Виталик Бутерин, один из основателей Ethereum, отверг мнение, что растущие возможности искусственного интеллекта сделают кибербезопасность несостоятельной. Он утверждает, что более строгая математическая верификация может сделать критически важное ПО значительно сложнее для эксплуатации и в конечном итоге дать преимущество защитникам. Этот вопрос имеет особое значение в криптоиндустрии, где дефекты ПО могут напрямую поставить под угрозу средства пользователей, и Бутерин отвечает на него не только словами.

“It’s an increasingly common take that AI hacking means cybersecurity is doomed. I disagree. I think cybersecurity is naturally defense-favoring once people get their shit together. And anyone who continues to hold cryptocurrency (including me, ~90% of my net worth) is implicitly…” — vitalik.eth (@VitalikButerin), September 16, 2026

https://x.com/VitalikButerin/status/2100337594722890145?ref_src=twsrc%5Etfw

Криптоактивы Бутерина как ставка на безопасность

Бутерин описал свое сохраняющееся присутствие в криптовалюте как ставку на безопасность цифровых систем. По его словам, около 90% его личного состояния хранится в криптовалюте, то есть его позиция также является личным пари против попыток скомпрометировать эти системы. В отрасли, где ошибки в развернутом коде могут оборачиваться прямыми потерями для пользователей, такая постановка связывает его собственный баланс с утверждением о безопасности, которое он делает.

Он заявил, что полагается исключительно на то, что защитники найдут уязвимости раньше атакующих. Вместо этого он указал на постепенный сдвиг к демонстрации соответствия программного обеспечения четко определенным правилам безопасности. Этот подход особенно актуален для блокчейн-систем, где код обычно исполняется публично, а дефект ПО может затронуть кошельки, смарт-контракты, мосты, валидаторы или целые сети.

Бутерин назвал продвинутое математическое доказательство теорем областью, в которой ИИ в будущем может внести вклад. По его мнению, ИИ-инструменты, способные решать чрезвычайно сложные математические задачи, могут также помочь проверить формальную спецификацию безопасности программной системы.

Формальная верификация и безопасность криптовалют

Формальная верификация отличается от обычного тестирования кода тем, что она стремится доказать выполнение заданных свойств, а не просто искать сбои в выбранных условиях. Традиционное тестирование безопасности может включать аудиты, симуляции и попытки найти баги через поиск атак. Формальная верификация начинается с формулировки точного требования, которое система должна гарантировать, а затем проводится математическая проверка того, соответствует ли система этому требованию.

На практике трудоемкость построения таких доказательств означает, что метод применяется в основном к небольшому набору компонентов, признанных критическими, тогда как большая часть ПО покрывается лишь обычным тестированием. Бутерин отметил, что само определение требования безопасности — непростая задача. Протокол может предотвращать несанкционированный доступ, оставаясь уязвимым к подделке, replay-атакам, атакам типа «отказ в обслуживании» или сбоям зависимого компонента. Таким образом, доказательство одного свойства не обязательно означает, что вся система безопасна.

Ethereum требует более широкой верификации систем

Верификация лишь небольшого числа критических компонентов может быть недостаточной для криптосетей. Вспомогательное ПО — включая базы данных, сетевые уровни, кэши и библиотеки — также может входить в поверхность атаки.

Бутерин предположил, что современный ИИ может позволить быстрее валидировать большую часть полной программы. Это могло бы снизить зависимость от предположения, что исследователи безопасности найдут все эксплуатируемые уязвимости раньше атакующих.

ИИ-атаки и защита

Возможности ИИ-систем получать доступ к реальным сторонним системам в ходе оценки безопасности также вызывают обеспокоенность. Anthropic наблюдала случаи, иллюстрирующие серьезность этой тенденции, согласно источнику. Результат — ускоряющееся состязание между автоматизированными атаками и автоматизированной защитой.

Предлагаемый Бутериным ответ для Ethereum — не просто развертывание большего числа ИИ-сканеров уязвимостей. Он выступает за написание ПО с точными свойствами безопасности, которое все в большей степени может быть доказано машиной.

Этот подход может изменить баланс в безопасности криптовалют. Вместо того чтобы позволить атакующим получить преимество благодаря методам с использованием ИИ, более широкая машино-проверяемая верификация может укрепить позиции защитников. Более широкий аргумент Бутерина состоит в том, что формальная верификация с помощью ИИ может быть важна не только для Ethereum, но и для технологий приватности и криптографии. Сможет ли машино-ассистированное доказательство масштабироваться от верификации отдельных свойств до покрытия целых систем — вот ось, на которой держится его аргумент в пользу защитников, и именно за этим развитием стоит следить, пока спор разворачивается.