Zcash-bugontdekker Taylor Hornby plant AI-ondersteunde audits van Monero
Taylor Hornby, die een kritieke fout in de Orchard-pool van Zcash aan het licht bracht, die voorafging aan een koersdaling van 38%, heeft aangekondigd van plan te zijn Monero en andere privacy-coins te auditen met behulp van AI. De onderzoeker gebruikte Claude AI Opus om de kwetsbaarheid in Zcash te identificeren en is van plan vergelijkbare methoden toe te passen op andere privacygerichte protocollen.
Geschreven door de AI-redactie van CoinArticle · op basis van 2 geciteerde bronnen. Hoe we werken
De ontdekking bij Zcash en de impact ervan
Taylor Hornby identificeerde een fout in de afgeschermde Orchard-pool van Zcash, die samenviel met een daling van 38% in de koers van de asset. Hornby voerde de beveiligingsbeoordeling uit met Claude AI Opus 4.8, en toonde daarmee aan dat large language models effectieve hulpmiddelen kunnen zijn om kwetsbaarheden in smart contracts binnen cryptografische protocollen op te sporen.
Uitbreiding van de auditscope
Hornby heeft Monero en andere privacygerichte cryptocurrencies toegevoegd aan zijn auditlijst, zo meldde hij aan zowel CoinDesk als Bitcoinist. Hij is van plan dezelfde AI-ondersteunde methodologie op deze aanvullende protocollen toe te passen. Monero, met een marktkapitalisatie van rond de $2,8 miljard, kampt met vergelijkbare uitdagingen op het gebied van privacybescherming als Zcash en werkt met een ander cryptografisch model, gebaseerd op ringhandtekeningen en stealth-adressen in plaats van zero-knowledge proofs.
Gevolgen voor de beveiliging van privacy-coins
De audit van Zcash onderstreept de volwassenheid van AI-ondersteunde codebeoordeling in cryptobeveiligingswerk. Privacy-coins hebben in het verleden minder aandacht gekregen van traditionele beveiligingsauditors en bug-bountyplatforms dan grotere Layer 1-blockchains, deels omdat hun privacyfuncties on-chain analyse moeilijker maken. Het werk van Hornby suggereert dat op LLM gebaseerde hulpmiddelen die kloof kunnen helpen dichten door logische fouten in afgeschermde transactiesystemen op te sporen die menselijke beoordelaars mogelijk over het hoofd zien.
Waarom dit belangrijk is
Voor traders
Monero loopt een potentieel reputatierisico als de audit van Hornby kritieke fouten aan het licht brengt, al is er nog geen tijdpad voor de afronding van de audit bekendgemaakt.
Voor investeerders
AI-ondersteunde codeaudits zouden de ontdekking van kwetsbaarheden binnen privacy-coins kunnen versnellen, wat de lat voor de beveiligingsgarantie van privacyprotocollen hoger legt, maar ook het uitvoeringsrisico vergroot.
Voor bouwers
Teams achter privacy-coins moeten rekening houden met meer controle door op LLM gebaseerde beveiligingshulpmiddelen en kunnen zich genoodzaakt zien proactief AI-ondersteunde audits te laten uitvoeren om voor te blijven op openbaarmaking.
Dit artikel is alleen bedoeld ter informatie en is geen financieel advies. Lees de volledige disclaimer.
