Як влаштована інтеграція ІІ до блокчейн-системи

Інтеграція штучного інтелекту до блокчейн-систем перестала бути експериментом — сьогодні це робочий інструмент, який підвищує безпеку та покращує аналітику

Про те, як саме ІІ допомагає компаніям, розповів Олексій Карпунін, директор з інформаційних технологій, засновник Академії ІТ-менеджменту IPWK.

Машинне навчання вже застосовується для виявлення аномальних транзакцій, автоматичної перевірки смарт-контрактів та швидкого реагування на кібератаки. Один із показових прикладів — мережа Forta, яка в реальному часі сканує блокчейн і за допомогою ІІ попереджає про фішингові схеми, злам мостів і підозрілу активність у DeFi-протоколах. Завдяки таким рішенням можна не лише виявити загрозу, а й автоматично заблокувати її розвиток.

У сфері комплаєнсу ІІ став стандартом. Компанії Chainalysis та TRM Labs використовують машинне навчання для групування адрес, побудови поведінкових моделей та пошуку складних схем відмивання коштів. Це дозволяє значно знизити кількість помилкових тривог та прискорити процес розслідувань. Chainalysis, наприклад, заявляє, що її алгоритми вже класифікували понад мільярд адрес і понад 107 тисяч сутностей. Проте разом із перевагами є й уразливості: винесення обчислень до централізованих хмар підвищує ризик єдиної точки відмови. Доказом став випадок із проектом Bittensor у 2024 році, коли через витік приватних ключів було викрадено близько $8 млн, а мережу довелося перевести у «safe mode».

Ще один серйозний виклик – проблема «чорної скриньки» ІІ. Коли алгоритм ухвалює рішення, особливо у фінансовій сфері, регулятори та користувачі хочуть розуміти, як саме він до нього прийшов. Європейський закон про штучний інтелект (EU AI Act), який набув чинності в серпні 2024 року, запроваджує вимоги до прозорості моделей та зрозумілості рішень. Це особливо важливо для криптопроектів, де на кону – засоби користувачів та робота DeFi-протоколів.

Web3-спільнота вже шукає технологічні відповіді на ці дзвінки. Серед них:

• Децентралізовані обчислювальні мережі на кшталт Akash, Render та io.net, які дозволяють запускати моделі на розподілених GPU, знижуючи залежність від великих хмарних провайдерів.
• Конфіденційні обчислення з використанням TEE та FHE (Oasis, Secret Network, Zama), які дають змогу обробляти дані у зашифрованому вигляді.
• Перевірений ІІ (verifiable AI) через ZK-докази, що дозволяють довести коректність виконання моделі без розкриття її деталей.
• Децентралізоване навчання із застосуванням федеративного підходу (FL) та багатосторонніх обчислень (MPC), що унеможливлює передачу вихідних даних.
• ІІ-аудит смарт-контрактів на додаток до класичних інструментів, що допомагає знаходити вразливості швидше та з меншою кількістю помилок.

Практична стратегія для команд, що працюють у Web3, може включати кілька кроків: впровадження ML-моніторингу (наприклад, Forta), зберігання на блокчейні артефактів моделей та параметрів для спрощення аудиту, використання децентралізованих ресурсів замість централізованих хмар, навчання моделей без зливу вихідних даних, а також багаторівневу перевірку та багаторівневу перевірку. Не менш важливо враховувати безпеку ланцюжка постачання — перевіряти залежності, підписувати релізи та бути готовими до швидкого переходу в режим обмежень при інцидентах.

Для користувачів ці заходи означають зниження ризику атак, вищий рівень довіри до DeFi та DAO, а також захист персональних даних при аналізі та навчанні моделей. Для ринку — це крок до того, щоб зробити ІІ стандартом, що перевіряється і зрозумілий у блокчейні.

ІІ та блокчейн можуть доповнювати один одного: перший підвищує рівень захисту та автоматизації, другий – забезпечує прозорість та контроль. При правильній архітектурі ця зв'язка допомагає будувати більш стійкі, безпечні та відкриті децентралізовані системи.

Source: cryptonews.net