آینده آسیب‌پذیری‌های AI در ارزهای دیجیتال
آینده تهدیدات: آسیب‌پذیری‌های جدید در دنیای ارزهای دیجیتال
با پیشرفت تکنولوژی هوش مصنوعی، این سیستم‌ها به طور فزاینده‌ای در زیرساخت‌های ارزهای دیجیتال مورد استفاده قرار می‌گیرند. اما این پیشرفت‌ها همچنین به معنای ایجاد نقاط ضعف جدیدی هستند که می‌توانند مورد سوءاستفاده قرار گیرند. به ویژه، افزونه‌ها و پروتکل‌های کنترل مانند پروتکل زمینه مدل (MCP) می‌توانند به راحتی هدف حملات مخرب قرار گیرند.
چالش‌های امنیتی ناشی از افزونه‌ها
در حال حاضر، تعداد زیادی از سیستم‌های هوش مصنوعی در ارزهای دیجیتال وجود دارند که به طور مستقیم به کیف پول‌ها، ربات‌های معاملاتی و دستیارهای آنلاین متصل هستند. با این حال، این سیستم‌ها به دلیل استفاده از افزونه‌ها، در معرض حملات مختلفی قرار دارند. بر اساس تحقیقات انجام شده، چهار نوع حمله اصلی شناسایی شده است که توسعه‌دهندگان باید نسبت به آن‌ها هوشیار باشند:
- حمله تزریق JSON: این نوع حمله می‌تواند منجر به نشت داده‌ها و دستکاری دستورات شود.
- حمله مسموم‌سازی داده: این حمله می‌تواند رفتار کاربران را به سمت گام‌های نادرست هدایت کند و منجر به ایجاد وابستگی‌های کاذب شود.
- حمله به عملکردهای رقابتی: این تکنیک می‌تواند عملکردهای مشروع سیستم را با کد مخرب جایگزین کند.
- حمله تماس متقابل MCP: این نوع حمله می‌تواند منجر به تعامل یک عامل هوش مصنوعی با سرویس‌های غیرمعتبر شود.
چرا امنیت MCP مهم است؟
با افزایش تعداد عوامل هوش مصنوعی در بازار ارزهای دیجیتال، خطرات ناشی از آسیب‌پذیری‌های MCP به شدت افزایش یافته است. طبق گزارش‌ها، تعداد این عوامل تا پایان سال 2024 به بیش از 10,000 و تا سال 2025 به یک میلیون می‌رسد. این افزایش باید توسعه‌دهندگان را وادار کند که به امنیت این سیستم‌ها توجه بیشتری داشته باشند.
نقش پروتکل زمینه مدل (MCP)
MCP به عنوان یک لایه کنترل عمل می‌کند که رفتار عامل‌های هوش مصنوعی را مدیریت می‌کند. این پروتکل مشخص می‌کند که کدام ابزارها باید استفاده شوند، چه کدی باید اجرا شود و چگونه باید به ورودی‌های کاربر پاسخ داده شود. اما این انعطاف‌پذیری همچنین می‌تواند به عنوان یک سطح حمله قدرتمند عمل کند.
پیشنهاداتی برای افزایش امنیت
توسعه‌دهندگان باید به امنیت سیستم‌های هوش مصنوعی در دنیای ارزهای دیجیتال توجه ویژه‌ای داشته باشند. برخی از اقدامات پیشنهادی شامل:
- اجرای تأیید سخت‌گیرانه افزونه‌ها
- اجبار به پاک‌سازی ورودی‌ها
- اعمال اصول حداقل امتیاز
- مرور منظم رفتار عوامل هوش مصنوعی
چالش‌های آینده و ضرورت پیشگیری
با گسترش استفاده از عوامل هوش مصنوعی در زیرساخت‌های ارزهای دیجیتال، نیاز به پیشگیری از تهدیدات امنیتی بیش از پیش احساس می‌شود. توسعه‌دهندگان باید از همان مراحل اولیه در طراحی سیستم‌های خود به امنیت توجه کنند و از ایجاد سیستم‌های آسیب‌پذیر خودداری کنند. در غیر این صورت، ممکن است با خطراتی مواجه شوند که می‌تواند منجر به از دست رفتن دارایی‌ها و اطلاعات حساس کاربران شود.
