最近、多くのユーザーが年間データレポートを共有しているのを見て、いくつか考えさせられました。 ますます複雑化するデジタル環境を前に、セキュリティ問題はますます顕著になっています。

特に、AI関連の詐欺手法が次々と現れています。 従来のモデルでは、AIは不透明な中央集権サーバー上で動作し、ハッカーはバックグラウンドで実行中の命令を密かに改ざんできます。元の「投資指示」が盗まれて「攻撃者への転送」に置き換えられることもあります。 このブラックボックス作戦は大きなセキュリティ脆弱性を残します。

透明で検証可能な解決策は異なります。 Miraを例に挙げると、その核心コンセプトは「ブラックボックスを拒否し、プロセス全体を通じて真実を検証する」ことです。透明なオンチェーン記録と検証可能な実行プロセスを通じて、運用のすべてのステップを追跡・監査できるため、暗闇の中で操作されるリスクを大幅に減らします。 ユーザーは命令の実行経路全体をリアルタイムで確認でき、改ざんされていないか確認できます。

「信頼ブラックボックス」から「検証透明性」への移行は、将来の暗号分野におけるAI応用にとって重要な方向性となる可能性があります。