Análisis de datos on-chain basado en IA y la combinación del ecosistema de seguridad white hat @SurfAI , @immunefi , @MetaMask A pesar de que los incidentes de seguridad en el entorno blockchain se registran públicamente, han sido tratados durante mucho tiempo desde un enfoque de análisis posterior al evento. En este proceso, los datos on-chain se han utilizado principalmente como material para describir eventos que ya han ocurrido, y la estructura para interpretar y responder a los ataques en tiempo real ha sido limitada. Recientemente, la combinación de tecnologías de IA que analizan grandes volúmenes de datos on-chain y el ecosistema de seguridad white hat ha permitido interpretar y responder a las señales de seguridad de manera más estructurada. Los datos on-chain incluyen diversas señales relacionadas con la seguridad, más allá de simples registros de transacciones. Cambios abruptos en el flujo de fondos, cambios inesperados en los permisos de administrador, momentos anormales de actualización de contratos inteligentes, discrepancias en los precios entre varios intercambios descentralizados y cambios drásticos en la composición de activos dentro de pools de liquidez son características que se han confirmado repetidamente a través del análisis de incidentes de seguridad pasados. Sin embargo, estos datos representan solo una pequeña parte de todas las transacciones, y la mayoría de las transacciones son actividades normales, por lo que es difícil distinguir señales significativas solo con datos en bruto. En este punto, surge una capa inteligente dedicada a la interpretación de datos on-chain. Surf actúa como esta capa de inteligencia on-chain, enfocándose en identificar patrones al compilar datos de varios protocolos y cadenas. La información que maneja Surf no se limita a una única transacción, sino que abarca correlaciones entre múltiples protocolos y cambios estructurales que aparecen a lo largo del tiempo. Esto permite identificar anomalías significativas desde una perspectiva de seguridad, más allá de un simple resumen de transacciones. Las señales generadas en este proceso no se utilizan tal cual, sino que pasan por un proceso de verificación y ajuste en la siguiente etapa. Immunefi Magnus es la capa de verificación y orquestación que conecta estas señales con respuestas de seguridad reales. Magnus utiliza datos recopilados de socios de monitoreo en tiempo real como Fuzzland y Failsafe, junto con la base de datos de vulnerabilidades CODEX acumulada por Immunefi. CODEX es una base de datos estructurada de vulnerabilidades y casos de incidentes reportados por miles de investigadores de seguridad, que se utiliza como referencia para comparar tipos de incidentes de seguridad y su impacto. Basándose en esto, Magnus prioriza múltiples señales de alerta y selecciona los asuntos que los investigadores de seguridad deben revisar. Esta estructura opera en cientos de protocolos y activos por valor de miles de millones de dólares. El ecosistema de seguridad white hat opera sobre esta capa técnica como una capa de verificación humana. Immunefi ha establecido procedimientos a través de programas de recompensas por errores que ofrecen compensaciones según la gravedad de las vulnerabilidades y permiten a los investigadores reportar vulnerabilidades públicamente. En este proceso, los investigadores revisan las anomalías detectadas por la IA y determinan si son vulnerabilidades reales. Además, las vulnerabilidades reportadas se transmiten a los protocolos relevantes a través de procedimientos de mediación y procesos de respuesta. Esta estructura es característica porque la análisis automatizado y el juicio humano no están separados, sino que están conectados en un flujo único. Para que la inteligencia de seguridad se traduzca en protección real para los usuarios, se necesita una capa de interfaz. MetaMask desempeña este papel al transmitir esta información a los usuarios a nivel de billetera. Transaction Shield indica el riesgo antes de la ejecución de transacciones, basado en simulaciones previas y bases de datos de amenazas, y utiliza datos de análisis de amenazas de Blockaid para analizar interacciones de contratos. mUSD es una stablecoin vinculada uno a uno con bonos del tesoro de EE. UU., que se ofrece como un medio de pago y almacenamiento estable en el entorno de MetaMask. Esta configuración ayuda a los usuarios a realizar transacciones con señales de riesgo reflejadas, incluso si no interpretan directamente la compleja información de seguridad. Esta estructura jerárquica también opera en el proceso de respuesta a incidentes. Cuando se detectan anomalías a través de Magnus y un investigador white hat las confirma, los protocolos relevantes pueden tomar medidas como limitar funciones o suspender temporalmente. Al mismo tiempo, se envían mensajes de advertencia a los usuarios de billeteras. Después de un incidente, la información sobre los métodos de ataque y vulnerabilidades confirmadas se refleja en la base de datos CODEX, que se utiliza como referencia para el análisis de casos similares en el futuro. El proceso de recuperación relativamente rápido observado en el incidente de Value DeFi se menciona como un ejemplo de cómo esta estructura de colaboración realmente funcionó. En el campo del análisis de seguridad on-chain, instituciones de análisis especializadas como PeckShield y CertiK también continúan publicando datos sobre incidentes. Los informes que proporcionan se utilizan para organizar las causas y estructuras de incidentes individuales y se utilizan como material para aumentar la comprensión de la seguridad en todo el ecosistema. Este análisis externo también es un recurso de información importante que los sistemas de seguridad basados en IA y las redes white hat consultan. La combinación de análisis de datos on-chain basado en IA y el ecosistema de seguridad white hat es un caso en el que los tres elementos de interpretación de datos, verificación humana y protección del usuario no están separados, sino que están conectados en una estructura continua. Surf, Immunefi Magnus, CODEX, MetaMask mUSD, Transaction Shield y los investigadores white hat y las instituciones de análisis que los rodean operan en diferentes posiciones hacia el mismo objetivo. Esta estructura explica la realidad técnica actual en la que la seguridad blockchain se mantiene a través de un sistema de colaboración multicapa, en lugar de ser una herramienta o entidad única. $MASK $SURF $CYBER $XRP