Die Blockchain-Sicherheitsfirma AnChain.ai setzt auf den aktuellen Hype um die künstliche Intelligenz und deckt damit Krypto-Scams und illegale Finanzaktivitäten im Web 3 auf.
Dr. Victor Fang, der CEO der Firma, nutzt dafür das neue Web 3 SOC System. Die Firma beabsichtigt, mit diesem die Zeit bis zur Entdeckung von Angriffen auf Smart-Contract-Schwachstellen (auch Exploits genannt) deutlich zu reduzieren.
Wie überwachen Blockchain-Firmen Smart-Contracts im Web 3?
Ziel des Unternehmens ist es, bei Cybersicherheitsbedrohungen im Web 3 die gleichen Sicherheitsstandards wie im traditionellen Internet zu schaffen. Bei Web 3 Projekten dauert es beispielsweise im Schnitt knapp 40 Tage, bis eine Reaktion auf einen Exploit stattfinden. Bei klassischen Sicherheitsdurchbrüchen beträgt die durchschnittliche Reaktionszeit gerade einmal fünf Stunden.
Laut Anchain.ai ist eine professionelle Smart-Contract-Prüfung der erste Schritt für ein umfassendes Risiko-Management-System. Das Unternehmen verwendet Machine-Learning und eine Multi-Chain-Analyse-Plattform, um Anomalien und Probleme bei Smart-Contracts zu entdecken.
Nach Angaben von Fang gingen durch Exploits allein im Jahr 2022 vier Milliarden US-Dollar verloren. Jeder Fall kostete die Betroffenen im Schnitt 200 Millionen US-Dollar.
Zu den größten Exploits zählt der Hack der Horizon Bridge von Harmony, bei dem die Opfer 600 Millionen US-Dollar verloren. Ein anderes Beispiel ist ein Hack der Binance Smart Chain, bei dem die Hacker:innen 566 Millionen US-Dollar von der Plattform stahlen.
Laut dem Web3 Sicherheitsbericht des AnChain.ai-Konkurrenten Cyvers.ai reichen Smart-Contract-Audits allein nicht aus, um Krypto-Scams oder -Hacks zu verhindern. Der Bericht zeigt, dass in etwa bei 52 % der Fälle die Smart Contracts zuvor umfassend geprüft wurden. Darüber hinaus waren dem Bericht zufolge im Jahr 2022 menschliche Fehler, zu denen auch die daraus resultierenden Kompromittierungen von Schlüsseln zählen, die Ursache für 30 % der Hacks im Web 3.
AnChain unterstützt derzeit mehrere Behörden bei der Aufdeckung von Geldwäsche und Verstößen gegen das Bankgeheimnis. So hilft das Unternehmen beispielsweise der US-Steuerbehörde IRS mit seiner Software, die Registrierung digitaler Vermögenswerte und Wirtschaftskriminalität zu untersuchen.
Wie Künstliche Intelligenz bei illegalen Krypto-Aktivitäten helfen kann
Auf der Cybersicherheitsebene von Unternehmen kann künstliche Intelligenz Abweichungen von der normalen Netzwerkaktivität erkennen. Unternehmen nutzen bereits Firewalls und künstliche Intelligenz, um Bedrohungsakteure in Schach zu halten. Cyvers.ai empfiehlt, zusätzlich auf Echzeit-On-Chain- und Off-Chain-Analysen und Warnsysteme für kritische Smart-Contracts oder Wallet-Adressen zu setzen.
Bei Krypto-Scams wandeln Kriminelle häufig gestohlene Gelder in zensurresistente Kryptowährungen um. Die Hacker:innen leiten die Gelder anschließend oft durch einen Krypto-Mixer wie Tornado Cash, um die Verbindungen zwischen der Quelle und den Zielen der Gelder zu unterbrechen.
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Auf Krypto-Kriminalität spezialisierte Unternehmen wie Elliptic, Chainalysis und PeckShield können Blockchain-Daten zur Verfügung stellen, um KI-Modelle zur Erkennung verdächtiger Transaktionen zu trainieren. Cyvers.ai hingegen verwendet geometrisches maschinelles Lernen, um das typische Verhalten von Krypto-Nutzern zu analysieren und Anomalien zu erkennen. Außerdem versuchen Firmen, die KI-Tools für die Cybersicherheit entwickeln, in erster Linie Fehlalarme zu reduzieren.
Acumen Research zufolge hat der Markt für KI-Cybersicherheit ein enormes Potenzial. Die Firma schätzt, dass dieser bis 2030 ein Wert von 133,8 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
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