Crypto’s Cybersecurity Challenge: Is AI the Answer? 

Somente em 2023, os fraudadores cripto conseguiram obter mais de US$ 24 bilhões em criptomoedas, fazendo soar o alarme para toda a indústria. Embora o número esteja bem abaixo dos US$ 39 bilhões em 2022, a cifra não é baixa o suficiente para relaxar sobre as ameaças de fraudes em criptomoedas.

Naturalmente, muitos na indústria têm buscado melhores soluções, e a Inteligência Artificial (IA) se tornou a maior esperança para afastar criminosos cripto.

Mas essa esperança é baseada na realidade?

IA Fortalecendo a Blockchain

A blockchain não é à prova de hackers? Bem, um estudo da Epiq mostra que até mesmo a blockchain não é imune a ataques cripto. Erros de criação, ataques de 51% e buracos de segurança são os canais mais comuns para os hackers penetrar o sistema.

Felizmente, podemos aproveitar duas estratégias baseadas em IA, Agrupamento e Descasque, para abordar essas vulnerabilidades.

Agrupamento

Agrupamento é uma técnica baseada em ML que utiliza algoritmos para agrupar dados em subconjuntos com características compartilhadas. Isso torna possível agregar endereços de blockchain que se acredita serem controlados por uma única parte. Este método avançado descobre teias intrincadas de atividade criminosa, o que ajuda no reconhecimento de padrões e lança luz sobre os funis ocultos para fundos ilícitos, levando a mais rastreabilidade e transparência.

Descascar

Criminosos usam smurfing para ocultar a verdadeira origem de seu dinheiro ilícito, realizando uma sucessão de transações modestas e complicadas; ao 'descascá-las', é possível descobrir atividades criminosas.

Para combater essa estratégia, os poderes analíticos da IA são vitais. As técnicas de ML permitem que os sistemas de IA se destaquem na identificação da estrutura complexa do smurfing, facilitando o rastreamento e a interrupção dessas fraudes. Essa estratégia, que se baseia na capacidade da IA de aprender com dados passados, é um grande passo em frente na detecção de técnicas complexas de lavagem de dinheiro. Também demonstra como a IA pode fortalecer dinamicamente a cibersegurança do ecossistema blockchain.

Como a IA pode cobrir buracos de segurança cripto

Além da paisagem blockchain, a IA ainda é a maior esperança para prevenir fraudes em criptomoedas. Ela pode fazer isso ao:

Auditoria Baseada em IA

Sem IA, a auditoria de contratos inteligentes não se mostrou muito bem-sucedida. Na verdade, US$ 2,8 bilhões foram perdidos devido a contratos inteligentes inseguros, apesar do fato de que 91% passaram pela auditoria.

Ferramentas de monitoramento baseadas em IA podem examinar a origem dos contratos inteligentes, verificando cada linha e código em busca de possíveis buracos de segurança. Esses podem ser desde erros de programação genéricos até problemas únicos da tecnologia blockchain.

Programadores e auditores que trabalham em contratos inteligentes podem se beneficiar de input e ideias em tempo real fornecidas por ferramentas de IA. Ao receber feedback rapidamente, os desenvolvedores podem corrigir vulnerabilidades enquanto ainda estão no processo de desenvolvimento, o que reduz a chance de liberar contratos que não são seguros.

Além disso, a IA pode ajudar com segurança sugerindo melhores práticas, realizando testes de regressão e garantindo que novas modificações não comprometam a segurança ou destruam salvaguardas existentes.

Isso pode ser extremamente útil para empresas como Euler Labs, que perderam US$ 196 milhões para esses ataques, criando um dos 'dias mais difíceis' para o CEO Michael Bentley.

Monitoramento em Tempo Real

A IA também tem o benefício adicional de ser capaz de analisar enormes quantidades de dados em tempo real, o que é muito útil quando redes Bitcoin estão sob ataque. Os métodos tradicionais de segurança de rede, que dependem de monitoramento de operadores e regras predeterminadas, deixam as redes vulneráveis a ataques mais sofisticados. Por outro lado, a IA está sempre atenta a anomalias e ações suspeitas que possam indicar um ataque cibernético.

A IA usa métodos de ML para observar ações padrão e incomuns em mercados cripto, carteiras e redes. Quando o sistema de IA detecta qualquer atividade incomum, como muitas tentativas de login com falha, entradas de senha incorretas ou retiradas significativas, ele tem a oportunidade de alertar a equipe de segurança. Além disso, tem a capacidade de identificar ameaças de segurança em tempo real, podendo notificar prontamente o proprietário e diminuir a probabilidade de danos ou roubos adicionais.

Análise Preditiva Baseada em IA

Ao analisar dados e padrões de ataques cibernéticos passados, os sistemas de IA podem antecipar possíveis perigos mesmo antes que eles aconteçam. Ao adotar essa estratégia, as equipes de segurança podem implementar salvaguardas que manterão tais incidentes afastados.

Para ilustrar, a IA tem a capacidade de detectar padrões em ataques de ransomware que visam certas trocas. Ela também pode prever quando o próximo ataque ocorrerá com base em sinais como um alto volume de tráfego de endereços IP específicos ou comportamento incomum de criminosos reconhecidos. Quando uma organização recebe esse tipo de informação, pode melhorar suas medidas de segurança e tomar providências, como bloquear certas pessoas ou fortalecer o processo de identificação.

Detecção de Phishing

Phishing é um truque antigo, mas eficaz, para hackers cripto, e ajudou-os a roubar mais de US$ 730 milhões em criptomoedas na primeira metade de 2024. Portanto, não é uma pequena questão de forma alguma. Como a IA pode ajudar?

Melhorar a autenticação do cliente é uma maneira de a IA melhorar a segurança das carteiras de criptomoedas e das trocas. Além disso, a maioria das contas atualmente utiliza MFA, que exige que o usuário verifique várias vezes que é o único usuário autorizado. Ao incorporar biometria de comportamento no processo de identificação, a IA pode potencialmente levar isso para o próximo nível.

Desde a forma como uma pessoa digita e move o mouse até a maneira como segura um celular, a IA analisa essas ações. Para a segunda camada de autenticação, os sistemas de IA podem usar esses comportamentos externos para construir um perfil de usuário. Usar IA permite que as plataformas detectem usuários não autorizados e rejeitem o acesso ou solicitem autenticação.

IA Antifraude na Vida Real

É apenas lógico que muitos aguardem ansiosamente uma nova fronteira da IA contra fraudes cripto. A boa notícia é que algumas soluções bem-sucedidas já estão em vigor.

Uma solução que se tornou mais popular é a CUBE3.AI, uma plataforma que usa um sistema de pontuação para ajudar os usuários a entender os potenciais riscos de usar uma plataforma cripto específica. Suas ferramentas de Proteção de Aplicativo em Tempo de Execução (RASP), disponíveis nas variantes Lite e Pro, reforçam a segurança protegendo contratos inteligentes e aplicações voltadas para o usuário.

O presidente da empresa, Jonathan Anastasia, afirmou recentemente que a chave para prevenir muitos golpes é fornecer 'informações suficientes' ao usuário humano, que, coincidentemente, é o 'elo mais fraco' na maioria dos ataques cripto. Ele também acredita que a raiz desses incidentes da Web3 remonta a conversas 1v1 nas redes sociais, onde usuários desinformados caem na promessa de um lucro fácil.

Outro bom exemplo é a recente parceria NEAR – Deutsche Telekom, que aumentou a segurança on-chain da NEAR usando validadores enquanto minimiza a congestão e maximiza a escalabilidade.

Oliver Nyderle, chefe de Confiança Digital & Infraestrutura Web3 na Deutsche Telekom MMS, afirmou que a parceria entre IA e cripto é um grande passo para aumentar a 'soberania de dados e controle de dados do usuário' no reino cripto.

A IA pode ser a solução definitiva?

Embora a IA ofereça ferramentas transformadoras para combater fraudes em criptomoedas, desde monitoramento em tempo real até análise preditiva, não é uma solução única para todos. O sucesso da IA depende de sua integração com a conscientização dos usuários, estruturas regulatórias e inovação contínua. As táticas criminosas evoluem, tornando crucial que a IA se adapte rapidamente.

Embora plataformas como CUBE3.AI e parcerias como NEAR-Deutsche Telekom demonstrem o potencial da IA, a verdadeira segurança requer um esforço colaborativo. Em última análise, a IA pode não eliminar todos os riscos, mas é um aliado vital para fortalecer o espaço cripto, promover a confiança e abrir caminho para um ecossistema blockchain mais seguro.

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