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Am Donnerstag teilte die Ethereum Foundation in ihrem Blog mit, dass KI-Agenten zwar effektiv Schwachstellen in der Netzwerkinfrastruktur aufspüren, sich der Großteil dieser Funde jedoch als falsch herausstellt.

Die Tatsache, dass die Agenten Fehler entdeckt haben, war an sich keine Überraschung. Überraschend war jedoch, wie wenig Aufwand für deren Aufdeckung erforderlich war und wie viel Aufwand es kostete, echte Fehler von denen zu unterscheiden, die nur so aussahen, hieß es seitens des EF.

Die EF-Protokollsicherheitsgruppe setzt koordinierte KI-Agenten ein, um wichtige Netzwerkkomponenten zu überprüfen, darunter Systemsoftware, kryptografischen Code und Smart Contracts. Diese Agenten haben echte Fehler aufgedeckt, zum Beispiel einen Panikzustand in der gossipsub-Bibliothek libp2p, der aus der Ferne ausgelöst werden kann dies ist ein Schlüsselelement der Peering-Ebene, die von Ethereum-Konsens-Clients genutzt wird. Das Problem wurde bereits behoben und veröffentlicht.

Die Stiftung betonte, dass KI-Agenten zwar in der Lage sind, potenzielle Bedrohungen schnell zu erkennen, dabei jedoch eine zusätzliche Belastung für die Forscher darstellen, die eine wachsende Zahl verdächtiger Fälle, sogenannter Kandidaten, bewerten müssen.

Die überwiegende Mehrheit der Kandidaten ist falsch, doppelt vorhanden oder passt nicht zur Aufgabe. Das ist kein Mangel der Methode; es liegt in ihrer Natur, erklärte die EF. Die Herausforderung besteht darin, Fehlalarme schnell auszusortieren und echte Funde mit unwiderlegbaren Beweisen zu untermauern. LINE_BREAF Eine potenzielle Sicherheitslücke gilt erst dann als nachgewiesen, wenn die Forscher den Fehler im tatsächlichen Code selbst reproduzieren können. Die Stiftung wies zudem darauf hin, dass KI-Agenten Schwierigkeiten haben können, Fehler zu erkennen, die im Verlauf aufeinanderfolgender Operationen auftreten.

Mit anderen Worten: Führende Ethereum-Sicherheitsexperten betrachten KI als ein leistungsstarkes Suchwerkzeug, jedoch nicht als Orakel im eigentlichen Sinne.

Die Zeit, die früher für das Aufstellen und Überprüfen von Hypothesen aufgewendet wurde, wird nun für deren massenhafte Sortierung verwendet, einschließlich der Erstellung eines Orakels, der Einteilung in Kategorien, der Berücksichtigung bekannter Probleme und der Organisation der Offenlegung, erklärten sie. Der Engpass ist nicht verschwunden. Er hat sich von der Fehlersuche hin zum Vertrauen in die Ergebnisse verlagert, und das ist ein Fortschritt, denn genau hier ist der menschliche Verstand gefragt.

Der am Donnerstag veröffentlichte Blogbeitrag erschien nach der jüngsten Umstrukturierung von EF, in deren Rahmen eine neue operative Struktur geschaffen wurde und der Fonds 20 % seiner Belegschaft abbaute.”,”detected_source_language”:”RU