歡迎回來，今天讓我們繼續探討區塊鏈面臨哪些安全性，LLM 又是如何協助區塊鏈解決這些安全威脅呢？

區塊鏈面臨的主要安全挑戰是什麼？

你知道區塊鏈面臨哪些安全挑戰嗎？

沒錯，由於區塊鏈本質上是一個多方參與的分散式系統，並依賴智能合約實現自動化交易處理，同時高度仰賴密碼學來進行資訊的加解密，因此它面臨著針對 Web3 的新型攻擊以及傳統資訊系統所遭遇的各種安全挑戰。

以下是區塊鏈面臨的主要安全威脅：

• 51% 攻擊：攻擊者可以透過想辦法持有超過 50% 的鏈上計算能力，或是持有超過一半以上的質押比例，如此一來可以獲得絕對的來篡改交易內容、執行雙重交易(double spending)或是拒絕特定交易的惡意行為。

• 智能合約漏洞：一旦部署上區塊鏈，智能合約就變得難以修改，因此有任何的漏洞被利用，攻擊者很容易利用漏洞被彌補的時間差，造成交易的損失。

• 釣魚攻擊：在 Web3 的世界中，社交工程的釣魚攻擊依然存在，甚至更加嚴重。由於區塊鏈的匿名性和去中心化架構設計，一旦加密貨幣錢包的私鑰被竊取，就無法阻止攻擊者將錢包中的加密貨幣取走。

• 資料隱私攻擊：在公開的區塊鏈上，例如比特幣或以太坊，交易資料是完全透明的。雖然不會顯示交易雙方的姓名，但加密貨幣轉帳的來源和目的錢包地址都是公開的。因此，攻擊者可以分析這些交易資料，識別特定的錢包地址並進行攻擊。

• 阻斷服務攻擊(DDoS)：區塊鏈作為一種分散式系統，其運作與網絡的擁塞程度高度相關，這也為 DDoS 攻擊提供了可趁之機。一旦攻擊者對區塊鏈發動 DDoS 攻擊，可能會導致網絡過載，進而使交易手續費大幅攀升，影響該區塊鏈的正常運作。

LLM 可以提供那些威脅檢測與防護功能？

針對這些安全威脅，LLM 可以提供有效的檢測和防護功能：

• 51% 攻擊：LLM 可以很快速地根據交易數據分析區塊鏈的鏈上算力變化，在區塊鏈中要累積算力需要一定的時間，因此 LLM 可以早期識別算力集中化趨勢，並提出預警。

• 智能合約：如同前面文章提到的，LLM 可以協助生成具備安全性的智能合約樣板，並協助審計智能合約的安全性。

• 釣魚攻擊：LLM 擅長分析資料中的特定模式，因此適合被用來識別可能的釣魚行為，有助於對使用者提出預警。

• 資料隱私攻擊：儘管交易資料在區塊鏈上是公開的，我們可以使用 LLM 對交易資料進行去識別化，以降低攻擊者從中識別特定對象的可能性。這樣，攻擊者將更難以分析和識別目標，從而增強用戶的隱私保護。

• 阻斷服務攻擊(DDoS)：使用 LLM 分析過往的交易數據和網絡狀況，以預測可能的網絡交易尖峰時刻，並提前準備更高的網絡頻寬。此外，LLM 還能提早識別可能的 DDoS 跡象，並啟動相應的預防措施。

實例研究：LLM 在區塊鏈安全中的具體應用

目前台灣是亞太防制洗錢組織(Asia-Pacific Group on Money Laundering，APG)的一員，每隔幾年，台灣需要接受會員國的相互評鑑。

正因如此，金融相關機構必須符合複雜的反洗錢合規要求，過去這些法規往往需要人力來整合進各種系統中。然而，有了 LLM，我們可以利用 檢索增強生成技術(Retrieval Augmented Generation, RAG) 來提升 LLM 對反洗錢相關知識的理解。這樣一來，LLM 就能成為一個國際反洗錢專家，協助我們設計一個高度符合反洗錢法規的金融系統。

結論：挑戰與未來展望

在本文中，我們討論了區塊鏈的主要安全挑戰，並且展示了 LLM 如何協助區塊鏈處理這些安全威脅。此外，訓練 LLM 成為國際反洗錢顧問是一個很好的應用範例。

你還有想到其他 LLM 可以協助區塊鏈應對安全挑戰的方式嗎？歡迎留言告訴我！明天我們將深入探討 LLM 如何在區塊鏈上保護用戶資料，我們明天見！