Kombinasjon av AI-drevet on-chain dataanalyse med et white hat-sikkerhetsøkosystem @SurfAI, @immunefi, @MetaMask Sikkerhetshendelser som oppstår i blokkjede-miljøet har lenge blitt håndtert med post-mortem analyse, til tross for at transaksjoner er offentlig registrert. I denne prosessen ble on-chain-data hovedsakelig brukt som data for å forklare hendelser som allerede hadde funnet sted, og strukturen for å tolke og svare på dem i sanntid under angrepet var begrenset. De siste årene har kombinasjonen av AI-teknologi som analyserer storskala on-chain-data og white hat-sikkerhetsøkosystemet ført til en mer strukturert måte å tolke og svare på sikkerhetssignaler. On-chain-data går utover enkel transaksjonshistorikk og inkluderer en rekke sikkerhetsrelaterte signaler. Plutselige unormale endringer i fondsstrømmer, uventede endringer i administratorprivilegier, unormal timing av smartkontraktoppgraderinger, avvik i prisstrømmer mellom flere desentraliserte børser, og raske endringer i aktivasammensetning i likviditetspooler er alle egenskaper som gjentatte ganger er bekreftet gjennom analyse av tidligere sikkerhetshendelser. Disse dataene utgjør imidlertid bare en liten del av alle transaksjoner, og siden de fleste transaksjoner er normale aktiviteter, er det vanskelig å skille meningsfulle signaler fra rene data. På dette tidspunktet oppstår et intelligent lag dedikert til tolkning av on-chain data. Surf er et on-chain intelligenslag som spiller denne rollen, med fokus på å identifisere mønstre ved å syntetisere data fra flere protokoller og kjeder. Informasjonen Surf håndterer er ikke en enkelt transaksjon, men en korrelasjon på tvers av flere protokoller og strukturelle endringer som skjer over tid. Dette gjør at de kan gå utover enkle transaksjonsoppsummeringer og identifisere meningsfulle avvik fra et sikkerhetsperspektiv. Signalene som genereres i denne prosessen brukes ikke som de er, men går gjennom neste fase av verifisering og justering. Immunefi Magnus er validerings- og orkestreringslaget som kobler disse signalene til den faktiske sikkerhetsresponsen. Magnus utnytter data samlet inn fra sanntidsovervåkingspartnere som Fuzzland og Failsafe, sammen med Immunefis akkumulerte CODEX-sårbarhetsdatabase. CODEX er en strukturert database over virkelige sårbarheter og hendelsestilfeller rapportert av titusenvis av sikkerhetsforskere, og brukes som standard for å sammenligne typer og konsekvenser av sikkerhetshendelser. Magnus bruker dette til å prioritere en rekke varselsignaler og utvalgte saker som sikkerhetsforskere skal gjennomgå. Denne strukturen opererer på hundrevis av protokoller og hundrevis av milliarder dollar i eiendeler. White hat-sikkerhetsøkosystemet er et lag med menneskelig verifisering som opererer oppå dette tekniske laget. Gjennom sitt bug bounty-program har Immunefi gitt belønninger basert på sårbarhetens alvorlighetsgrad og etablert en prosess for forskere til å offentlig rapportere sårbarheter. I denne prosessen gjennomgår forskerne avvikene som AI-en oppdager og avgjør om det faktisk finnes sårbarheter. I tillegg kommuniseres rapporterte sårbarheter til relevante protokoller gjennom voldgifts- og responsprosesser. Denne strukturen er unik ved at automatisert analyse og menneskelig vurdering ikke er adskilt, men koblet sammen som en samlet strøm. For at sikkerhetsintelligens skal føre til reell brukerbeskyttelse, trengs et grensesnittlag. MetaMask er ansvarlig for å levere denne informasjonen til brukerne på lommeboknivå. Transaction Shield viser risiko før en transaksjon utføres basert på forhåndssimuleringer og en trusseldatabase, og bruker Blockaids trusselanalysedata for å analysere kontraktsinteraksjoner. mUSD er en stablecoin knyttet til amerikanske statsobligasjoner én-til-én, og tilbys som en stabil betalings- og lagringsmetode i MetaMask-miljøet. Denne konfigurasjonen hjelper brukere med å navigere transaksjoner med røde flagg i tankene, selv om de ikke tolker kompleks sikkerhetsinformasjon direkte. Denne hierarkiske strukturen fungerer også i hendelsesresponsprosessen. Hvis avvik oppdages gjennom Magnus og bekreftes av white hat-forskere, kan den relevante protokollen iverksette tiltak som å begrense eller suspendere funksjoner. Samtidig får brukere av lommeboken et varselsignal. Etter hendelsen reflekteres den identifiserte angrepsmetoden og sårbarhetsinformasjonen i CODEX-databasen og brukes som grunnlag for analyse av lignende tilfeller. Den relativt raske gjenopprettingsprosessen som ble observert i Value DeFi-hendelsen nevnes som et eksempel på hvordan denne samarbeidsstrukturen faktisk fungerte. Innen on-chain sikkerhetsanalyse fortsetter profesjonelle analyseorganisasjoner som PeckShield og CertiK også å offentliggjøre hendelsesdata. Rapportene de gir brukes til å oppsummere årsakene og strukturene til individuelle hendelser, og brukes som data for å forbedre sikkerhetsforståelsen av hele økosystemet. Denne eksterne analysen er også en viktig informasjonsressurs for AI-baserte sikkerhetssystemer og white hat-nettverk. Kombinasjonen av AI-drevet on-chain dataanalyse og et white hat-sikkerhetsøkosystem er et eksempel på de tre elementene datatolkning, menneskelig verifisering og brukerbeskyttelse som kobles sammen i en sammenhengende struktur som ikke er adskilt. Surf, Immunefi Magnus, CODEX, MetaMask mUSD, Transaction Shield og de hvite hatt-forskerne og analytikerne rundt dem jobber alle mot det samme målet på forskjellige steder. Denne strukturen illustrerer dagens teknologiske virkelighet, som viser at blokkjedesikkerhet opprettholdes gjennom et flerlags samarbeidssystem snarere enn et enkelt verktøy eller enhet. $MASK $SURF $CYBER $XRP