte, unregelmäßige Zeitpunkte für Smart-Contract-Upgrades, Diskrepanzen zwischen Preisfeeds mehrerer dezentraler Börsen und plötzliche Veränderungen in der Zusammensetzung von Vermögenswerten in Liquiditätspools sind alles Merkmale, die durch die Analyse vergangener Sicherheitsvorfälle wiederholt bestätigt wurden. Diese Daten stellen jedoch nur einen sehr kleinen Teil aller Transaktionen dar, da die meisten Transaktionen normale Aktivitäten sind, was es schwierig macht, bedeutende Signale nur anhand der Rohdaten zu unterscheiden. An diesem Punkt tritt eine intelligente Schicht auf, die sich auf die Interpretation von On-Chain-Daten spezialisiert. Surf fungiert als diese Schicht der On-Chain-Intelligenz, die sich darauf konzentriert, Muster zu identifizieren, indem sie Daten aus verschiedenen Protokollen und Chains zusammenführt. Die Informationen, die Surf behandelt, sind nicht nur einzelne Transaktionen, sondern strukturelle Veränderungen, die sich über mehrere Protokolle hinweg im Zeitverlauf zeigen. Dadurch können bedeutende Anomalien aus sicherheitstechnischer Sicht identifiziert werden, die über einfache Transaktionszusammenfassungen hinausgehen. Die in diesem Prozess erzeugten Signale werden nicht direkt verwendet, sondern durchlaufen einen Validierungs- und Anpassungsprozess in der nächsten Phase. Immunefi Magnus ist die Validierungs- und Orchestrierungsschicht, die diese Signale mit tatsächlichen Sicherheitsreaktionen verbindet. Magnus nutzt Daten, die von Echtzeitüberwachungspartnern wie Fuzzland und Failsafe gesammelt werden, zusammen mit der von Immunefi angesammelten CODEX-Schwachstellendatenbank. CODEX ist eine strukturierte Datenbank, die tatsächliche Schwachstellen und Vorfälle enthält, die von Tausenden von Sicherheitsforschern gemeldet wurden, und dient als Maßstab zum Vergleich von Arten und Auswirkungen von Sicherheitsvorfällen. Auf dieser Grundlage priorisiert Magnus eine Vielzahl von Warnsignalen und wählt die Punkte aus, die von Sicherheitsforschern überprüft werden müssen. Diese Struktur wird für Hunderte von Protokollen und Vermögenswerten im Wert von mehreren Billionen Dollar betrieben. Das White-Hat-Sicherheitsökosystem ist eine menschliche Validierungsschicht, die auf dieser technischen Schicht operiert. Immunefi hat durch Bug-Bounty-Programme Verfahren eingerichtet, um Belohnungen je nach Schweregrad von Schwachstellen anzubieten und Forschern die öffentliche Meldung von Schwachstellen zu ermöglichen. In diesem Prozess überprüfen Forscher die von der KI erfassten Anomalien und beurteilen, ob es sich um tatsächliche Schwachstellen handelt. Darüber hinaus werden gemeldete Schwachstellen durch ein Schlichtungsverfahren und einen Reaktionsprozess an die betreffenden Protokolle weitergeleitet. Diese Struktur ist dadurch gekennzeichnet, dass automatisierte Analysen und menschliche Urteile nicht getrennt, sondern in einem einzigen Fluss verbunden sind. Um sicherzustellen, dass Sicherheitsintelligenz tatsächlich zum Schutz der Benutzer führt, ist eine Schnittstellenschicht erforderlich. MetaMask spielt diese Rolle, indem sie solche Informationen auf Wallet-Ebene an die Benutzer weitergibt. Transaction Shield zeigt auf der Grundlage von Vorab-Simulationen und einer Bedrohungsdatenbank vor der Ausführung von Transaktionen an, ob Risiken bestehen, und analysiert Interaktionen mit Verträgen unter Verwendung von Bedrohungsanalysedaten von Blockaid. mUSD ist ein Stablecoin, der eins zu eins an US-Staatsanleihen gekoppelt ist und in der MetaMask-Umgebung als stabiles Zahlungsmittel und Aufbewahrungsmittel angeboten wird. Diese Konfiguration hilft den Benutzern, Transaktionen durchzuführen, ohne dass sie komplexe Sicherheitsinformationen selbst interpretieren müssen, während die Risikosignale berücksichtigt werden. Diese hierarchische Struktur funktioniert auch im Prozess der Vorfallreaktion. Wenn über Magnus Anomalien erkannt werden und ein White-Hat-Forscher dies bestätigt, können die betreffenden Protokolle Maßnahmen wie Funktionsbeschränkungen oder vorübergehende Aussetzungen ergreifen. Gleichzeitig wird den Wallet-Benutzern eine Warnmeldung übermittelt. Nach einem Vorfall werden die bestätigten Angriffsarten und Schwachstelleninformationen in die CODEX-Datenbank aufgenommen, um als Maßstab für die Analyse ähnlicher Fälle in der Zukunft zu dienen. Der relativ schnelle Wiederherstellungsprozess, der im Value DeFi-Vorfall festgestellt wurde, wird als Beispiel dafür angeführt, dass diese Kooperationsstruktur tatsächlich funktioniert hat. Im Bereich der On-Chain-Sicherheitsanalysen veröffentlichen auch spezialisierte Analyseinstitute wie PeckShield und CertiK kontinuierlich Vorfalldaten. Die von ihnen bereitgestellten Berichte werden verwendet, um die Ursachen und Strukturen einzelner Vorfälle zu ordnen und dienen als Material zur Erhöhung des Sicherheitsbewusstseins im gesamten Ökosystem. Diese externen Analysen sind ebenfalls wichtige Informationsressourcen, auf die KI-gestützte Sicherheitssysteme und White-Hat-Netzwerke zurückgreifen. Die Kombination von KI-gestützter On-Chain-Datenanalyse und einem White-Hat-Sicherheitsökosystem ist ein Beispiel dafür, dass die drei Elemente Dateninterpretation, menschliche Validierung und Benutzerschutz nicht getrennt sind, sondern in einer kontinuierlichen Struktur miteinander verbunden sind. Surf, Immunefi Magnus, CODEX, MetaMask mUSD, Transaction Shield und die umgebenden White-Hat-Forscher und Analyseinstitute arbeiten an unterschiedlichen Stellen auf dasselbe Ziel hin. Diese Struktur zeigt die gegenwärtige technische Realität, dass die Sicherheit von Blockchain nicht durch ein einzelnes Werkzeug oder Subjekt, sondern durch ein mehrschichtiges Kooperationssystem aufrechterhalten wird. $MASK $SURF $CYBER $XRP