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木曜日、イーサリアム財団はブログ記事で、AIエージェントがネットワークインフラの脆弱性を効果的に発見しているものの、その発見の大部分は誤検知であることが判明したと報告した。

「エージェントがバグを検出したこと自体は驚きではありませんでした。驚いたのは、その検出に要した労力がどれほど少なかったか、そして、真のバグと単なる見かけ上のバグを区別するのにどれほどの労力が必要だったかということです」とEFは指摘した。

EFのプロトコルセキュリティチームは、システムソフトウェア、暗号コード、スマートコントラクトなど、最も重要なネットワークコンポーネントを検証するために、連携したAIエージェントを活用している。 これらのエージェントは、例えば「gossipsub libp2pライブラリにおけるパニック状態（リモートからトリガー可能）これは、イーサリアムのコンセンサスクライアントが使用するピアリング層の重要な要素である」といった実際のバグを発見した。 この問題はすでに修正され、公表されています。

同財団は、AIエージェントが潜在的な脅威を迅速に特定できる一方で、増加し続ける不審な事例、すなわち「候補」を評価しなければならない研究者たちに追加の負担を強いている点を強調した。

「候補の圧倒的多数は、誤検知、重複、あるいは課題の範囲外のものだ。 これは手法の欠陥ではなく、その本質なのです」とEFは述べた。「課題は、誤検知を迅速に排除し、真の発見を反駁できない証拠で裏付けることです」。 LINE_BREAF 潜在的な脆弱性は、研究者が実際のコード上でその不具合を独自に再現できて初めて、立証されたものとみなされる。 同財団はまた、AIエージェントが、一連の操作の過程で発生するエラーの特定に困難をきたす可能性があるとも指摘した。

言い換えれば、イーサリアムのセキュリティ分野をリードする専門家たちは、AIを探索のための強力なツールとは見なしているものの、完全な意味での「オラクル」とは見なしていない。

「以前は仮説の立案と検証に費やされていた時間が、現在では、オラクルの構築、カテゴリー別の分類、既知の問題の考慮、開示の整理など、仮説の大量選別作業に費やされている」と彼らは説明した。 「ボトルネックは消えたわけではない。それは不具合の発見から結果への信頼へと移行しただけであり、まさにこの点こそが人間の知性を必要とする部分であるため、これは進歩だ」。

木曜日に公開されたこのブログ記事は、EFが最近行った再編を受けて掲載されたものである。この再編では、新たな運営体制が構築されるとともに、同基金は従業員数を20％削減した。”,”detected_source_language”:”RU