解鎖形式化驗(yàn)證新潛力：維塔利克·布特林闡述 AI 帶來的安全升級價(jià)值
形式化驗(yàn)證是用數(shù)學(xué)方法嚴(yán)格證明系統(tǒng)是否滿足規(guī)范的技術(shù)，可窮盡所有場景提供無死角正確性保證。維塔利克認(rèn)為AI能通過自然語言轉(zhuǎn)換、自動化模型檢測、神經(jīng)符號推理等方式，降低形式化驗(yàn)證門檻，提升驗(yàn)證效率，助力區(qū)塊鏈等復(fù)雜系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)更高安全性。
維塔利克·布特林表示，人工智能輔助的形式化驗(yàn)證或可強(qiáng)化加密安全，但數(shù)學(xué)證明仍存在重大局限性。
人工智能與形式化證明能否消除加密漏洞？
維塔利克·布特林認(rèn)為，人工智能可通過形式化驗(yàn)證提升加密貨幣的安全性。在最近的一篇博客文章中，他指出，借助人工智能的驗(yàn)證技術(shù)有望成為抵御日益復(fù)雜的軟件攻擊的重要保障。
這一概念極具吸引力：人工智能生成或檢查代碼，而數(shù)學(xué)證明則確保軟件完全按照預(yù)期運(yùn)行。從原理上講，這種方法有望減少嚴(yán)重的智能合約漏洞、交易所風(fēng)險(xiǎn)以及共識失敗。
然而，一個重大局限依然存在。即使人工智能推動了形式化驗(yàn)證的發(fā)展，加密系統(tǒng)也難以真正保證軟件完全無 bug?，F(xiàn)實(shí)世界的區(qū)塊鏈依賴于諸多假設(shè)、硬件組件、外部連接、治理機(jī)制以及人為決策，而僅靠數(shù)學(xué)手段并不能完全規(guī)避這些風(fēng)險(xiǎn)。
布特林的構(gòu)想或可大幅提高加密貨幣的安全性。不過，它不太可能完全消除出現(xiàn)故障的可能性。
維塔利克·布特林闡述了他關(guān)于人工智能輔助形式化驗(yàn)證的主張
什么是形式化驗(yàn)證？
形式化驗(yàn)證涉及以數(shù)學(xué)方式證明軟件在既定參數(shù)范圍內(nèi)遵循指定規(guī)則。
與其完全依賴人工審核員或測試環(huán)境，開發(fā)者會創(chuàng)建數(shù)學(xué)描述，以說明系統(tǒng)應(yīng)如何運(yùn)行。隨后，專業(yè)工具會檢查代碼是否始終符合這些要求。
例如，經(jīng)過形式化驗(yàn)證的智能合約可能在數(shù)學(xué)上證明：
- 未經(jīng)適當(dāng)授權(quán)，資產(chǎn)不得提取。
- 代幣的總供應(yīng)量不得超過固定上限。
- 驗(yàn)證者不得進(jìn)行未經(jīng)授權(quán)的狀態(tài)變更。
- 在所述條件下，特定攻擊向量是不可能實(shí)現(xiàn)的。
簡而言之，測試旨在驗(yàn)證代碼在選定的幾種情況下是否能正確運(yùn)行。而形式化驗(yàn)證則旨在驗(yàn)證代碼在證明所涵蓋的任何條件下是否都不會違反規(guī)則。
這種技術(shù)已廣泛應(yīng)用于航空、國防系統(tǒng)以及其他關(guān)鍵硬件和軟件領(lǐng)域。加密開發(fā)者正越來越多地將其應(yīng)用于關(guān)鍵安全組件，因?yàn)閰^(qū)塊鏈交易往往不可逆轉(zhuǎn)，且可能涉及巨額資金。
蘋果corecrypto的正式驗(yàn)證
布特林為何認(rèn)為人工智能改變了游戲規(guī)則
在2026年5月的文章中，布特林指出，人工智能可能顯著降低形式驗(yàn)證的主要缺點(diǎn)之一：其復(fù)雜性。
傳統(tǒng)的形式化驗(yàn)證可能成本高昂、耗時(shí)漫長，且需要專業(yè)知識。從業(yè)者通常需具備定理證明器、證明系統(tǒng)和數(shù)學(xué)邏輯方面的高級知識。編寫證明有時(shí)甚至比開發(fā)原始軟件本身還要費(fèi)力。
布特林預(yù)計(jì)人工智能將簡化這一工作流程的某些環(huán)節(jié)。
他描述了一種場景：開發(fā)者使用低級語言編寫代碼，或借助Lean等以證明為導(dǎo)向的工具，而人工智能則協(xié)助生成證明、識別不一致之處，并以更少的手動干預(yù)確保代碼的正確性。
核心思想是：人工智能不僅可能加速軟件開發(fā)，還有望助力軟件安全屬性的數(shù)學(xué)驗(yàn)證工作。
Buterin將這種做法定位為一種防御性應(yīng)對措施，以應(yīng)對人工智能在軟件分析領(lǐng)域日益增長的使用。如果惡意行為者能夠利用人工智能更快地識別漏洞，那么防御方可能需要更強(qiáng)的數(shù)學(xué)保障，而不能僅僅依賴傳統(tǒng)的代碼審查。
以太坊聯(lián)合創(chuàng)始人維塔利克·布特林
加密平臺為何易受軟件漏洞影響
傳統(tǒng)銀行通常能夠通過既定流程對欺詐轉(zhuǎn)賬進(jìn)行撤銷或追回，但基于區(qū)塊鏈的系統(tǒng)在交易完成之后往往提供的選項(xiàng)較少。
即使是去中心化金融（DeFi）協(xié)議中一個微小的編程錯誤，也可能導(dǎo)致資產(chǎn)被鎖定、生成未經(jīng)授權(quán)的代幣，或在幾分鐘內(nèi)讓攻擊者耗盡流動性池。以往的加密貨幣漏洞事件一再表明，即使經(jīng)過廣泛審查的代碼，在遇到意料之外的情況時(shí)仍可能失效。
形式化驗(yàn)證尤其重要，因?yàn)樵S多加密組件都遵循嚴(yán)格的數(shù)學(xué)或邏輯規(guī)則：
- 共識機(jī)制遵循既定協(xié)議。
- 智能合約執(zhí)行確定性操作。
- 零知識協(xié)議依賴于密碼學(xué)的正確性。
- 橋接和卷疊依賴于可驗(yàn)證的狀態(tài)變化。
布特林指出，諸如STARK、ZK-EVM、共識協(xié)議和后量子密碼學(xué)等領(lǐng)域是人工智能輔助驗(yàn)證的有前景候選方向。
這些系統(tǒng)可能非常復(fù)雜，僅靠人工審核可能無法有效擴(kuò)展。
為什么形式化驗(yàn)證無法保證完全的密碼安全
盡管形式化驗(yàn)證前景可觀，但它仍存在重要局限性。其主要挑戰(zhàn)在于，證明僅能確認(rèn)模型中明確定義的內(nèi)容。
如果底層假設(shè)不完整、不正確或不切實(shí)際，即使經(jīng)過驗(yàn)證的代碼也可能失效。證明的可靠性僅取決于其所基于的規(guī)范。
例如，經(jīng)過驗(yàn)證的代碼仍可能因以下原因而失?。?/p>
- 關(guān)于用戶行為的錯誤假設(shè)
- 有缺陷的外部數(shù)據(jù)源
- 硬件漏洞
- 編譯器錯誤
- 側(cè)信道攻擊
- 治理干預(yù)
- 跨鏈連接故障
- 模型范圍之外的金融攻擊
Buterin還指出，形式化驗(yàn)證可能會忽略‘未建模的假設(shè)’及其他未解決的組成部分。
即使經(jīng)過數(shù)學(xué)驗(yàn)證的橋接合約，仍可能遇到問題，如果：
- 驗(yàn)證者惡意串通。
- 底層密碼學(xué)變得脆弱。
- 外部組件表現(xiàn)異常。
- 規(guī)范存在邏輯漏洞。
形式化驗(yàn)證可降低與軟件相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，但無法消除更廣泛的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。
人工智能帶來新挑戰(zhàn)
人工智能輔助驗(yàn)證也帶來了額外的擔(dān)憂。大型語言模型能夠生成看似令人信服但實(shí)際上并不正確的邏輯。專家們持續(xù)指出，此類風(fēng)險(xiǎn)包括幻覺、不可靠的證明，以及自然語言描述與形式化規(guī)范之間的不匹配。
研究表明，人工智能生成的證明可能難以應(yīng)對：
- 復(fù)雜的相互依賴關(guān)系
- 代碼結(jié)構(gòu)的變更
- 模糊的需求
- 冗長的推理鏈條
- 開發(fā)工具的更新
人工智能或許能加快驗(yàn)證流程，但它無法完全取代熟練的人工監(jiān)督。
此外，還存在一個更廣泛的問題：人工智能輔助的驗(yàn)證工具可能會變得過于復(fù)雜，以至于只有少數(shù)技術(shù)專家才能真正理解或評估它們。這可能與加密系統(tǒng)通常所倡導(dǎo)的透明性和廣泛參與相沖突。
你知道嗎？人工智能系統(tǒng)正越來越多地被網(wǎng)絡(luò)攻擊者和防御者用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域。雖然開發(fā)人員希望人工智能能夠更快速地驗(yàn)證代碼安全性，但攻擊者也可能利用人工智能工具來識別漏洞、自動化部分漏洞發(fā)現(xiàn)過程，并大規(guī)模分析協(xié)議弱點(diǎn)。
為什么‘足夠安全’比‘完全無漏洞’更重要
加密安全最終可能不再那么注重追求完美，而更側(cè)重于降低重大故障發(fā)生的可能性。
形式化驗(yàn)證已能讓開發(fā)者證明智能合約和協(xié)議的重要屬性。人工智能有望使這些方法更快、更經(jīng)濟(jì)且更易于擴(kuò)展。
僅此進(jìn)展就能提升以下領(lǐng)域的安全性：
- 錢包應(yīng)用
- 第二層網(wǎng)絡(luò)
- 零知識系統(tǒng)
- 穩(wěn)定幣基礎(chǔ)設(shè)施
- 共識軟件
- 后量子密碼系統(tǒng)
然而，“數(shù)學(xué)上已證明”絕不能被誤解為“不可能出錯”。
現(xiàn)實(shí)世界中的系統(tǒng)融合了代碼、人員、經(jīng)濟(jì)激勵和治理結(jié)構(gòu)。數(shù)學(xué)能夠強(qiáng)化這一系統(tǒng)中的某個部分，但無法消除所有不確定性來源。
布特林的提議有助于加密貨幣建立更可靠的基礎(chǔ)。但不太可能打造一個完全不受黑客攻擊、惡意攻擊和系統(tǒng)故障影響的生態(tài)系統(tǒng)。
人工智能輔助的形式化驗(yàn)證或?qū)⒊蔀榧用馨踩珜?shí)踐的寶貴補(bǔ)充，而非徹底解決軟件漏洞及更廣泛的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的方案。
以上就是解鎖形式化驗(yàn)證新潛力：維塔利克·布特林闡述 AI 帶來的安全升級價(jià)值的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于維塔利克：AI助形式化驗(yàn)證的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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