एंथ्रोपिक के Claude Opus 4.8 का उपयोग करने वाले एक सुरक्षा शोधकर्ता ने कुछ ही दिनों में Zcash के ऑर्चर्ड प्राइवेसी पूल में एक गंभीर खामी का खुलासा किया, जिससे एक ऐसी भेद्यता सामने आई जो प्रमुख ज़ीरो-नॉलेज क्रिप्टोग्राफर्स द्वारा चार साल की समीक्षा के बाद भी बची हुई थी।

इस खुलासे के कारण गुरुवार को ZEC में लगभग 38% की गिरावट आई और इसने क्रिप्टो उद्योग के लिए एक व्यापक चिंता बढ़ा दी कि अग्रणी AI मॉडल अधिकांश मनुष्यों की तुलना में कमजोरियों का पता लगाने में तेजी से कुशल हो रहे हैं।

"महत्व यह नहीं है कि AI बग्स ढूंढ सकता है," सिंगुलैरिटीनेट के संस्थापक और सीईओ बेन गोर्टज़ेल ने डिक्रिप्ट को बताया। "बल्कि यह है कि अब यह जिस तरह के बग ढूंढ सकता है, वह बदल गया है।"

उन्होंने कहा कि स्पष्ट कोडिंग गलतियों को केवल चिह्नित करने के बजाय, अग्रणी मॉडल तेजी से इस बात पर तर्क करने में सक्षम हैं कि क्या सॉफ्टवेयर उसी तरह व्यवहार करता है जैसा उसके डिजाइनरों ने इरादा किया था।

मई में, शील्डेड लैब्स द्वारा नियुक्त एक सुरक्षा शोधकर्ता टेलर हॉर्नबी ने एंथ्रोपिक के Claude Opus 4.8 की सहायता से Zcash के ऑर्चर्ड सर्किट में एक गंभीर खामी का पता लगाया। कोड की दो पंक्तियों में छिपा यह बग एक ऐसे चेक से उत्पन्न हुआ था जो लेनदेन इनपुट को मान्य करता हुआ प्रतीत होता था लेकिन वास्तव में इच्छित नियमों को लागू नहीं कर रहा था, जिससे एक हमलावर को शील्डेड पूल के अंदर बिना पता चले नकली ZEC बनाने की अनुमति मिल सकती थी। हॉर्नबी ने डेवलपर्स को इसकी रिपोर्ट करने से पहले भेद्यता को सत्यापित करने के लिए एक कार्यशील एक्सप्लॉइट बनाया। 1 जून को एक आपातकालीन सुधार तैनात किया गया था।

गुरुवार और शुक्रवार को Zcash और व्यापक क्रिप्टो बाजार में फैली घबराहट में यह तथ्य भी जुड़ गया है कि यह खामी चार साल से अधिक समय तक अनखोजी रही थी।

गोर्टज़ेल के लिए, यह खोज न केवल इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि AI ने एक भेद्यता पाई, बल्कि इसलिए भी क्योंकि यह सुरक्षा शोध के लिए एक नए मॉडल की ओर इशारा करती है।

उन्होंने कहा, "मुझे लगता है कि यह एक ऐसे बदलाव का शुरुआती संकेत है जिसे बढ़ा-चढ़ाकर बताना मुश्किल होगा।" "सुरक्षा शोध का वह मॉडल जिसमें मुट्ठी भर सम्मानित मानव विशेषज्ञ धीमी, कलात्मक, गहन-विशेषज्ञ ऑडिट करते हैं, वह खत्म नहीं होता, बल्कि यह पूरा खेल नहीं रहता।"

गोर्टज़ेल ने कहा कि ऑर्चर्ड की खामी सूक्ष्म लॉजिक बग्स के उस वर्ग से संबंधित है जिसे अग्रणी AI मॉडल तेजी से खोजने में सक्षम हैं, जिसमें स्मार्ट-कॉन्ट्रैक्ट त्रुटियां, एक्सेस-कंट्रोल विफलताएं और ऐसी स्थितियां शामिल हैं जहां सॉफ्टवेयर अपने डिजाइनरों के इच्छित तरीके से व्यवहार नहीं करता है। जैसे-जैसे ये क्षमताएं बेहतर होती हैं, उन्होंने कहा कि सुरक्षा शोध एक ऐसे मॉडल की ओर बढ़ रहा है जिसमें मानव विशेषज्ञ निरंतर AI-संचालित समीक्षा की निगरानी करते हैं जो पारंपरिक ऑडिट की तुलना में कोडबेसों का कहीं अधिक व्यापक विश्लेषण कर सकती है।

गोर्टज़ेल ने कहा कि Zcash की प्रतिक्रिया स्वयं उस भविष्य का पूर्वावलोकन प्रदान कर सकती है।

गोर्टज़ेल ने कहा, "मुझे संदेह है कि शील्डेड लैब्स द्वारा किसी दुर्भावनापूर्ण अभिनेता के आने से पहले प्रोटोकॉल-स्तरीय खामियों का पता लगाने के लिए एक अग्रणी मॉडल के साथ एक शोधकर्ता को लाना एक टेम्पलेट है, न कि अपवाद।" "सक्रिय, AI-संवर्धित, प्रतिरोधी-द्वारा-डिजाइन समीक्षा एक बुनियादी आवश्यकता बन जाती है, और जो प्रोटोकॉल इसे नहीं अपनाते हैं, वे अपनी कमजोरियों के बारे में किसी मित्र के बजाय हमलावर से जानेंगे।"

सहारा AI के सीईओ और दक्षिणी कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर सीन रेन के अनुसार, AI में प्रगति हमलावरों और रक्षकों के बीच संतुलन को भी नया रूप दे रही है क्योंकि अग्रणी मॉडल तेजी से हमले की रणनीतियों का परीक्षण कर सकते हैं, परिणामों से सीख सकते हैं और कमजोरियों का पता लगा सकते हैं।

"बेहतर रक्षा बनाने के लिए, हमें इन अग्रणी AI मॉडलों को संभावित हमलावरों के रूप में इन प्रणालियों का तनाव परीक्षण करने के लिए उपयोग करना होगा," रेन ने डिक्रिप्ट को बताया।

रेन ने कहा कि ब्लॉकचेन नेटवर्क विशेष रूप से उजागर हैं क्योंकि उनके ओपन-सोर्स कोड का विश्लेषण सीधे अग्रणी AI मॉडल द्वारा किया जा सकता है, जो पारंपरिक सुरक्षा समीक्षाओं की तुलना में तेजी से हमले की रणनीतियों का परीक्षण कर सकते हैं और कमजोरियों की पहचान कर सकते हैं।

उन्होंने कहा, "यदि आप OpenAI, Anthropic, और Google DeepMind जैसी अग्रणी मॉडल लैब्स के बारे में सोचते हैं, तो उनके पास सबसे मजबूत अप्रकाशित मॉडलों तक पहले पहुंच होती है और वे ब्लॉकचेन जैसे सार्वजनिक नेटवर्क सिस्टम पर बहुत सारे प्रयोग कर सकते हैं, इसलिए उनके पास शक्ति होती है।" "यदि किसी दुर्भावनापूर्ण इरादे वाले व्यक्ति के पास उन क्षमताओं तक पहुंच होती, तो वे हमले कर सकते थे और कमजोरियां पैदा कर सकते थे।"

वह खिड़की कई लोगों की अपेक्षा से कहीं अधिक तेजी से बंद हो सकती है, और साइबर सुरक्षा फर्म थ्रेटलॉकर के सीईओ और सह-संस्थापक डैनी जेनकिन्स के अनुसार, AI-सहायता प्राप्त भेद्यता खोज कई संगठनों की तुलना में तेजी से बेहतर हो रही है जो पहले से ही अपने सॉफ्टवेयर को सुरक्षित कर सकते हैं।

"हमारे पास यह बहुत बड़ा अंतर है जिसे पूरा करने में सालों लगेंगे," जेनकिन्स ने डिक्रिप्ट को बताया। "इस सभी सॉफ्टवेयर में ये सभी कमजोरियां होंगी, हमें लंबे समय तक इसके लिए फिक्स या अपडेट नहीं मिलेंगे, और लोग उन कमजोरियों को बहुत जल्दी ढूंढ पाएंगे।"

जेनकिन्स ने कहा कि AI भेद्यता शोध को मौलिक रूप से नहीं बदल रहा है, बल्कि इसे नाटकीय रूप से तेज कर रहा है। जिन कार्यों के लिए कभी सुरक्षा शोधकर्ताओं को कोड की समीक्षा और सॉफ्टवेयर को मैन्युअल रूप से रिवर्स इंजीनियर करने की आवश्यकता होती थी, उन्हें अब आधुनिक मॉडल द्वारा कुछ ही सेकंड में किया जा सकता है।

उन्होंने कहा, "AI से पहले, साइबर सुरक्षा खतरे और एक्सप्लॉइट हर साल बढ़ रहे थे।" "AI के बाद, यह और भी तेज हो गया है, और मुझे लगता है कि यह दो कारणों से तेज हुआ है। पहला यह कि अब आप कमजोरियों और एक्सप्लॉइट्स को खोजने में मदद के लिए AI का उपयोग कर सकते हैं, और ऐसा करने की क्षमता रखने वाले लोगों की संख्या में भारी वृद्धि हुई है। अब आपको 'स्क्रिप्ट किड्डी' होने की जरूरत नहीं है।"

इन जोखिमों के बावजूद, गोर्टज़ेल ने तर्क दिया कि क्रिप्टो अन्य उद्योगों की तुलना में अनुकूलन के लिए बेहतर स्थिति में हो सकता है क्योंकि इसका कोड ओपन-सोर्स है, और इसके समुदाय सुरक्षा पर अत्यधिक केंद्रित हैं।

उन्होंने कहा, "क्रिप्टो दरवाजे के सबसे करीब खड़ा है, लेकिन यह कमरे का वह हिस्सा भी है जो दरवाजे को आते हुए देख सकता है।"