Intelligenza Artificiale e Sicurezza nella Blockchain
I ricercatori di sicurezza stanno trasformando l’intelligenza artificiale in uno strumento potente per proteggere l’infrastruttura blockchain. Il team di Sicurezza del Protocollo della Ethereum Foundation ha dichiarato di utilizzare una flotta di agenti AI coordinati per analizzare il codice critico del protocollo, come riportato dalla stessa Ethereum Foundation.
Scoperte e Vulnerabilità
Questa iniziativa ha già portato alla scoperta di vulnerabilità significative, tra cui una crisi attivabile da remoto nella libreria libp2p gossipsub, che supporta le comunicazioni peer-to-peer di Ethereum.
“La scoperta di bug da parte degli agenti non è stata una sorpresa. La vera sorpresa è stata quanto poco lavoro sia stato necessario per trovarli e quanto invece sia stato necessario per distinguere i veri bug da quelli che sembravano tali. L’AI non ha sostituito il ricercatore di sicurezza; ha semplicemente spostato il lavoro.”
Il tempo che prima veniva dedicato a formulare e inseguire ipotesi ora viene impiegato per valutarle su larga scala, inclusa la costruzione dell’oracolo, la gestione del triage, il mantenimento dell’elenco dei problemi noti e la gestione delle divulgazioni.
Collo di Bottiglia e Sfide
Il collo di bottiglia non è scomparso; si è spostato dal trovare bug al fidarsi dei risultati, il che è un aspetto migliore, poiché è qui che il giudizio umano conta davvero. Tuttavia, rimane comunque un collo di bottiglia, e ignorarlo è come inviare un messaggio “va tutto bene” errato. Questa specifica questione è stata risolta e divulgata pubblicamente come CVE-2026-34219.
Il progetto ha rivelato che la parte più difficile del lavoro di sicurezza assistito da AI non è trovare potenziali bug, ma triagiarli rigorosamente per separare i veri problemi dai falsi positivi. Gli agenti sono stati organizzati in ruoli specifici per ricognizione, caccia, colmatura delle lacune e validazione indipendente, con ogni candidato che richiede una prova riproducibile contro codice reale.
Questo approccio dimostra come l’AI possa ampliare la copertura di sistemi complessi, mentre il giudizio umano rimane essenziale per la verifica.
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