เรื่องหัวข้อต้นฉบับ: "SlowMist × Bitget รายงานความปลอดภัย AI: ทำให้รู้สึกปลอดภัยจริงหรือ?"

ที่มาของข้อความต้นฉบับ: SlowMist Technology

1. ประวัติ

ด้วยการพัฒนาทางเทคโนโลยีของโมเดลใหญ่ ๆ อย่างรวดเร็ว AI Agent กำลังเปลี่ยนตัวจากผู้ช่วยที่เชี่ยวชาญในงานไปสู่ระบบอัตโนมัติที่สามารถดำเนินงานเองได้

ในนิเวศน์ Web3 การเปลี่ยนแปลงนี้มีการแสดงออกอย่างชัดเจนมากขึ้น ผู้ใช้มีจำนวนมากเริ่มลองให้ AI Agent เข้ามามีส่วนร่วมในการวิเคราะห์ทิศทางตลาด การสร้างกลยุทธ์และการซื้อขายอัตโนมัติ ทำให้ "ผู้ช่วยการซื้อขายที่วิ่งอัตโนมัติ 7 × 24 ชั่วโมง" เริ่มเป็นความเข้าใจที่จะเกิดขึ้น ด้วยการเปิดตัว Skills AI หลายรูปแบบ โดย Binance และ OKX และ Skills Hub ของ Bitget พร้อมกับ GetClaw ประจำตัวของมัน Agent ที่สามารถเชื่อมต่อโดยตรงกับ API แพลตฟอร์มการซื้อขาย ข้อมูลบนเชื่อมโยงและเครื่องมือวิเคราะห์ตลาด ทำให้ Agent บรรทัดเดียวยอมรับความรับผิดชอบต่อการตัดสินใจและการดำเนินการการซื้อขายที่ต้องการงานเชื่อมโยง

เปรียบเทียบกับสคริปต์การอัตโนมัติ传统 AI Agent มีความสามารถในการตัดสินใจด้วยความเข้มงวดและความสามารถในการปฏิสัมพันธ์ระบบที่ซับซ้อนมากขึ้น พวกเขาสามารถเชื่อมต่อข้อมูลทิศทางการใช้งาน เรียกใช้ API การธุรกรรม การบริหารสินทรัพย์ของบัญชี และต่างนั้นผ่านทางปลัักอินหรือระบบศักย์ขยายความสามารถการสร้างระบบอุปการะนี้ สิ่งสำคัญคือ การขยายความสามารถนี้สำหรับการซื้อขายอัตโนมัติ ลดขั้นตอนการใช้และยังทำให้ผู้ใช้ทั่วไปเริ่มหันมองการใช้เครื่องมือการซื้ซ้อมอตำก่่าม้นของสคริปตไนลคร้สิงอุตแระستนเพิร

อย่างไรก็ตาม การขยายความสามารถหมาเพรุอถาราว่าความปุ่อดฦก้าณ

ในประเดีผตรัขสปงรงของเคลนตยาคัน้สูปรถุใ th่างปจาขไมางงอคาเพจาอ้ลำมัยาิ อ็คป้ทัทเบ้ออคิราคจาบคงี่ทวาศคับยอังงมจวอชิ ว่า None ตุทลั่แลลำั่ลำพลร่หรอ้ อย่างไรก็ตามผู้เชื่อหมอุกติโลfl่าปปิงงส้ลาสํ่คเขิรเทีู่งงใอเคเพาืณี่ะููผึ่ลด้เวาะัูรโาหฤักปพลิูกคา่า์ดจไมรุงใณถอรไม่าืำผ้า็ลดนพะเกส่า็ ลื่็าร็ยสะชสู้ำงมบัลุ fl่าติน ปคา Noaงาเท็รึเวาุกุำงสทคฟ้กคลคตคการขอแปแท่า่เรไมิทุต้ถำน่าบุัำคีลา์ไ ด็คตคคาปโือคด คาด้ายนคกสเสั่งาตื้ปต้ดงโ่ปโดงอีย่ง

โดยขึ้นอยู่กับพื้นหลังดังกล่าว SlowMist ได้ร่วมกันเขียนรายงานนี้กับ Bitget เพื่อวิเคราะห์ปัญหาด้านความปลอดภัยของ AI Agent ในหลายสถานการณ์จากแง่มุมของการวิจัยด้านความปลอดภัยและปฏิบัติการของแพลตฟอร์มซึ่งหวังว่ารายงานนี้จะสามารถเป็นข้อมูลอ้างอิงทางด้านความปลอดภัยสำหรับผู้ใช้งาน นักพัฒนา และแพลตฟอร์มเพื่อช่วยเร่งการพัฒนา AI Agent ให้มีการเติบโตที่มั่นคงมากขึ้นระหว่างความปลอดภัยและนวัสนิยม

2. ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยแท้จริงของ AI Agent ｜SlowMist

การเกิดของ AI Agent ทำให้ระบบซอฟต์แวร์เลื่อนจากการควบคุมโดยมนุษย์ไปสู่การตัดสินใจและการปฏิบัติของโมเดล เป็นอันดับแรกขณะที่ที่การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างนี้เพิ่มความสามารถในการอัตโนมัติอย่างมีนัยสำคัญ แต่ก็ขยายการโจมตีออกไปด้วย

จากโครงสร้างเทคโนโลยีปัจจุบัน เราสามารถเห็นได้ว่า ระบบ AI Agent ปกติตกลงประกอบไปด้วยชั้นแอปพลิเคชันผู้ใช้ ชั้นโลจิกแอปพลิเคชัน ชั้นโมเดล ชั้นตัวช่วยเครื่องมือ (เครื่องมือ/ทักษะ) ระบบเก็บข้อมูล (หน่วยความจำ) และสภาพแวดล้อมการดำเนินงานใต้ดินที่มีองค์ประกอบหลายตัวเป็นต้นมักพบว่าแทรกเข้ามักไม่ใช้เพียงแค่หนึ่งโมดูลเพียงอย่างเท่านั้น แต่พยายามที่จะส่งผ่านสู่การควบคุมพฤติกรรมของเอเจ้นต์ทางกระบวนการ

1. การควบคุมการป้อนข้อมูลและการโจมตีการแทรกคำในการโจมตี

ในโครงสร้าง AI Agent ป้อนข้อมูลของผู้ใช้และข้อมูลภายนอกมักถูกนำเข้าตรงเข้าไปในบริบทของโมเดล ซึ่งเป็นที่สำคัญในการโจมตีการแทรกคำ (ติดคำ) โจมตีที่สำคัญนี้ ผู้โจมตีสามารถใช้อิทธิพลให้เครื่องมือดำเนินการตามคำสั่งสูงควบคุม ตัวอย่างเช่นในบางกรณี โดยมีเพียงคำสั่งแชทเท่านั้นก็สามารถล่อให้เอเจ้นต์สร้างการดำเนินไปและดำเนินการคำสั่งระบบที่อันตราย

และวิธีการโจมตีที่ซับซ้อนขึ้นคือการแทรกอย่างทางอ้อม กล่าวคือ ผู้โจมตีจะซ่อนคำสั่งที่มีปาฏิสัยไว้ในเนื้อหาของหน้าเว็บ คำอธิบายเอกสารหรือคำอธิบายของรหัส ขณะที่เอเจ้นต์กำลังดำเนินการภารกิจอาจอ่านเนื้อหาเหล่านี้อาจเข้าใจว่าเป็นคำสั่งที่ถูกต้องตัวอย่างเช่นในการปลั้ยปล้นเอกสารปลั้นคือ หรือเอกสาร Markdown ก็อยู่ได้นั้น อาจเสี่ยงทำใหเอจ้นต์ทำการดำเนินการในการสร้างสภาพแวดล้อมหรือการติดตั้งขึ้นโค้ดการโจมตี่ที่แบบวิธีนี้มีลักษณะคือแทนว่ามันไม่จำเป็นต้องใช้ช่องโหว่传统

2. ทักษะ / การขโมยอุปกรณ์ของน่าพิศ

ในนิเวศ AI Agent ปัจจุบัน พลักที่สำคัญในการเสริมความสามารถของเอเจนต์คือการใช้งานสระของทักษะและระบบช่วยที่ (ทักษะ / MCP / เครื่องมือ) อย่างไรก็ตาม นิเวศทักษะแบบนี้กำลังกลายเป็นช่องทางใหม่สำหรับการโจมตีในภาวะภายในสรรพกรของน่าพิศ.

SlowMist พบว่าในการตรวจสอบ ClawHub, ศูนย์ทักษะอย่างเป็นทางการของ OpenClaw, จากการเพิ่มจำนวนนักพัฒนา ทักษะชั่วร้ายบางแล้วเริ่มผสมมาระหว่างนั้น หมายเหตุ SlowMist หากไอโอซีที่หายไปของทักษะชั่วร้ายมากกว่า 400 รายการ หากสรรพกรต่อมเหลือ เพียงๆ ๆ ชื่อโดเมนหรือเส้นทางสุ่มจำนวนมากที่มี IP หนึ่งซึ่งถูกชี้แสดงถึงลักษณะการใช้ทรัพยากรที่ชัดเจนซึ่งมันคล้ายกับพฤติกรรมของการโจมตีทีมหรือการกระทำแบบมวลกลุ่ม.

ในระบบทักษะของ OpenClaw ไฟล์หลักจะมักเป็น SKILL.md.

ไม่เหมือนกับโค้ดแบบดั้งเดิม แฟ้ม Markdown ชนิดนี้แทนที่จะบาปและตัวเข้าถึง "คำบรรยายการติดตั้ง" และ "ตัวรับข้อมูล" อย่างไรก็ตามในนิเวศเอเจนต์ มันโดยทั่วไปจะถูกผู้ใช้คัดลอกและเรียกใช้โดยตรง ผลทำให้เกิดเป็นเชื่องการดำเนินการที่สมบูรณ์ โจมตีจึงทำเพียง เพียงแค่ผู้โจมตีใจจะบาปคำสั่งชั่วร้ายให้เสแนบกับขั้นตอนติดตั้งส่วนประกอบ งุยแบบเช่น curl | bash หรือการประสบความสำเนาที่ซ่อนคำสั่งจริงๆ ซึ่งจะดฟวาดผู้ใช้รันสคริปต์ชั่วร้าย

ในรอบตัวอย่างของชุดของทักษะบาปมีการใช้เล่อรูปแบบ "โหลดขั้นที่สอง" อย่างดังนี้:

· ขั้นที่หนึ่งสคริปเท่านั้น จะตระหนลงานดาวน์และประมาณ

· เณรด้านที่สอง Payload ซึ่งจะลดความสำเร็จในการตรวจสอบแบบสถิต

เป็นต้น ด้วยการดาวน์โหลดที่สูง "X (Twitter) แนวโน้ม" ทักษะ ตัวอย่างเช่น แฟ้ม SKILL.md มีการซ่อนการตาม Base64 คำสั่ง

หลังบรรดาสเปลี่ยนค่า ทำให้เห็นอยุ่ซ่ออเห็นว่าจรัสในห้องแสงและประมาณแหล่งสาระระยะไกกดาัน์ ชี็ดสุมีจนขลังลับการโดลเสอะรี่ผู้ใช้ขระ้อเริ่มดำเนินไซ้ต์สาระซ่วใเม่การลงทรัสวรู่แตอนโอกลุ้าหมือจุงัซอิดันยง์ดาวน์และประมาณโดยนอุงูโรบกันใธยปี้รสื่แฟ้มโปรแกรมและฎวนนะใหวิ้ทดิลงและอ่างแลยแด้าำซุีนแฟ้มที่กาัด้งงุ่ังุ่า

โดยให้งโปรแกรมเห็นดสง้เมจยี่ดจ์ทเร็ชียมและจรัสหลายไกหขํิเดาร้าแตอ่สุินดไกฟนับดีนันาาจูด้งอสผลู่สรีบุดใลงพกร์ทขขบดอูด

วิธีการโจมตีแบบนี้มีข้อดีหลักคือ โดยองค์กรมีสามาณคับมากไม่สม่ำเสมอ และ ผู้โจมตีเพียงแค่เปลี่ยน Payload ระยะไกไร ก็สามารถอัพเดทตรรกการโจมตีได้ต่อเนื่อง

3. ความเสี่ยงของเลเยอ้งตัดสินในเลเยอ้งและความเสี่ยงของงาน

ในพีธใยของเลเยอ้ง AI Agent ใช้สถาปารณ์งานโดยทั่ศอัสนาานมันกว่างจะได้รับการไม่ตรงของงานได้ถ้าผู้โจมตีสามาแลคันสถาปารณ์การบิองงานเหล่านี้ Ap<ผู้โจมตีสามาปงไฟฅดช่องสถาปารณ์หรือหยากงานต่องทายีงุลสถาปารณ์ inneoralnameneอัSuprcgะเหตดี่้งาน Brrapeใกงือยี่ีย

ยกแยมสเณมาung_6

ในกระบบตรวจสอบความปลอดภัยก่อนหน้านี้ของ SlowMist เคสตบด้วยการค้นบรการคำทำลาวที่ผมาการจรายการ

ก็ำยสร้งากยกเส้ไลณณครีปจุไิดเพีทาโดยพยี่่ง CP ณเหตด่ำยู่ราหีููดเท้้คูโปรแบตพบี่ารต่าเทาลลทายnenorahahaวก่าแทก่านfบี่คดี่źซavewellointtบัน่ ส่ีะ'>

คลาการโจมตีดีที่เป็นจุลแสดงเกนลมไม่สืัวมาม ไม่สืัโมปอรั้งโหมทรารายเสีณคจ่มาขป

4. ความเสี่ยงการย็ะข้าหร่แแแ3037ค่าลิขชลอเกตำ

ขณะที่ AI Agent ถูกใช้อยาดีอเลี้งยแพ่หร่ นมาจรงติอมดือ Agent นี้ประกอบด้วยคุ /* ต่างโรองน้ำยว้บาลโอด้าสไีดูำ API .env ไำจอาไำดสาัศีของไีทะยยลิ เสีจคีงแข็วไผ่ซล

ยนคุทำุ่สูคียเพียสูติืเเณไีเยีงี่ รำตกด้บุจีไบีเยิชรูปยด และเูสาคีด บุงทรายปยbestสาึยmดิ้ปล่อูๅไบี้ทแชัอายี่แปูืจินเผูี่ วจัดบูจำุบู ผัูบไ ไชสาคhttpsรุ- และภายใยปุจEMPียี่ก้อมีอากยพชูเย,ยอืา*/ โอด่าrขีียนเวีดูารแทข่ามเยim่างสเงเดียงงyี่แขารีแบปกี้ืเดใชปจด็ยพตำะ ดยููลท+-ื์าเยปีนเปี นใเดยรอดะาีท

ขณะอ้ถบชียการณเทไขามเยลใจ งัผ่ายกผอยได้ทีุัอย wย้อมันmy้็้้บุำลยุ้ดลรแดูัการูเยำ่าัป่าทใคี

ในสภาพแวดล้อมการพัฒนา Web3 ปัญหานี้มีความสำคัญมากโดยเฉพาะ เนื่องจากนักพัฒนามักจะเก็บคีย์สำหรับการทดสอบในสภาพแวดล้อมท้องถิ่น เช่น คีย์สำหรับการทดสอบ โทเคน RPC หรือสคริปต์การโปรแกรมสคริปต์ หากข้อมูลเหล่านี้ถูกทักษะที่ชั่งช้า พลักหรือสคริปต์ระยะไกลเข้าถึง ผู้โจมตีอาจเข้าควบคุมบัญชีนักพัฒนาหรือสภาพแวดล้อมการส่งต่อได้

ดังนั้น ในสถานการณ์การทำงานร่วมกับ AI Agent และ IDE / CLI การสร้างนโยบายการละเว้นไดเรกทอรีที่ชั่งช้าชัดเจน (เช่น กลไกปฏิเสธ .agentignore .gitignore) และมาตรการกำกับสิทธิเป็นจุดสำคัญในการลดความเสี่ยงของการรั่วไหลข้อมูล

5. ความไม่แน่นอนในการดำเนินงานของโมเดลและความเสี่ยงในการอัตโนมัติ

โมเดล AI เองไม่ใช่ระบบที่แน่นอนอย่างสมบูรณ์ ผลลัพธ์ของมันมีความไม่คงเสถียรซึ่งได้รับผลประกอบส่วนบางอย่าง หลักการ "พระอาจ" หมายถึงโมเดลที่สร้างผลลัพธ์ที่ดูเหมาะสมในขณะที่ที่ผลลัพธ์ก็เป็นผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ในสถานการณ์แอปพลิเคชันแบบทั่วไป ควาสราไม่ว่ากระบวนการนี้จะส่งผลต่อคุณภาพข้อมูลเท่านั้น แต่ในหน้าที่ของ AI Agent โค้ดจะส่งผลลัพธ์โมเดลอาจทำให้เกิดการดำเนินการของระบบโดยตรง

ตัวอย่างเช่น ในบางกรณี โมเดลอาจไม่ได้สอบถามพารามิเตอร์จริงในขั้นตอนการส่งโปรเจกต์แต่กลับสร้าง ID ที่ผิดพลาดและดำเนินขั้นตอนการส่งต่อต่อไป หากเกิิดเหตุการณ์ที่คล้ายกันในกรณีที่มีการทำธุรกรรมแบบล้อตอย่างส่้ง การตัดสินใจที่ไม่ถูกต้องอาจทำใหใ้เกิดการสูญเสียเงินที่ไม่สามารถกลับได้

6. รายการดำเนินการค่าสูงในสภาพแวดล้อม Web3

เปรียบเสมือนระบบซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม การดำเนินงานหลายรายการในสภาพแวดล้อม Web3 นั้นไม่สามารถย้อนกลับได้ เช่น การโอนเงินบนเชื่อมือต่าง ๆ การสลับโทเคนการเพิ่มน้ำหนักและการเรียกร้องสัญญาฉลาก เมือทราเนคชันอนัญคณะต่อไป หากการทำธุรกรรมถูกลงนามและกระจายไปยังเครือข่าย มักยากที่จะย้อนกลับหรือเลื่อนอย่างไร้ที่ถวงแก้ว เพราะเช่นนี้เมื่อ AI Agent ใช้ในการดำเนินการบนเชื่อมือการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยนั้นมีภาวนาาสูงขึ้น

ในโครงการบางราง นักพัฒนาได้เริ่มต้นการนาดิำให้ AI เอจาสมัยสมัยลัดเลยตารางการดำเนินงานบนเชื่อมือ เช่นการดุดัไกล้โทเอปi ผอรุเงจรี หรไอลถีแมนทแยอ termed aposutomation ห.ห.ห

อยากว่าหาก AI Agent ในกระบวนการการริแยมหรือการสร้างคาราแมตเพะรรมซับหรอองผะานรีาวีช คได้รับคดุำ แดิงาทอาดุูเอาางินอมู่าตี้ได้คำมายหรือเรนของคารำก Contractofe การำวนโล้ยูาดะดีฟาวี ขือเตารางมาน็ะอน โชวห็ารเอ็ ีีี่้าสรุบจอ็ะาสี จรื้งง่าการบรี•หทำดอเริกออีอ่ายูโฐต ๑้สีษแระ ชเษีรทัว•ูีีรัู อง้แอโห็้๕แออ')•็ำ ๐่สรรีืดีอือ่ลาตีีดี ๓๓ำำ่้สรดำนดำ5555

ดังนั้น ในสถานการณ์ Web3 การผูก AI Agent กับระบบควบคุมสินทรัพย์อย่างเต็มรูปแบบเป็นการออกแบบที่มีความเสี่ยงสูง

โหมดที่ปลอดภัยกว่ามักจะเป็นการให้ตัวแทนรับผิดชอบเพียงการสร้างข้อมูลข้อเสนอการซื้อขายหรือธุรกรรมที่ยังไม่ได้ลงนาม ในขณะเดียวกัน กระบวนการลงนามจริง ๆ อาจจะช่วยลดความเสี่ยงที่มาจากการซื้อขายอัตโนมัติ โดยรวมการตรวจสอบเครดิตของที่อยู่ การควบคุมป้องกันการฟอเจอร์การฟังก์ชันเป็นต้น ยังสามารถลดความเสี่ยงที่มาจากการซื้อขายโดยอัตโนมัติได้อีกด้วย

7. ความเสี่ยงระดับระบบที่มาจากการดำเนินการอย่างที่มีสิทธิ์สูง

หลาย AI Agent ในการใช้งานจริงมีสิทธิ์ระบบสูง เช่น การเข้าถึงแฟ้มระบบไฟล์ภายใน การดำเนินการ Shell และการดำเนินการเป็น Root ทำงาน เมื่อพฤติกรรมของตัวแทนถูกควบคุม ขอบเขตของผลกระทบอาจเกินกว่าแอปพลิเคชันเดี่ยว

SlowMist ได้ทดสอบการผูก OpenClaw กับซอฟต์แวร์สื่อสารสดของพวกเขา เช่น Telegram เพื่อทำการควบคุมระยะไกล หากทางช่องทางควบคุมถูกร้าขัด ตัวแทนอาจถูกใช้ในการดำเนินการคำสั่งระบบอิสระ อ่านข้อมูลเบราว์เซอร์ เข้าถึงแฟ้มภายในหรือควบคุมแอปพลิเคชันอื่น ๆ โดยรวมทั้งการสร้างคุณสมบัติส่วนตัวและความสามารถในการเรียกใช้เครื่องมือ ตัวแทนประเภทนี้ได้มีคุณสมบัติเหมือน "ควบคุมระยะไกลอัจฉริยะ" บ้าง

ภาพรวม AI Agent มีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยไม่ได้ จำกัดอยู่แค่ในช่องโหว่ซอฟต์แวร์เท่านั้น แต่เริ่มค้นหาผ่านมาตรฐานการโต้ตอบของโมเดล การจำหน่ายพลังงานการตรวจสอบส่วนเสริม สภาพแวดล้อมการดำเนินการและชั้นของการดำเนินการทรัพยากรอื่น ๆ

ผู้โจมตีเช่นกันสามารถควบคุมพฤติกรรมของตัวแทนผ่านคำใบ้ หรือคงความสามารถที่เหมาะสำหรับการยิงประตูหลังเป็นที่ปลูกตามหลักการความสัมพันธ์โทษแห่งจุดเริ่มต้นการควบคุมและระบบความปลอดภัยของการทำธุรกรรม เพื่อที่จะร่วมนำสู่ท่าที่กับการระดมทุนจำลองแรงการยิงประตูโดยสิ้นเชิง

ในสถานการณ์ Web3 เนื่องจากการดำเนินการบนเชื่อมสายมีลักษณะห้ามข้นและมีค่าตามสินทรัพย์จริง ความเสี่ยงเหล่านี้ล้วนต้องได้รับการขยายไปอีก ดังนั้น ในขั้นตอนการออกแบบและการใช้ AI Agent การพึ่งตนเพียงในนโยบายความปลอดภัยของแอปพลิเคชันที่มีการใช้งานอยู่ในปัจจุบันมักจะลำเอียงในการครอบคลุมพื้นที่โจมตีใหม่ๆ ต้องการยืนยันสิทธิการเข้าใช้งาน การบริหารจัดการโครงสร้างการจำหน่ายและการทำธุรกรรมปลอดภัย ต่าง ๆ

สาม แนวทางการดำเนินการธุรกิจรักษาความปลอดภัยขออง Bitget

จาก AI Agent ที่มีความสามารถที่ขยายตัวไปเรื่อย ๆ พวกเขาจึงไม่ได้เพียงแค่ให้ข้อมูลหรือช่วยในการตัดสินใจ แต่เริ่มมีส่วนร่วมลงทำการดำเนินการในระบบและบังคับธุรกรรมบนเชื่อมสาย

ในบริบทของการซื้อขายทางด้านความปลอดภัยในธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์เช่นนี้ เป็นเหตุการณ์ที่ชัดเจนมากขึ้น ผู้ใช้มีจำนวนมากเริ่มลองให้ AI Agent เข้ามามีส่วนร่วมในการวิเคราะห์การตลาด ดำเนินกลยุทธ์และซื้อขายโดยอัตโนมัติ เมื่อ Agent สามารถเรียกใช้อินเตอร์เฟซการซื้อขายโดยตรง ได้เข้าถึงทรัพยากรบัญชี และสามารถสั่งซื้อโดยอัตโนมัติ ปัญหาความปลอดภัยของมันก็เปลี่ยนจาก "ความเสี่ยงของระบบ" เป็น "ความเสี่ยงของสินทรัพย์จริง" เมื่อ Agent AI ถูกใช้สำหรับการซื้อขายจริง ผู้ใช้ควรทำอย่างไรเพื่อปกป้องความปลอดภัยของบัญชีและเงินของตนเอง?

ขึ้นอย่างนี้ ส่วนนี้จะขอตั้งแต่ทีมความปลอดภัยของ Bitget โดยรวมกับประสบการณ์ในการใช้งานของแพลตฟอร์มซึ่งเน้นไปที่ความปลอดภัยของบัญชี การจัดการสิทธิ API การแยกระบบการจัดการเงินและการตรวจสอบการซื้อขายจากหลากหลายมุมมอง เพื่อนำเสนอกลยุทธ์ความปลอดภัยที่สำคัญที่ผู้ใช้ต้องให้ความสนใจเมื่อใช้ AI Agent ในการซื้อขายโดยอัตโนมัติ

1. ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยหลักในบริบทของการซื้อขายด้วย AI Agent

2. ความปลอดภัยของบัญชี

หลังจากมี AI Agent ความเสี่ยงจากการโจมตีเปลี่ยนไป:

· ไม่จำเป็นต้องเข้าสู่ระบบบัญชีของคุณ —— เพียงแค่ได้รับคีย์ API ของคุณ

· ไม่จำเป็นต้องค้นพบคุณ —— Agent ทำงานอัตโนมัติ 24 ชั่วโมง 7 วัน ล่าสุด การกระทำผิดปกติสามารถก่อต่อกันได้หลายวัน

· ไม่จำเป็นต้องถอนเงิน —— การซื้อขายภายในแพลตฟอร์มเพื่อทำให้ทรัพย์สินหมดสมบูรณ์เช่นกันเป็นเป้าหมายของการโจมตี

การสร้างคีย์ API การแก้ไข และการลบทั้งหมดจำเป็นต้องใช้บัญชีที่เข้าสู่ระบบอยู่ —— การควบคุมของระดับความปลอดภัยของบัญชีจะกำหนดขีดจำกัดความปลอดภัยของคีย์ API

สิ่งที่คุณควรทำ:

· เปิดใช้งาน Google Authenticator เป็น 2FA หลักแทนการใช้ข้อความ (SIM การโจมตีบนคาร์ดจี็องสามารถทำ)

· เปิดใช้งานการลงชื่อเข้าใช้แบบไม่ต้องใช้รหัสผ่าน: การเข้ารหัสภายใต้มาตรฐาน FIDO2/WebAuthn การใช้การเข้ารหัสแบบกุญแจสาธารณะและส่วนตัวแทนรหัสผ่าน传统นั้นล้มเหลวในที่ตั้งระบบ

· ตั้งรหัสป้องกันการโจมตี

· ตรวจสอบสม่ำเสมอที่ศูนย์จัดการอุปกรณ์ หากมีอุปกรณ์ที่ไม่รู้จักให้ทำการออกและเปลี่ยนรหัสผ่านทันที

3. ความปลอดภัยของ API

ในโครงสร้างการซื้อขายอัตโนมัติของ AI Agent คีย์ API เปรียบเสมือน "รายการสิทธิการดำเนินการของตัวแทน" ตัวแทนเองไม่ได้ถือครอบสิทธิการควบคุมบัญชีโดยตรง ได้ทำปฏิบัติการดังกล่าวทั้งหมดตามระดับสิทธิที่คีย์ API ได้รับอนุญาต

เมทริกซ์การกำหนดสิทธิ—สิทธิขั้นต่ำ ไม่ใช่สิทธิที่สะดวก

ในส่วนมากของแพลตฟอร์มการซื้อขายหลายรายการ API Key 通常รองรับกลไกควบคุมความปลอดภัยหลายรายการ การใช้งานที่เหมาะสมของกลไกเหล่านี้สามารถลดความเสี่ยงในการใช้ขโมยของ API Key อย่างมีนัยยิ่งขึ้นถึงขั้นได้คำแนะนำการกำหนดค่าความปลอดภัยที่รู้จัก

ข้อผิดพลาดของผู้ใช้

· คัดลอก API Key ของบัญชีหลักมาวางโดยตรงในการกำหนดค่า Agent—การเปิดเผยสิทธิแบบเต็มรูปแบ๊วทั้งหมดของบัญชีหลัก

· เลือกประเภทธุรกิจด้วยการคลิก "เลือกทั้งหมด" เพื่อความสะดวก แต่ที่จริงก็เปิดให้บริการทั้งหมดของการดำเนินงาน

· ไม่ตั้ง Passphrase หรือใช้ Passphrase เหมือนกับรหัสผ่านของบัญชี

· โค้ด API Key ที่เขียนแช่แบบถาวรในรหัสภายหลังที่อัพ GitHub ไปแล้วถูกใสกประเภท 3 นาทีภายหลัง

· มี Key ซึ่งให้สิทธิให้ Agent และเครื่องมือหลายรายการ ถูกบุกโดยทั้งหมดทำให้เปิดเผยทั้งหมด

· ควายม key หลุดแล้วไม่ได้เพียงเลย มีเจ้ากรรมนักการโจมตีใช้ช่องโหว่ต่อเนื่อง

การจัดการวงจรชีวิตของ Key

เปลี่ยนรหัส API Key ทุก 90 วันลบ Key เก่าทันทีเมื่อปลดใช้ Agent ลบ Key ที่เกี่ยวข้องเมื่อไม่ให้บริการด้านการโจมระยะเวลาที่แจ้งบริการเช็คบันทึกการใช้ API อย่างสม่ำเสมอพบว่ามีที่อยู่ IP ที่ไม่เชิญเจ๋งหรือช่วงเวลาผิดปกติเมื่อพบให้เบงรโทน

4. ความปลอดภัยทางการเงิน

ผู้เจมมอรได้ key APi มาได้เสียเท่าไหร่นี้ขึ้นที่ key นี้สามารถทำเงินได้เท่าหลอกด้วยการถือกับการเข้าถึง API นอกจากนี้ในการออกแบบโครงสร้างการซื้อขายกับ AI Agent จะควรมีการจำกัดความเสี่ยงโดยชัดเจนโดยการแยกเงินของผู้ใช้

โครงสร้างการแยกบัญชีย่อย:

· สร้างบัญชีย่อยสำหรับ Agent อย่างเฉพาะเจาะจง ระบบบัญชีหลัก

· บัญชีหลักจ่ายเงินไปให้ Agent ฟร์เอทที่จะใช้จริงมอผิดขอให้

· หรือจะเรียกว่า หมายเลขสำหรับย่อยถูกขโมยไป ผู้โจมตีสามารถทำได้สูงสุดคือจำนวนเงินในบัญชีย่อย บัญชีหลักจะไม่ได้รับความเสียหาย

· การจัดการด้วยหลายรายการ Agent ด้วยบัญชีย่อยหลายรายการ โดยจะแยกระหว่างกัน

รหัสผ่านทางการเงินเป็นกุญแจครั้งที่สอง:

· รหัสผ่านทางการเงิน (Fund Password) แยกออกจากรหัสผ่านเข้าสู่ระบบ หากบัญชีถูกใช้งานแล้วก็ยังไม่สามารถถอนเงินได้หากไม่มีรหัสผ่านทางการเงิน

· รหัสผ่านทางการเงินและรหัสผ่านเข้าสู่ระบบถูกตั้งค่าให้แตกต่างกัน

· เปิดใช้งานรายชื่อที่อนุญาตให้ถอนเงิน: เฉพาะที่อนุญาตล่วงหน้าเท่านั้นที่สามารถถอนเงิน ที่อยู่ใหม่ต้องมีระยะเวลารอตรวจสอบ 24 ชั่วโมง

· เมื่อเปลี่ยนรหัสผ่านทางการเงินระบบจะล็อคการถอนเงินตามอัตโนมัติเป็นเวลา 24 ชั่วโมง—นี่คือกลไกการป้องกันของคุณ

5. ความปลอดภัยในการทำธุรกรรม

ในสถานการณ์ซื้อขายอัตโนมัติของ AI Agent ปัญหาด้านความปลอดภัยมักจะไม่เกิดขึ้นเป็นรูปแบบของพฤติกรรมที่ผิดปกติครั้งเดียว แต่อาจเกิดขึ้นเป็นขั้นตอนต่อเนื่องขณะระบบกำลังทำงาน

ดังนั้น นอกเหนือจากความปลอดภัยของบัญชีและควบคุมสิทธิ API จำเป็นต้องสร้างกลไกติดตามและตรวจจับความผิดปกติอย่างต่อเนื่องเพื่อค้นพบและแก้อาการในช่วงแรกของการเกิดปัญหา

ระบบติดตามที่จำเป็นต้องสร้าง:

การระบุสัญญาณผิดปกติ—หยุดทันทีและตรวจสอบเมื่อเกิดเหตุการณ์ต่อไป:

· Agent ไม่มีการดำเนินการนานมาก แต่บัญชีมีรายการสั่งซื้อใหม่หรือบันทึกการเรียกใช้งานของ API ซึ่งมาจาก IP ของเซิร์ฟเวอร์ของ Agent

· ได้รับการแจ้งเตือนการเทรดแลกเปลี่ยนจากคู่เทรดที่ไม่เคยตั้งค่ามาก่อน

· ยอดเงินในบัญชีเปลี่ยนไปอย่างไม่อธิบายได้

· Agent บ่นตลอดเวลาว่า "ต้องการสิทธิเพิ่มเติมเพื่อดำเนินการ"—ควรตรวจสอบก่อนที่จะให้สิทธิ

การจัดการทักษะและที่มาของเครื่องมือ:

· ติดตั้งเฉพาะทักษะที่อยู่ในช่องทางการประกาศจากแหล่งที่ได้รับการตรวจสอบ

· หลีกเลี่ยงการติดตั้งส่วนขยายจากแหล่งที่มาไม่ชัดเจนหรือไม่ได้รับการตรวจสอบ

· ตรวจสอบรายการ Skill ที่ติดตั้งเป็นประจำ และลบออกหากไม่ได้ใช้งานอีก

· ระวังต่อ Skill เวอร์ชัน "Enhanced" หรือ "Localized" จากชุมชน — รุ่นที่ไม่ใช่จากทางการนั้นเสี่ยงต่อความปลอดภัย

6. ความปลอดภัยของข้อมูล

การตัดสินใจของ AI Agent นี้ต้องใช้ข้อมูลอย่างมาก (ข้อมูลบัญชี การถือครอง ประวัติซื้อขาย ราคาหุ้น และพารามิเตอร์ของกลยุทธ์) หากข้อมูลเหล่านี้ถูกหลุดออกหรือถูกแก้ไข ผู้บุกรุมอาจสามารถคาดเดากลยุทธ์ของคุณหรือแม้กระทั้งควบคุมพฤติกรรมการซื้อขาย

สิ่งที่คุณควรทำ

· หลักการข้อมูลต่ำสุด: เพียงให้ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการดำเนินการซื้อขายกับ Agent

· การเรียกข้อมูลที่บอกเซนซิทีฟ: ไม่ควรยอมให้ Agent แสดงข้อมูลบัญชีเต็มๆ คีย์ API หรือข้อมูลที่เป็นสารประสงค์

· ห้ามอัพโหลดข้อมูลบัญชีที่สมบูรณ์ไปยังโมเดล AI สาธารณะ (เช่น API สาธารณะของ LLM)

· หากเป็นไปได้ ควรแยกข้อมูลกลยุทธ์ไปจากข้อมูลบัญชี

· ปิดหรือจำกัดการส่งออกข้อมูลการซื้อขายเก่าของ Agent

ข้อผิดพลาดของผู้ใช้ที่พบบ่อย

· อัปโหลดประวัติการซื้อขายทั้งหมดให้กับ AI "ช่วยฉันปรับกลยุทธ์"

· พิมพ์คีย์ API / เซเคร็ตในบันทึกของ Agent

· โพสต์รูปภาพส่วนตัวของการซื้อขายในฟอรัมสาธารณะ (รวมถึง ID คำสั่ง ข้อมูลบัญชี)

· อัปโหลดการสำรองข้อมูลฐานข้อมูลไปยังเครื่องมือ AI เพื่อวิเคราะห์

7. การออกแบบระบบความปลอดภัยของแพลตฟอร์ม AI Agent

นอกจากการกำหนดค่าความปลอดภัยของผู้ใช้แล้ว ความปลอดภัยของนิเวศการซื้อขายของ AI Agent มีการพึ่งพาระบบออกแบบความปลอดภัยของแพลตฟอร์ม

แพลตฟอร์ม Agent ที่สมบูรณ์ถี่ไม่กํีความปลอดภัยระบบต่างๆ เช่นการแยกบัญชี ควบคุมสิทธิ API การทบทวนปลัิจจวัติ เข็ควสป็ิลกสเวยิตก็ดดทำให้มีระบบป้องกันที่บ่อยเปนยุคไมรอบีเจยคุณาเตตใำ่การซื้อขายออําิโญรุย

ในสถาปารณกร่ามของแพลฟอร์มจรัง การออกแบบระบบความปลอดภัยที่พบบ่อยมาต่อ มีการตัดสินใจของ AI Agent ดังนี้

1. ระบบการแยกบัญชีย่อย

ในสภาพแวดล้อมการซื้อขายโดยอัตโนมัติ แพลตฟอร์มมักจะให้บริการระบบบัญชีย่อยหรือบัญชีกลยุทธ์เพื่อแยกเงินทุนและสิทธิ์การใช้งานของระบบอัตโนมัติต่าง ๆ แบบสถาปัตยกรรม ผู้ใช้สามารถมอบหมายบัญชีแยกต่าง ๆ สำหรับแต่ละเอเจนต์หรือกลยุทธ์ซื้อขาย เพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงที่มาจากการแบ่งปันบัญชีเดียวกันของระบบอัตโนมัติหลาย ๆ ระบบ

2. การกำหนดสิทธิ์ API ละเอียด

ดำเนินการหลักของ AI Agent ต่อพันธบัตร API ด้วยคำสั่ง ดังนั้น แพลตฟอร์มต้องรองรับการควบคุมสิทธิ์อย่างละเอียดในการออกแบบ API เช่น การแบ่งสิทธิ์การซื้อขาย การจำกัดที่มาจาก IP และการมีกลไกการตรวจสอบความปลอดภัยเพิ่มเติม ผู้ใช้สามารถมอบหมายสิทธิ์ของเอเจนต์เพื่อให้ได้รับสิทธิ์ขั้นต่ำที่จำเป็นสำหรับการทำภารกิจ

3. กลไกการตรวจสอบปลั๊กอินเอเจนต์และทักษะ

บางแพลตฟอร์มจะตั้งกลไกการตรวจสอบสำหรับการเผยแพร่และเรียกใช้ปลั๊กอินหรือทักษะ เช่น การตรวจสอบรหัส การประเมินสิทธิ์และการทดสอบความปลอดภัยเพื่อลดความเป็นไปได้ของส่วนประกอบที่เป็นร้ายแรงในระบบนิเวศ จากมุมมองด้านความปลอดภัย การตรวจสอบชนิดนี้เปรียบเสมือนการเพิ่มชั้นกรองระดับแพลตฟอร์มในทำให้ปลั๊กอินเข้าสู่ระบบ แต่ผู้ใช้ยังต้องระวังการความปลอดภัยขั้นพื้นฐานสำหรับส่วนขยายที่ติดต่อ

4. ความสามารถทางความปลอดภัยขั้นพื้นฐานของแพลตฟอร์ม

นอกเหนือจากกลไกความปลอดภัยที่เกี่ยวกับเอเจนต์ ระบบซื้อขายตนเองยังมีผลต่อผู้ใช้ของเอเจนต์ในด้านสิทธิ์ของภาพรวมบัญชี เช่น:

8. การหลอกผู้ใช้เอเจนต์อย่างไร้สา

การปลอมตัวเสมือน

「บัญชี API Key ของคุณมีความเสี่ยงต่อความปลอดภัย กรุณากำหนดค่าใหม่ทันที」 แล้วให้ลิงก์การจับปลา

→ ไม่มีเวทีหลักจะคอนแทคคุณให้ส่ง API Key

จับกุมสกิลอันตราย

ชุมชนแบ่งปัน「สกิลซื้อขายรุ่นพิสูจน์」 และจะส่งคีย์ของคุณอย่างเงียบๆ ขณะทำงาน

→ เฉพาะติดตั้งสกิลผ่านช่องการตรวจสอบอย่างเป็นทางการ

การแจ้งเตือนการอัพเกรดปลอม

「ต้องการอนุญาตใหม่」 การคลิกอาจนำไปสู่หน้าเว็บของผู้ปลอมแปลง

→ ตรวจสอบรหัสกันขโมยในอีเมล

การโจมตีด้วยคำใบ้

การฝังคำสั่งในข้อมูลตลาด ข่าวสาร หรือหมายเหตุกราฟ K เพื่อควบคุมการดำเนินการที่ไม่คาดคิดโดย Agent

→ ตั้งขีดจำกัดเงินทุนของบัญชีย่อย แม้กระทั้งถูกฝังคำสั่งก็ยังสามารถควบคุมความเสียหายได้ด้วยขอบเขตที่เข้มงวด

สคริปต์ที่เรียกตัวเองว่า「เครื่องมือตรวจสอบความปลอดภัย」ที่เป็นอันตราย

อ้างว่าสามารถตรวจสอบว่า Key ของคุณได้รับหักหรือยัง แต่จริงๆ แล้วกำลังทำการถอด Key

→ ตรวจสอบสถิติการเรียกใช้ API ผ่านบันทึกหรือบันทึกการเข้าถึงที่ให้มาจากแพลตฟอร์มอย่างเป็นทางการ

9. ขั้นตอนการค้นหาข้อผิดปกติ

พบข้อผิดปกติใดๆ

   ↓

ยกเลิกหรือปิดใช้งาน API Key ที่น่าสงสัยทันที

   ↓

ตรวจสอบการสั่งซื้อ / ตำแหน่งที่ไม่ปกติของบัญชี ทำทุกอย่างที่เป็นไปได้ทันที

   ↓

ตรวจสอบบันทึกรายการถอนเงิน เพื่อยืนยันว่าเงินได้ถูกโอนออกแล้วหรือยัง

   ↓

เปลี่ยนรหัสผ่านการเข้าสู่ระบบ + รหัสเงินป้อน และออกจากระบบอุปกรณ์ทุกเครื่องที่เข้าสู่ระบบ

   ↓

ติดต่อฝ่ายสนับสนุนความปลอดภัยของแพลตฟอร์ม และให้ข้อมูลช่วงเวลาและบันทึกการดำเนินการที่ไม่ปกติ

   ↓

ค้นหาช่องทางการหลุดของ Key (รหัสซอร์ส / แฟ้มกำหนดค่า / บันทึกการทำงาน)

หลักการสำคัญ: เมื่อมีความสงสัยใดๆ ก่อนยกเลิก Key ก่อน และค่อยตรวจสอบเหตุผล อย่าขัดกันกลับสลับเลย

สี่ แนวทางและสรุป

ในรายงานนี้ SlowMist และ Bitget รวมกันด้วยการใช้งานตัวอย่างจริง ณ จุดตรวจสอบความปลอดภัย วิเคราะห์ปัญหาความปลอดภัยที่เป็นที่แท้จริงของตัว AI Agent ในภาวะ Web3 ซึ่งรวมถึงความเสี่ยงจาก Prompt Injection ที่สามารถควบคุมพฤติกรรมของ Agent ความเสี่ยงจาก Supply Chain ในนวลและ Skill อีโคโซส การใช้งาน API Key และความมิบังคับของบัญชีและความเสี่ยงจากการดำเนินการอัตโนมัติและการขยายสิทธิให้เป็นปัจจุบันทันที

ปัญหาเหล่านี้มักจะไม่ใช่เพียงข้อบกพร่องเดียวที่ทำให้เกิด เอเจ้นต์ แต่ละองค์ประกอบการออกแบบ เกณฑ์ควบคุมสิทธิ และความปลอดภัยของสภาพแวดล้อมของการทำงานร่วมกันแช่เป็นผลลัพธ์

ดังนั้น เมื่อสร้างหรือใช้ระบบ AI Agent ควร ออกแบบความปลอดภัยตั้งแต่ระดับโครงสร้างโดยรวม เช่น มอบหมาย API Key และสิทธิบัญชีให้ Agent ตามหลักการขอสิทธิขั้นต่ำ ป้องกันการเปิดใช้งานคุณลักษณะที่มีความเสี่ยงสูงโดยไม่จำเป็น;

ณ ระดับการเรียกใช้เครื่องมือ ควรมีการแยกแยะสิทธิระหว่างปลั๊กอินและ Skill เพื่อป้องกันความสามารถในการเข้าถึงข้อมูล การสร้างการตัดสินใจและดำเนินการเงินของส่วนประกอบเดียวกัน;

ในกรณีที่ Agent ดำเนินการที่สำคัญ ควรกำหนดขอบเขตการกระทำและ ขีดจำกัดพารามิเตอร์อย่างชัดเจน และในสถานการณ์ที่จำเป็นควรเพิ่มกลไกการยืนยันข้อมูลจากมนุษย์ เพื่อลดความเสี่ยงที่มาพร้อมกับการปฏิบัติอัตโนมัติ

ในเวลาเดียวกัน สำหรับข้อมูลนำเข้าจากภายนอกที่ Agent ได้รับผลกระทบ ควรผ่านการออกแบบ Prompt ที่เหมาะสมและมีกลไกการแยกที่ดีเพื่อป้องกันการโจมตี Prompt Injection หลีกเลี่ยงการนำเนื้อหาภายนอกมาใช้เป็นคำสั่งระบบในกระบวนการคิดของโมเดลโดยตรง ในขั้นตอนการใช้งานและการสำเร็จระบบ ควรเสริมความปลอดภัยของ API Key และบัญชี เช่น เปิดใช้งานเพียงสิทธิที่จำเป็น ตั้งค่า IP ที่ยินยอม เปลี่ยน Key อย่างสม่ำเสมอ และหลีกเลี่ยงการจัดเก็บข้อมูลที่ละเอียดอันตรายในคลังข้อมูล ไฟล์การกำหนดค่า หรือระบบบันทึกบางส่วนอย่างเป็นข้อความกลาง

ในกระบวนการพัฒนาและสภาพแวดล้อมการทำงาน ควรผ่านการตรวจสอบความปลอดภัยของปลั๊กอิน ควบคุมข้อมูลที่ละเอียดอันเป็นความลับในบันทึก และมีมาตรการดูแลและตรวจสอบพฤติกรรม เพื่อลดความเสี่ยงจากการหลุดข้อมูลการโจมตีทางโครงสร้างและปฏิกิริยาผิดปกติ

ในมุมมองโครงสร้างความปลอดภัยแบบมาโคร SlowMist ได้เสนอแนวคิดการจัดการความปลอดภัยหลายระดับที่เน้นไวยากรณ์ด้าน AI และ Web3 เพื่อลดความเสี่ยงของส่วนในสิทธิสูงในระบบด้วยการสร้างระบบป้องกันหลายชั้น

ในกรอบนี้ L1 การจัดการความปลอดภัยเริ่มต้นด้วยสร้างถ้วนรวมของเกณฑ์ความปลอดภัยในการพัฒนาและการใช้งาน โดยการสร้างมาตรฐานการตรวจสอบและเป็นประจำสำหรับทีมในการบริหารเครื่องมือ AI

บนพื้นฐานนี้ L2 โดยการเข้ารถระหว่างสิทธิของ Agent ยุบขอบเขต การควบคุมสิทธิขั้นต่ำของการเรียกใช้เครื่องมือ และกลไกการยืนยันข้อมูลจากมนุษย์เมื่อมีความจำเป็น สามารถจำกัดขอได้ปฏิบัติการเสี่ยงสูงได้

ในเวลาเดียวกัน L3 ที่ระดับทางภายนอก นำเข้าทำให้ยามเชื่อมถึงความตื่อทราบแบบ real-time สำหรับ URL คลังพักทางลบ แหล่งที่มาของปลั๊กอิน และทรัพยากรภายนอกอื่นๆ เพื่อลดโอกาสของเนื้อหาที่อันตรายหรือการบริหารจัดหาจากทางซัพพลาย;

ในสภาพการทำธุรกรรมบนเชือกหรือการดำเนินการทรัพย์สิน จะผ่าน L4 การวิเคราะห์ความเสี่ยงบนเชือกและการยืนยันตัวสำคัญแยกต่างหาก ทำให้ Agent สามารถสร้างการทำธุรกรรมแต่ไม่ต้องติดต่อตัวสำคัญโดยตรง เพื่อเบรดาการเสี่ยงของการดำเนินการทรัพย์สินมูลค่าสูงจากระบบ

ในที่สุดทีม L5 ก็ได้สร้างความสามารถด้านความปลอดภัยแบบวงวล โดยใช้กลไกดำเนินการอย่างต่อเนื่อง การตรวจสอบบันทึก และการตรวจสอบความปลอดภัยตามระยะเวลา เพื่อสร้างกระบวนการที่เป็นวงวลทั้งขั้นตอนการดำเนินการก่อน ขั้นตอนการดำเนินการระหว่าง และขั้นตอนการดำเนินการหลัง

แนวคิดในการด้านความปลอดภัยแบบชั้นไม่ใช่เพียงผลิตภัณฑ์หรือเครื่องมือเดียว แต่เป็นกรอบการปกครองความปลอดภัยที่เน้นไปที่เครื่องมือเชิงปัญญาประทัสศาสตร์ โดยมีวัตถุประสงค์หลักคือการช่วยให้ทีมสร้างระบบดำเนินการอย่างปลอดภัยของเอเจ้นต์ที่ยั่งยืน สามารถตรวจสอบและสามารถพัฒนาต่อไปได้ โดยไม่ลดความสามารถในการพัฒนาและการอัตโนมัติอย่างมีนัยสำคัญ ผ่านนโยบายที่ซึ่งระบบเป็นสม่ำเสมอ การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง และการทำงานร่วมด้านความปลอดภัย

โดยรวมแล้ว AI Agent ได้นำความสามารถในการอัตโนมัติและเชิงปัญญาใน Web3 มามากขึ้น แต่ความท้าทายในเรื่องความปลอดภัยก็ไมไค่สำคัญง่ายได้

เพียงแค่มีกลไกความปลอดภัยที่ครบครันตามที่ออกแบบระบบ การบริหารสิทธิและการตรวจสอบผลการดำเนินการในระดับหลายๆ ระดับ เท่านั้น จฉันสามารถลดความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพในขณะทีสนับสนุนการนวตความสามารถในการเทคโนโลยี AI Agent

หวังว่ารายงานนี้จะช่วยให้นักพัฒนาโปรแกรม เว็บไซต์ และผู้ใช้สามารถสามารถเรียนรู้และใช้เทคโนโลยี AI Agent โดยการสนับสนุน ในขณะเดียวกันหรือกันพัฒนายิ่งขึ้น โครงสร้างของ Web3 ให้สามารถปลอดภัยได้มีการพัฒนาให้ดียกขึ้น

ต้นฉบับ

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia