بررسی چالش‌های امنیتی بعدی رمزارزها در برابر شبیه‌سازی‌های انسانی

نکات کلیدی

• ابزارهای هوش‌مصنوعی به‌قدرتمندی وسایل تقلب تبدیل شده‌اند، که می‌توانند صدا و تصویر واقعی ایجاد کنند و روش‌های اعتبارسنجی موجود را به چالش بکشند.
• با رشد سریع استفاده از رمزارزها، سیستم‌های موجود امنیتی سایر قوانین ایمنی نتوانسته‌اند با سرعت گسترش این بخش هماهنگ شوند.
• اعتماد به بخش رمزارزها فقط با قوانین نمی‌تواند جلب شود، بلکه نیاز به ایجاد ساختارهای امنیتی چندلایه و مداوم برای تأیید اعتبار معاملات وجود دارد.
• پیشرفت‌های آینده در امنیت دیجیتال بر سیگنال‌های رفتاری و بافتی متمرکز خواهد بود که امکان تقلب در آنها بسیار دشوارتر است.

WEEX Crypto News, 2025-12-17 14:58:15

در دنیای کنونی، چالش‌های امنیتی پیش‌روی بخش رمزارزها در حال تکامل‌اند و یکی از مهم‌ترین چالش‌ها مبارزه با شبیه‌سازی انسانی یا deepfake است. در این میان، پلتفرم‌های رمزارز باید معماری‌های اعتبارسنجی چندلایه و فعال را پذیرفته و پیاده‌سازی کنند که فرای فرایند عضوشدن، هویتیابی و اعتبارسنجی تراکنش‌ها را به‌صورت مداوم در کل سفر کاربر احراز کنند. ایلیا بروون، مدیر ارشد رشد در Sumsub، این نکته را تأکید می‌کند.

تغییرات اقتصادی تقلب به‌واسطه فناوری‌های هوش‌مصنوعی

ابزارهای هوش‌مصنوعی جنراسیون، اقتصاد تقلب را متحول کرده‌اند. ان چیزی که قبلاً نیازمند ابزارهای حرفه‌ای و ساعت‌ها ویرایش بود، اکنون با چند کلیک قابل انجام است. ساخت یک چهره جعلی، صدای تقلید شده یا حتی ایجاد یک هویت ویدیویی کامل در چند دقیقه امکان‌پذیر است که با آن می‌توان از سیستم‌های اعتبارسنجی عبور کرد.

طی سال گذشته، شواهدی دیده‌ام که تقلب به وسیله deepfake با سرعتی غیرمنتظره در حال افزایش است و بسیاری از سازمان‌ها برای مقابله با آن آماده نیستند. محتوای تقلبی دیجیتال بین سال‌های 2019 و 2024، 550% رشد داشته و اکنون یکی از خطرات جهانی کلیدی در محیط دیجیتال امروز محسوب می‌شود. این تنها یک تغییر فناوری نیست بلکه یک چالش ساختاری در چگونگی احراز هویت، اعتبارسنجی مقاصد و حفظ اعتماد در مالیات دیجیتال است.

پیشی‌گرفتن پذیرش از امنیت

پذیرش رمزارز در ایالات‌متحده به‌سوی افرایش حرکت می‌کند به علت وضوح مقرراتی بیشتر، عملکرد قوی بازار و افزایش مشارکت نهادی. تصویب ETF های بیت‌کوین و چارچوب‌های هماهنگی شفاف‌تر به مشروعیت‌دهی به دارایی‌های دیجیتال هم برای سرمایه‌گذاران خرده و هم حرفه‌ای کمک کرده است. در نتیجه، آمریکایی‌های بیشتری رمزارزها را به عنوان کلاس سرمایه‌گذاری اصلی تلقی می‌کنند، اما سرعت پذیرش هنوز از درک عمومی از خطرات و امنیت فراتر می‌رود.

بسیاری از کاربران هنوز به روش‌های قدیمی اعتبارسنجی که برای عصری طراحی شده بودند که تقلب به معنای سرقت رمز عبور بود، نه یک شخص مصنوعی، اعتماد دارند. با سریع‌تر و ارزان‌تر شدن ابزارهای تولید هوش‌مصنوعی، مانع ورود به حوزه تقلب تقریباً به صفر رسیده است، حال آن که بسیاری از دفاع‌های امنیتی با همان سرعت توسعه نیافته‌اند.

چرا دفاع‌های کنونی کارایی ندارند

هرچند بسیاری از سیستم‌های اعتبارسنجی و احراز هویت هنوز به نشانه‌های سطحی مانند چشمک زدن، حرکات سر و الگوهای نور تکیه می‌کنند، مدل‌های تولید مدرن هوش‌مصنوعی می‌توانند این میکروبیانات را با دقت تقریباً کامل بازسازی کنند. اکنون، تلاش‌های اعتبارسنجی می‌تواند با عوامل خودکار صورت گیرد، که حملات را سریع‌تر، هوشمندانه‌تر و تشخیص‌ناپذیرتر می‌کند.

به بیان دیگر، واقع‌گرایی بصری دیگر نمی‌تواند معیاری برای حقیقت باشد. فاز بعدی حفاظت باید فراتر از آنچه قابل دیدن است حرکت کند و بر سیگنال‌های رفتاری و بافتی که تقلید آن‌ها مشکل است تمرکز کند. الگوهای دستگاهی، ریتم‌های تایپینگ، و میکروتاخیرات در پاسخ‌ها در حال تبدیل‌شدن به اثرانگشت‌های جدید اعتبارند. در نهایت، این به سمت نوعی اجازه فیزیکی مانند شناسه‌های دیجیتال، شناسگرهای کاشت‌شده یا روش‌های بایومتریک مثل شناسایی عنبیه یا کف‌دست توسعه خواهد یافت.

چالش‌هایی در این بین وجود خواهد داشت، به ویژه با قبول بیشتری که به سیستم‌های خودکار اجازه می‌دهد به نمایندگی از ما عمل کنند. آیا این سیگنال‌های جدید می‌توانند تقلید شوند؟ بله، از لحاظ فنی، و این همان چیزی است که این مبارزه را به یک مسابقه تسلیحاتی دائمی تبدیل می‌کند. همان‌طور که مدافعان به توسعه لایه‌های جدید امنیت رفتاری می‌پردازند، مهاجمان به ناچار یاد می‌گیرند آن‌ها را تقلید کنند و این مسئله نیاز به پیش‌نهایی سازی دائمی را بر هر دو طرف تحمیل می‌کند.

تحول بعدی: زیرساخت‌های اعتماد

سال آینده نقطه عطفی برای قوانین است، زیرا اعتماد به بخش رمزارز همچنان شکننده است. با قانون GENIUS که اکنون به قانون تبدیل شده و دیگر چارچوب‌ها مثل قانون CLARITY که هنوز در حال بحث است، کار واقعی به سمت رفع خلأهای موجود که قوانین هنوز به آن‌ها نپرداخته‌اند منتقل می‌شود. اینها شامل اجرای مرزی و تعریف روش‌های واقعی برای حفاظت از مصرف‌کننده در سیستم‌های غیرمتمرکز می‌شود. قانونگذاران در حال ایجاد قوانین دارایی دیجیتال هستند که اولویت آن‌ها، مسئولیت‌پذیری و ایمنی است و همان‌طور که چارچوب‌های اضافی شکل می‌گیرند، این صنعت به سمت یک اکوسیستم شفاف‌تر و مقاوم‌تر پیشروی می‌کند.

اما قوانین به تنهایی نمی‌توانند اعتماد عمومی را برگردانند. پلتفرم‌های رمزارز باید سازوکارهای اعتبارسنجی چندلایه و فعال را که تنها محدود به مرحله ورود نیستند، به کار بگیرند، بلکه فرایند اعتبارسنجی هویت، قصد و صحت تراکنش‌ها را در طول سفر کاربر پیگیری کنند.

اعتماد دیگر وابسته به چیزی نیست که واقعی به نظر می‌رسد، بلکه به چیزی است که واقعاً قابل اثبات است. این مرحله‌ای اساسی است که زیرساخت مالی را بازتعریف می‌کند.

تعهد مشترک

اعتماد نمی‌تواند افزوده شود؛ باید جزو ساختار باشد. از آنجایی که بیشترین تقلب پس از ورود به سیستم رخ می‌دهد، مرحله بعدی به حرکت از تأیید هویت‌های استاتیک به سمت پیشگیری مداوم و چندلایه بستگی دارد. پیوند سیگنال‌های رفتاری، اطلاعات متقاطع پلتفرم‌ها و تشخیص آنی ناهنجاری‌ها کلید احیای اعتماد کاربران خواهد بود.

آینده رمزارزها بر اساس تعداد کاربران تعریف نخواهد شد، بلکه بر اساس تعداد کسانی که احساس امنیت می‌کنند خواهد بود. رشد اکنون به اعتماد، مسئولیت‌پذیری و حفاظت در یک اقتصاد دیجیتال وابسته است جایی که مرز میان واقعی و مصنوعی همچنان تیره و تاری است.

مسئولیت مشترک بین دیجیتال و فیزیکی

در نهایت، هویت‌های دیجیتال و فیزیکی ما نیاز به همگرا شدن بیشتری دارند تا از تقلید محافظت شده باشند.

سؤالات متداول

چرا deepfake برای امنیت رمزارزها تهدیدی جدی محسوب می‌شود؟

deepfake اکنون به دلیل توانایی آن در ایجاد تصاویر و صداهای شبیه به واقعی که می‌تواند سیستم‌های امنیتی کنونی را دور بزند، به یک تهدید جدی تبدیل شده است.

چگونه هوش مصنوعی قادر است جعل هویت کند؟

ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی می‌توانند مشخصه‌های ظاهری و صدای انسان را شبیه‌سازی کنند که می‌تواند در اعتبار‌سنجی‌های دیجیتال مورد سوءاستفاده قرار گیرد.

آیا قوانین جدید می‌توانند کاملاً از تقلب جلوگیری کنند؟

قوانین به‌تنهایی نمی‌توانند همه جنبه‌های تقلب را پوشش دهند، بلکه ایجاد ساختارهای امنیتی دائمی و چندلایه برای اعتماد واقعی ضروری است.

چه نوع سیگنال‌هایی می‌توانند در برابر شبیه‌سازی محافظت کنند؟

سیگنال‌های رفتاری و بافتی که تقلید آن‌ها دشوارتر است، می‌توانند در برابر شبیه‌سازی‌های ناشی از هوش مصنوعی موثر باشند.

چگونه می‌توان اعتماد عمومی به رمزارزها را افزایش داد؟

اعتماد عمومی می‌تواند با ترکیبی از قوانین شفاف و امنیت چندلایه که تمامی مراحل تراکنش را پوشش می‌دهد، افزایش یابد.