ලාභ:
- බ්ලොක්චේන් වල ආරක්ෂක-විවේචනාත්මක ස්වභාවය සහ කෘත්රිම බුද්ධියට මුල් දෝෂය හඳුනා ගැනීමට නොහැකි වීමට, ව්යාජ සහතිකයක් ලබා දීමට, කල් ඉකුත් වී ඇති සහ වගකීම භාර ගැනීමට අසමත් වීමට හේතු තේරුම් ගැනීම.
- සෑම අදියරකදීම මානව සත්යාපන දොරටුවක් තබන ස්ථර සත්යාපනය සමඟින් සජීවී පද්ධතියට එක් දෝෂයක් කාන්දු වීම වැළැක්වීමේ හැකියාව
- ආරක්ෂාව-විවේචනාත්මක අවසාන අනුමැතිය අයත් වන්නේ දක්ෂ විශේෂඥයාට සහ මානව වගකීම, ආරක්ෂක අරමුණ, රහස්යභාවය, විනිවිදභාවය සහ අවංකභාවය යන මූලධර්ම අනුගමනය කිරීමේ හැකියාවයි.
මෙම මොඩියුලයේ වැදගත්ම ඒකකය මෙයයි. ස්මාර්ට් කොන්ත්රාත්තු ලිවීමේ සිට දාම විශ්ලේෂණය දක්වා, සංකේත විද්යාවේ සිට වංචා හඳුනාගැනීම දක්වා සෑම දෙයක්ම AI වේගවත් කරන ආකාරය අපි මෙතෙක් දැක ඇත්තෙමු. මෙම ඒකකයේ දී, අපි පසුපසට ගොස් කාරණයේ හදවත දෙස බලමු: AI ප්රතිදානයට ආරක්ෂිත-විවේචනාත්මක වැඩ වලදී දක්ෂ විශේෂඥ අනුමැතිය ප්රතිස්ථාපනය කළ නොහැක්කේ ඇයි. තවද විශේෂඥයෙකු ලෙස, AI වගකීමෙන් භාවිතා කිරීමේ රාමුව කුමක්ද? බ්ලොක්චේන් ඉංජිනේරු විද්යාව යනු ආරක්ෂක-විවේචනාත්මක ක්ෂේත්රයකි, එහිදී වැරදි සෘජුව සහ ආපසු හැරවිය නොහැකි ලෙස මුදල් බවට පරිවර්තනය වේ; මෙම ඒකකය එම යථාර්ථයේ අවශ්යතා සමඟ කටයුතු කරයි.
"ආරක්ෂක-විවේචනාත්මක" යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ කුමක්ද සහ එය වෙනස් වන්නේ ඇයි?
දෝෂයක ප්රතිවිපාකය ආපසු හැරවිය නොහැකි සහ බරපතල නම් ප්රදේශයක් ආරක්ෂිතව තීරණාත්මක වේ: පාලම් ඉංජිනේරු විද්යාවේ ජීවිත හානි, වෛද්ය විද්යාවේ අක්රමිකතා, බ්ලොක්චේන් හි ඩොලර් මිලියන ගණනක ක්ෂණික හා ස්ථිර පාඩුව. මෙම ක්ෂේත්රවල පිළිගත් ප්රමිතිය සාමාන්ය මෘදුකාංගවලට වඩා සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් ය:
- "එය බොහෝ විට ක්රියා කරයි" ප්රමාණවත් නොවේ; ඔප්පු කළ යුතුයි.
- "අපි එය පසුව නිවැරදි කරමු" වලංගු නොවේ; ආපසු හැරවිය නොහැකි බව සමාව නොදේ.
- අවසාන අනුමැතිය වෘත්තීය සහ නීතිමය වගකීම් භාර ගන්නා දක්ෂ විශේෂඥයෙකු සමඟ පවතී.
AI සහායකයෙකි; වගකීම භාර ගත නොහැක, වග කිව නොහැක, ප්රතිඵල පිටුපස සිටිය නොහැක. විගණන වාර්තාවක අවදානමක් මග හැරුනේ නම්, වගකීම පැවරෙන්නේ අත්සන් කළ විශේෂඥයාට මිස AI නොවේ. “AI එහෙම කිව්වා” ඉංජිනේරු විද්යාව ආරක්ෂා කිරීමක් නොවේ.
AI හට විශේෂඥයා ප්රතිස්ථාපනය කළ නොහැක්කේ ඇයි: ප්රධාන හේතු හතරක්
1. AI හට මුල් සහ සන්දර්භීය දෝෂය දැකිය නොහැක. AI පුහුණු දත්තවල රටා හඳුනා ගනී. නව අවදානමක්, ප්රොටෝකෝලය-විශේෂිත ව්යාපාරික තර්ක දෝෂයක් හෝ සංරචකවල අද්විතීය අන්තර්ක්රියා AI හි අන්ධ ස්ථානයයි. වඩාත්ම මිල අධික Web3 ප්රහාර පැමිණෙන්නේ හරියටම මෙම සුවිශේෂී දුර්වලතා මගිනි.
2. AI වැරදි සහතිකයක් ලබා දෙයි. AI හට චතුර ලෙස සහ විශ්වාසයෙන් "මෙම කේතය ආරක්ෂිත බව පෙනේ" - වැරදි වුවත් පැවසිය හැක. මෙම "ආරක්ෂාව පිළිබඳ මායාව" යනු ආරක්ෂිත-විවේචනාත්මක ප්රදේශයක වඩාත්ම භයානක ප්රතිදානයයි; මන්ද එය ව්යාජ ආරක්ෂාව පිළිබඳ හැඟීමක් ඇති කරයි.
3. AI කල් ඉකුත් වී ඇත. AI හි දැනුම අධ්යාපන කඩඉම් දිනයක නතර වේ. නවතම ප්රහාර, නවතම පුස්තකාල අනුවාද, නවතම හොඳම භාවිතයන් එහි ක්ෂිතිජයෙන් ඔබ්බට ය. ආරක්ෂාව යනු නිරන්තරයෙන් වෙනස් වන තරඟයකි; ඊයේ තොරතුරු අද ප්රමාණවත් නොවිය හැක.
4. AI හට වගකීම භාර ගත නොහැක. මෙය සමහර විට වඩාත්ම මූලික හේතුව විය හැකිය. ඉංජිනේරු අනුමැතිය තාක්ෂණික පමණක් නොව නීතිමය සහ සදාචාරාත්මක කැපවීමකි. යන්ත්රයකට මේ කැපවීම කරන්න බැහැ.
අවවාදයයි: ආරක්ෂක විවේචනාත්මක නිමැවුමක, ප්රශ්නය වන්නේ "AI පැවසුවේ කුමක්ද?" නමුත් "මෙම නිමැවුම සත්යාපනය කරන, වලංගු කරන සහ පිටුපස සිටින දක්ෂ පුද්ගලයා කවුද?" විය යුතුය. විශේෂඥ නොවන අනුමැතිය - AI මගින් හෝ මෙවලම මගින් - සහතිකයක් ලෙස සැලකිය නොහැක.
ස්ථර සත්යාපනය: තනි දෝෂ සජීවීව කාන්දු වීම වැළැක්වීම
වගකිවයුතු කාර්ය ප්රවාහයක් සෑම අදියරකදීම මානව සත්යාපන දොරටුවක් තබයි. ඔබට තවත් දොරක් හරහා ගමන් නොකර එක දොරක් හරහා යා නොහැක.
වේදිකාව
AI දායකත්වය
මානව සත්යාපන දොරටුව
අක්ෂර වින්යාසය
කෙටුම්පත් කේතය
ගොඩනැගීම + පරීක්ෂණය + සමාලෝචනය
ස්කෑන් කරන්න
අපේක්ෂකයාගේ අවදානම
ස්ථිතික විශ්ලේෂණය + විගණක තහවුරු කිරීම
විගණනය
ඉඟිය, වාර්තා කෙටුම්පත
දක්ෂ විගණක අත්සන
පරීක්ෂණය
ස්ක්රිප්ට් කෙටුම්පත
Testnet + fuzzing + simulation
බෙදා හැරීම
පිරික්සුම් ලැයිස්තුව
බහු-අත්සන තහවුරු කිරීම + ක්රමයෙන් පිටවීම
අධීක්ෂණය
විෂමතා ලකුණ
මානව ප්රතිචාර සැලැස්ම
මෙම ස්ථර ව්යුහය තනි AI දෝෂයක් ප්රධාන ජාලයට කාන්දු වීම වළක්වයි. සෑම දොරකටම පැහැදිලි සමත් කොන්දේසියක් ඇත: පරීක්ෂණය සමත් වූවාද, විගණක අත්සන් කළේද, සමාකරණය පැවතියේද?
දුර්වල ප්රවේශය / ශක්තිමත් ප්රවේශය
දුර්වල ප්රවේශය:
AI විසින් කේතය ජනනය කර ඇත, එය පිරිසිදු බව පෙනේ, අපි එය mainnet මත තබමු.
මෙය ආපසු හැරවිය නොහැකි ප්රදේශයක ආපදා සඳහා වට්ටෝරුවකි.
බලවත් ප්රවේශය:
1. AI කෙටුම්පත නිෂ්පාදනය කළා → අපි එය සම්පාදනය කළා, එය පරීක්ෂා කළා.2. ස්ථිතික විශ්ලේෂණය + AI ස්කෑන් → විගණක තහවුරු කර ඇත.3. ස්වාධීන ආරක්ෂක විගණනය → අත්සන් කළ වාර්තාව.4. Testnet + fuzzing + simulation → අවස්ථා ඉවසා ඇත.5. බහු-අත්සන, කැස්කැඩින් ප්රධාන ජාලයෙන් පිටවීම + අධීක්ෂණය. සෑම වරායකම: සංක්රාන්ති කොන්දේසිය සපුරාලන තුරු ප්රගතියක් නැත.
පිටපත් කළ හැකි සැකිලි හතරක්
1) සත්යාපන දොරටු පාලනය:
මෙම ආරක්ෂිත-විවේචනාත්මක ප්රතිදානය සඳහා වලංගු කිරීමේ පිරික්සුම් ලැයිස්තුවක් උත්පාදනය කරන්න: එය වලංගු කළ යුත්තේ කුමන ස්වාධීන පියවරයන් (සම්පාදනය, ස්ථිතික විශ්ලේෂණය, විගණනය, පරීක්ෂා කිරීම, අනුකරණය) ද? එක් එක් පියවර සඳහා සංක්රාන්ති තත්ත්වය ලියන්න. එක් පියවරක් මඟ හැරියහොත් ඇතිවන අවදානම කුමක්දැයි සඳහන් කරන්න.
2) AI ප්රතිදාන විශ්වාස මට්ටමේ ලේබල් කිරීම:
පහත AI-ජනනය කරන ලද ප්රතිදානය සමාලෝචනය කර එක් එක් ප්රකාශය සලකුණු කරන්න: “සත්යාපනය කළ / සත්යාපනය කළ යුතුය / AI දුර්වලතා ප්රදේශය”. විශේෂයෙන්ම ව්යාපාරික තර්කනය සහ අනන්ය අවදානම සම්බන්ධ මානව විශේෂඥතාව අවශ්ය වන කරුණු ඉස්මතු කරන්න.
3) විශේෂඥ මාරු සටහන:
මෙම නිමැවුම දක්ෂ විශේෂඥයෙකුට භාර දීමට, සාරාංශයක් සකස් කරන්න: AI කළේ කුමක්ද, කුමන උපකල්පන සමඟද, එය අවිනිශ්චිත වන්නේ කොතැනද, විශේෂඥයාට විශේෂයෙන් තහවුරු කිරීමට අවශ්ය වන්නේ කොතැනද? වගකීම විශේෂඥයා සතු බව පැහැදිලි කරන්න.
4) සිද්ධි ප්රතිචාර සැකසීම:
මෙම ප්රොටෝකෝලය සඳහා හදිසි/සිදුවීම් ප්රතිචාර දළ සටහනක් නිෂ්පාදනය කරන්න: ජීවියෙකු තුළ අවදානමක් සූරාකනු ලැබුවහොත් කුමන පියවර (අන්තරාවර්තන අධිකාරිය, සන්නිවේදනය, අරමුදල් ආරක්ෂාව) සම්බන්ධ වනු ඇත්ද? මෙය කෙටුම්පතකි; කණ්ඩායම සහ විශේෂඥයා ක්රමාංකනය කළ යුතුය.
කුඩා අවස්ථා තුනක් (සංඛ්යා වලින්)
නඩුව 1 - දොර පැනීම ව්යසනයක් ගෙන ආවේය. කාල පීඩනය නිසා කණ්ඩායමක් ස්වාධීන විගණනය මඟ හැර AI + තමන්ගේම පරීක්ෂණ මත විශ්වාසය තබා Mainnet වෙත ගියේය. දින 11කට පසුව ~$4M ව්යාපාරික තාර්කික අවදානමකින් ඉවත් කරන ලදී. පරීක්ෂක ගේට්ටුවක් මෙය අල්ලා ගනු ඇත. පාඩම: ආරක්ෂක තීරණාත්මක ප්රදේශයක දොරක් මග නොහරින්න.
2 වන අවස්ථාව - ස්ථර සත්යාපනය සුරකින ලදී. තවත් කණ්ඩායමක් සෑම ගේට්ටුවක්ම ක්රියාත්මක කළේය: AI සැලැස්ම → ස්ථිතික විශ්ලේෂණය → විගණනය → testnet → simulation. විගණන අවධියේදී, නැවත ඇතුල්වීමක්, ඔරකල් අවදානමක් සමාකරණයට හසු විය. ඔය දෙකම mainnet එකට කලින් වැහුවා. පාඩම: ස්ථර තනි දෝෂ කාන්දු වීම වළක්වයි.
නඩුව 3 - "ආරක්ෂිත මායාව" සංවර්ධකයෙක් AI වෙතින් කේතය ගැන විමසීය; "සැලකිය යුතු ආරක්ෂක ගැටළු කිසිවක් පෙනෙන්නට නැත," AI පැවසීය. කණ්ඩායම එය කෙසේ හෝ පරීක්ෂණයට යැවූ අතර ඉහළ මට්ටමේ සොයාගැනීම් දෙකක් මතුවිය. අපි AI විශ්වාස කළා නම් මේ දෙන්නම පණ පිටින් එන්න තිබුණා. පාඩම: AI හි විශ්වාසය ප්රකාශ කිරීම තහවුරු කිරීමක් නොවේ.
වගකිවයුතු භාවිතයේ මූලධර්ම
අපට මෙම මොඩියුලයේ සාරය මූලධර්ම හයකට අඩු කළ හැකිය:
- මානව වගකීම: ආරක්ෂාව-විවේචනාත්මක අවසාන අනුමැතිය නිපුණ විශේෂඥයන් සතුය; AI වග කිව නොහැක.
- ස්ථර සත්යාපනය: සෑම අදියරකදීම මිනිස් ගේට්ටුවක් සහ අවසර පත්රයක්.
- ආරක්ෂක භාවිතය: තොරතුරු ආරක්ෂා කිරීම සහ පාලනය කිරීම; ගසාකෑමට/උගුලට හසුකර ගැනීමට නොවේ.
- රහස්යභාවය: අවසරයකින් තොරව මෙවලම් විවෘත කිරීමට පාරිභෝගික කේතය සහ දත්ත ලබා නොදේ.
- විනිවිදභාවය: AI භාවිතය වාර්තාවේ අවංකව දක්වා ඇත; කිසිදු අතිශයෝක්තියක් හෝ බොරු සහතිකයක් ලබා නොදේ.
- අවංකභාවය: ආයෝජකයින් සහ පරිශීලකයින් නොමඟ යවන්නේ නැත; අවදානම සඟවා නැත, උපදෙස් වසන් නොකෙරේ.
ඉඟිය: සෑම ආරක්ෂක තීරණාත්මක තීරණයක් සඳහාම ඔබෙන්ම එක් ප්රශ්නයක් අසන්න: "මෙය වැරදි නම් සහ මුදල් නැති වුවහොත්, එය පිටුපස සිට වගකීම භාර ගැනීමට නිසි මානව සත්යාපනයක් තිබේද?" පිළිතුර "නැහැ, AI එසේ කීවේ" නම්, ක්රියාවලිය අසම්පූර්ණයි.
පොදු වැරදි
- ස්වාධීන විගණන දොරටුව මග හැරීම. එය ආපසු හැරවිය නොහැකි ප්රදේශය තුළ සමාව නොලැබේ.
- AI හි විශ්වාසය ප්රකාශ කිරීම තහවුරු කිරීමක් ලෙස වරදවා වටහා ගැනීම. "ආරක්ෂිත මායාව" වඩාත් භයානක ය.
- AI මත වගකීම පැටවීමට උත්සාහ කිරීම. වගකීම අත්සන් කළ විශේෂඥයා වෙත පැවරේ.
- කාලානුරූපී බව උපකල්පනය කිරීම. පුහුණු කඩඉම් දිනයෙන් ඔබ්බට AI දන්නේ නැත.
- කාල පීඩනය හේතුවෙන් දොරවල් කෙටි කිරීම. වඩාත්ම මිල අධික දෝෂයේ මූලාශ්රය.
- සිදුවීම් ප්රතිචාර සැලැස්මක් නොමැතිව පිටවීම. කාන්දුවක් සිදු වූ විට, එක් අයෙකු සූදානම් නොවී ඉතිරි වේ.
සාරාංශයක් ලෙස
- බ්ලොක්චේන් ආරක්ෂාවට වැදගත් වේ; වැරදි ආපසු හැරවිය නොහැකි අතර කෙලින්ම මුදල් බවට පත් වේ.
- AI හට මුල් දෝෂය නොපෙනේ, බොරු සහතිකයක් ලබා දෙයි, කල් ඉකුත් වී ඇති අතර වගකීම භාර ගත නොහැක.
- අවසාන ආරක්ෂණ-විවේචනාත්මක අනුමැතිය සෑම විටම දක්ෂ විශේෂඥයා සතුව ඇත්තේ එබැවිනි.
- ස්ථර සත්යාපනය එක් එක් අදියරේදී මිනිස් ගේට්ටුවක් තැබීමෙන් සජීවී පරිසරයට එක් දෝෂයක් කාන්දු වීම වළක්වයි.
- වගකීම් සහගත භාවිතය: මානව වගකීම, ආරක්ෂක අරමුණ, රහස්යභාවය, විනිවිදභාවය සහ අඛණ්ඩතාව.
යෙදුම් කාර්යය
ස්මාර්ට් කොන්ත්රාත්තු ව්යාපෘතියක් සිතන්න (නැතහොත් සැබෑ උදාහරණයක් ගන්න). අදහසේ සිට Mainnet දක්වා සම්පූර්ණ ගමන සඳහා ස්ථර සත්යාපන සැලැස්මක් ලියන්න: AI එක් එක් අදියරේදී කරන්නේ කුමක්ද, එහි ඇති මානව දොරටුව කුමක්ද, සංක්රාන්ති තත්ත්වය කුමක්ද? ඉන්පසු "කාල පීඩන" දර්ශනයක් එක් කරන්න: මඟ හැරීමට වඩාත්ම භයානක දොර කුමක්ද සහ ඇයි? සිදුවීම් ප්රතිචාර දළ සටහනක් ද ඇතුළත් කරන්න.
පිරික්සුම් ලැයිස්තුව
- [ ] අවසාන ආරක්ෂක-විවේචනාත්මක අනුමැතිය විශේෂඥයා සතු බව මම පිළිගත්තා.
- [ ] මම සෑම අදියරකදීම මානව සත්යාපන දොරටුවක් තැබුවෙමි.
- [ ] මම AI හි විශ්වාසය ප්රකාශ කිරීම තහවුරු කිරීමක් ලෙස ගණන් ගත්තේ නැත.
- [ ] මම ස්වාධීන විගණන දොර මග හැරියේ නැත.
- [ ] මම කාලීනත්වය උපකල්පනය කළේ නැත; මම මිනිසා සමඟ නවතම තොරතුරු තහවුරු කළා.
- [ ] මම වගකීම AI මත තැබුවේ නැත.
- [ ] මම සිද්ධි ප්රතිචාර සැලැස්මක් සකස් කළෙමි.