ලාභ:
- කෘත්රිම බුද්ධිය විගණකයාගේ විෂය පථය පුළුල් කරන නමුත් එය ප්රතිස්ථාපනය නොකරන බව තේරුම් ගැනීමට ඇති හැකියාව, ප්රවර්ග පරිලෝකනය සහ කෙටුම්පත් සෙවීමේදී ප්රයෝජනවත් වේ.
- කෘතිම බුද්ධියට මුල් අවදානම සහ ව්යාපාරික තර්ක දෝෂය මග හැරී ඇති බවත්, චතුර ලෙස 'සුරක්ෂිත' ප්රකාශයක් සහතිකයක් නොවන බවත් හඳුනා ගැනීමට හැකි වීම
- සොයාගැනීම් ඒවායේ බැරෑරුම් මට්ටම අනුව වර්ගීකරණය කිරීමේ හැකියාව සහ අවසාන අනුමැතිය සහ වෘත්තීය වගකීම නිසි විගණකවරයා වෙත පැවරෙන බව තේරුම් ගැනීම.
ආරක්ෂක විගණනය (අවදානම්තා සඳහා ස්මාර්ට් කොන්ත්රාත්තුවක් ක්රමානුකූලව පරීක්ෂා කිරීම) Web3 හි වඩාත්ම වගකිවයුතු කාර්යය වේ. විගණකවරයෙකු විසින් මග හැරුණු එක් පේළියක් ඩොලර් මිලියන ගණනක පාඩුවකට හේතු විය හැක. මෙම ඒකකය තුළ ඔබ විගණන සහායකයෙකු ලෙස AI භාවිතා කරන්නේ කෙසේදැයි ඉගෙන ගනු ඇත; ඉඟි ජනනය කිරීමේ සිට සොයාගැනීම් දළ සටහනක් ලිවීම දක්වා අපි ඉගෙන ගනිමු. නමුත් වඩාත්ම තීරණාත්මක වාක්යය මෙයයි: AI පාලනය නොකරයි; එය විගණකවරයාගේ ඇස තියුණු කරන සහායකයෙකි. අවසාන අනුමැතිය වෘත්තීය වගකීම භාර ගන්නා දක්ෂ විගණකවරයා සතු වේ.
විගණනය ආරක්ෂාව වැදගත් වන්නේ ඇයි
"මෙම කේතය සමාලෝචනය කර ඇත" යනුවෙන් විගණන වාර්තාවක් ව්යාපෘතියට සහ ආයෝජකයින්ට සහතික කරයි. මෙම සහතිකය අසත්ය නම්, ප්රතිවිපාක විනාශකාරී ය: සූරාකන ලද ප්රොටෝකෝලය, අහිමි වූ අරමුදල්, බිඳ වැටුණු ව්යාපෘතිය. එබැවින්, පරීක්ෂා කිරීමේදී AI භාවිතා කිරීම මෙම මොඩියුලයේ වඩාත්ම සැලකිලිමත් කොටසයි. AI විගණකයාගේ විෂය පථය පුළුල් කරයි (තවත් රටා සිහිපත් කරයි, වේගයෙන් කියවයි) නමුත් විගණක ප්රතිස්ථාපනය නොකරයි.
එය සමත් නොවන්නේ ඇයි? මන්ද:
- පුහුණු දත්තවල නොමැති අද්විතීය/නව අවදානම AI හට දැකිය නොහැක.
- AI බොහෝ විට ප්රොටෝකෝලයේ ව්යාපාරික තර්කනයේ දෝෂය මග හැරේ - කේතය තාක්ෂණික වශයෙන් නිවැරදි නමුත් ආර්ථික වශයෙන් සූරාකෑමට ලක් වේ.
- චතුර භාෂාවෙන් "ආරක්ෂිත" යැයි පැවසීමෙන් AI හට ව්යාජ සහතිකයක් ලබා දිය හැක; මේක තමයි භයානකම ප්රතිඵලය.
පාලනය තුළ AI භාවිතා කිරීමේ ස්ථර
1. මූලික ස්කෑන් සහ රටා මතක් කිරීම. AI පිරික්සුම් ලැයිස්තුවක් වැනි දන්නා අවදානම් රටා හරහා ගමන් කරයි: නැවත ඇතුල්වීම, ප්රවේශ පාලනය, ඔරකල් හැසිරවීම, ඉදිරිපස ධාවනය. මෙමගින් විගණකවරයාට කිසිදු කාණ්ඩයක් අතපසු නොවන බව සහතික කරයි.
2. කේත පැහැදිලි කිරීම. සරල භාෂාවෙන් AI වෙත සංකීර්ණ කාර්යයක් පැහැදිලි කිරීම විගණකවරයාට තර්කනය ඉක්මනින් ග්රහණය කර ගැනීමට ඉඩ සලසයි; නමුත් විස්තරය සෑම විටම කේතය සමඟ සැසඳේ.
3. සොයාගැනීම් කෙටුම්පතක් ලිවීම. විගණක අවදානමක් සොයාගත් විට, AI වාර්තාවේ කෙටුම්පත ලිවීමේ කාලය ඉතිරි කරයි (විස්තරය, බලපෑම, යෝජිත විසඳුම).
4. ප්රති-උපකල්පනය උත්පාදනය කිරීම. AI ගෙන් අසන්න "මෙම කාර්යය අනිසි ලෙස භාවිතා කළ හැක්කේ කෙසේද?" "" ඇසීම ආක්රමණශීලී ඉදිරිදර්ශනය අපට මතක් කර දෙයි.
අවධානය: AI පවසන පමණින් "මම මෙම කේතයේ කිසිදු දුර්වලතාවයක් සොයා ගත්තේ නැත" යන්නෙන් අදහස් වන්නේ "මෙම කේතය ආරක්ෂිතයි" යන්න නොවේ. නොපැමිණීමේ සාක්ෂිය යනු සාක්ෂි නොමැතිකම නොවේ. AI හට යමක් සොයා ගැනීමට නොහැකි වීම විගණකවරයාට එම ප්රදේශය පරීක්ෂා කිරීම අනවශ්ය නොවේ.
බරපතල මට්ටම් සොයා ගැනීම
විගණන සොයාගැනීම් ඒවායේ බරපතල මට්ටම අනුව වර්ගීකරණය කර ඇත. කෙටුම්පත් ජනනය කිරීමේදී AI මෙම රාමුව භාවිතා කළ යුතුය:
මට්ටම
අර්ථය
උදාහරණයක්
විවේචනාත්මක
අරමුදල් අහිමි වීම / අගුලු දැමීම සෘජුවම කළ හැකිය
නැවත ඇතුල්වීම සමඟ අරමුදල් ආපසු ගැනීම
ඉහළ
ඇතැම් තත්වයන් තුළ බරපතල බලපෑම
අනවසර මුද්රණය (මින්ට්)
මධ්යම
සීමිත බලපෑම හෝ දුෂ්කර තත්ත්වය
Oracle අපගමනය සමඟ කුඩා පාඩුවක්
අඩු
සුළු අවදානම, හොඳ පුරුදු උල්ලංඝනය කිරීම
සිදුවීම් විකාශනය අතුරුදහන්
තොරතුරු
ආරක්ෂිත නොවන, කියවීමේ හැකියාව
NatSpec නොමැතිකම
දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම
දුර්වල ක්ෂණික:
මෙම ගිවිසුම ආරක්ෂිතද?
මෙම ප්රශ්නය “ඔව්/නැත” වැනි නිරපේක්ෂ, අනවශ්ය විනිශ්චයක් කිරීමට AI ට බල කරයි - හරියටම අපට අවශ්ය නොවන දේ.
බලවත් විමසුම:
ඔබගේ කාර්යභාරය: ජ්යෙෂ්ඨ ස්මාර්ට් කොන්ත්රාත් විගණකගේ සහකාර. ආරක්ෂාව සඳහා පහත කොන්ත්රාත්තුව පරිලෝකනය කරන්න. පහත සඳහන් ප්රවර්ග එකින් එක හරහා යන්න: නැවත ඇතුල්වීම, ප්රවේශ පාලනය, පූර්ණ සංඛ්යා මෙහෙයුම්, ආදාන වලංගුකරණය, ඔරකල්/බාහිර දත්ත, ඉදිරිපස ධාවනය, ගෑස් සීමාව. එක් එක් සොයාගැනීම් සඳහා: (1) අදාළ කේතය, (2) අවදානම ඇති කිරීම, (3) ඇස්තමේන්තුගත බරපතලකම (විවේචනාත්මක/ඉහළ/මධ්යම/පහත්), (4) විසඳුම් යෝජනාව. මේවා තහවුරු කළ යුතු උපකල්පන වේ; "ආරක්ෂිත" තීන්දුවක් දෙන්න එපා. "විගණක තහවුරු කිරීමට ඉඩ දෙන්න" යනුවෙන් පැහැදිලිව පැවසීමට ඔබට විශ්වාස නැති ප්රදේශ සලකුණු කරන්න.
පිටපත් කළ හැකි සැකිලි හතරක්
1) ප්රවර්ග පාදක බ්රවුසින්:
පහත ප්රවර්ග සඳහා මෙම කොන්ත්රාත්තුව පරිලෝකනය කරන්න: නැවත ඇතුල්වීම, ප්රවේශ පාලනය, පූර්ණ සංඛ්යා පිටාර ගැලීම, ආදාන වලංගුකරණය, ඔරකල් පරායත්තතාව, ඉදිරිපස ධාවනය, DoS/gas. එක් එක් ප්රවර්ගය සඳහා, "අවදානමක් නැත/අවදානම් නැත/මට විශ්වාස නැත" යැයි පවසන්න සහ කේතයේ ඇති රේඛාවට ඔබේ සාධාරණීකරණය සම්බන්ධ කරන්න. අවසාන විනිශ්චය කරන්න එපා.
2) ප්රහාරකයාගේ දෘෂ්ටිකෝණයෙන් ප්රති-උපකල්පනය:
ප්රහාරකයෙකු මෙන් සිතන්න: මෙම කාර්යය අනිසි ලෙස භාවිතා කිරීමට ක්රම මොනවාද? එක් එක් සිද්ධිය පියවරෙන් පියවර ලියන්න සහ අවශ්ය කොන්දේසි මොනවාදැයි දක්වන්න. මෙම අවස්ථා පරීක්ෂා කළ යුතු උපකල්පන වේ; සැබෑ සූරාකෑමේ කේතය ජනනය නොකරන්න, අවදානම විස්තර කරන්න.
3) කෙටුම්පත් සොයාගැනීම් වාර්තාව:
විධිමත් විගණන භාෂාවෙන් පහත සත්යාපිත සොයා ගැනීම වාර්තා කරන්න: මාතෘකාව, බරපතලකම, විස්තරය, බලපෑම, බලපෑමට ලක් වූ කේතය, ප්රතිනිෂ්පාදනය කිරීමට පියවර, යෝජිත විසඳුම. මනින ලද සහ තාක්ෂණික භාෂාව භාවිතා කරන්න; අතිශයෝක්තිය. සොයා ගැනීම විගණක විසින් තහවුරු කර ඇති බව උපකල්පනය කරන්න, නව සොයා ගැනීමක් සිදු නොකරන්න.
4) නිවැරදි සත්යාපනය:
පහත දැක්වෙන්නේ සංවර්ධකයා විසින් යොදන ලද අවදානමක් සහ නිවැරදි කිරීමකි. නිවැරදි කිරීම ඇත්ත වශයෙන්ම අවධානම වසා දමන්නේ දැයි පරීක්ෂා කරන්න; එය නව අතුරු ආබාධයක් හෝ අවදානමක් ඇති කරයිද යන්න සලකුණු කරන්න. නිසැකවම "වසා ඇත" කියන්න එපා; "පරීක්ෂාවෙන් තහවුරු කළ යුතුය" යනුවෙන් අවසන් කරන්න.
කුඩා අවස්ථා තුනක් (සංඛ්යා වලින්)
1 වන අවස්ථාව - AI ප්රවර්ග පැනීම වලක්වා ඇත. විගණකවරයෙකු රේඛා 400ක කොන්ත්රාත්තුවක් කෙරෙහි අවධානය යොමු කර ඔරකල් කාණ්ඩය මඟ හැරීමට සූදානම්ව සිටියේය. AI හි ප්රවර්ග පරිලෝකනය "මිල දත්ත තනි මූලාශ්රයකින්, හැසිරවීමට විවෘත" බවට අනතුරු ඇඟවීමක් ලබා දුන්නේය. විගණකවරයා එය පරීක්ෂා කළ අතර එය ඇත්ත වශයෙන්ම මධ්යම අවදානමක් බව සොයා ගන්නා ලදී. පාඩම: AI ආවරණ විනය පවත්වාගෙන යයි.
නඩුව 2 - වැරදි "ආරක්ෂිත" සහතිකය. තවත් කණ්ඩායමක් AI ගෙන් ඇසුවේ "මෙය ආරක්ෂිතද?" ඔහු ඇසුවා; "සැලකිය යුතු ගැටලුවක් ඇති බවක් නොපෙනේ," AI පැවසීය. කාර්ය මණ්ඩල පරීක්ෂාව සැහැල්ලු විය. එවිට ස්වාධීන විගණකවරයා ව්යාපාර-තර්ක දෝෂයක් සොයා ගත්තේය: තාක්ෂණික වශයෙන් නිවැරදි නමුත් දිරිගැන්වීම් ගසාකෑමට හැකි වූ ගණනය කිරීමකි. පාඩම: AI ව්යාපාර තාර්කික දෝෂය මග හැරේ; ඔහු "ආරක්ෂිත" යැයි පැවසීම විශ්වාස කළ නොහැක.
3 වන අවස්ථාව - වාර්තාව කෙටුම්පත් කිරීමෙන් පැය 3ක් ඉතිරි විය. සොයාගැනීම් 8ක් අතින් වාර්තා කිරීමට විගණකවරයා දවසෙන් අඩක් ගත කළේය. මම සත්යාපිත සොයාගැනීම් AI වෙත ලබා දී නිල කෙටුම්පත මුද්රණය කළ පසු, කාලය පැය ~3කින් අඩු විය; විගණකවරයා ගැඹුරු කිරීම සඳහා කාලය කැප කළේය. පාඩම: සොයාගැනීම් දැනටමත් මානුෂිකව සත්යාපනය කර ඇති නිසා AI වාර්තා කිරීමේදී ආරක්ෂිත සහ කාර්යක්ෂම වේ.
ව්යාපාර තාර්කික අවදානම: AI හි අන්ධ ස්ථානය
වඩාත්ම මිල අධික දුර්වලතා බොහෝ විට පැමිණෙන්නේ කේතයේ තාක්ෂණික දෝෂයකින් නොව, නමුත් ව්යාපාරික තර්කයේ සූරාකෑමේ හැකියාවෙනි: විපාක ගිණුමක් වට කර ගැනීම, ෆ්ලෑෂ් ණය පැහැර ගැනීම, ඡන්දයක් ක්ෂණිකව හැසිරවීම. මේවා කේතය "නිවැරදිව" ක්රියා කරන නමුත් ප්රොටෝකෝලය ආර්ථික වශයෙන් රැවටිය හැකි අවස්ථා වේ. AI හට එවැනි දෝෂ මග හැරෙන්නට ඉඩ ඇත-විශේෂයෙන් ප්රොටෝකෝලය-විශේෂිත ඒවා. එබැවින්, ව්යාපාර තාර්කික සමාලෝචනය විගණකගේ වඩාත්ම මානව-දැඩි ක්ෂේත්රය වන අතර AI මත අවම වශයෙන් රඳා පවතී.
ඉඟිය: "මෙම ප්රොටෝකෝලයේ ආර්ථික දිරිගැන්වීම් ප්රයෝජනයට ගත හැක්කේ කෙසේද?" AI වෙතින් අසන්න. සහ ආරම්භක ලක්ෂ්යයක් ලෙස එන අවස්ථා භාවිතා කරන්න - නමුත් ඔබ සහ ඔබේ කණ්ඩායම සැබෑ විශ්ලේෂණය කළ යුතු බව මතක තබා ගන්න.
පොදු වැරදි
- AI ගෙන් අසන්න "එය ආරක්ෂිතද?" ඔබේ ඔව් යැයි අසමින් සහ විශ්වාස කරන්න. නිරපේක්ෂ විනිශ්චය අවශ්ය නොවේ.
- AI "මට එය සොයාගත නොහැකි විය" යැයි පවසන විට සමාලෝචනය නතර කිරීම. නොපැමිණීම සාක්ෂියක් නොවේ.
- ව්යාපාර තාර්කික සමාලෝචනය AI වෙත පැවරීම. එය ඔහුගේ විශාලතම අන්ධ ස්ථානයයි.
- ස්වාධීන මෙවලම් භාවිතා නොකිරීම (Slither ආදිය). AI පමණක් ප්රමාණවත් නොවේ.
- AI විසින් කරන ලද සොයාගැනීම තහවුරු කිරීමකින් තොරව වාර්තාවට ඇතුළත් කිරීම. මායාවන් ඇතිවීමේ අවදානම.
- AI මත පාලන වගකීම පැවරීමට උත්සාහ කිරීම. වගකීම විශේෂඥයා සතුය.
සාරාංශයක් ලෙස
- විගණනය ආරක්ෂිතයි; AI විගණකගේ විෂය පථය පුළුල් කරන නමුත් එය ප්රතිස්ථාපනය නොකරයි.
- AI හට මුල් අවදානම සහ ව්යාපාරික තාර්කික දෝෂය මග හැරේ; "ආරක්ෂිත" යැයි පැවසීම සහතිකයක් නොවේ.
- සොයාගැනීම් බරපතල මට්ටම අනුව වර්ගීකරණය කර ඇත; කෙටුම්පත් ජනනය කිරීමේදී AI ප්රයෝජනවත් වේ.
- ප්රති-උපකල්පනය සහ ප්රවර්ග පිරික්සීම ඇතුළත් කිරීමේ විනය ආරක්ෂා කරයි.
- අවසාන අනුමැතිය සහ වෘත්තීය වගකීම සෑම විටම දක්ෂ විගණකවරයා සතුවේ.
යෙදුම් කාර්යය
දන්නා අවදානමක් අඩංගු නියැදි කොන්ත්රාත්තුවක් සොයන්න (අධ්යාපනික අරමුණු සඳහා, "අවදානමට ලක්විය හැකි කොන්ත්රාත්තු" සඳහා උදාහරණ විවෘත මූලාශ්රයෙන් ලබා ගත හැකිය). AI වෙත "ප්රවර්ග පදනම් කරගත් ස්කෑනිං" විමසුම යොදන්න. AI: (1) සැබෑ අවදානම සොයා ගත්තේද, (2) ගොතන ලද/අසත්ය සොයාගැනීම් නිෂ්පාදනය කළේද, (3) “සුරක්ෂිත” වැනි නිරපේක්ෂ විනිශ්චයන් සිදු කළේද යන්න සැලකිල්ලට ගන්න. ඉන්පසු එය ස්ථිතික විශ්ලේෂණ මෙවලමක් සමඟ සසඳන්න.
පිරික්සුම් ලැයිස්තුව
- [ ] AI ගෙන් අසන්න "එය ආරක්ෂිතද?" ඒ වෙනුවට, මට තිබුණේ ප්රවර්ග පදනම් කරගත් ස්කෑන් එකක්.
- [ ] මම සෑම සොයාගැනීමක්ම උපකල්පනයක් ලෙස සැලකුවෙමි.
- [ ] මම ව්යාපාර තර්කනය සමාලෝචනය කළේ මා/කණ්ඩායම.
- [ ] මම එය ස්වාධීන ස්ථිතික විශ්ලේෂණ මෙවලමක් සමඟ හරස් වලංගු කළෙමි.
- AI විසින් සොයාගැනීම් ගොතන්නේ නැති බව මම තහවුරු කර ඇත්තෙමි.
- [ ] මම සොයාගැනීම් බරපතල මට්ටම අනුව වර්ග කළෙමි.
- [ ] අවසාන අනුමැතිය හිමිවන්නේ දක්ෂ විගණකවරයාට බව මම පිළිගත්තා.