זרימת עבודה מקצה לקצה, ממשל, אימות ואתיקה

רווחים:

• יכולת להקים זרימת עבודה מקצה לקצה שמציבה שער אימות בינה מלאכותית + אנושית בכל שלב מהרעיון ועד לרשת המרכזית
• יכולת ליצור מסגרת ממשל עם רשימת כלים מאושרת, סיווג נתונים, משמעת רישום ואבטחת מפתח פרטי
• יכולת להטמיע את העקרונות של אחריות אנושית, הסברה, סודיות, שקיפות ויושרה בכל שלב בתהליך העבודה

ביחידה הסופית הזו, אנו משלבים את כל חלקי המודול לזרימת עבודה אחת קוהרנטית: כיצד להשתמש ב-AI בצורה אחראית מקצה לקצה, החל מרעיון, דרך כתיבת חוזים חכמה, ביקורת, ניתוח על השרשרת, טוקונומיקה והגנה על הונאה. כמו כן, נעסוק בהקמת מסגרת ממשל כצוות או מומחה עצמאי - הדיסציפלינה של בחירת כלי, סיווג נתונים, רישום ואימות - והטמעת עקרונות אתיים בזרימת העבודה.

זרימת עבודה מקצה לקצה: מהרעיון ל-mainnet

המסע המופעל על ידי בינה מלאכותית, מאומת אנושי של פרויקט Web3:

1. עיצוב וטוקונומיקה. AI מייצר אפשרויות מנגנון ומתאר טוקונומי; הכלכלן והצוות מדמים את זה עם תרחישים שליליים. דלת: האם הדמיית ריבוי תרחישים החזיקה מעמד?

2. איות. בינה מלאכותית מייצרת מסגרות ותבניות בדיקה מבוססות ספרייה בדוקות; המפתח משלים. שער: בנייה + בדיקה + סקירה.

3. סריקה. כלי ניתוח סטטי + סריקת AI לאיתור דפוסי פגיעות ידועים. שער: האם בוטלו תוצאות כוזבות והועברו מועמדים אמיתיים למבקר?

4. ביקורת. המבקר המוסמך הבלתי תלוי בוחן בצורה הוליסטית, תוך שימוש ב-AI כעוזר; בני אדם מעריכים את ההיגיון העסקי. דלת: דו"ח בדיקה חתום.

5. בדיקה וסימולציה. Testnet, Fuzzing וסימולציה כלכלית. דלת: האם התרחישים החזיקו מעמד?

6. תיעוד. AI Whitepaper, NatSpec וטיוטות גילוי סיכונים הוגנים; האדם מאשר את האמת. שער: האם טענות טכניות תואמות לקוד?

7. הפצה. אישור ריבוי חתימות, יציאה הדרגתית מהרשת. דלת: האם תוכנית התגובה לאירוע מוכנה?

8. ניטור. ניטור על השרשרת מסמן חריגות ב-AI; אנשים מתערבים. דלת: מי יתערב בחריגה וכיצד?

טיפ: חלקו את הזרימה הזו לרשימת בדיקה ושאלו "מי מאשר, מה תנאי המעבר?" לכל דלת. מלא את העמודות. לא "בסדר" מילולי אלא משמעת דלת כתובה עושה את ההבדל בתחום הביטחוני-קריטי.

הקמת מסגרת ממשל

רצון טוב אינדיבידואלי אינו מספיק; נדרשת מסגרת שניתן לחזור עליה. ניהול מינימום לצוות או מומחה:

רשימת רכבים מאושרת. באילו כלי AI ואבטחה ניתן להשתמש עבור אילו משימות? איזה כלי מבודד/ארגוני לקוד קניות מסתורי? נסיעה חופשית מהווה סיכון לדליפות.

סיווג נתונים. אילו נתונים ניתן לתת לכלי AI פתוח (קוד ציבורי) ואילו לעולם לא ניתן לתת (קוד לקוח לא מבוקר, מפתח פרטי, נתונים אישיים)? ההבחנה הזו צריכה להיות כתובה בצורה ברורה.

משמעת רישום (שביל ביקורת). איזה פלט הופק על ידי AI ומי אימת אותו מתועד. זה הכרחי הן לשקיפות והן לאחריות.

אימות מתמשך. אין תביעת אבטחה שהופקה על ידי AI ללא אימות; זו צריכה להיות תרבות.

אלמנט ממשל

שאלה

מטרה

רכבים מאושרים

איזה כלי, איזו עבודה?

עקביות, מניעת דליפות

סיווג נתונים

מה ניתן ומה לא ניתן לתת?

פרטיות

משמעת רישום

מי הפיק את זה, מי אישר את זה?

אחריות

שערי אימות

מהו תנאי המעבר?

בִּטָחוֹן

אבטחת מפתח ופרטיות

אזהרה קריטית ספציפית ל-Web3: המפתח הפרטי (המפתח הסודי המספק גישה לארנק ולכספים) וביטוי המקור (מילות שחזור) בשום פנים ואופן לא נכתבים בכלי בינה מלאכותית, בהנחיה או בכל מקום מקוון. המשמעות היא אובדן ישיר של כספים. כמו כן, לא ניתן להדביק קוד לקוח לא מבוקר לתוך כלי AI פתוחים ללא רשות.

זהירות: רעיון כמו "תן לי לתת ל-AI את המפתח הפרטי שלי ולבקש ממנו לנהל את הארנק שלי" הוא אסון. המפתח הפרטי נשמר רק בארנק מאובטח, לא מקוון או חומרה. ה-AI לעולם לא יראה מפתח.

גישה חלשה / גישה חזקה

גישה חלשה:

כל אחד צריך להשתמש בכל כלי בינה מלאכותי שהוא רוצה, בכל מה שבא. הדבק את קוד הלקוח בכלי המהיר ביותר והשתמש בפלט ישירות.

גישה עוצמתית:

יש רשימה של כלי רכב מאושרים. קוד סודי רק ברכב מבודד ובאישור הלקוח. כל פלט בינה מלאכותית עובר דרך שער האימות ומי אימת אותו מתועד. המפתח הפרטי אינו נכנס לאף רכב. כל תביעת אבטחה דורשת אישור עצמאי.

ארבע תבניות הניתנות להעתקה

1) תוכנית שער זרימת עבודה:

הפק תוכנית זרימת עבודה מאומתת על ידי בינה מלאכותית עבור פרויקט Web3 מהרעיון ועד לרשת המרכזית. עבור כל שלב: מה עושה ה-AI, מהו השער האנושי, מהו מצב המעבר? הציגו אותו עם שולחן. ציינו בבירור אישור מומחה לגבי צעדים קריטיים לבטיחות.

2) מדיניות סיווג נתונים:

כתוב מדיניות "מה ניתן לתת ל-AI" עבור צוות ביקורת: כללים נפרדים לקוד ציבורי, קוד לקוח לא מבוקר, נתונים אישיים, מפתח פרטי. ציין "ניתן לייצא/מבודד ברכב/לעולם לא" עבור כל קטגוריה. כתוב את הסיבות שלך.

3) הערת שקיפות לשימוש ב-AI:

הפק טיוטת הערת שקיפות עבור פלט ביקורת/תיעוד: כיצד ובאיזה שלב נעשה שימוש בבינה מלאכותית; איזה פלט מאומת באופן אנושי; שיש לו אחריות סופית. היו כנים ומדודים.

4) תגובה לאירועים ותוכנית תקשורת:

נסח תוכנית תגובה לאירוע אבטחה חי בפרוטוקול: שלבים טכניים (עצירה, הגנת קרן), תקשורת (קהילה, משתמש), פוסט (ניתוח, שחזור). זוהי טיוטה; הצוות חייב לכייל. שימוש בשפת פאניקה; תהיה ברור ורגוע.

שלושה מארזים קטנים (במספרים)

מקרה 1 - ממשל מנע דליפה. משרד ביקורת מנע ממבקר להדביק קוד לקוח סודי בכלי זמין לציבור הודות למדיניות סיווג הנתונים שלו (המדיניות קבעה את הכלי המבודד). נמנעה הפרת חוזה ודליפה אפשרית. לקח: מדיניות כתובה תופסת שגיאה אישית.

מקרה 2 - משמעת שער הביאה לעקביות. צוות אחד החיל את אותה זרימת 8 יציאות לכל פרויקט ברבעון של 6 פרויקטים. מספר הממצאים שנתפסו לפני הביקורת עלה ב-40%, בעוד שמספר התקריות לאחר ה-mainnet היה אפס. לקח: מסגרת ניתנת לחזרה מתקנת איכות.

מקרה 3 - חזרה מאסון מפתח. מפתח עמד להדביק את המפתח הפרטי של ארנק בדיקה בהנחיית הבינה המלאכותית במהלך ניפוי באגים; הוא עצר וסובב את המפתח כי מדיניות הצוות אסרה זאת. אם זה היה מימון אמיתי זה היה אסון. לקח: המפתח אינו נכנס לאף רכב, ללא חריגים.

הטמעת אתיקה בזרימת העבודה

אתיקה היא לא פריט שנוסף מאוחר יותר, אלא דיסציפלינה המוטבעת בכל שלב של הזרימה:

• אחריות אנושית נמצאת בכל דלת קריטית לבטיחות.
• מטרה הגנתית: להגן על כלי רכב ולשלוט בהם; לעולם לא לנצל או ללכוד.
• פרטיות: נתוני הלקוח והמפתחות מוגנים.
• שקיפות: שימוש בבינה מלאכותית נאמר בכנות.
• כנות: משתמשים ומשקיעים אינם מוטעים, סיכונים אינם מוסתרים.
• חוסר משוא פנים ואימות: כל טענה מיוחסת למקור, ניגוד עניינים נלקח בחשבון.

עקרונות אלה אינם מופשטים; זה הופך להחלטות קונקרטיות בכל הנחיה, בכל דלת ובכל פלט. המהות של מודול זה היא: AI מגדיל את כוחו של מומחה Web3; אבל זה לא מחליף שיקול דעת, אחריות ואתיקה.

טעויות נפוצות

• היעדר זרימת עבודה כתובה/משמעת שער. "בסדר" מילולי אינו מספיק.
• עבודה ללא כלים מאושרים ומדיניות נתונים. סכנת דליפה.
• הסתרת השימוש ב-AI. זה נוגד את עקרון השקיפות.
• מתן המפתח הפרטי/קוד הסודי לרכב. אסון מוחלט.
• יציאה לאוויר ללא תוכנית תגובה לאירוע. חוסר היערכות במשבר.
• התחשבות באתיקה כפריט שנותר לסוף. אתיקה חייבת להיות מוטמעת בכל שלב.

לסיכום

• הזרימה מקצה לקצה מציבה שער אימות בינה מלאכותית + אנושית בכל שלב, מהרעיון ועד לניטור.
• מסגרת ממשל: כלים מאושרים, סיווג נתונים, משמעת רישום, אימות מתמשך.
• המפתח הפרטי והקוד הסודי אינם ניתנים לכלי AI; זהו כלל ללא יוצא מן הכלל.
• עקרונות אתיים (אחריות, הסברה, סודיות, שקיפות, יושר) מוטמעים בכל צעד.
• AI מגדיל את כוחו של המומחה; זה לא מחליף שיקול דעת, אחריות ואתיקה.

משימת יישום

כתוב "מסגרת שימוש של AI Web3" בעמוד אחד עבור עצמך או לצוות שלך: (1) שער בן 8 שלבים מהרעיון ל-mainnet, (2) מדיניות סיווג נתונים, (3) כללי מפתח/פרטיות, (4) רשימה של עקרונות אתיים. לאחר מכן תכנן היטב משימה אמיתית שלמדת במודול זה (למשל ביקורת חוזה) לפי מסגרת זו וסמן באיזה שלב ה-AI הכי אמין ואיזה הכי פחות אמין.

רשימת בדיקה

• [ ] יש לי דיסציפלינה של שער שנכתבה מהרעיון ל-mainnet.
• [ ] יש לי מדיניות סיווג רכב ונתונים מאושרת.
• [ ] קבעתי כלל שהמפתח הפרטי/הקוד הסודי לעולם לא יינתן לרכב.
• [ ] אני מתעד בשקיפות את השימוש ב-AI.
• [ ] אני מעביר כל תביעת אבטחה דרך שער האימות.
• [ ] יש לי תוכנית תגובה לאירוע.
• [ ] הטמעתי עקרונות אתיים בכל צעד; אימצתי שהאחריות היא של אנשים.

מבחן מודול

1. איזה מהבאים הוא המיקום המדויק ביותר לבינה מלאכותית בבלוקצ'יין וב-Web3?

• א) בינה מלאכותית יכולה להשלים את ביקורת האבטחה בעצמה ולייבא את הקוד ישירות ל-mainnet
• ב) AI לא עובד על Web3; כל העבודה חייבת להיעשות בעבודת יד
• ג) AI הוא מחולל טיוטה ועוזר מאיץ; אישור סופי קריטי לבטיחות הוא עם המומחה המוסמך ✔
• ד) מכיוון שבינה מלאכותית היא אובייקטיבית יותר מבני אדם, יש להשאיר לה החלטות ביטחוניות.

תיאור: ב-Web3, שגיאות תוכנה הופכות באופן בלתי הפיך ישירות לכסף. בינה מלאכותית; זהו עוזר מאיץ שיוצר טיוטות, מסמן דפוסים וכותב שאילתות. בביקורות קריטיות לבטיחות, המילה האחרונה היא של המומחה המוסמך שנוטל על עצמו אחריות מקצועית; התרומה של בינה מלאכותית עולה ככל שעלות הטעות יורדת.

2. מהי הגישה הבטוחה ביותר לגרום לבינה מלאכותית לכתוב קוד בעת פיתוח חוזה חכם?

• א) לייצר מסגרת המבוססת על ספריות נבדקות/מאומתות, קומפילציה, בדיקה ואימות באמצעות testnet ✔
• ב) כתיבת מנגנוני אבטחה לבינה מלאכותית מאפס, בצורה ייחודית
• ג) ברגע שהקוד מורכב, ראה אותו בטוח והעביר אותו ישירות ל-mainnet.
• ד) השאר את בקרות הגישה לסוף והתמקד רק בפונקציונליות

הסבר: הדפסת אבטחה מאפס היא מסוכנת; AI עשוי לעשות טעויות בקוד האבטחה המקורי ונתוני ההדרכה עשויים להיות מיושנים. הגישה הנכונה היא לייצר מסגרת המבוססת על ספריות בדוקות (למשל OpenZeppelin), ואז לבנות, לבדוק ולאמת עם testnet.

3. כיצד על מבקר לפרש זאת כאשר הוא שואל את ה-AI על חוזה ומקבל את התשובה ש'לא נראה שיש בעיה אבטחה משמעותית'?

• א) הקוד יכול כעת להיחשב בטוח וניתן לקצר את הביקורת
• ב) אין עוד צורך בביקורת עצמאית
• ג) התוצאה בטוחה כי בינה מלאכותית סורקת כל קטגוריה לחלוטין.
• ד) אין זו הבטחה; בינה מלאכותית עשויה לפספס שגיאות לוגיקה מקורית ועסקית, עדיין נדרשת ביקורת הוליסטית ✔

הסבר: העובדה שבינה מלאכותית לא יכולה למצוא משהו לא מוכיחה שהוא לא קיים; עדות להעדר אינה היעדר ראיות. בינה מלאכותית מחמיצה במיוחד פרצות ייחודיות ושגיאות לוגיקה עסקית. אמירה שוטפת של 'מאבטח' אינה הבטחה ואינה מבטלת את הצורך בשליטה הוליסטית.

4. איזה מהבאים הוא התחום החלש ביותר של בינה מלאכותית בסריקת פגיעות?

• א) סימון תבניות ידועות וברורות כגון Reentrancy
• ב) פרצות לוגיקה עסקית של MEV/פרונט ריצה ופרטוקול ספציפי ✔
• ג) הסבר התפוקה של כלי ניתוח סטטי בשפה פשוטה
• ד) רשימת פונקציות חסרות של בקרת גישה

תיאור: AI רב עוצמה בסריקה אחר דפוסים ידועים וחד משמעיים כגון כניסה חוזרת, בקרת גישה ופעולות שלמים. עם זאת, פגיעות לוגיקה עסקית של MEV/פרוץ ופרטוקול ספציפיות הן הקשריות ולעתים קרובות ייחודיות; אלה הם הנקודה העיוורת של AI ודורשים מומחיות וסימולציה אנושית.

5. מהן הדרכים הבטוחות והמסוכנות ביותר להשתמש בבינה מלאכותית בניתוח נתונים על השרשרת?

• א) הדבר הבטוח ביותר הוא להדפיס שאילתת חילוץ נתונים; הדבר המסוכן ביותר הוא לבקש נתונים חיים ישירות מבינה מלאכותית ולא לאשר אותם ✔
• ב) הדבר הבטוח ביותר הוא לבקש נתונים חיים ישירות מבינה מלאכותית; כתיבת שאילתה מיותרת
• ג) גיבוב וכתובות המיוצרים על ידי בינה מלאכותית הם תמיד אמינים, אין צורך באישור.
• ד) קישור הערות למקור הוא בזבוז זמן; סיכום שוטף מספיק

הסבר: בינה מלאכותית אינה תלויה בשרשרת החיה; בקשתו ישירות של העסקה/כתובת מייצרת hash וכתובת מורכבים (הזויים). השימוש הבטוח ביותר הוא להדפיס את השאילתה (למשל Dune SQL) שתמשוך את הנתונים מהמקור מכיוון שמקור הנתונים מייצר את התוצאה. פרשנות חופשית היא מסוכנת ויש לאשר כל מספר בסייר הבלוקים.

6. איזה סוג של פגיעויות הכי יקרות בפרוטוקולי DeFi ומדוע הן מאתגרות עבור AI?

• א) שגיאות כתיב/הידור בלבד; AI תופס אותם בקלות
• ב) שגיאות ממשק בלבד; עיצוב חסכוני לא קשור לזה
• ג) פערי הגיון כלכליים/עסקיים; גם אם הקוד עובד נכון, ניתן לנצל את הפרוטוקול בצורה כלכלית וה-AI מפספס את זה ✔
• ד) שגיאות כתיב בלבד; הוכח באופן סופי על ידי התחשבות בביטחון כלכלי, אין צורך בסימולציה

הסבר: ב-DeFi, הניצול היקר ביותר נובע בדרך כלל לא מהשגיאה הטכנית של הקוד, אלא מהניצול של ההיגיון הכלכלי/עסקי (מניפולציה של אורקל, עיוות מחיר הלוואות פלאש, שימוש לרעה בתמריצים). גם אם הקוד טכני עובד 'נכון', ניתן לרמות את הפרוטוקול מבחינה כלכלית. בעוד שבינה מלאכותית טובה בסריקת קוד סטנדרטי, היא לרוב לא יכולה לראות את הפגיעות הכלכליות ההקשריות והייחודיות הללו; אלה דורשים סימולציה ומומחיות אנושית.

7. מהי הטעות המסוכנת ביותר של בינה מלאכותית בדוגמנות טוקנומית וכיצד להימנע ממנה?

• א) להיות פסימי מדי; הפתרון הוא להוסיף הנחות אופטימיות יותר
• ב) תרחישיות בודדת/אופטימית; הפתרון הוא בדיקת מאמץ עם תרחישים שליליים ואימות עם סימולציה ✔
• ג) זה מייצר יותר מדי שולחנות; הפתרון הוא להסיר את השולחנות
• ד) אי הפקת טבלת חלוקה; הפתרון הוא לא להפיץ מודלים בכלל

הסבר: בינה מלאכותית מניחה בדרך כלל תרחיש יחיד ואופטימי שבו המחיר תמיד עולה, המשתמש תמיד עולה; זה גורם למודלים לא ברי קיימא להיראות "ברי קיימא", מה שמוביל להתמוטטות. המדד הוא בדיקת מאמץ למודל עם תרחישים שליליים (שוק דובים, בריחת צייד ראשים, מכירת לווייתן) ולאמת את חישובי הפליטות באמצעות סימולציה אמיתית.

8. מדריך למשתמש שהופק על ידי בינה מלאכותית אומר 'ניתן למשוך את הכספים שלך בכל עת', אך ישנה נעילה של 7 ימים בחוזה. על מה מצב זה מעיד?

• א) אין בעיה; אם המסמך שוטף, ניתן לפרסם אותו כפי שהוא
• ב) הקוד שגוי, המסמך נכון; הקוד חייב להתאים למסמך
• ג) המשתמש ממילא אינו מסתכל במסמך; הפער אינו רלוונטי
• ד) המסמך מתנגש עם הקוד; יש לאשר כל טענה טכנית בקוד אמיתי, תיעוד כוזב יטעה את המשתמש ✔

תיאור: התיעוד מתאר את הקוד; זה לא הקוד עצמו. בינה מלאכותית עשויה להציג מצג שווא של ההתנהגות בפועל של הקוד, מה שמטעה את המשתמש והופך לבעיית אבטחה. זו הסיבה שכל טענה טכנית צריכה להיות מאומתת מול קוד בפועל; תיעוד שגוי יכול להיות מסוכן אפילו יותר מקוד נכון מכיוון שהמשתמש סומך על התיעוד.

9. כיצד לפעול כאשר AI סורק חוזה סמלי ומסמן 'דגל אדום' (למשל הבעלים יכול לעצור את ההעברה)?

• א) הדגל קשור למקור ומוערך לפי הקשרו ושיקול דעתו האנושי; נמנע שיפוט סופי/השמצה ✔
• ב) החוזה בהחלט יוכרז כהונאה ויוכרז מיד
• ג) מכיוון שהבינה המלאכותית קובעת את הדגל, אין צורך באימות נוסף
• ד) מתעלמים מהדגל; הרשאות בעלים לעולם אינן מהוות סיכון

תיאור: בינה מלאכותית מועילה בסימון דפוסי הונאה ידועים, אך אינה יכולה לשפוט סופיים; כמה חוזים לגיטימיים (למשל מוגנים על ידי ניהול ריבוי חתימות) עשויים להכיל גם כוח עצירה. כל דגל צריך להיות מקושר למקור (קוד/שרשרת) ולהעריך עם ההקשר והשיפוט האנושי שלו; יש להשתמש בשפה מתונה ולהימנע מהאשמות לא מאושרות (השמצות).

10. היותו של בלוקצ'יין 'קריטי לאבטחה' קשור באופן הישיר ביותר לאיזו מהסיבות שבגללן פלט AI אינו יכול להחליף אישור מומחה?

• א) לא ניתן להשתמש בבינה מלאכותית הלכה למעשה כי היא פועלת לאט מדי
• ב) כי בינה מלאכותית תמיד מייצרת שגיאות קומפילציה
• ג) בינה מלאכותית אינה יכולה לכסות את הסיכון הבלתי הפיך עקב אי-יכולת לראות את השגיאה המקורית, הבטחה כוזבת, אי-עדכניות ואי-יכולת לקחת אחריות ✔
• ד) לא ניתן להשתמש בבינה מלאכותית בפרויקטים טורקיים מכיוון שהיא עובדת רק באנגלית.

הסבר: שגיאות באזור קריטי לביטחון הן בלתי הפיכות ומובילות ישירות להפסד חמור (מיליוני דולרים). בינה מלאכותית לא יכולה לראות את השגיאה המקורית/הקשרית, יכולה לתת הבטחה כוזבת בשפה רהוטה, לא יודעת את התקופה שאחרי מועד הפסקת ההכשרה, והכי חשוב, לא יכולה לקחת אחריות. אישור הנדסי הוא התחייבות טכנית, משפטית ואתית; מכונה אינה יכולה להתחייב, ולכן האישור הסופי נמצא אצל המומחה המוסמך.

11. מהי הדרך היעילה ביותר להגן על פרויקט Web3 קריטי לאבטחה מפני דליפה של באג AI יחיד לרשת המרכזית?

• א) האצלת התהליך כולו לכלי AI יחיד והסתכלות על הסוף
• ב) הטמעת אימות שכבות המעמיד שער ותנאי מעבר אנושי בכל שלב ✔
• ג) עקיפת שער הביקורת העצמאי כדי לחסוך זמן
• ד) כל מפתח חופשי להשתמש בכלי משלו מבלי לשמור יומנים

הסבר: באימות שכבות ממוקמים בכל שלב שער אימות אנושי ותנאי מעבר ברור (האם הבדיקה עברה, האם המבקר חתם, האם הסימולציה התקיימה) (כתיבה, סריקה, ביקורת, בדיקה/סימולציה, פריסה, ניטור). אתה לא יכול לעבור דרך דלת אחת בלי לעבור דרך אחרת; מבנה שכבות זה מונע משגיאת AI אחת לדלוף אל החיים.

12. מהו הכלל הבלתי ניתן לשינוי לגבי המפתח הפרטי או ביטוי ה-seed בעת קבלת עזרה מבינה מלאכותית במהלך ניפוי באגים?

• א) ניתן לשתף בחופשיות רק מפתחות לבדיקת ארנקים
• ב) אם המפתח מוצפן, ניתן לתת אותו לבינה מלאכותית
• ג) כאשר הבינה המלאכותית אמינה, ניתן להשאיר לה את ניהול הארנק
• ד) לא ניתן להזין מפתח פרטי וביטוי זרע לכלי בינה מלאכותית או הנחיה בשום פנים ואופן ✔

תיאור: המפתח הפרטי וביטויי המקור הם כל הגישה לארנק ולכספים. בשום פנים ואופן לא נכתבים אלה בכלי בינה מלאכותית, בהודעה או בכל מיקום מקוון אחר; אחרת קיים סיכון לאובדן כספים ישיר ובלתי ניתן להשבתה. מפתחות נשמרים רק בארנק מאובטח, רצוי לא מקוון/חומרה.

13. מהי גישת הממשל הטובה ביותר להסדרת השימוש בבינה מלאכותית עם קוד לקוח סודי במשרד ביקורת?

• א) עיבוד קוד סודי רק ברכב מבודד ובאישור הלקוח, עם מדיניות סיווג נתונים ✔
• ב) הדבקת הקוד הסודי בכל כלי ציבורי לקבלת התוצאות המהירות ביותר
• ג) זה לא משנה אם הקוד סודי; כל כלי חינמי עבור כל נתונים
• ד) גם אם יש דליפה, אמצעי זהירות מיותרים שכן האחריות היא של ספק הבינה המלאכותית

הבהרה: הדבקת קוד לקוח שלא פורסם (מקור סגור) לתוך כלי AI ציבורי ללא רשות מהווה הפרה של חוזה וסיכון לדליפה. ממשל תקין; קביעת כללים נפרדים לקוד ציבורי, קוד לקוח סודי, נתונים אישיים ומפתח פרטי עם מדיניות סיווג נתונים, עיבוד קוד סודי רק בכלים מבודדים/ארגוניים ובאישור הלקוח.