ਲਾਭ:
- ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਰਗ-ਪੁੱਲ, ਹਨੀਪੌਟ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਟੋਕਨਾਂ ਵਰਗੇ ਜਾਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੋਡ ਅਤੇ ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਛੱਡੇ ਗਏ ਲਾਲ ਝੰਡਿਆਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਿਰਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ, ਕਿ ਇਹ 'ਕੋਈ ਜੋਖਮ ਨਹੀਂ' ਕਹਿਣ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਇਹ ਨਵੇਂ ਜਾਲਾਂ ਨੂੰ ਖੁੰਝ ਸਕਦੀ ਹੈ
- ਹਰੇਕ ਫਲੈਗ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਮੱਧਮ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਨਿੰਦਿਆ ਤੋਂ ਬਚੋ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਰੱਖਿਆਤਮਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
Web3 ਵਿੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦਾ ਹਨੇਰਾ ਪੱਖ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ: ਜਾਅਲੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਰਗ-ਪੁੱਲ (ਡਿਵੈਲਪਰ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਦੇ ਪੈਸੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ), ਹਨੀਪੌਟ ਟਰੈਪ (ਟੋਕਨ ਜੋ ਖਰੀਦੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਵੇਚੇ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ), ਫਿਸ਼ਿੰਗ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਠੇਕੇ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਸਿਖਾਂਗੇ ਕਿ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਧੋਖਾਧੜੀ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਖੋਜ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੱਖਿਆਤਮਕ ਹੈ: ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨਾ, ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਵੇਖਣਾ। ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਜਾਲ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਵਰਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।
Web3 'ਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
- ਰਗ-ਪੁੱਲ: ਤਰਲਤਾ ਕਢਵਾਉਣ ਜਾਂ ਬੇਅੰਤ ਰਕਮਾਂ ਛਾਪਣ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਨਾਲ ਫੰਡਾਂ ਦਾ ਨਿਕਾਸ।
- ਹਨੀਪਾਟ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੰਟਰੈਕਟ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਿਕਰੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਸਿਰਫ਼ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੀ ਇਸ ਨੂੰ ਵੇਚ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਨਕਲੀ/ਨਕਲ ਟੋਕਨ: ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਨਾਮ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਬੇਕਾਰ ਟੋਕਨ ਜੋ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਨਾਮ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਫਿਸ਼ਿੰਗ: ਜਾਅਲੀ ਸਾਈਟ ਜਾਂ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਾਲ ਵਾਲਿਟ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਕਰਨਾ।
- ਪੰਪ ਅਤੇ ਡੰਪ: ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਟੋਕਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਵੇਚਣਾ।
- ਜਾਅਲੀ ਆਡਿਟ ਬੈਜ: ਇੱਕ ਅਣ-ਆਡਿਟ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ "ਆਡਿਟ ਕੀਤਾ" ਦਿਖਾਉਣਾ।
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜਾਲ ਕੋਡ ਜਾਂ ਆਨ-ਚੇਨ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਚੁੱਕਦੇ ਹਨ। AI ਇਹਨਾਂ ਝੰਡਿਆਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਲਾਲ ਝੰਡੇ: ਕੋਡ ਅਤੇ ਚੇਨ ਪੱਧਰ 'ਤੇ
ਕੋਡ ਪੱਧਰ 'ਤੇ:
- ਮਾਲਕ ਲਈ ਅਸੀਮਤ ਪੁਦੀਨੇ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ।
- ਮਾਲਕ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਤਰਕ (ਹਨੀਪਾਟ) ਜੋ ਵੇਚਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ — ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਪਤੇ ਹੀ ਵੇਚ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਂ ਪਰਿਵਰਤਨਯੋਗ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਟੈਕਸ (ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਫੀਸ) — 100% ਤੱਕ ਵਾਪਸ ਲਿਆ ਗਿਆ।
- ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਹੋਣ ਯੋਗ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਬੇਕਾਬੂ ਮਾਲਕ ਅਥਾਰਟੀ (ਪ੍ਰੌਕਸੀ)।
- ਅਨਲੌਕ ਜਾਂ ਮਾਲਕ ਦੀ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀ ਤਰਲਤਾ।
ਚੇਨ ਪੱਧਰ 'ਤੇ:
- ਕੁਝ ਪਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਟੋਕਨ ਧਾਰਕਾਂ ਦੀ ਅਤਿਅੰਤ ਇਕਾਗਰਤਾ।
- ਤਰਲਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਲਾਕ ਜਾਂ ਤਾਲਾ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਹੈ।
- ਡਿਵੈਲਪਰ ਵਾਲਿਟ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ।
- ਅਚਾਨਕ, ਅਣਜਾਣ ਵੱਡੇ ਤਬਾਦਲੇ।
- ਬਹੁਤ ਨਵਾਂ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ + ਹਮਲਾਵਰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ.
ਲਾਲ ਝੰਡਾ
ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ
AI ਭੂਮਿਕਾ
ਅਸੀਮਤ ਟਕਸਾਲ
ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ
ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਮਾਰਕਅੱਪ
ਹਨੀਪੋਟ ਤਰਕ
ਕੋਡ + ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ
ਸ਼ੱਕੀ ਉੱਲੀ ਮਾਰਕਿੰਗ
ਤਰਲਤਾ ਅਨਲੌਕ ਕੀਤੀ ਗਈ
ਆਨ-ਚੇਨ ਪੁੱਛਗਿੱਛ
ਪੁੱਛਗਿੱਛ + ਟਿੱਪਣੀ
ਮਾਲਕ ਦੀ ਇਕਾਗਰਤਾ
ਧਾਰਕ ਵੰਡ
ਡਾਟਾ ਵਿਆਖਿਆ
ਪਰਿਵਰਤਨਯੋਗ ਟੈਕਸ
ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ
ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਮਾਰਕਅੱਪ
ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾ
AI ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਸਕੇਗਾ: "ਇਸ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਮਾਲਕ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਹੈ।" ਪਰ ਦੋ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ:
- ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਿਰਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ: AI ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦਾ "ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਗ-ਪੁੱਲ ਹੈ"; ਸਿਰਫ ਜੋਖਮ ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹ. ਕੁਝ ਜਾਇਜ਼ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਵਿਰਾਮ ਅਥਾਰਟੀ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਨਵੇਂ ਫਾਹਾਂ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: ਘੁਟਾਲੇ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲਗਾਤਾਰ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ; AI ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਜਾਲ ਨਾ ਦੇਖ ਸਕੇ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਸਿਰਫ਼ ਕਿਉਂਕਿ AI ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਕੋਈ ਖਤਰਾ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ" ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। AI ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ ਕਿ ਟੋਕਨ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪਰਤ ਹੈ; ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਕਈ ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਕੀ ਇਹ ਟੋਕਨ ਘੁਟਾਲਾ ਹੈ? ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਖਰੀਦਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
AI ਨਾ ਤਾਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਿਰਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਲਾਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੱਕ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਆਨ-ਚੇਨ ਜੋਖਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ (ਸਿਰਫ਼ ਰੱਖਿਆ)। ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕੰਟਰੈਕਟ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰੋ: ਅਸੀਮਤ ਮਿੰਟ, ਵਿਰਾਮ/ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਬਲਾਕ, ਹਨੀਪੌਟ ਤਰਕ, ਸਵਿਚ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਕਸ, ਅਨਲੌਕ ਕੀਤੀ ਤਰਲਤਾ, ਬੇਕਾਬੂ ਪ੍ਰੌਕਸੀ। ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਕੋਡ ਦੀ ਲਾਈਨ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਜੋਖਮ ਕਿਉਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ "ਧੋਖਾਧੜੀ" ਜਾਂ "ਸੁਰੱਖਿਅਤ" ਨਿਰਣਾ ਕਰਨਾ; ਮਾਰਕ ਜੋਖਮ. ਇਹ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਹਨੀਪਾਟ/ਸੇਲ ਬੈਰੀਅਰ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ:
ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਇਸ ਟੋਕਨ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਤਰਕ ਹੈ ਜੋ ਵਿਕਰੀ (ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ/ਵੇਚ) ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਪਤੇ ਹੀ ਵੇਚ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖਰੀਦਣ-ਵੇਚਣ ਵਾਲੀ ਅਸਮਮਿਤਤਾ, ਗੁਪਤ ਬਲੈਕਲਿਸਟ। ਕਤਾਰ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੱਕੀ ਪੈਟਰਨ ਦਿਖਾਓ। ਅੰਤਿਮ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨਾ; ਇਸਨੂੰ "ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ" ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ।
2) ਮਾਲਕ ਅਥਾਰਟੀ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ:
ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਧਿਕਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਮਾਲਕ/ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਇਸ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ, ਰੋਕੋ, ਟੈਕਸ ਬਦਲੋ, ਤਰਲਤਾ ਵਾਪਸ ਲਓ, ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਅਥਾਰਟੀ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਲਿਖੋ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ; ਰੱਖਿਆਤਮਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।
3) ਆਨ-ਚੇਨ ਵੰਡ ਨਿਯੰਤਰਣ:
ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ (ਡਿਊਨ/ਐਕਸਪਲੋਰਰ) ਲਿਖੋ ਜੋ ਟੋਕਨ ਲਈ ਧਾਰਕ ਦੀ ਵੰਡ ਅਤੇ ਤਰਲਤਾ ਲਾਕ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇਗੀ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਚੋਟੀ ਦੇ 10 ਪਤਿਆਂ ਦਾ ਕੁੱਲ ਹਿੱਸਾ, ਕੀ ਤਰਲਤਾ ਲਾਕ ਹੈ, ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਵਾਲਿਟ ਸ਼ੇਅਰ। ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਚਲਾਵਾਂਗਾ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰਾਂਗਾ; ਡਾਟਾ ਬਣਾਉਣਾ.
4) ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਜੋਖਮ ਸੰਖੇਪ:
ਹੇਠਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਖੋਜਾਂ ਦਾ ਸਾਦੇ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਜੋਖਮ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ that a crypto novice can understand. ਘਬਰਾਹਟ ਜਾਂ ਅਤਿਕਥਨੀ ਨਾ ਬਣਾਓ; ਪਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਆਨ ਕਰੋ। "ਇਹ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ" ਨਾਲ ਸਮਾਪਤ ਕਰੋ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ (ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ)
ਕੇਸ 1 - ਹਨੀਪਾਟ ਜਲਦੀ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸੰਚਾਲਕ ਨੇ ਇੱਕ ਵਧ ਰਹੇ ਟੋਕਨ ਲਈ AI ਸਕੈਨ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਮਾਰਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜਿੱਥੇ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਲਕ ਹੀ ਵੇਚ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਗਈ: ਟੋਕਨ ਖਰੀਦਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵੇਚਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ - ਕਲਾਸਿਕ ਹਨੀਪਾਟ। ਚੇਤਾਵਨੀ ਫੈਲ ਗਈ, ਦਰਜਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਲ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਹੇ। ਸਬਕ: AI + ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਰੱਖਿਆ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ।
ਕੇਸ 2 - ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ ਤੋਂ ਵਾਪਸੀ। AI ਨੇ ਇੱਕ "ਰਗ-ਪੁੱਲ ਜੋਖਮ" ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਜਾਇਜ਼ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਵਿਰਾਮ ਅਧਿਕਾਰ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਨੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ: ਵਿਰਾਮ ਮਲਟੀਸਿਗ ਗਵਰਨੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਉਪਾਅ ਸੀ। ਪਾਠ: AI ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਨਹੀਂ ਪਤਾ; ਹਰੇਕ ਝੰਡੇ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੇਸ 3 - ਇਕਾਗਰਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਨੇ ਖੋਜਕਰਤਾ 'ਤੇ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਕਿ AI ਨੇ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ "ਸਿਖਰਲੇ 3 ਵਾਲਿਟ ਸਪਲਾਈ ਦਾ 78% ਰੱਖਦੇ ਹਨ" - ਇਹ ਸੱਚ ਸੀ। ਇਹ ਫੈਲਾਅ ਦਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਖਤਰਾ ਸੀ, ਜਿੱਥੇ ਕੀਮਤ ਅਚਾਨਕ ਵੇਚਣ ਨਾਲ ਕ੍ਰੈਸ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਸੀ। ਸਬਕ: ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਣ 'ਤੇ ਆਨ-ਚੇਨ ਫਲੈਗ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਬੂਤ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਨੈਤਿਕਤਾ: ਸਿਰਫ਼ ਰੱਖਿਆ
ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਦਾ ਗਿਆਨ ਇੱਕ ਤਿੱਖਾ ਚਾਕੂ ਹੈ। ਉਹੀ ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਾੜੇ ਇਰਾਦਿਆਂ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ "ਇੱਕ ਜਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਹੈ" ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਅਟੱਲ ਸਿਧਾਂਤ: ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਰਫ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਚੇਤਾਵਨੀ ਅਤੇ ਬਚਾਅ ਲਈ ਹੈ। ਹਨੀਪੌਟਸ ਲਿਖਣ, ਜਾਅਲੀ ਟੋਕਨ ਬਣਾਉਣ, ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧੋਖਾ ਦੇਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਪਰਾਧਿਕ ਅਤੇ ਅਨੈਤਿਕ ਦੋਵੇਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਮੋਡਿਊਲ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ।
ਇਹ ਵੀ:
- ਬਦਨਾਮੀ ਦਾ ਖਤਰਾ: ਕਿਸੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਤਸਦੀਕ ਦੇ "ਘਪਲੇ" ਘੋਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਬਣਦੀ ਹੈ। ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਪੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਨਿਵੇਸ਼ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ: ਜੋਖਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ "ਖਰੀਦੋ/ਵੇਚ" ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- ਘਬਰਾਹਟ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ: ਗਲਤ ਅਲਾਰਮ ਵੀ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੇ ਹਨ; ਹਰ ਖੋਜ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਤਸਦੀਕ ਦੇ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ।
ਸੰਕੇਤ: ਹਮੇਸ਼ਾ "ਕੋਡ/ਡਾਟਾ ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ" 'ਤੇ ਜੋਖਮ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਅਧਾਰ ਬਣਾਓ, ਨਾ ਕਿ "ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਘੁਟਾਲਾ ਹੈ"। ਸਬੂਤ ਦੇ ਨੁਕਤੇ; ਅੰਤਿਮ ਨਿਰਣਾ ਸਰੋਤ ਨਿਰਭਰ, ਮਲਟੀਪਲ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- "ਕੋਈ ਜੋਖਮ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਕਹਿਣ ਲਈ AI 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਕੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਕੋਈ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- ਹਰ ਝੰਡੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਧੋਖਾਧੜੀ ਸਮਝਣਾ। ਇਹ ਜਾਇਜ਼ ਇਕਰਾਰਨਾਮਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਬਿਨਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਦੋਸ਼ੀ ਠਹਿਰਾਉਣਾ. ਮਾਣਹਾਨੀ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜੋਖਮ।
- ਖੋਜ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਨਹੀਂ। ਆਨ-ਚੇਨ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
- ਇਹ ਭੁੱਲਣਾ ਕਿ ਏਆਈ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਜਾਲ ਨਜ਼ਰ ਨਹੀਂ ਆਉਣਗੇ. ਇੱਕ ਸਕੈਨ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਾਲ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਰੋ। ਅਪਰਾਧ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਉਲੰਘਣਾ.
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
- Web3 ਘੁਟਾਲੇ (ਰਗ-ਪੁੱਲ, ਹਨੀਪੌਟ, ਜਾਅਲੀ ਟੋਕਨ) ਕੋਡ ਅਤੇ ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
- AI ਇਹਨਾਂ ਝੰਡਿਆਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ; ਕੋਈ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਿਰਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
- ਸਿਰਫ਼ ਕਿਉਂਕਿ AI ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਕੋਈ ਜੋਖਮ ਨਹੀਂ" ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਕੋਈ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਨਵੇਂ ਜਾਲਾਂ ਨੂੰ ਖੁੰਝ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਹਰੇਕ ਝੰਡੇ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਅਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੁਆਰਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਰਫ ਬਚਾਅ ਲਈ ਹੈ; ਜਾਲ ਲਗਾਉਣਾ, ਨਿੰਦਿਆ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਬੇਬੁਨਿਆਦ ਦੋਸ਼ ਲਗਾਉਣੇ ਅਨੈਤਿਕ ਹਨ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਵਿਦਿਅਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਹਨੀਪਾਟ ਜਾਂ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ ਲੱਭੋ (ਸੁਰੱਖਿਆ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ)। AI 'ਤੇ "ਹਨੀਪਾਟ/ਸੇਲਜ਼ ਬਲਾਕ ਸਕੈਨਿੰਗ" ਅਤੇ "ਮਾਲਕ ਅਥਾਰਟੀ ਮੈਪ" ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਫਲੈਗ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ AI ਫਲੈਗ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਅਤੇ, ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਸਿਮੂਲੇਟਰ ਵਿੱਚ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਜਾਇਜ਼ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ 'ਤੇ ਉਹੀ ਸਕੈਨ ਚਲਾਓ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ AI ਇੱਕ ਝੂਠਾ ਅਲਾਰਮ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਪ੍ਰਸੰਗ ਖੁੰਝਦਾ ਹੈ)।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਰੱਖਿਆਤਮਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸਕੈਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [] ਮੈਂ ਕੋਡ/ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਹਰ ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦਰਮਿਆਨੀ ਜੋਖਮ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤੀ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਝੰਡੇ ਜਾਇਜ਼ ਇਕਰਾਰਨਾਮਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਬਿਨਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੇ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਦੋਸ਼ ਨਹੀਂ ਲਗਾਇਆ (ਬਦਨਾਮੀ ਦਾ ਜੋਖਮ)।
- ਮੈਂ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਲਾਹ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਕਦੇ ਵੀ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਾਲ ਵਿਛਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਰਾਂਗਾ।