基於AI的鏈上數據分析與白帽安全生態系統的結合 @SurfAI , @immunefi , @MetaMask 儘管區塊鏈環境中的安全事件因交易公開記錄的特性而長期以來以事後分析為主，但這一過程中鏈上數據主要被用作解釋已發生事件的資料，而在攻擊進行期間實時解釋和應對的結構則相對有限。最近，隨著大規模鏈上數據分析的AI技術與白帽安全生態系統的結合，安全信號的結構性解釋和應對方式逐漸成形。 鏈上數據不僅僅是簡單的交易記錄，還包含各種安全相關信號。資金流動的急劇異常變化、管理權限的意外變更、智能合約升級的異常時點、各去中心化交易所之間價格餘差的變化、流動性池內資產組合的急劇變化等，都是通過過去的安全事件分析反覆確認的特徵。然而，這類數據僅占所有交易的極小部分，大多數交易是正常活動，因此僅依賴原始數據難以區分有意義的信號。在這一點上，專門負責鏈上數據解釋的智能層出現了。 Surf是執行這一角色的鏈上智能層，專注於綜合多個協議和鏈上發生的數據以識別模式。Surf處理的信息不是單一交易，而是跨多個協議的相關性和時間流中出現的結構性變化。通過這一過程，可以識別出在安全角度上有意義的異常跡象，而不僅僅是簡單的交易摘要。這一過程中生成的信號不會直接使用，而是經過下一步的驗證和調整過程。 Immunefi Magnus是將這些信號連接到實際安全應對的驗證和協調層。Magnus利用來自Fuzzland和Failsafe等實時監控合作夥伴收集的數據，以及Immunefi積累的CODEX漏洞數據庫。CODEX是一個結構化的數據庫，包含數萬名安全研究人員報告的實際漏洞和事件案例，作為比較安全事件類型和影響度的標準。基於此，Magnus優先排序多個警告信號，篩選出安全研究人員需要審查的事項。這一結構針對數百個協議和數千億美元規模的資產運行。 白帽安全生態系統是在這一技術層之上運作的人類驗證層。Immunefi通過漏洞獎勵計劃根據漏洞的嚴重性提供獎勵，並為研究人員提供公開報告漏洞的程序。在這一過程中，研究人員審查AI捕捉的異常跡象，判斷是否為實際漏洞。此外，報告的漏洞經過仲裁程序和應對流程後傳遞給相關協議。這一結構的特點在於自動化分析與人類判斷並不分離，而是連接成一個流。 為了使安全智能實際上能夠保護用戶，需要一個介面層。MetaMask在錢包層面上扮演著將這些信息傳遞給用戶的角色。Transaction Shield基於預先模擬和威脅數據庫，在交易執行前顯示風險，並利用Blockaid的威脅分析數據來分析合約互動。mUSD是一種與美國國債一對一掛鉤的穩定幣，作為MetaMask環境中的穩定支付和存儲手段提供。這一配置幫助用戶在不必直接解釋複雜安全信息的情況下，仍能在反映風險信號的狀態下進行交易。 這樣的分層結構在事故應對過程中也發揮作用。通過Magnus檢測到的異常跡象，白帽研究人員確認後，相關協議可以採取功能限制或暫停等措施。同時，錢包用戶會收到警告信息。事故後，確認的攻擊方式和漏洞信息會被反映到CODEX數據庫中，作為後續類似案例分析的標準。Value DeFi事件中確認的相對快速的恢復過程被提及為這一合作結構實際運作的案例。 在鏈上安全分析領域，像PeckShield和CertiK這樣的專業分析機構也持續公開事故數據。他們提供的報告用於整理個別事故的原因和結構，並作為提高整個生態系統安全理解的資料。這些外部分析也是AI基於的安全系統和白帽網絡參考的重要信息資源。 基於AI的鏈上數據分析與白帽安全生態系統的結合，是數據解釋、人類驗證和用戶保護三個要素不分離地連接成一個連續結構的案例。Surf、Immunefi Magnus、CODEX、MetaMask mUSD、Transaction Shield以及圍繞這些的白帽研究人員和分析機構，皆在不同位置朝著相同的目標運作。這一結構展示了區塊鏈安全不是單一工具或主體，而是通過多層次合作系統維持的當前技術現實。 $MASK $SURF $CYBER $XRP