Allein im Jahr 2023 gelang es Krypto-Betrügern, mehr als $24 Milliarden an Krypto zu erbeuten, was die Alarmglocken für die gesamte Branche läuten ließ. Während die Zahl weit unter den $39 Milliarden von 2022 liegt, ist die Zahl bei weitem nicht niedrig genug, um sich über die Bedrohungen des Krypto-Betrugs zu entspannen.
Natürlich haben viele in der Branche nach besseren Lösungen gesucht, und Künstliche Intelligenz (KI) ist zur größten Hoffnung geworden, um Krypto-Kriminelle abzuwehren.
Aber beruht diese Hoffnung auf Realität?
KI zur Stärkung der Blockchain
Ist Blockchain nicht hackfest? Nun, eine Studie von Epiq zeigt, dass selbst Blockchain nicht immun gegen Krypto-Angriffe ist. Erstellungsfehler, 51%-Angriffe und Sicherheitslücken sind die häufigsten Kanäle, über die Hacker in das System eindringen.
Glücklicherweise können wir zwei KI-basierte Strategien, Clustering und Peeling, nutzen, um diese Schwachstellen anzugehen.
Clustering
Clustering ist eine auf ML basierende Technik, die Algorithmen verwendet, um Daten in Untergruppen mit gemeinsamen Merkmalen zu gruppieren. Dadurch ist es möglich, Blockchain-Adressen zu aggregieren, von denen angenommen wird, dass sie von einer einzigen Partei kontrolliert werden. Diese fortschrittliche Methode entdeckt komplexe Netzwerke krimineller Aktivitäten, was bei der Mustererkennung hilft und Licht auf die versteckten Kanäle für illegale Gelder wirft, was zu mehr Nachverfolgbarkeit und Transparenz führt.
Abziehen
Kriminelle nutzen Smurfing, um die wahre Quelle ihres illegalen Geldes zu verbergen, indem sie eine Reihe von bescheidenen, komplizierten Transaktionen durchführen; durch das "Abziehen" dieser Schichten ist es möglich, kriminelle Aktivitäten aufzudecken.
Um dieser Strategie entgegenzuwirken, sind die analytischen Fähigkeiten von KI von entscheidender Bedeutung. ML-Techniken ermöglichen es KI-Systemen, die komplexe Struktur des Smurfing zu erkennen, was es einfacher macht, diese Betrügereien zurückzuverfolgen und zu unterbrechen. Diese Strategie, die auf KIs Fähigkeit basiert, aus vergangenen Daten zu lernen, ist ein großer Schritt nach vorne bei der Erkennung komplexer Geldwäsche-Techniken. Sie zeigt auch, wie KI dynamisch die Cybersicherheit des Blockchain-Ökosystems stärken kann.
Wie KI Krypto-Sicherheitslücken schließen kann
Über die Blockchain-Landschaft hinaus bleibt KI die größte Hoffnung zur Verhinderung von Krypto-Betrug. Dies kann durch Folgendes geschehen:
KI-gestützte Prüfung
Ohne KI hat sich die Prüfung von Smart Contracts als nicht besonders erfolgreich erwiesen. Tatsächlich gingen $2,8 Milliarden an unsichere Smart Contracts verloren, obwohl %91 einer Prüfung unterzogen wurden.
KI-gestützte Überwachungstools können den Quellcode von Smart Contracts durchsehen und jede Zeile und jeden Code auf mögliche Sicherheitslücken überprüfen. Diese könnten alles von allgemeinen Programmierfehlern bis hin zu Problemen sein, die spezifisch für die Blockchain-Technologie sind.
Programmierer und Prüfer, die an Smart Contracts arbeiten, können von Echtzeiteingaben und Ideen profitieren, die von KI-Tools bereitgestellt werden. Durch schnelles Feedback können Entwickler Schwachstellen beheben, während sie sich noch im Entwicklungsprozess befinden, was die Wahrscheinlichkeit verringert, unsichere Verträge zu veröffentlichen.
Darüber hinaus kann KI bei der Sicherheit helfen, indem sie bewährte Praktiken vorschlägt, Regressionstests durchführt und sicherstellt, dass neue Änderungen die Sicherheit nicht gefährden oder bestehende Schutzmaßnahmen zerstören.
Dies kann für Unternehmen wie Euler Labs, die $196 Millionen an diesen Angriffen verloren haben, äußerst hilfreich sein und einen der "schwierigsten Tage" für den CEO Michael Bentley schaffen.
Echtzeitüberwachung
KI hat auch den zusätzlichen Vorteil, dass sie große Datenmengen in Echtzeit analysieren kann, was sehr nützlich ist, wenn Bitcoin-Netzwerke angegriffen werden. Die traditionelleren Methoden der Netzwerksicherheit, die auf der Überwachung durch Betreiber und vordefinierten Regeln beruhen, lassen Netzwerke anfällig für ausgeklügelte Angriffe. Im Gegensatz dazu ist KI immer auf der Suche nach Anomalien und verdächtigen Aktionen, die auf einen Cyberangriff hindeuten könnten.
KI verwendet ML-Methoden, um Standard- und ungewöhnliche Aktionen auf Krypto-Märkten, Wallets und Netzwerken zu betrachten. Wenn das KI-System ungewöhnliche Aktivitäten erkennt, wie viele fehlgeschlagene Anmeldeversuche, falsche Passwort-Eingaben oder signifikante Abhebungen, hat es die Möglichkeit, das Sicherheitspersonal zu alarmieren. Außerdem hat es die Fähigkeit, Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit zu identifizieren, sodass es den Eigentümer umgehend benachrichtigen und die Wahrscheinlichkeit von weiteren Schäden oder Diebstahl verringern kann.
KI-gestützte prädiktive Analyse
Durch die Analyse vergangener Daten und Muster von Cyberangriffen können KI-Systeme mögliche Gefahren vorhersagen, sogar bevor sie auftreten. Mit dieser Strategie sind die Sicherheitsteams in der Lage, Schutzmaßnahmen zu implementieren, die solche Vorfälle verhindern.
Um dies zu veranschaulichen, hat KI die Fähigkeit, Muster in Ransomware-Angriffen zu erkennen, die bestimmte Börsen anvisieren. Sie kann auch vorhersagen, wann der nächste Angriff basierend auf Hinweisen wie einem hohen Verkehrsaufkommen von bestimmten IP-Adressen oder ungewöhnlichem Verhalten von anerkannten Kriminellen stattfinden wird. Wenn eine Organisation diese Art von Informationen erhält, kann sie ihre Sicherheitsmaßnahmen verbessern und Maßnahmen ergreifen, wie das Blockieren bestimmter Personen oder die Stärkung des Identifizierungsprozesses.
Phishing-Erkennung
Phishing ist ein altes, aber effektives Trick für Krypto-Hacker, und es hat ihnen geholfen, in der ersten Hälfte des Jahres 2024 Krypto im Wert von über $730 Millionen zu stehlen. Es ist also keineswegs ein kleines Problem. Wie kann KI helfen?
Die Verbesserung der Kundenauthentifizierung ist eine Möglichkeit, wie KI die Sicherheit von Kryptowährungs-Wallets und -Börsen verbessern kann. Außerdem verwenden die meisten Konten derzeit MFA, die vom Benutzer verlangt, mehrmals zu bestätigen, dass er der einzige autorisierte Benutzer ist. Durch die Integration von Verhaltensbiometrie in den Identifizierungsprozess kann KI dies potenziell auf die nächste Ebene heben.
Von der Art, wie eine Person tippt und ihre Maus bewegt, bis hin zu der Art, wie sie ein Handy hält, analysiert KI diese Aktionen. Für die zweite Authentifizierungsebene könnten KI-Systeme solche externen Verhaltensweisen nutzen, um ein Benutzerprofil zu erstellen. Der Einsatz von KI ermöglicht es Plattformen, unbefugte Benutzer zu erkennen und entweder den Zugang abzulehnen oder eine Authentifizierung anzufordern.
Anti-Betrugs-KI im echten Leben
Es ist für viele nur logisch, angespannt auf eine neue KI-Grenze gegen Krypto-Betrug zu warten. Die gute Nachricht ist, dass einige erfolgreiche Lösungen bereits vorhanden sind.
Eine Lösung, die beliebter geworden ist, ist CUBE3.AI, eine Plattform, die ein Bewertungssystem verwendet, um Benutzern zu helfen, die potenziellen Risiken der Nutzung einer bestimmten Krypto-Plattform zu verstehen. Ihre Runtime Application Self-Protection (RASP)-Tools, die in Lite- und Pro-Varianten erhältlich sind, stärken die Sicherheit, indem sie Smart Contracts und benutzerorientierte Anwendungen schützen.
Der Präsident des Unternehmens, Jonathan Anastasia, erklärte kürzlich, dass der Schlüssel zur Verhinderung vieler Betrügereien darin besteht, "genug Informationen" für den menschlichen Benutzer bereitzustellen, der zufällig das "schwächste Glied" in den meisten Krypto-Angriffen ist. Er glaubt auch, dass die Wurzel dieser Web3-Vorfälle auf 1v1-Gespräche in sozialen Medien zurückgeht, in denen uninformierte Benutzer dem Versprechen eines leichten Geldes erliegen.
Ein weiteres gutes Beispiel ist die kürzliche Partnerschaft zwischen NEAR und Deutsche Telekom, die die On-Chain-Sicherheit von NEAR durch die Nutzung von Validatoren erhöht, während die Überlastung minimiert und die Skalierbarkeit maximiert wird.
Oliver Nyderle, Leiter von Digital Trust & Web3 Infrastructure bei Deutsche Telekom MMS, erklärte, dass die KI-Krypto-Partnerschaft ein großer Schritt zur Stärkung der "Datenhoheit und Benutzerkontrolle über Daten" im Krypto-Bereich sei.
Kann KI die ultimative Lösung sein?
Während KI transformative Werkzeuge zur Bekämpfung von Krypto-Betrug bietet, von Echtzeitüberwachung bis hin zu prädiktiven Analysen, ist sie keine Einheitslösung. Der Erfolg von KI hängt von ihrer Integration mit dem Benutzerbewusstsein, den regulatorischen Rahmenbedingungen und kontinuierlicher Innovation ab. Kriminelle Taktiken entwickeln sich weiter, was es entscheidend macht, dass KI schnell anpasst.
Während Plattformen wie CUBE3.AI und Partnerschaften wie NEAR-Deutsche Telekom das Potenzial von KI zeigen, erfordert wahre Sicherheit eine gemeinsame Anstrengung. Letztendlich kann KI nicht alle Risiken beseitigen, steht jedoch als wichtiger Verbündeter zur Stärkung des Krypto-Raums, zur Förderung des Vertrauens und zur Schaffung eines sichereren Blockchain-Ökosystems.
Der Beitrag Crypto’s Cybersecurity Challenge: Ist KI die Antwort? erschien zuerst auf Metaverse Post.