В последние годы рынок криптовалют и блокчейн-технологий стал свидетелем множества инцидентов, связанных с уязвимостями смарт-контрактов. Один из таких случаев произошел с проектом Banana Gun, чей смарт-контракт, несмотря на два успешных аудита, оказался подвержен критической ошибке. Интересно, что данная проблема была выявлена за считанные секунды с помощью модели искусственного интеллекта ChatGPT, что поднимает важные вопросы о качестве аудитов и надежности технологий в целом. Обзор ситуации с Banana Gun Banana Gun, стремительно развивающийся проект в мире децентрализованных финансов (DeFi), привлек внимание своих пользователей благодаря обещаниям высокой прибыли и инновационным решениям. Однако, как и многие другие проекты, он не смог избежать неизбежных рисков, связанных с кодированием и реализацией смарт-контрактов.
Хоть проект и прошел два аудита, проводимые уважаемыми фирмами, он все же подвергся критике по поводу качества проверки и самих аудитов. Аудиторы предоставили положительные заключения, что вселило в инвесторов уверенность, но реальность оказалась иной. Вскоре после запуска контракта пользователи начали сообщать о проблемах, связанных с его работой. Как ChatGPT нашел ошибку На фоне растущих беспокойств о безопасности смарт-контрактов разработчики и пользователи начали использовать AI-инструменты для обнаружения потенциальных уязвимостей. В этом контексте ChatGPT, мощная модель искусственного интеллекта, продемонстрировала свою эффективность в поиске ошибок.
Всего за несколько секунд она смогла выявить очевидный баг, который стал причиной сбоев в работе контракта. Основной особенностью ChatGPT является его способность анализировать и обрабатывать текстовые данные на быстром уровне, а также вынесение логических выводов на основе обученной информации. Такой подход позволяет находить ошибки в коде, которые могли бы остаться незамеченными для традиционных аудиторов. Это поднимает важный вопрос о том, каким образом технологии AI могут существенно изменить процесс проверки смарт-контрактов в будущем. Уроки, которые стоит извлечь Инциденты с проектами, такими как Banana Gun, подчеркивают важность тщательной проверки смарт-контрактов и необходимость использования множества методов для оценки их безопасности.
Вот несколько ключевых уроков, которые мы можем извлечь из этой ситуации: 1. Не стоит полагаться только на аудит. Хотя аудиты играют важную роль в обеспечении безопасности проекта, они не являются единственной мерой. Лучше использовать несколько методов проверки, включая автоматизированное тестирование и анализ кода. 2.
AI как важный инструмент. Применение технологий искусственного интеллекта для анализа смарт-контрактов может существенно повысить эффективность проверки. ИИ способен быстрее идентифицировать проблемы в коде, не поддающимся традиционному анализу. 3. Образование инвесторов.
Важно, чтобы инвесторы были осведомлены о рисках, связанных с инвестированием в проекты DeFi и о том, как распознавать потенциально уязвимые контракты. Перспективы использования ИИ в аудитах смарт-контрактов Технологии ИИ продолжают развиваться, и их потенциал в области обеспечения безопасности блокчейн-проектов становится все более очевидным. Возможности автоматизированного анализа кода, понимания сложных логических конструкций, а также обучения на основании исторических данных открывают новые горизонты для аудиторов и разработчиков. Благодаря таким инструментам, как ChatGPT, можно создать более надежные системы проверки. Разработка новых алгоритмов и улучшение существующих позволяют не только ускорить процесс, но и повысить его точность.
