损失高达21亿美元!2024年Crypto黑客攻击激增

链得得Dipublikasikan tanggal 2024-09-30Terakhir diperbarui pada 2024-09-30

2024年,Crypto资产领域由于黑客攻击造成的损失已经超过了2023年全年的总和,创造了新的记录。网络攻击的增加表明,该领域的危险与日俱增,亟需解决方案。

根据相关行业的一份报告,Cyvers在检测2024年第三季度报告的所有Crypto资产攻击中发挥了关键作用,其中约有一半的攻击被其系统捕获。

通过使用人工智能监控,Cyvers的实时警报帮助阻止了进一步的经济损失,显示了先进工具在保护数字资产方面的重要性。

2024年的前三个季度,Crypto资产黑客攻击造成的损失高达21.14亿美元,超过了2023年全年的总和。这标志着与去年同期相比大幅增长了72%,凸显出中心化和去中心化平台的脆弱性都在不断增加。

下面是一些“关键数字”:

  • 2023年1-9月:损失12.3亿美元
  • 2023年全年:损失16.9亿美元
  • 2024年1-9月:损失21.14亿美元

尤其是中心化金融(CeFi)平台,面临的攻击大幅上升,事件同比增长近1000%。与此同时,去中心化金融(DeFi)平台的损失下降了25%,尽管有着复杂的智能合约和协议,它们仍然面临风险。

2024年,CeFi平台受到的打击最大,Crypto资产黑客攻击事件增加了984%。仅2024年第二季度,五起重大事件就造成了4.01亿美元的损失。

其中最引人注目的是DMMBTC交易所漏洞事件,造成了3.05亿美元的损失。土耳其的BtcTurk以及Lykke和Fixed Float等其他交易所也遭受了5500万美元的攻击。

这一波CeFi攻击事件表明,越来越需要更好的安全控制和监管行动来防止进一步的损失

与2023年同期相比,DeFi平台的损失减少了25%。尽管如此,2024年第二季度的62起事件仍造成了1.713亿美元的损失,其中以太坊和BNBChain因其庞大的生态系统而继续成为攻击的主要目标。

同时,由于门禁控制漏洞和智能合约漏洞,黑客攻击事件总数激增。2023年1月至9月仅发生44起,而2024年1月至9月发生了131起。

报告呼吁需要加强跨链安全和更好的实时威胁检测。随着Crypto资产面临更先进的攻击,包括由人工智能驱动的攻击,更强大的安全措施和更快的监管行动对于保护资产至关重要。

虽然DeFi的损失有所减少,但整个行业仍处于高风险之中。要防止未来的损失,保护不断增长的Crypto资产市场,提高安全性和采取更积极的措施至关重要。

作者:区块链骑士;来自链得得内容开放平台“得得号”,本文仅代表作者观点,不代表链得得官方立场凡“得得号”文章,原创性和内容的真实性由投稿人保证,如果稿件因抄袭、作假等行为导致的法律后果,由投稿人本人负责得得号平台发布文章,如有侵权、违规及其他不当言论内容,请广大读者监督,一经证实,平台会立即下线。如遇文章内容问题,请联系微信:chaindd123

链得得仅提供相关信息展示,不构成任何投资建议

Bacaan Terkait

Model Raksasa Menyapu Bersih Semua Ujian, Tapi Justru Jauh dari AGI: Apa yang Dibongkar Makalah Ini?

Teks ini membahas perdebatan definisi AGI (Kecerdasan Buatan Umum) yang belum memiliki standar pengukuran yang diterima secara universal. Berbagai pihak, seperti OpenAI, Microsoft, dan para CEO, memiliki tolok ukur dan ramalan waktu yang berbeda-beda. Sebuah makalah oleh Michael Timothy Bennett dari Australian National University menawarkan definisi baru AGI sebagai "ilmuwan buatan"—yaitu, sistem yang mampu beradaptasi secara luas, efisien, dan ilmiah di bawah kendala sumber daya terbatas (komputasi, memori, energi) seperti layaknya ilmuwan manusia. Penulis mengkritik standar lama seperti Tes Turing dan uji benchmark manusia karena telah "dikuasai" oleh model bahasa besar (LLM) tanpa mendekatkan kita pada kecerdasan umum yang sesungguhnya. LLM saat ini dinilai hanya melakukan "aproksimasi maksimalisasi skala", menyimpan jawaban perkiraan untuk berbagai tugas dalam bobot jaringannya, namun gagal pada masalah di luar distribusi data pelatihan dan tidak memiliki kemampuan aktif seperti merancang eksperimen atau memahami hubungan sebab-akibat. Teks ini merinci tiga kemampuan kunci AGI sejati menurut kerangka "ilmuwan buatan": 1. Dari "boneka pasif" menjadi "peneliti aktif": Mampu merencanakan eksperimen secara mandiri untuk memperoleh informasi. 2. Dari "tahu apa" menjadi "tahu mengapa": Memiliki pemahaman kausal, bukan hanya korelasi. 3. Menyeimbangkan "eksplorasi" dan "eksploitasi": Mengalokasikan sumber daya komputasi secara dinamis di bawah kendala. Tiga pendekatan metodologis dalam membangun sistem cerdas dianalisis: *Scale-maxing* (pendekatan LLM saat ini yang menumpuk parameter dan data), *Simp-maxing* (maksimalkan kesederhanaan model), dan *W-maxing* (melemahkan batasan fungsional agar sistem menemukan solusi optimal sendiri). Kesimpulannya, AGI tidak akan tercapai hanya melalui satu pendekatan (seperti *Scaling Law*), tetapi memerlukan konvergensi berbagai metode. Jika definisi baru ini diterima, akan terjadi pergeseran paradigma dalam industri AI. Standar evaluasi akan bergeser dari peringkat ujian manusia ke "benchmark adaptasi" yang menguji kemampuan menemukan pengetahuan baru dalam lingkungan yang tidak dikenal.

marsbit14m yang lalu

Model Raksasa Menyapu Bersih Semua Ujian, Tapi Justru Jauh dari AGI: Apa yang Dibongkar Makalah Ini?

marsbit14m yang lalu

Paus Menerbitkan Ensiklik Pertama tentang AI: 40 Ribu Kata dengan 10 Pandangan Inti, Kecemasan AI Dijelaskan Secara Tuntas

Pada 15 Mei 2026, Paus Leo XIV menerbitkan ensiklik berjudul *Magnifica Humanitas*, yang pertama dalam sejarah Gereja Katolik yang berfokus pada kecerdasan buatan (AI). Dokumen setebal 40.000 kata ini membahas dampak AI yang telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari dan sistem pengambilan keputusan, memengaruhi berbagai bidang seperti pekerjaan, pendidikan, kesehatan, dan informasi. Ensiklik menyoroti sepuluh poin utama: (1) AI bukan musuh, tetapi telah tertanam dalam proses keputusan; (2) Kekuasaan teknologi kini banyak dipegang oleh perusahaan swasta; (3) Bahkan pengembang pun tidak sepenuhnya memahami cara kerja AI; (4) AI tidak boleh disamakan dengan kecerdasan atau subjek moral manusia; (5) Keputusan AI di bidang sensitif seperti pekerjaan dan hukum memerlukan transparansi dan pengawasan; (6) Sumber daya AI harus melayani kepentingan bersama, bukan hanya segelintir orang; (7) AI memperbesar penyebaran informasi palsu; (8) Pendidikan AI harus melatih pemikiran kritis, bukan hanya penggunaan alat; (9) AI mengubah tenaga kerja, tetapi pekerjaan juga tentang pengembangan diri; (10) Keputusan hidup dan mati yang tidak dapat diubah tidak boleh diserahkan kepada AI. Intinya, ensiklik menekankan bahwa teknologi tidak netral. Nilai dan kepentingan mereka yang mengembangkan dan mengendalikan AI membentuk bagaimana teknologi ini memengaruhi masyarakat. Tantangan terbesar AI bukanlah teknis, tetapi antropologis: AI dapat meniru hubungan, kreativitas, dan penilaian manusia, tetapi tidak dapat memikul tanggung jawab, kehendak, atau konsekuensi yang sebenarnya. Dokumen ini mengajak refleksi untuk mendefinisikan kembali makna menjadi manusia di era di mana mesin semakin mampu meniru hal-hal yang dianggap unik bagi manusia.

marsbit17m yang lalu

Paus Menerbitkan Ensiklik Pertama tentang AI: 40 Ribu Kata dengan 10 Pandangan Inti, Kecemasan AI Dijelaskan Secara Tuntas

marsbit17m yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片