Перейти к основному содержимому

Анализ хакерских атак

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Уязвимости в Web3-инфраструктуре: Компании сталкиваются с постоянными угрозами взлома смарт-контрактов, кражей криптоактивов и атаками на узлы сети.
  2. Недостаток экспертизы: Многие команды не обладают достаточными знаниями для анализа и предотвращения сложных атак.
  3. Высокая скорость атак: Хакеры используют автоматизированные инструменты, что требует быстрого реагирования и анализа.
  4. Отсутствие прозрачности: После атаки сложно отследить цепочку событий и понять, как произошла утечка данных или средств.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Криптобиржи.
  • Разработчики смарт-контрактов.
  • Децентрализованные приложения (dApps).
  • Провайдеры инфраструктуры Web3 (ноды, шлюзы, API-провайдеры).
  • Инвестиционные фонды, работающие с криптоактивами.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Анализ транзакций: Автоматическое отслеживание подозрительных транзакций в блокчейне.
  2. Обнаружение уязвимостей: Поиск слабых мест в смарт-контрактах и инфраструктуре.
  3. Прогнозирование атак: Использование машинного обучения для предсказания потенциальных атак на основе исторических данных.
  4. Генерация отчетов: Автоматическое создание детализированных отчетов о произошедших атаках.
  5. Рекомендации по устранению: Предоставление рекомендаций по исправлению уязвимостей и улучшению безопасности.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших проектов или команд.
  • Мультиагентная система: Для крупных компаний с распределенной инфраструктурой.

Типы моделей ИИ​

  1. Машинное обучение (ML):
    • Модели для классификации транзакций (легитимные/подозрительные).
    • Прогнозирование атак на основе временных рядов.
  2. Обработка естественного языка (NLP):
    • Анализ кода смарт-контрактов на наличие уязвимостей.
    • Генерация отчетов на естественном языке.
  3. Глубокое обучение (Deep Learning):
    • Обнаружение сложных паттернов в данных блокчейна.
  4. Анализ графов:
    • Построение и анализ графов транзакций для выявления подозрительных связей.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Получение данных из блокчейна (транзакции, смарт-контракты, события).
    • Интеграция с внешними источниками (например, данные о ранее известных атаках).
  2. Анализ:
    • Классификация транзакций.
    • Поиск уязвимостей в коде.
    • Прогнозирование потенциальных угроз.
  3. Генерация решений:
    • Создание отчетов.
    • Рекомендации по улучшению безопасности.

Схема взаимодействия​

[Блокчейн] --> [Сбор данных] --> [Анализ данных] --> [Генерация отчетов]
                        ↓                             ↓
                [Обнаружение уязвимостей]    [Рекомендации]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ текущих процессов безопасности компании.
    • Определение ключевых метрик и KPI.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к блокчейну и другим системам.
  4. Обучение:
    • Настройка моделей на основе данных компании.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Интегрируйте агента в свою инфраструктуру через предоставленные эндпоинты.
  3. Настройте параметры анализа (например, частоту проверки транзакций).

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование атак​

Запрос:

POST /predict-attack
{
  "network": "Ethereum",
  "contract_address": "0x123...",
  "timeframe": "7d"
}

Ответ:

{
  "prediction": "high_risk",
  "confidence": 0.92,
  "recommendations": [
    "Проверьте смарт-контракт на наличие уязвимостей.",
    "Увеличьте мониторинг транзакций."
  ]
}

Анализ транзакций​

Запрос:

POST /analyze-transaction
{
  "tx_hash": "0xabc...",
  "network": "Binance Smart Chain"
}

Ответ:

{
  "status": "suspicious",
  "details": {
    "from": "0x123...",
    "to": "0x456...",
    "amount": "1000 ETH",
    "reason": "Необычно высокая сумма для данного адреса."
  }
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /predict-attack:
    • Прогнозирование потенциальных атак.
  2. /analyze-transaction:
    • Анализ конкретной транзакции.
  3. /scan-contract:
    • Поиск уязвимостей в смарт-контракте.
  4. /generate-report:
    • Создание отчета о произошедшей атаке.

Примеры использования​

Кейс 1: Криптобиржа​

  • Проблема: Подозрительные транзакции на горячем кошельке.
  • Решение: Агент обнаружил аномалии и предотвратил кражу средств.

Кейс 2: Разработчик dApp​

  • Проблема: Уязвимость в смарт-контракте.
  • Решение: Агент нашел ошибку и предложил исправление до запуска контракта.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашей компании.
Свяжитесь с нами