{"id":31816,"date":"2024-03-30T09:00:02","date_gmt":"2024-03-30T09:00:02","guid":{"rendered":"https:\/\/yourcryptolibrary.com\/?p=31816"},"modified":"2024-10-28T13:45:34","modified_gmt":"2024-10-28T13:45:34","slug":"smart-contracts-just-got-smarter-thanks-ai-overlords","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/yourcryptolibrary.com\/nl\/blockchain\/smart-contracts-just-got-smarter-thanks-ai-overlords\/","title":{"rendered":"Slimme contracten zijn slimmer geworden - Bedankt, AI-overheersers!"},"content":{"rendered":"

Kunstmatige Intelligentie heeft de visie met zich meegebracht om zelf-soevereiniteit op te bouwen via blockchain om mensen controle te geven over hun bezittingen, gegevens en bestuursmacht. Dit concept gaat verder dan alleen financi\u00eble activa en omvat ook belangrijke aspecten van persoonlijke gegevens en hun wereldbeeld.<\/em><\/p>\n

Autosoevereiniteit is cruciaal, vooral in landen met instabiele economische omstandigheden, waar bankfaillissementen en hyperinflatie vaak voorkomen. Een prominent figuur binnen de blockchainsector, Eric Vorhees<\/span><\/a> wijst op een onweerstaanbare reden om AI te combineren met blockchain - om centralisatie van intelligentie te voorkomen. Vandaag bekijken we hoe AI ons kan helpen om slimme contracten te gebruiken en te beveiligen.<\/em><\/p>\n

AI in slimme contracten<\/b><\/h2>\n

Als het gaat om het bereiken van decentralisatie binnen blockchaintechnologie, zijn slimme contracten een essentieel element omdat ze tussenpersonen elimineren. Hun integratie met AI maakt ze niet alleen upgradebaar maar ook zelfredzaam.<\/span><\/p>\n

Ook hebben slimme contracten vaak beperkte opslag om de transactiekosten te verlagen, maar AI-modellen zouden kunnen helpen. Dit is waar datafeeds of 'orakels' van vitaal belang worden. Oracles zijn cruciaal voor slimme contracten om te kunnen communiceren met externe gegevens zonder het netwerk te overbelasten. Een AI-model kan dienen als orakel en slimme contracten voorzien van realtime gegevens en beslissingsmogelijkheden.<\/span><\/p>\n

AI kan ook worden gebruikt voor identiteitsgebaseerde biometrische methoden zoals gezichts- en vingerafdrukherkenning, geautomatiseerde handel via bots, leningen op basis van kredietscores en het evalueren van de prijs van activa.<\/span><\/p>\n

AI biedt oplossingen voor de beveiliging van slimme contracten<\/b><\/h2>\n

Slimme contracten hebben te maken gehad met verschillende beveiligingslekken, zoals<\/span> herentrantie<\/span><\/a>,<\/span> over-\/onderloop<\/span><\/a>, en<\/span> voorloop<\/span><\/a>. Gebeurtenissen als deze suggereren dat beveiliging essentieel is en dat er maatregelen moeten worden genomen.<\/span><\/p>\n

Een manier om dit te bereiken is door de integratie van AI-technieken en machine learning (ML). Deze geavanceerde technieken staan er beter voor dan eenvoudige processen, die meer rigide zijn en gebaseerd op geprogrammeerde regels.<\/span><\/p>\n

Machine learning blinkt uit in het identificeren van patronen in gegevens, waardoor het waardevol is bij het analyseren van grote hoeveelheden slimme contracten. Het is veel effici\u00ebnter en kan patronen herkennen die voor mensen ondetecteerbaar zijn.<\/span><\/p>\n

AI-technieken zoals auditbots kunnen helpen om potenti\u00eble problemen in slimme contracten effici\u00ebnter te identificeren in vergelijking met handmatige processen. In ieder geval kun je je eigen smart contract audit bot maken met transformator-gebaseerde modellen zoals GPT-3, laten we eens kijken.<\/span><\/p>\n

Pas op voor het gebruik van AI voor code<\/span><\/p>\n

Een Smart Contract Audit Bot maken met GPT<\/b><\/h2>\n

Het cre\u00ebren van een smart contract audit bot met GPT-3 houdt in dat de verzamelde gegevens worden ingevoerd in het AI-model. Door GPT-3 de opdracht te geven zich te gedragen als een smart contract audit bot, kan het leren van de verstrekte gegevens. Dit omvat zowel de kwetsbaarheden als de delen van de code waar ze aanwezig zijn. Dit proces is tweeledig:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Fase \u00e9\u00e9n: <\/b>Voer de oorspronkelijke gelabelde gegevens uit de aangemaakte verzameling in het GPT-model in.<\/span><\/li>\n
  • Fase twee:<\/b> Combineer alle beschikbare auditrapporten in het model om het leerproces te verbeteren. Dit helpt de AI om inzicht te krijgen in de kwetsbaarheden in verschillende contracten en hoe deze eerder zijn aangepakt.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Belangrijke parameters voor het evalueren van AI-gebaseerde auditbots<\/b><\/h3>\n

    Bij het evalueren van AI-gebaseerde auditbots zijn er drie belangrijke parameters om rekening mee te houden:<\/span><\/p>\n

      \n
    • Kwetsbaarheidsdetectie: <\/b>Dit is het vermogen van de bot om kwetsbaarheden in de code van het slimme contract nauwkeurig te detecteren.<\/span><\/li>\n
    • Mogelijkheid tot code parsing: <\/b>Dit houdt in dat wordt ge\u00ebvalueerd hoe effectief de bot de code kan begrijpen en interpreteren.<\/span><\/li>\n
    • POC Schrijfvaardigheid: <\/b>De vaardigheden van de bot in het maken van proof-of-concept (POC) codes die laten zien hoe kwetsbaarheden kunnen worden uitgebuit.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n