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当AI开始审计世界:从Claude发现ZEC漏洞,看加密行业正在进入“递归安全时代”

人工智能正从生产力工具演变为复杂系统的分析者与参与者,其影响正从研发领域延伸至安全领域。近期,Anthropic提出了“递归自我改进”概念,揭示AI已开始协助人类进行模型研发、代码优化等环节,形成加速自身发展的飞轮效应。几乎同时,Claude AI在审计Zcash代码时发现了一个零知识证明系统中的关键漏洞,并促使团队快速修复。这一事件超越了单纯的技术发现,它标志着AI开始深度参与理解、分析和验证复杂系统,尤其可能重塑区块链安全范式。 传统的区块链安全高度依赖人工审计与有限工具,面对日益增长的系统复杂度存在瓶颈。AI,特别是大模型,擅长处理海量信息与复杂逻辑关联,能大幅降低风险发现成本、缩短漏洞存在时间,使安全从阶段性检查转向持续监测与响应。这种由AI与人类专家协同驱动、具备持续反馈与进化能力的机制,可被称为“递归安全”。 安全行业因其需在庞杂系统中定位少数异常点的特性,成为AI能力释放的优先领域。AI不会消除风险,而是加速了整个攻防体系的信息处理效率,对防御方和攻击方能力均有提升。未来,安全的关键可能不再是漏洞数量,而在于风险发现速度、修复效率及系统韧性。行业竞争维度将转向构建持续的风险管理能力。Claude发现ZEC漏洞正是这一趋势的早期信号,预示着一个由AI驱动、持续演化的“递归安全时代”正在开启。

marsbit06/08 13:20

当AI开始审计世界:从Claude发现ZEC漏洞,看加密行业正在进入“递归安全时代”

marsbit06/08 13:20

AI 以假乱真,加密用户如何抵御新型骗局?

**AI技术使骗局“以假乱真”,加密用户需转变防御思路** 过去,识别诈骗主要依靠发现拼写错误、语法不通或排版混乱等低级破绽。然而,随着AI工具的普及,诈骗分子现在可以轻松生成行文流畅、外观逼真的钓鱼邮件、客服对话、网站和社交内容。这使得传统的“文字辨伪”方法几近失效。 在加密领域,这种威胁尤为严重。由于区块链交易的不可逆性和自托管钱包的特性,用户一旦被诱导授权恶意交易或连接虚假网站,资产可能瞬间丢失,且无法追回。AI不仅提升了内容的伪装质量,还能结合泄露数据实施精准的个性化攻击,提及用户持有的代币、使用的平台等细节,大大增加了欺骗性。 面对新型AI骗局,用户必须将安全核心从“辨别破绽”转向“主动核验”。关键防御措施包括: 1. **仔细核查域名**:手动输入或使用书签访问官网,警惕添加字符、使用形似符号的虚假网址。 2. **优先使用官方渠道**:对来自电报、Discord、社交媒体私信等非官方渠道的链接保持高度怀疑,务必交叉验证。 3. **审慎授权钱包权限**:尤其是“无限授权”,务必核对代币种类、转账额度、合约地址等细节,确保与预期操作一致。 4. **签名前核对交易明细**:逐项检查收款地址、代币数量、链信息等,警惕任何与描述不符的操作。 5. **核验代币合约地址**:不要轻信代币名称和图标,通过官网或区块浏览器核对合约地址真伪。 6. **警惕陌生客服私信**:官方客服几乎不会主动私信,更不会索要私钥或助记词。 7. **识破紧急话术**:任何制造紧迫感(如“账户即将被封”、“立即领取”)催促你操作的消息,都是危险信号。 总之,在AI时代,精美的界面和专业的文案已不再是安全的保证。加密资产安全已演变为一场“核验之战”,用户必须对每一次交互、每一条信息都保持警惕,先独立核查,再谨慎操作。

Foresight News06/08 08:03

AI 以假乱真,加密用户如何抵御新型骗局?

Foresight News06/08 08:03

Claude Opus 4.8 找到一个 45 亿美元的 Bug,AI时代正在批量生产黑客

一名安全研究员使用AI模型Claude Opus 4.8在Zcash加密货币的隐私协议Orchard中发现了一个严重的“无限增发”漏洞,导致其市值短时间内蒸发约45亿美元。这一事件并非由Anthropic公司最尖端但受限的Claude Mythos模型完成,而是由已公开发布、进入日常工具的普通模型实现的,凸显了AI正在将发现高危漏洞的能力“民主化”和“廉价化”。 AI降低了漏洞挖掘的门槛,带来了双重影响:一方面,它催生了大量由AI生成的虚假或低质量安全报告,如同“注意力DDoS”攻击,消耗着本就人力匮乏的开源维护者精力;另一方面,它也能更快地找出那些隐藏多年、以往需要专家耗费巨大成本才能发现的真实漏洞。我们的数字世界一直建立在存在诸多潜在缺陷的代码之上,过去的“安全”在相当程度上源于发现成本高昂。 然而,能力的扩散并未带来责任的均摊。网络安全行业本就面临巨大的人才缺口,尤其是在复杂分析和应急响应层面。当AI让攻击和漏洞报告变得泛滥时,修复漏洞、守护系统的人力链条却变得更加紧张。破坏可以被自动化脚本轻易复制,但重建信任与安全仍需依赖稀缺的专业人力进行艰苦、细致的修复工作。 AI时代揭示了一个现实:我们习以为常的平稳数字生活,并非理所当然,而是依赖于一条脆弱的人力协作防线在持续对抗风险。未来真正的挑战或许不是找到漏洞,而是是否有足够的人愿意并能够修复它们。

marsbit06/06 09:22

Claude Opus 4.8 找到一个 45 亿美元的 Bug,AI时代正在批量生产黑客

marsbit06/06 09:22

从以太坊到 AI的「CROPS」:Vitalik 反复强调的这套「慢变量」,究竟是什么?

以太坊基金会近期在文件“EF Mandate”中系统阐述了其核心指导原则“CROPS”,即抗审查性(Censorship Resistance)、抗捕获性(Capture Resistance)、开源(Open Source)、隐私(Privacy)和安全(Security)。这套原则旨在确保以太坊生态中,用户能在不依赖单一平台、不丧失最终控制权的前提下进行资产管理和链上交互。 Vitalik Buterin近期进一步将“CROPS”概念拓展至人工智能(AI)领域,提出“CROPS AI”的构想。随着AI Agent逐渐成为用户执行链上操作(如交易、资产整理)的入口,其中心化、黑箱化运行模式可能使用户的隐私、资产信息和操作意图面临风险。“CROPS AI”强调AI应具备抗审查、开放、保护隐私和安全的特点,提倡敏感操作尽可能在本地运行,减少对中心化云服务的依赖。 由此,以太坊的“CROPS Ethereum access layer”与“CROPS AI”产生了重要交集。两者共同关注的核心问题是:用户如何在调用远程服务(无论是链上RPC还是大语言模型)时,既能获得所需能力,又不泄露个人敏感信息。Vitalik提到的利用零知识证明实现付费远程LLM调用和私密Ethereum RPC读取,正是探索这一交集的具体方向。 “CROPS”原则并非抽象理念,它正具体化为对协议层、应用层(尤其是钱包)和用户体验层的设计要求。在未来,当AI成为数字世界的核心接口时,确保系统可理解、可验证、隐私且安全,将成为以太坊乃至整个Web3生态持续发展的关键价值主张和积极变量。

marsbit06/06 08:06

从以太坊到 AI的「CROPS」:Vitalik 反复强调的这套「慢变量」,究竟是什么?

marsbit06/06 08:06

从以太坊到AI的“CROPS”:Vitalik反复强调的这套“慢变量”,究竟是什么?

以太坊创始人Vitalik Buterin近期频繁强调一个概念——CROPS,它代表抗审查性(Censorship Resistance)、抗捕获性(Capture Resistance)、开源(Open Source)、隐私(Privacy)和安全(Security)。这一理念源于以太坊基金会发布的指导文件,旨在确保用户在数字生活中不依赖单一平台、不丧失最终控制权。 随着AI技术深入钱包和自动化执行场景,CROPS的内涵超越了以太坊的原有范畴,成为AI时代用户能否掌控自身数字生活的关键问题。Vitalik指出,真正的“CROPS AI”应支持多种硬件平台,而不仅仅是“去中心化AI”。当AI成为用户的数字代理人,处理资产管理和链上操作时,确保其抗审查、开放、隐私和安全变得至关重要。 CROPS Ethereum与CROPS AI存在显著交集。例如,通过零知识证明实现付费远程大模型调用和私密以太坊RPC读取,旨在让用户在获取远程服务的同时避免暴露敏感信息。未来,可能出现更多针对以太坊场景微调的AI模型,用于提升智能合约和生态安全。 这一理念将深刻影响Web3生态,尤其是钱包等入口层产品。在市场关注短期热点的背景下,CROPS提醒我们关注那些决定长期方向的技术变量:在AI加速接管数字世界的时代,确保系统可理解、可验证、注重隐私和安全,才是以太坊持续价值的真正体现。

marsbit06/05 12:40

从以太坊到AI的“CROPS”:Vitalik反复强调的这套“慢变量”,究竟是什么?

marsbit06/05 12:40

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