Популярные криптовалюты

ETH $4,495.69 +1.73%
BTC $117,783.99 +0.29%
SOL $191.71 +1.71%
LINK $25.63 +12.66%
DOGE $0.23494 +2.21%
ADA $0.9574 +4.20%
XRP $3.0997 +0.07%

Как устроена интеграция ИИ в блокчейн-системы

THE $0.4538 -1.80%
FORT $0.06961 +0.03%

О том, как именно ИИ помогает компаниям, рассказал Алексей Карпунин, директор по информационным технологиям, основатель Академии ИТ-менеджмента IPWK. Машинное обучение уже применяется для выявления аномальных транзакций, автоматической проверки смарт-контрактов и быстрого реагирования на кибератаки. Один из показательных примеров — сеть Forta, которая в реальном времени сканирует блокчейн и с помощью ИИ предупреждает о фишинговых схемах, … Continued The post Как устроена интеграция ИИ в блокчейн-системы appeared first on BeInCrypto.

Интеграция искусственного интеллекта в блокчейн-системы перестала быть экспериментом — сегодня это рабочий инструмент, который повышает безопасность и улучшает аналитику

О том, как именно ИИ помогает компаниям, рассказал Алексей Карпунин, директор по информационным технологиям, основатель Академии ИТ-менеджмента IPWK.

Лучшие российские нейросети в 2025 году: топ-8 сервисов для текста, изображений и бизнеса

Машинное обучение уже применяется для выявления аномальных транзакций, автоматической проверки смарт-контрактов и быстрого реагирования на кибератаки. Один из показательных примеров — сеть Forta, которая в реальном времени сканирует блокчейн и с помощью ИИ предупреждает о фишинговых схемах, взломах мостов и подозрительной активности в DeFi-протоколах. Благодаря таким решениям можно не только обнаружить угрозу, но и автоматически заблокировать ее развитие.

В сфере комплаенса ИИ стал стандартом. Компании Chainalysis и TRM Labs используют машинное обучение для группировки адресов, построения поведенческих моделей и поиска сложных схем отмывания средств. Это позволяет значительно снизить число ложных тревог и ускорить процесс расследований. Chainalysis, например, заявляет, что ее алгоритмы уже классифицировали более миллиарда адресов и свыше 107 тысяч сущностей. Однако вместе с преимуществами есть и уязвимости: вынесение вычислений в централизованные облака повышает риск единой точки отказа. Доказательством стал случай с проектом Bittensor в 2024 году, когда из-за утечки приватных ключей было похищено около $8 млн, а сеть пришлось перевести в «safe mode».

Еще один серьезный вызов — проблема «черного ящика» ИИ. Когда алгоритм принимает решение, особенно в финансовой сфере, регуляторы и пользователи хотят понимать, как именно он к нему пришел. Европейский закон об искусственном интеллекте (EU AI Act), вступивший в силу в августе 2024 года, вводит требования к прозрачности моделей и объяснимости решений. Это особенно важно для криптопроектов, где на кону — средства пользователей и работа DeFi-протоколов.

Web3-сообщество уже ищет технологические ответы на эти вызовы. Среди них:

  • Децентрализованные вычислительные сети вроде Akash, Render и io.net, которые позволяют запускать модели на распределенных GPU, снижая зависимость от крупных облачных провайдеров.
  • Конфиденциальные вычисления с использованием TEE и FHE (Oasis, Secret Network, Zama), которые дают возможность обрабатывать данные в зашифрованном виде.
  • Проверяемый ИИ (verifiable AI) через ZK-доказательства, позволяющие доказать корректность выполнения модели без раскрытия ее деталей.
  • Децентрализованное обучение с применением федеративного подхода (FL) и многосторонних вычислений (MPC), что исключает передачу исходных данных.
  • ИИ-аудит смарт-контрактов в дополнение к классическим инструментам, что помогает находить уязвимости быстрее и с меньшим количеством ошибок.

Практическая стратегия для команд, работающих в Web3, может включать несколько шагов: внедрение ML-мониторинга (например, Forta), хранение на блокчейне артефактов моделей и параметров для упрощения аудита, использование децентрализованных ресурсов вместо централизованных облаков, обучение моделей без слива исходных данных, а также многоуровневую проверку смарт-контрактов с помощью ИИ и традиционных средств. Не менее важно учитывать безопасность цепочки поставок — проверять зависимости, подписывать релизы и быть готовыми к быстрому переходу в режим ограничений при инцидентах.

Для пользователей эти меры означают снижение риска атак, более высокий уровень доверия к DeFi и DAO, а также защиту персональных данных при анализе и обучении моделей. Для рынка — это шаг к тому, чтобы сделать проверяемый и объяснимый ИИ стандартом в блокчейне.

ИИ и блокчейн могут дополнять друг друга: первый повышает уровень защиты и автоматизации, второй — обеспечивает прозрачность и контроль. При правильной архитектуре эта связка помогает строить более устойчивые, безопасные и открытые децентрализованные системы.

Хотите стать частью большого и дружного сообщества BIC? Тогда подписывайтесь на нашу группу в «Телеграме» — там вас ждет общение с криптоэнтузиастами, помощь от наших экспертов и эксклюзивные комментарии опытных аналитиков.

The post Как устроена интеграция ИИ в блокчейн-системы appeared first on BeInCrypto.

RSS 17.08.2025 1 67
Источник: https://ru.beincrypto.com/kak-ustroena-integracziya-ii-v-blokchejn-sistemy/