AI စွမ်းအင်သုံး အားနည်းချက်ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုစနစ် Mythos ပေါ်ပေါက်လာခြင်းသည် blockchain ပရောဂျက်များသည် စမတ်စာချုပ်လုံခြုံရေးနှင့် ကုဒ်စစ်ဆေးခြင်းတို့ကို ချဉ်းကပ်ပုံအား သိသိသာသာ ပြောင်းလဲသွားစေနိုင်သည်။ ဉာဏ်ရည်တုလုံခြုံရေးကိရိယာများသည် ပိုမိုမြန်ဆန်၊ စျေးသက်သာပြီး ပိုမိုသုံးစွဲနိုင်လာသည်နှင့်အမျှ ဆော့ဖ်ဝဲလ်အားလုံ့လစိုက်ထုတ်မှုနှင့် စွန့်စားစီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ မျှော်လင့်ချက်များကို ပြန်လည်ပုံဖော်နိုင်မည်ဟု ကျွမ်းကျင်သူများက ယုံကြည်ကြသည်။
နှစ်ပေါင်းများစွာ၊ ပြီးပြည့်စုံသော စမတ်စာချုပ်စစ်ဆေးမှုများသည် စျေးကြီးပြီး သေးငယ်သော crypto ပရောဂျက်များအတွက် ဝင်ရောက်ခွင့်ကို ကန့်သတ်ထားသည်။ Mythos ကဲ့သို့သော AI လုံခြုံရေးဖြေရှင်းချက်များသည် အခြေခံလုံခြုံရေးပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းကုန်ကျစရိတ်ကို သိသိသာသာလျှော့ချရန် အလားအလာရှိသည်။ ENS Labs မှ သတင်းအချက်အလက် လုံခြုံရေးအရာရှိချုပ် Alexander Urbelis ၏ အဆိုအရ၊ သီတင်းပတ်များအတွင်း လိုအပ်သော အလုပ်များနှင့် များပြားလှသော ဘတ်ဂျက်ငွေများကို နောက်ဆုံးတွင် မိနစ်ပိုင်းအတွင်း ပြီးမြောက်စေကာ၊ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော developer များအတွက် လုံခြုံရေးအကဲဖြတ်ချက်များကို ရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။
fuzzers ကဲ့သို့သော သမားရိုးကျ ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေရေး ကိရိယာများသည် ကျပန်းထည့်သွင်းမှုများစွာဖြင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို စမ်းသပ်ခြင်းဖြင့် အားနည်းချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ AI စနစ်သုံး လုံခြုံရေးစနစ်များသည် နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ချို့ယွင်းချက်များကို ရိုးရှင်းစွာရှာဖွေခြင်းထက် ကုဒ်အပြုအမူအကြောင်း ဆင်ခြင်နိုင်သောကြောင့် ကြီးမားသောတိုးတက်မှုကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။ ဤကိရိယာများသည် တီထွင်သူများက စမတ်ကန်ထရိုက်တစ်ခုပြုလုပ်ရန် ရည်ရွယ်ထားသောအရာကို နားလည်နိုင်ပြီး ၎င်းရည်ရွယ်ချက်ကို လက်တွေ့လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ကာ အသုံးမပြုမီ အားနည်းချက်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
blockchain လုံခြုံရေးကုမ္ပဏီ SVRN ၏ COO, David Schwed က ခေတ်သစ် AI လုံခြုံရေးမော်ဒယ်များသည် တွေ့ရှိချက်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ လိုက်လျောညီထွေတုံ့ပြန်ခြင်းဖြင့် လူသားတိုက်ခိုက်သူများကဲ့သို့ ပိုမိုလုပ်ဆောင်လာသည်ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။ အရေးအကြီးဆုံး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အားနည်းချက်ရှာဖွေခြင်းသာမကဘဲ စဉ်ဆက်မပြတ် လုံခြုံရေးစစ်ဆေးမှုများ မြင့်တက်လာသည်ဟု သူယုံကြည်သည်။ တစ်ကြိမ်ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းအပေါ် အားကိုးမည့်အစား၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် လက်ရှိကုန်ကျစရိတ်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းမျှဖြင့် ဆက်တိုက်စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် AI မှထုတ်ပေးသော ပြန်လည်ပြုပြင်ခြင်းဆိုင်ရာ အကြံပြုချက်များမှ အကျိုးအမြတ်ရရှိနိုင်ပါသည်။
AI စနစ်ဖြင့် စမတ်ကျသော ကန်ထရိုက်စာရင်းစစ်များသည် သာမာန်ဖြစ်လာသည်နှင့်အမျှ လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ စံနှုန်းများ ပြောင်းလဲလာနိုင်သည်။ ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများ၊ စည်းကမ်းထိန်းသိမ်းရေးနှင့် သက်ဆိုင်သူများသည် ပရောဂျက်များမစတင်မီတွင် AI အကူအညီဖြင့် လုံခြုံရေးပြန်လည်သုံးသပ်မှုများကို နောက်ဆုံးတွင် မျှော်လင့်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ကျယ်ပြန့်စွာရနိုင်သော လုံခြုံရေးကိရိယာများကို အသုံးပြုရန် ပျက်ကွက်ခြင်းသည် နောင်တရားရေးဆိုင်ရာ အငြင်းပွားမှုများတွင် ပေါ့ဆမှုအဖြစ်ပင် ရှုမြင်နိုင်ပါသည်။
ဤတိုးတက်မှုများရှိနေသော်လည်း AI သည် အတွေ့အကြုံရှိ လူသားစာရင်းစစ်များကို အစားထိုး၍မရနိုင်ကြောင်း ကျွမ်းကျင်သူများက သတိပေးထားသည်။ AI သည် coding ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် ထူးချွန်သော်လည်း၊ အကြီးမားဆုံး crypto ဆုံးရှုံးမှုအများစုသည် စီးပွားရေးဒီဇိုင်းချို့ယွင်းချက်များ၊ မက်လုံးပေးခြယ်လှယ်မှု၊ လူမှုရေးအင်ဂျင်နီယာတိုက်ခိုက်မှုများ၊ အပေးအယူခံရသော သီးသန့်သော့များနှင့် အုပ်ချုပ်မှုပျက်ကွက်မှုများကြောင့်ဖြစ်သည်။ Ronin နှင့် Bybit ကဲ့သို့သော ထင်ရှားသောဖြစ်ရပ်များသည် လုံခြုံရေးချိုးဖောက်မှုအားလုံးသည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အားနည်းချက်များမှအစပြုကြောင်း သက်သေပြနေသည်။
AI စွမ်းအင်သုံး လုံခြုံရေးကိရိယာများသည် blockchain လုပ်ငန်းတွင် ဆိုက်ဘာခြိမ်းခြောက်မှုများကို ဖယ်ရှားမည်မဟုတ်ကြောင်း သုတေသီများက သဘောတူသည်။ သို့သော်၊ ၎င်းတို့သည် အားနည်းချက်ရှာဖွေတွေ့ရှိမှု၏ စီးပွားရေးကို ပြောင်းလဲရန်နှင့် crypto ဂေဟစနစ်တစ်လျှောက် လုံခြုံသောစမတ်စာချုပ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် မျှော်လင့်ချက်များကို မြှင့်တင်နိုင်ဖွယ်ရှိသည်။