مزود أمن Web3 Certik يفتح إمكانية الوصول إلى أداة التدقيق بالذكاء الاصطناعي لدى OpenAI أمام المطورين حول العالم

انتقلت شركة Certik الأمنية في مجال Web3، وهي شركة مختصة بالأمن، بمدققها المدعوم بالذكاء الاصطناعي (الخاص) من أداة داخلية إلى حلّ موجه للجمهور.

أبرز النقاط:

• أطلقت Certik مدققها الخاص بالذكاء الاصطناعي (AI Auditor)، وهو أداة حققت معدل إصابة (Hit rate) بلغ 88.6% في الاختبارات ضد 35 حادثة أمنية.
• يقول رونغهوي غو إن الأداة تدفع صناعة Web3 نحو دفاع عالي الإشارة ومتواصل “طوال الوقت” لسيناريوهات عمل 2026.
• ستقوم Certik بعد ذلك بتوسيع هندستها المعمارية للذكاء الاصطناعي بشكل معياري عبر منصات DeFi والبيئات المؤسسية ذات متطلبات الامتثال العالية.

الاختبار في العالم الحقيقي

قالت Certik، وهي منصة أمنية لـ Web3، يوم الثلاثاء 7 أبريل، إنها قامت رسميًا بتحويل مدققها للذكاء الاصطناعي (AI) من “محرك داخلي” إلى حلّ موجه للجمهور. ويُشير هذا الإطلاق، المدعوم بعمليات تكامل مفتوحة المصدر لوكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي، إلى نقطة تحول محورية في خريطة طريق Certik للأمن القائم على الذكاء الاصطناعي، حيث تنتقل من التدقيق التفاعلي إلى دفاع استباقي “طوال الوقت”.

ووفقًا لبيان إعلامي، حقق النظام معدل دقة دقيق بنسبة 88.6% في اختبارات الرجوع (backtests) ضد 35 حادثة رئيسية لأمن Web3 خلال هذا العام. وقد حدد النظام نقاط ضعف حرجة مع تقليل “الضوضاء” التي غالبًا ما تبتلي الأدوات الآلية بنجاح.

“لم يعد السؤال هو فقط ما إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي العثور على نقاط الضعف، بل ما إذا كان يمكنه بالفعل مساعدة فرق التطوير على إبراز قضايا الأمن التي تستحق المعالجة، بشكل أبكر”، قال رونغهوي غو، المؤسس المشارك لـ Certik. “من خلال تصفية الإيجابيات الكاذبة التي لا تنتهي، يقدم مدققنا بالذكاء الاصطناعي وضوحًا عالي الإشارة وقابلًا للتنفيذ—ليحوّل الأمن من عنق زجاجة إلى مُسرّع.”

تستمد ميزة انخفاض الضوضاء لدى النظام قوتها من بنية طبقية تبدأ بإطار Multiscanner Framework. وبدلًا من أدوات تعتمد على نموذج واحد، يشغّل هذا الإطار ماسحات متخصصة بالتوازي لتوسيع نطاق الكشف عبر شتى زوايا الهجوم. ثم تُعالج هذه النتائج بواسطة أداة خاصة تؤدي إلغاء التكرار على عدة جولات وتقيّم التنبيهات من حيث الصحة الدلالية وقابلية الاستغلال. ومن خلال كبح البيانات غير ذات الصلة، يلغي النظام فعليًا إجهاد التنبيهات الذي يؤدي عادةً إلى إبطاء دورات التطوير.

وتدعم هذه الدقة التقنية قاعدة معرفة ديناميكية (Dynamic Knowledge Base)، وهي نظام يتضمن تدفقًا مباشرًا للاستغلالات في العالم الحقيقي وأنماط الهجوم الناشئة. وبدلًا من الاعتماد على بيانات تدريب ثابتة فقط، يطبق النظام معلومات تهديدات راهنة في لحظة الاستدلال. وهذا يتيح لمدقق الذكاء الاصطناعي أن يعمل كمعزز قوة لخبراء الأمن، عبر التعامل مع الكشف الأساسي والفرز الأولي قبل التدقيق، حتى يتمكن الخبراء البشريون من التركيز على المخاطر المعقدة على مستوى البروتوكولات.

يرسل هذا الإطلاق إشارة إلى تحول أوسع في الصناعة نحو دمج الأمن مباشرة في سير عمل المطور. يتيح تصميمه المعياري إجراء تخصيص عميق عبر مشاريع التمويل اللامركزي سريعة الحركة، وكذلك عبر البيئات المؤسسية ذات متطلبات امتثال عالية على حد سواء.