Перейти к основному содержимому

Прогноз атак

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Уязвимости в блокчейн-платформах: Постоянные угрозы хакерских атак, эксплуатирующих уязвимости в смарт-контрактах и протоколах.
  2. Потеря активов: Взломы и атаки приводят к потере криптовалютных активов, что подрывает доверие пользователей.
  3. Недостаток превентивных мер: Отсутствие инструментов для прогнозирования и предотвращения атак до их возникновения.
  4. Сложность анализа данных: Большой объем данных, связанных с транзакциями и активностью сети, затрудняет ручной анализ.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Блокчейн-платформы: Платформы, разрабатывающие и поддерживающие смарт-контракты и децентрализованные приложения (dApps).
  • Криптобиржи: Платформы для торговли криптовалютой, нуждающиеся в защите от атак на пользовательские кошельки и транзакции.
  • Криптокошельки: Сервисы хранения криптовалют, требующие защиты от взломов и утечек данных.
  • Инвестиционные фонды: Компании, управляющие криптовалютными активами, нуждающиеся в защите от мошенничества и атак.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Прогнозирование атак: Использование машинного обучения для анализа транзакций и выявления подозрительных паттернов, указывающих на потенциальные атаки.
  2. Раннее предупреждение: Генерация уведомлений о возможных угрозах до их реализации.
  3. Анализ уязвимостей: Автоматическое сканирование смарт-контрактов и протоколов на наличие уязвимостей.
  4. Рекомендации по защите: Предоставление рекомендаций по устранению уязвимостей и усилению безопасности.
  5. Мониторинг активности: Постоянный мониторинг сети для выявления аномалий и подозрительной активности.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Интеграция агента в одну блокчейн-платформу или сервис.
  • Мультиагентное использование: Взаимодействие нескольких агентов для защиты нескольких платформ или экосистем.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение (ML): Для анализа транзакций и выявления паттернов.
  • Нейронные сети: Для обработки больших объемов данных и прогнозирования атак.
  • Natural Language Processing (NLP): Для анализа текстовых данных, таких как описания уязвимостей и отчеты об атаках.
  • Анализ временных рядов: Для прогнозирования атак на основе исторических данных.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агрегация данных о транзакциях, активности сети и исторических атаках.
  2. Анализ данных: Использование ML и NLP для выявления подозрительных паттернов и уязвимостей.
  3. Генерация решений: Формирование рекомендаций по предотвращению атак и устранению уязвимостей.
  4. Уведомление: Отправка предупреждений и рекомендаций пользователям.

Схема взаимодействия​

[Сбор данных] -> [Анализ данных] -> [Прогнозирование атак] -> [Уведомление и рекомендации]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ потребностей бизнеса и определение ключевых задач.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих процессов безопасности и выявление слабых мест.
  3. Подбор решения: Адаптация готовых моделей или разработка новых под конкретные задачи.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующую инфраструктуру.
  5. Обучение: Обучение моделей на исторических данных и постоянное обновление.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Регистрация: Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Интеграция: Используйте предоставленные эндпоинты для подключения агента к вашей системе.
  3. Настройка: Настройте параметры мониторинга и уведомлений.
  4. Запуск: Запустите агента и начните получать прогнозы и рекомендации.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование атак​

Запрос:

POST /predict-attack
{
  "network": "Ethereum",
  "transaction_data": [
    {"tx_hash": "0x123...", "value": 1.5, "timestamp": "2023-10-01T12:00:00Z"},
    {"tx_hash": "0x456...", "value": 2.0, "timestamp": "2023-10-01T12:05:00Z"}
  ]
}

Ответ:

{
  "prediction": "high_risk",
  "details": {
    "suspicious_patterns": ["double_spending", "unusual_value_transfer"],
    "recommendations": ["freeze_transaction", "investigate_user"]
  }
}

Анализ уязвимостей​

Запрос:

POST /scan-vulnerabilities
{
  "contract_address": "0x789...",
  "network": "Binance Smart Chain"
}

Ответ:

{
  "vulnerabilities": [
    {"type": "reentrancy", "severity": "critical"},
    {"type": "integer_overflow", "severity": "medium"}
  ],
  "recommendations": ["update_contract", "add_checks"]
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные эндпоинты​

  1. /predict-attack: Прогнозирование атак на основе транзакционных данных.
  2. /scan-vulnerabilities: Сканирование смарт-контрактов на уязвимости.
  3. /monitor-activity: Мониторинг активности сети в реальном времени.
  4. /get-recommendations: Получение рекомендаций по усилению безопасности.

Примеры использования​

Кейс 1: Защита криптобиржи​

Криптобиржа интегрировала агента для мониторинга транзакций. Агент выявил подозрительную активность, связанную с попыткой двойного расходования, и предотвратил потерю средств.

Кейс 2: Анализ смарт-контрактов​

Блокчейн-платформа использовала агента для сканирования своих смарт-контрактов. Агент обнаружил уязвимость типа "reentrancy" и предоставил рекомендации по ее устранению.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.
Свяжитесь с нами для получения дополнительной информации.