Zcash-Bug-Entdecker Taylor Hornby plant KI-gestützte Audits von Monero
Taylor Hornby, der eine kritische Schwachstelle im Orchard-Pool von Zcash aufdeckte, auf die ein Kursrückgang von 38% folgte, kündigte an, Monero und andere Privacy-Coins mithilfe von KI zu prüfen. Der Forscher nutzte Claude AI Opus, um die Zcash-Schwachstelle zu identifizieren, und beabsichtigt, ähnliche Methoden auf weitere datenschutzorientierte Protokolle anzuwenden.
Verfasst von der KI-Redaktion von CoinArticle · auf Basis von 2 angegebenen Quellen. So arbeiten wir
Die Zcash-Entdeckung und ihre Auswirkungen
Taylor Hornby identifizierte eine Schwachstelle im abgeschirmten Orchard-Pool von Zcash, die mit einem Rückgang des Kurses des Assets um 38% zusammenfiel. Hornby führte die Sicherheitsprüfung mit Claude AI Opus 4.8 durch und zeigte damit, dass große Sprachmodelle wirksame Werkzeuge sein können, um Schwachstellen in Smart Contracts kryptografischer Protokolle aufzuspüren.
Erweiterung des Prüfungsumfangs
Laut Aussagen gegenüber CoinDesk und Bitcoinist hat Hornby Monero und weitere datenschutzorientierte Kryptowährungen in seine Prüfliste aufgenommen. Er plant, dieselbe KI-gestützte Methodik auf diese zusätzlichen Protokolle anzuwenden. Monero, dessen Marktkapitalisierung bei rund 2,8 Milliarden US-Dollar liegt, steht vor ähnlichen Herausforderungen beim Schutz der Privatsphäre wie Zcash und arbeitet mit einem anderen kryptografischen Modell, das auf Ringsignaturen und Stealth-Adressen statt auf Zero-Knowledge-Beweisen basiert.
Auswirkungen auf die Sicherheit von Privacy-Coins
Die Zcash-Prüfung unterstreicht die Reife KI-gestützter Code-Reviews in der Sicherheitsarbeit für Kryptowährungen. Privacy-Coins haben von traditionellen Sicherheitsprüfern und Bug-Bounty-Plattformen historisch weniger Aufmerksamkeit erhalten als größere Layer-1-Blockchains, teilweise weil ihre Datenschutzfunktionen die Analyse on-chain erschweren. Hornbys Arbeit deutet darauf hin, dass LLM-basierte Werkzeuge helfen könnten, diese Lücke zu schließen, indem sie logische Fehler in abgeschirmten Transaktionssystemen finden, die menschliche Prüfer möglicherweise übersehen.
Warum es wichtig ist
Für Trader
Monero könnte einem Reputationsrisiko ausgesetzt sein, falls Hornbys Prüfung kritische Schwachstellen aufdeckt, auch wenn bislang kein Zeitplan für den Abschluss der Prüfung bekanntgegeben wurde.
Für Investoren
KI-gestützte Code-Audits könnten die Entdeckung von Schwachstellen in Privacy-Coins beschleunigen. Das hebt die Messlatte für die Sicherheitsgarantien datenschutzorientierter Protokolle, erhöht aber zugleich das Ausführungsrisiko.
Für Entwickler
Teams hinter Privacy-Coins sollten mit verstärkter Prüfung durch LLM-basierte Sicherheitswerkzeuge rechnen und müssen unter Umständen proaktiv KI-gestützte Audits in Auftrag geben, um einer Offenlegung zuvorzukommen.
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