AI-агенти виходять за межі інструментів підтримки в кібербезпеці та розслідуваннях фінансових злочинів, згідно з новим звітом Intel3D від компанії з безпеки блокчейну CertiK. У документі, поданому CryptoPotato, йдеться, що нові системи можуть міркувати про кроки, використовувати інструменти, збирати докази, діяти в реальних умовах і переглядати результати з обмеженим людським втручанням.
Протягом багатьох років системи машинного навчання в основному підтримували аналітиків, виявляючи незвичайні входи, оцінюючи транзакції та готуючи звіти. CertiK стверджує, що нові агенти можуть виконувати ширші завдання, змінюючи свою роль з виявлення проблем на допомогу в реалізації відповідей.
AI-агенти беруть на себе більше завдань з безпеки
У центрі операцій безпеки агент може розслідувати підозрілий вхід, перевіряючи записи пристроїв, дані про місцезнаходження та загрози перед тим, як діяти. Він може призупинити обліковий запис і зафіксувати свої дії для людського перегляду.
CertiK стверджує, що подібні системи з'являються в безпеці Web3, включаючи триаж контрактів, оцінку ризику транзакцій та відстеження вкрадених коштів. Компанія очікує, що люди зосередяться більше на нагляді, оскільки агенти виконують рутинні розслідування.
Однією з причин цього переходу є швидкість деяких атак. Експлойти з миттєвими кредитами можуть висмоктати протоколи за лічені секунди, тоді як вкрадені криптовалюти можуть переміщатися через мости та міксери за кілька годин. Це залишає людським командам мало часу для розслідування та реагування.
Нестача фахівців з кібербезпеки та дотримання норм є ще одним фактором, тоді як регуляторний тиск збільшує навантаження. Компанія з безпеки наводить більше ніж 900 мільйонів доларів США у штрафах за AML протягом першої половини 2025 року, що показує наслідки, з якими можуть зіткнутися компанії, коли контролі зазнають невдачі.
Автономія AI підвищує нові ризики
CertiK стверджує, що компанії повинні розглядати автономних агентів як учасників робочої сили, а не як звичайне програмне забезпечення. Їхні дії не знімають з людей відповідальності, тому компанії, які їх використовують, залишаються відповідальними за результати.
Ця відповідальність стає ще важливішою, оскільки агенти беруть на себе завдання в фінансових та криптоопераціях. У фінансах агенти можуть виконувати завдання AML, тоді як у крипто вони можуть виявляти експлойти, відстежувати кошти та моніторити транзакції.
Однак звіт підкреслює ризики від неправильних результатів, слабшого людського контролю та навмисних атак на системи AI. CertiK рекомендує вести облік вхідних даних та дій, встановлювати чіткі межі для автономних рішень, проводити тестування на протидію та призначати власника для кожного агента.
Оскільки системи AI отримують більшу владу над завданнями з безпеки та дотримання норм, компаніям знадобляться контролі, які відповідають їх розширеній ролі. CertiK стверджує, що без сильного нагляду автоматизація може замінити знайомі проблеми на невдачі, які важче пояснити.
Джерело: CryptoPotato
