Rien qu'en 2023, les fraudeurs crypto ont réussi à s'emparer de plus de 24 milliards de dollars de cryptomonnaies, provoquant une alerte pour toute l'industrie. Bien que ce chiffre soit bien inférieur aux 39 milliards de dollars de 2022, il n'est en aucun cas suffisamment bas pour se sentir tranquille face aux menaces de fraude crypto.
Naturellement, beaucoup dans l'industrie recherchent de meilleures solutions, et l'Intelligence Artificielle (IA) est devenue le plus grand espoir pour repousser les criminels crypto.
Mais cet espoir est-il fondé sur la réalité ?
L'IA Renforce la Blockchain
La blockchain n'est-elle pas à l'abri des piratages ? Eh bien, une étude d'Epiq montre que même la blockchain n'est pas à l'abri des attaques crypto. Les erreurs de création, les attaques à 51 % et les failles de sécurité sont les canaux les plus courants utilisés par les hackers pour pénétrer le système.
Heureusement, nous pouvons tirer parti de deux stratégies basées sur l'IA, le Clustering et le Peeling, pour traiter ces vulnérabilités.
Clustering
Le Clustering est une technique basée sur l'apprentissage automatique qui utilise des algorithmes pour regrouper des données en sous-ensembles ayant des caractéristiques communes. Cela permet d'agréger des adresses blockchain qui sont supposées être contrôlées par une seule partie. Cette méthode avancée découvre des toiles complexes d'activités criminelles, ce qui aide à la reconnaissance de motifs et éclaire les canaux cachés pour les fonds illégaux, menant à plus de traçabilité et de transparence.
Pelage
Les criminels utilisent le smurfing pour cacher la véritable source de leur argent illégal en effectuant une succession de transactions modestes et complexes ; en « pelant » ces couches, il est possible de découvrir des activités criminelles.
Pour contrer cette stratégie, les pouvoirs analytiques de l'IA sont essentiels. Les techniques de ML permettent aux systèmes d'IA d'exceller à repérer la structure complexe du smurfing, facilitant la traçabilité et l'interruption de ces fraudes. Cette stratégie, qui repose sur la capacité de l'IA à apprendre des données passées, constitue un grand pas en avant dans la détection des techniques complexes de blanchiment d'argent. Elle montre également comment l'IA peut renforcer dynamiquement la cybersécurité de l'écosystème blockchain.
Comment l'IA Peut Combler les Lacunes de Sécurité Crypto
Au-delà du paysage blockchain, l'IA reste le plus grand espoir pour prévenir la fraude crypto. Elle peut le faire en :
Audit Basé sur l'IA
Sans IA, l'audit des contrats intelligents ne s'est pas révélé très réussi. En fait, 2,8 milliards de dollars ont été perdus à cause de contrats intelligents non sécurisés, malgré le fait que 91 % aient été audités.
Les outils de surveillance basés sur l'IA peuvent examiner la source des contrats intelligents, vérifiant chaque ligne et code pour d'éventuelles failles de sécurité. Celles-ci peuvent aller des erreurs de programmation génériques aux problèmes uniques à la technologie blockchain.
Les programmeurs et les auditeurs travaillant sur des contrats intelligents peuvent bénéficier des retours et idées en temps réel fournis par les outils d'IA. En recevant des commentaires rapidement, les développeurs peuvent corriger les vulnérabilités pendant qu'elles sont encore en phase de développement, ce qui réduit la chance de publier des contrats qui ne sont pas sûrs.
De plus, l'IA peut aider à la sécurité en suggérant des meilleures pratiques, en effectuant des tests de régression, et en s'assurant que les nouvelles modifications ne compromettent pas la sécurité ou ne détruisent pas les protections existantes.
Cela peut être extrêmement utile pour des entreprises comme Euler Labs qui ont perdu 196 millions de dollars à cause de ces attaques, créant l'un des « jours les plus difficiles » pour le PDG Michael Bentley.
Surveillance en Temps Réel
L'IA a également l'avantage supplémentaire de pouvoir analyser d'énormes quantités de données en temps réel, ce qui est très utile lorsque les réseaux Bitcoin sont sous attaque. Les méthodes de sécurité réseau plus traditionnelles, qui reposent sur la surveillance des opérateurs et des règles prédéfinies, laissent les réseaux vulnérables à des attaques plus sophistiquées. Au contraire, l'IA est toujours à l'affût des anomalies et des actions suspectes qui pourraient indiquer une attaque cybernétique.
L'IA utilise des méthodes d'apprentissage automatique pour examiner les actions standard et inhabituelles sur les marchés crypto, les portefeuilles et les réseaux. Lorsque le système d'IA détecte une activité inhabituelle, comme de nombreuses tentatives de connexion échouées, des saisies de mots de passe incorrects ou des retraits significatifs, il a l'opportunité d'alerter le personnel de sécurité. De plus, il a la capacité d'identifier les menaces de sécurité en temps réel, afin de pouvoir rapidement notifier le propriétaire et diminuer la probabilité de dommages ou de vols supplémentaires.
Analyse Prédictive Basée sur l'IA
En analysant les données passées et les modèles d'attaques cybernétiques, les systèmes d'IA peuvent anticiper des dangers potentiels même avant qu'ils ne se produisent. En adoptant cette stratégie, les équipes de sécurité sont en mesure de mettre en œuvre des mesures de protection qui empêcheront de tels incidents.
Pour illustrer, l'IA a la capacité de détecter des modèles dans les attaques par ransomware qui ciblent certains échanges. Elle peut également prédire quand la prochaine attaque se produira en fonction de signaux tels qu'un volume élevé de trafic provenant d'adresses IP spécifiques ou un comportement inhabituel de criminels reconnus. Lorsqu'une organisation reçoit ce type d'informations, elle peut améliorer ses mesures de sécurité et agir, comme bloquer certaines personnes ou renforcer le processus d'identification.
Détection de Phishing
Le phishing est un truc ancien, mais efficace, pour les hackers crypto, et cela les a aidés à voler plus de 730 millions de dollars de cryptomonnaies au cours du premier semestre 2024. Ce n'est donc pas un petit problème par aucun moyen. Comment l'IA peut-elle aider ?
Améliorer l'authentification des clients est une façon dont l'IA peut améliorer la sécurité des portefeuilles et des échanges de cryptomonnaies. De plus, la plupart des comptes utilisent actuellement la MFA, ce qui oblige l'utilisateur à vérifier plusieurs fois qu'il est le seul utilisateur autorisé. En incorporant des biométries de comportement dans le processus d'identification, l'IA peut potentiellement porter cela à un niveau supérieur.
De la façon dont une personne tape et déplace sa souris à la façon dont elle tient un téléphone portable, l'IA analyse ces actions. Pour le deuxième niveau d'authentification, les systèmes d'IA pourraient utiliser ces comportements externes pour construire un profil utilisateur. L'utilisation de l'IA permet aux plateformes de détecter les utilisateurs non autorisés et soit de refuser l'accès, soit de demander une authentification.
IA Anti-Fraude dans la Vie Réelle
Il est tout à fait logique que beaucoup attendent anxieusement une nouvelle frontière de l'IA contre la fraude crypto. La bonne nouvelle est que certaines solutions réussies sont déjà en place.
Une solution qui est devenue plus populaire est CUBE3.AI, une plateforme qui utilise un système de notation pour aider les utilisateurs à comprendre les risques potentiels d'utiliser une plateforme crypto particulière. Ses outils de Runtime Application Self-Protection (RASP), disponibles en variantes Lite et Pro, renforcent la sécurité en protégeant les contrats intelligents et les applications destinées aux utilisateurs.
Le président de l'entreprise, Jonathan Anastasia, a récemment déclaré que la clé pour prévenir de nombreuses arnaques est de fournir « suffisamment d'informations » à l'utilisateur humain, qui est par coïncidence le « maillon le plus faible » dans la plupart des attaques crypto. Il croit également que la racine de ces incidents Web3 remonte à des conversations 1v1 sur les réseaux sociaux, où des utilisateurs mal informés tombent dans la promesse d'un gain facile.
Un autre bon exemple est le récent partenariat NEAR – Deutsche Telekom, qui renforce la sécurité on-chain de NEAR en utilisant des validateurs tout en minimisant la congestion et en maximisant la scalabilité.
Oliver Nyderle, Responsable de la Confiance Numérique & Infrastructure Web3 chez Deutsche Telekom MMS, a déclaré que le partenariat IA-crypto représente un grand pas vers le renforcement de « la souveraineté des données et le contrôle des données des utilisateurs » dans le domaine crypto.
L'IA peut-elle être la solution ultime ?
Bien que l'IA offre des outils transformateurs pour lutter contre la fraude crypto, du suivi en temps réel à l'analyse prédictive, ce n'est pas une solution universelle. Le succès de l'IA dépend de son intégration avec la sensibilisation des utilisateurs, les cadres réglementaires et l'innovation continue. Les tactiques criminelles évoluent, rendant crucial pour l'IA de s'adapter rapidement.
Alors que des plateformes comme CUBE3.AI et des partenariats comme NEAR-Deutsche Telekom illustrent le potentiel de l'IA, la véritable sécurité nécessite un effort collaboratif. En fin de compte, l'IA ne peut pas éliminer tous les risques mais elle reste un allié vital pour renforcer l'espace crypto, favoriser la confiance et ouvrir la voie à un écosystème blockchain plus sécurisé.
L'article sur le Défi de la Cybersécurité Crypto : L'IA est-elle la réponse ? est apparu en premier sur Metaverse Post.