الذكاء في سلسلة الكتل: تقارب تقنية البلوكتشين والذكاء الاصطناعي

1. المقدمة

أحدثت تقنية البلوكتشين ثورة في مشاركة البيانات الآمنة واللامركزية، حيث تقدم إمكانية التتبع وعدم القابلية للتغيير وعدم إمكانية الإنكار. ومع ذلك، تواجه تحديات كبيرة تشمل ضعف قابلية التوسع وصعوبة الصيانة التشغيلية والثغرات الأمنية في العقود الذكية وكشف الأنشطة الضارة ضمن بياناتها التاريخية. تستكشف هذه الورقة تقارب الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين - المُسمى الذكاء في سلسلة الكتل - كحل لهذه القيود. على عكس معظم الدراسات التي تركز على تأمين الذكاء الاصطناعي باستخدام البلوكتشين، يركز هذا العمل على تعزيز أنظمة البلوكتشين باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي وتنقيب البيانات.

2. نظرة عامة على تقنيات البلوكتشين

البلوكتشين هو دفتر أستاذ موزّع يشبه السلسلة يسجل المعاملات التي تم التحقق منها بواسطة إجماع الشبكة. أبرز سماته هي اللامركزية والشفافية والأمن التشفيري.

3. تقارب الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين

4. دراسة حالة: عرض الجدوى

تقدم الورقة دراسة حالة توضح تطبيق التعلم الآلي للكشف عن أنماط الكود الضعيفة في عقود الإيثيريوم الذكية. من خلال تدريب نموذج على بيانات العقود التاريخية المُصنفة بثغرات أمنية (مثل إعادة الدخول، تجاوز السعة الصحيحة)، يمكن للنظام وضع علامة على الكود عالي المخاطر بشكل استباقي قبل النشر. وهذا يقلل من مساحة الهجوم ويعزز الأمن الشامل للتطبيقات اللامركزية.

5. التفاصيل التقنية والإطار الرياضي

تشمل المنهجية التقنية الأساسية استخدام التعلم الخاضع للإشراف للكشف عن الشذوذ. يمكن تمثيل المعاملات أو أوامر تشغيل العقد الذكي كمتجهات للميزات. يتم تدريب نموذج، مثل آلة المتجهات الداعمة أو الشبكة العصبية، لتصنيفها على أنها طبيعية أو ضارة.

الصياغة الرياضية (مبسطة):

ليكن متجه ميزات المعاملة هو $\mathbf{x} \in \mathbb{R}^n$. الهدف هو تعلم دالة $f(\mathbf{x})$ تتنبأ بتسمية $y \in \{0, 1\}$، حيث تشير $1$ إلى نية ضارة. بالنسبة لآلة المتجهات الداعمة الخطية، الهدف هو إيجاد المستوي الفائق الأمثل:

$$\min_{\mathbf{w}, b} \frac{1}{2} \|\mathbf{w}\|^2 + C \sum_{i=1}^{m} \max(0, 1 - y_i (\mathbf{w} \cdot \mathbf{x}_i + b))$$

حيث $\mathbf{w}$ هو متجه الأوزان، $b$ هو الانحياز، $C$ هي معلمة التنظيم، و $m$ هو عدد عينات التدريب.

6. إطار التحليل والمثال

الإطار: مدقق العقود الذكية المدعوم بالذكاء الاصطناعي

الهدف: مسح كود عقد Solidity الذكي تلقائيًا للبحث عن أنماط الثغرات المعروفة.

العملية:

1. استيعاب البيانات: جمع الكود المصدري من العقود المُتحقق منها على منصات مثل Etherscan.
2. استخراج الميزات: تحويل الكود إلى ميزات رقمية (مثل استخدام تحليل شجرة البنية المجردة لاستخراج أنماط تدفق التحكم وبيانات التدفق).
3. استدلال النموذج: تمرير الميزات عبر نموذج تصنيف مُدرّب مسبقًا (مثل غابة القرارات العشوائية أو الشبكة العصبية البيانية).
4. تسجيل المخاطر وإعداد التقارير: إنشاء درجة مخاطر وتقرير مفصل يسلط الضوء على مقاطع الكود الضعيفة ويقترح إصلاحات.

مثال على المخرجات (مفاهيمي): بالنسبة لعقد يحتوي على ثغرة محتملة لإعادة الدخول، سيقوم النظام بوضع علامة على الوظيفة، ويشير إلى عبارة `call.value()` الضعيفة، ويشير إلى معرف CWE ذي الصلة، مثل CWE-841.

7. التطبيقات المستقبلية والاتجاهات

• الإدارة الذاتية للشبكة: وكلاء ذكاء اصطناعي يعدلون معلمات الإجماع ديناميكيًا (مثل رسوم الغاز، حجم الكتلة) بناءً على ازدحام الشبكة في الوقت الفعلي.
• الامتثال التنبؤي: نماذج التعلم الآلي التي تحلل رسوم المعاملات للتنبؤ بمنع الانتهاكات التنظيمية مثل غسيل الأموال.
• الذكاء عبر السلاسل: عرّافات الذكاء الاصطناعي التي تتحقق من بيانات العالم الحقيقي وتدمجها بشكل آمن لتطبيقات التمويل اللامركزي وإنترنت الأشياء المعقدة، متجاوزةً مجرد تغذية الأسعار البسيطة.
• الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء العقود: استخدام نماذج مثل GPT للمساعدة في صياغة ومراجعة والتحقق رسميًا من كود العقد الذكي، مما يقلل من الخطأ البشري.
• اتجاه البحث: استكشاف التعلم الموحد على البلوكتشين لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات لامركزية دون المساس بالخصوصية، وهو مفهوم يتماشى مع مبادرات مثل مشروع Open Algorithms (OPAL) لمختبر MIT الإعلامي.

8. المراجع

1. Zheng, Z., Xie, S., Dai, H. N., Chen, X., & Wang, H. (2018). Blockchain challenges and opportunities: A survey. International Journal of Web and Grid Services, 14(4), 352-375.
2. Buterin, V. (2014). A next-generation smart contract and decentralized application platform. Ethereum White Paper.
3. Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in neural information processing systems, 27. (مرجع لتقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي المتقدمة).
4. MIT Media Lab. (n.d.). OPAL (Open Algorithms). Retrieved from https://www.media.mit.edu/projects/opal-open-algorithms/overview/
5. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 2223-2232). (مثال على بنية نموذج ذكاء اصطناعي متطورة ذات صلة بمهام تحويل البيانات).