بعد عام من خسارة 1.46 مليار دولار، باي بت تكشف أن الذكاء الاصطناعي ساعدها في توفير 700 مليون دولار
منصة بينانس للعملات المشفرة (Bybit) أعلنت أن عمليات التدقيق المدعومة بالذكاء الاصطناعي اكتشفت ثغرات أمنية عالية الخطورة بمعدل يصل إلى خمسة أضعاف معدل المراجعة اليدوية، مما قلص الوقت بين تقييم النظام واختباره من أسبوعين تقريباً إلى ساعتين فقط.
خلال الفترة من 1 يناير إلى 15 يونيو، قالت بينانس إن نظام الذكاء الاصطناعي أوقف أيضاً أكثر من 30,000 طلب سحب مشبوه، مما حمى ما يقرب من 20,000 مستخدم من خسائر محتملة تتجاوز 700 مليون دولار. وأوضحت المنصة أن المراجعة الأولى لعمليات السحب المعلّقة استغرقت في المتوسط 4.7 دقائق، وفقاً لبيان شاركته مع كوين ديسك.
هناك سبب واضح لنشر هذه الأرقام. ففي فبراير 2025، خسرت المنصة نحو 1.46 مليار دولار في أكبر عملية سرقة في تاريخ العملات المشفرة، ونُسبت الهجوم إلى مجموعة لازاروس الكورية الشمالية. والآن تتخذ المنصة إجراءات قانونية ضد الدولة والمجموعة.
وتجدر الإشارة إلى أن “الخسائر المحتملة” التي تحدث عنها البيان تعني عمليات سحب أوقفتها بينانس، وليست سرقات تم التأكد من حدوثها فعلياً. كما قال الذكاء الاصطناعي إنه رصد أموالاً بقيمة 212 مليون دولار مرتبطة بعمليات احتيال، وتم إدراج أكثر من 10,000 عنوان في القائمة السوداء، لكن هذه الأرقام لا يمكن التحقق منها بشكل مستقل.
نظام الفريق الأحمر الآلي في المنصة فحص 1,489 أصلاً رقمياً مكشوفاً خلال الفترة، واكتشف أكثر من 100 خلل أمني عالي الخطورة. وانخفض الوقت بين اكتشاف الأصل واختباره إلى أقل من 24 ساعة. كما تمت معالجة أكثر من 100,000 تنبيه أمني بمساعدة الذكاء الاصطناعي خلال نفس الفترة.
وتأتي هذه الحمايات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في شهر شهد توجه الشركات الصغيرة والمطورين المستقلين لاستخدام نفس الأدوات على منتجاتهم، بحثاً عن الثغرات قبل أن يستغلها المهاجمون.
منصة BTCPay Server، التي تعرضت لهجوم في وقت سابق من هذا الشهر استنزف عُقد Lightning الخاصة بالتجار، قالت إن الذكاء الاصطناعي يغيّر ميزان القوى بين المهاجمين والمدافعين. فنماذج الذكاء الاصطناعي تجعل البحث عن نقاط الضعف في قواعد الأكواد الضخمة أسرع وأرخص، بينما قد يتمكن المهاجمون، خاصة الفرق المدعومة من دول، من استغلال موارد مالية أكبر.
في الأسبوع الماضي، وقّعت عشرات الشركات المرتبطة بالعملات المشفرة، بما فيها Coinbase وBlock، على خطاب مفتوح يطلب من مختبرات الذكاء الاصطناعي منحها وصولاً مبكراً لأقوى نماذجها، بحجة أن المدافعين يعملون بأدوات أضعف مقارنة بأدوات المهاجمين.
بشكل منفصل، قضت مجموعة تطوعية تطلق على نفسها اسم “فريق البيتكوين الأحمر” الشهر الحالي في توجيه نماذج الذكاء الاصطناعي لفحص قواعد أكواد البيتكوين، وقدّمت آلاف النتائج عبر مئات المشاريع، بما في ذلك تقرير ساعد BTCPay على إصلاح ثغرة الأمان لديها.
الأسئلة الشائعة
كيف يساعد الذكاء الاصطناعي منصة بينانس على حماية المستخدمين؟
يساعد الذكاء الاصطناعي منصة بينانس عبر فحص عمليات السحب المشبوهة بسرعة كبيرة، واكتشاف الثغرات الأمنية في الأنظمة قبل استغلالها، مما مكّن المنصة من إيقاف أكثر من 30,000 عملية سحب مشبوهة وحماية نحو 20,000 مستخدم من خسائر تتجاوز 700 مليون دولار.
ما الفرق بين المراجعة اليدوية والتدقيق بالذكاء الاصطناعي؟
المراجعة اليدوية تحتاج وقتاً أطول يصل إلى أسبوعين لتقييم النظام واختباره، بينما ينجز الذكاء الاصطناعي نفس المهمة في ساعتين فقط، مع قدرته على اكتشاف ثغرات عالية الخطورة بمعدل يصل إلى خمسة أضعاف المعدل البشري.
هل هذه الحماية متاحة فقط للمنصات الكبيرة؟
لا، فالشهر الحالي شهد استخدام الشركات الصغيرة والمطورين المستقلين لأدوات الذكاء الاصطناعي لفحص منتجاتهم بأنفسهم، وحتى فرق تطوعية مثل “فريق البيتكوين الأحمر” تستخدم هذه النماذج لفحص الأكواد البرمجية لمشاريع مختلفة وتقديم تقارير تساعد في إصلاح الثغرات.
