أنثروبيك نموذج غير منشور، جعل فريق البحث يكتشف خلال خمسة أيام دفاعات مادية على معالج M5 الذي استثمرت فيه آبل خمس سنوات ومليارات الدولارات.

هذه ليست مجرد اكتشاف ثغرة عادية. استخدم فريق Calif نموذج Mythos Preview، وبدأ من الصفر، لبناء أول سلسلة استغلال داخل نواة الذاكرة على جهاز Mac مزود بمعالج M5، متجاوزًا مباشرة آلية MIE (تنفيذ سلامة الذاكرة) الأحدث من آبل. النقطة الأساسية هي: Mythos ماهر في تعميم أنواع الثغرات المعروفة، وتحديد العيوب بسرعة، ثم يكمل الخبراء البشريون الاختراقات الدفاعية الجديدة للأجهزة.
هذا المزيج — المساعدة الذكية في الاكتشاف + الاستغلال الموجه من قبل البشر — يعيد كتابة منحنى كفاءة الدفاع والهجوم. كانت تتطلب عمليات الهندسة العكسية السابقة شهورًا، والآن تم تقليصها إلى خمسة أيام. قد تواجه فريق أمان الأجهزة من آبل ضغطًا غير مسبوق: النموذج التقليدي للثقة المستند إلى العزل المادي، يتلاشى أمام اكتشاف الثغرات المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
بالنسبة لصناعة التشفير، هذا ليس خبرًا بعيدًا عن الذكاء الاصطناعي. تعتمد بنية الأمان في بروتوكولات التمويل اللامركزي، والجسور عبر السلاسل، ومنصات العقود الذكية، بشكل جوهري على افتراضات ثقة مماثلة في الأجهزة والبرمجيات. إذا استطاع فريق مدعوم بالذكاء الاصطناعي كسر دفاعات آبل بمليارات الدولارات خلال خمسة أيام، فإن مخاطر البروتوكولات على السلاسل التي تعتمد على ميزانيات أمان أضعف قد تكون أكبر بكثير مما يُتصور.
الخطر المعاكس هو أن: السرد قد يبالغ في قدرات الهجوم للذكاء الاصطناعي، ويتجاهل رد فعل الدفاع — يمكن لفرق الأمان أيضًا تسريع تطوير التصحيحات وإصلاح الثغرات باستخدام الذكاء الاصطناعي. كلا الطرفين يسرع، لكن على المدى القصير، قد يكون للمهاجمين ميزة غير متكافئة، خاصة عند استهداف أنظمة قديمة لم يتم تحديثها لفترة طويلة.
هذه ليست أسبابًا للذعر، لكنها يجب أن تكون إشارة لإعادة تقييم توزيع ميزانيات الأمان: كفاءة وتكلفة الهجمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتراجع، ويجب أن تتزامن مع ترقية عمليات التدقيق الأمني والمراقبة على البروتوكولات.
$ai #defi #بيانات على السلسلة #ai #سلسلة الكتل