فيتاليك بوتيرين يوضح التحقق من النية متعدد الطبقات كمفتاح لتعزيز أمان إيثريوم

ملخص سريع

يؤكد فيتاليك بوتيرين أن التحقق من النوايا المتداخلة والمتعددة الطبقات — بدءًا من المحاكاة إلى التحقق الرسمي — ضروري لتقليل مخاطر الأمان وتوجيه أفعال المستخدمين بما يتوافق مع النتائج على السلسلة.

Vitalik Buterin Outlines Multi‑Layered Intent Verification As Key To Strengthening Ethereum Security

حدد مؤسس إيثريوم فيتاليك بوتيرين إطار عمل لتحسين أمان المحافظ والعقود الذكية، مؤكدًا أن “محاكاة المعاملات” وغيرها من عمليات التحقق المتداخلة يمكن أن تضيق الفجوة بين نية المستخدم وما يحدث فعليًا على السلسلة.

وفي منشور على منصة X، وصف الأمان وتجربة المستخدم بأنها مرتبطة ارتباطًا وثيقًا، مشيرًا إلى أن كلاهما يهدف إلى تقليل النتائج غير المقصودة، خاصة في الحالات التي يمكن أن يتسبب فيها السلوك العدائي في أضرار كبيرة.

كتب فيتاليك بوتيرين أن الأمان المثالي غير ممكن، لأن نية المستخدم معقدة بطبيعتها ولا يمكن التقاطها بالكامل من خلال مدخلات بسيطة. حتى إجراء أساسي مثل إرسال عملة مشفرة لشخص آخر ينطوي على طبقات من الغموض، من كيفية تمثيل الهويات إلى كيفية إعادة تعريف الأصول بواسطة الانقسامات في الشبكة. وأضاف أن الأهداف الأكثر تجريدًا، مثل الحفاظ على الخصوصية، تثير مزيدًا من التعقيدات لأن أنماط البيانات الوصفية وتوقيت التواصل يمكن أن يكشف عن معلومات حساسة حتى عندما تكون الرسائل مشفرة.

الدعوة للتحقق من النوايا متعددة الطبقات لتعزيز الأمان

قارن هذه التحديات بالمناقشات المبكرة حول سلامة الذكاء الاصطناعي، حيث يُعتبر تحديد الأهداف بطريقة موثوقة وواضحة أحد أصعب المشكلات. وفقًا لفيتاليك بوتيرين، فإن أنظمة الأمان الفعالة عبر البرمجيات والأجهزة وبيئات البلوكشين تشترك في مبدأ واحد: يعبر المستخدمون عن نواياهم من خلال إشارات متعددة ومتداخلة، ويتصرف النظام فقط عندما تتوافق تلك الإشارات.

وأشار إلى أمثلة مثل أنظمة الأنواع، والتحقق الرسمي، وإعدادات التوقيعات المتعددة، وقيود الإنفاق، ومحاكاة المعاملات. في كل حالة، يتم التعبير عن نية المستخدم من خلال آليات مختلفة — سلوك الكود، الضمانات الرياضية، المفاتيح المتعددة، أو مطالبات التأكيد — ويقوم النظام بالتحقق من الاتساق قبل تنفيذ الإجراء. وادعى أن هذا التكرار يقلل من المخاطر من خلال الاقتراب من النية من عدة اتجاهات بدلاً من الاعتماد على مدخل واحد.

كما اقترح أن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) يمكن أن تكون طبقة إضافية لتفسير النية، تعمل كشكل من “الظل المنطقي” الذي يمكنه تحديد الإجراءات غير المعتادة أو عالية المخاطر. ومع ذلك، أكد على أن مثل هذه النماذج يجب ألا تكون العامل الحاسم الوحيد في تحديد النية، بل مجرد زاوية تكاملية ضمن تصميم أمني أوسع.

واختتم بأن الأمان لا ينبغي أن يترجم إلى عوائق غير ضرورية للمستخدمين. بدلاً من ذلك، يجب أن تجعل الأنظمة الإجراءات الروتينية والمنخفضة المخاطر بسيطة، مع ضمان أن العمليات عالية المخاطر تتطلب تأكيدًا أقوى. وقال إن تحقيق هذا التوازن هو جوهر بناء أدوات أكثر أمانًا وسهولة في الاستخدام عبر نظام إيثريوم البيئي.

ETH‎-4.72%
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
  • أعجبني
  • تعليق
  • إعادة النشر
  • مشاركة
تعليق
0/400
لا توجد تعليقات
  • Gate Fun الساخن

    عرض المزيد
  • القيمة السوقية:$2.37Kعدد الحائزين:1
    0.00%
  • القيمة السوقية:$0.1عدد الحائزين:1
    0.00%
  • القيمة السوقية:$0.1عدد الحائزين:1
    0.00%
  • القيمة السوقية:$0.1عدد الحائزين:1
    0.00%
  • القيمة السوقية:$2.38Kعدد الحائزين:1
    0.00%
  • تثبيت